Genetic Differentiation and Clonality in a Local Population of the Caucasian Endemic Trifolium polyphyllum C.A. Mey. (Fabaceae)

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Trifolium polyphyllum is a Caucasian endemic of the Fabaceae family peculiar for its inability of nitrogen fixation. Despite this unique trait, the species is insufficiently studied, in particular, little is known about its propagation and dispersal modes. Analyses of ISSR markers in a sample from a population at Malaya Khatipara Mountain revealed that the species is capable to both sexual and vegetative propagation; however, the former mode dominates. We found out that separate patches within a local population are considerably genetically differentiated within an area of about 2000 square meters (PhiPT = 0.349; p = 0.001). We suppose this may happen due to lack of adaptations to seed dispersal. We also suppose that the observed concentration of genetically admixed individuals in upper parts of slopes is due to peculiarities of pollinators’ behavior. The size of vegetative clones does not exceed 1 square meter.

Full Text

Restricted Access

About the authors

O. B. Zelenova

Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: ischanzer@gmail.com
Russian Federation, Moscow

M. A. Galkina

Tsitsin Main Botanical Garden of Russian Academy of Sciences

Email: ischanzer@gmail.com
Russian Federation, Moscow

V. G. Onipchenko

Lomonosov Moscow State University

Email: ischanzer@gmail.com
Russian Federation, Moscow

I. A. Schanzer

Tsitsin Main Botanical Garden of Russian Academy of Sciences

Email: ischanzer@gmail.com
Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. a – Position of the studied population in the Caucasus (red triangle), b – “cushion” of T. polyphyllum (photo by V. Onipchenko); c – location of sampling sites on Mount Malaya Khatipara: 1 – first transect, 2 – second transect, 3 – first “pillow”, 4 – second “pillow”. Transects were divided into rectangular areas of 1 × 0.5 m, from which samples were taken. The image of the mountain was obtained using the Google Earth service (https://earth.google.com/web/). Scale bar 60 m.

Download (11MB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Results of the study of the first sample. a – Ordination using the NMDS method: 1 – first transect, 2 – second transect, 3 – first “pillow”, 4 – second “pillow”; b – clustering of samples of the first and second transects using the UPGMA method, Jaccard distance; c – clustering of samples of the first and second “pillows” using the UPGMA method, Jaccard distance. Bootstrap support values ​​above 60% are shown near the corresponding nodes. Samples from the first transect are indicated in red, from the second – in green; from the first “pillow” - blue, from the second “pillow” - crimson.

Download (3MB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Results of the study of the first sample in the STRUCTURE program. a – Graph of ΔK; b – bar graph of posterior probabilities of assigning samples to genetic clusters for K = 4 and the location of samples on transects, circles indicate samples with a probability of assignment to the corresponding cluster >95%, triangles indicate genetically mixed samples, color corresponds to the cluster to which the sample belongs most probability, transects and the location of samples on them are depicted schematically; c – ordination using the NMDS method, sample designations are the same, numbers indicate cluster numbers, fractions indicate cluster numbers to which the sample belongs with the highest/lowest probability. Transects and the location of samples on them are shown schematically above the bar graph and are designated 1 and 2, respectively.

Download (4MB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Results of analysis of samples of the second sample. a – Ordination by NMDS method, 1 – first transect, 2 – second transect; b – clustering of samples from the first and second transects using the UPGMA method, Jaccard distance; samples from the first transect are indicated in red, from the second – in green.

Download (268KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».