Population Genetic Structure of the Demoiselle Crane Anthropoides virgo L. in the Space of Ecological Factors

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article presents the results of an analysis of the population-genetic structure by microsatellite loci and modeling of ecological niches in a widespread species, of the Demoiselle crane (Anthropoides virgo L.). It is shown that in the structure of the Demoiselle crane gene pool, three groups were distinguished, confined to different wintering sites of this species: Azov-Black Sea/Chadian; Caspian-Sudanese and Asian-Indian subpopulations, uniting the Trans-Ural, South Siberian, Baikal and Trans-Baikal/ Indian subpopulations. The Demoiselle cranes from the Trans-Ural/Indian subpopulation occupy an intermediate position between the European and the other three Asian subpopulations. An analysis of the ecological differentiation of the Demoiselle crane by temperature, precipitation, and altitude in breeding sites revealed a structure that generally corresponds to that of microsatellite loci, as well as previously obtained data on cytochrome b of mitochondrial DNA. The presented results may indicate a possible role of climatic factors in the formation of the intraspecific genetic structure of the Demoiselle crane due to the restriction of the gene flow that occurs in specific environmental conditions.

About the authors

E. A Mudrik

Vavilov Institute of General Genetics of the Russian Academy of Sciences

Email: mudrik@vigg.ru
Moscow, Russia

P. A Kazimirov

Vavilov Institute of General Genetics of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

E. I Ilyashenko

Severtsov Institute of Ecology and Evolution of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

K. D Kondrakova

Severtsov Institute of Ecology and Evolution of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

K. A Postelnykh

Oka State Nature Biosphere Reserve

Brykin Bor, Ryazan region, Russia

T. P Archimaeva

Tuvinian Institute for Exploration of Natural Resources of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Kyzyl, Russia

L. D Bazarov

Tunkinsky National Park

Kyren, Republic of Buryatia, Russia

Ts. Z Dorzhiev

Buryat State University named after Dorji Banzarov; Institute of General and Experimental Biology of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Ulan-Ude, Russia; Ulan-Ude, Russia

A. N Kuksin

Tuvinian Institute for Exploration of Natural Resources of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Kyzyl, Russia

V. V Shurkina

Khakassky State Nature Reserve

Abakan, Russia

O. A Goroshko

Institute of Nature Resources, Ecology and Cryology of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Daursky State Nature Biosphere Reserve

Chita, Russia; Nizhny Tsasuchey, Zabaikalski krai, Russia

A. V Shatokhina

Vavilov Institute of General Genetics of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

D. V Politov

Vavilov Institute of General Genetics of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

References

  1. Ilyashenko E.I. Demoiselle Crane (Anthropoides virgo) // Crane Conservation Strategy. Baraboo, Wisconsin, USA: Int. Crane Foundation, 2019. P. 383–396.
  2. Ильяшенко Е.И. Журавль-красавка Anthropoides virgo (Linnaeus, 1758) // Красная книга Российской Федерации. Том “Животные”. М.: ФГБУ ВНИИ Экология, 2021. С. 689–691.
  3. BirdLife International. Anthropoides virgo (Europe assessment). The IUCN Red List of Threatened Species 2021: e.T22692081A166235355. https://dx.doi.org/10.2305/IUCN.UK.2021-3.RLTS.T22692081A166235355.en
  4. Meine C.D., Archibald G.W. The Cranes: Status Survey and Conservation Action Plan. Gland, Switzerland: IUCN, 1996. 294 p.
  5. Абушин А.А., Музаев В.М., Эрдненов Г.И. Динамика численности красавки в Калмыкии в первой четверти XXI века // Журавли Евразии (распространение, охрана). М.: Товарищество научных изданий КМК, 2024. С. 46–66.
  6. Мудрик Е.А., Ильяшенко Е.И., Казимиров П.А. и др. Данные митохондриальной ДНК позволяют выделить субпопуляции широкоареального вида журавлей красавки (Anthropoides virgo) // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2025. Т. 29. № 4. С. 568–577. https://doi.org/10.18699/vjgb-25-60
  7. Kanai Y., Minton J., Nagendran M. et al. Migration of Demoiselle Cranes in Asia based on satellite tracking and fieldwork // Glob. Environ. Res. 2000. V. 4. P. 143–153.
  8. Guo Y., He F. Preliminary results of satellite tracking on Ordos Demoiselle Cranes // Chinese J. Wildlife. 2017. V. 38. № 1. P. 141–143.
  9. Ильяшенко Е.И., Мудрик Е.А., Андрющенко Ю.А. и др. Миграции красавки (Anthropoides virgo, Gruiformes): дистанционное слежение на путях пролета и зимовках // Зоол. журн. 2021. Т. 100. № 9. С. 1028–1054. https://doi.org/10.31857/S0044513421070059
  10. Ильяшенко Е.И., Кондракова К.Д., Доржиев Ц.З. и др. Новые сведения о миграции красавки // Мат. XVI Междунар. орнитологической конф. Северной Евразии. Казань, 2025. С. 108.
  11. Mudrik Е.А., Ilyashenko Е.I., Goroshko O.A. et al. The Demoiselle crane (Anthropoides virgo) population genetic structure in Russia // Vavilov J. Genet. Breed. 2018. V. 22. № 5. P. 586–592. https://doi.org/10.18699/VJ18.398
  12. Milanesi P., Caniglia R., Fabbri E. et al. Combining Bayesian genetic clustering and ecological niche modeling: Insights into wolf intraspecific genetic structure // Ecol. Evol. 2018. V. 8. № 22. P. 11224–11234. https://doi.org/10.1002/ece3.4594
  13. Gotelli N.J., Stanton‐Geddes J. Climate change, genetic markers and species distribution modelling // J. Biogeography. 2015. V. 42. № 9. P. 1577–1585. https://doi.org/10.1111/jbi.12562
  14. Perez-Martinez A., Eguiarte L., Mercer K. et al. Genetic diversity, gene flow and differentiation among wild, semiwild and landrace chile pepper (Capsicum annuum) populations in Oaxaca, Mexico // Am. J. Bot. 2022. V. 109. № 7. P. 1–20. https://doi.org/10.1002/ajb2.16019
  15. Fameli A., Pereira J., Gomez Fernandez M., Gomez J. Genetic structure and climate niche differentiation among populations of Leopardus geoffroyi // Ecol. Evol. 2024. V. 14. https://doi.org/10.1002/ece3.70223
  16. Meares K., Dawson D., Horsburgh G. et al. Charac-terisation of 14 blue crane Grus paradisea (Gruidae, AVES) microsatellite loci for use in detecting illegal trade // Conserv. Genet. 2008. V. 9. P. 1363–1367. https://doi.org/10.1007/s10592-007-9490-0
  17. Van Oosterhout C., Hutchinson W.F., Wills D.P., Ship-ley P. Micro-Checker: Software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data // Mol. Ecol. Notes. 2004. V. 4. № 3. P. 535–538. http://doi.org/10.1111/J.1471-8286.2004.00684.X
  18. Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research – an update // Bioinformatics. 2012. V. 28. № 19. P. 2537–2539. http://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460
  19. Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data // Genetics. 2000. V. 155. № 2. P. 945–959. http://dx.doi.org/10.3410/f.1015548.197423
  20. Puechmaille S.J. The program structure does not reliably recover the correct population structure when sampling is uneven: Subsampling and new estimators alleviate the problem // Mol. Ecol. Res. 2016. V. 16. № 3. P. 608–627. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12512
  21. Li Y.L., Liu J.X. StructureSelector: A web-based software to select and visualize the optimal number of clusters using multiple methods // Mol. Ecol. Res. 2018. V. 18. № 1. P. 176–177. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12719
  22. Kopelman N.M., Mayzel J., Jakobsson M. et al. Clumpak: A program for identifying clustering modes and packaging population structure inferences across K // Mol. Ecol. Res. 2015. V. 15. № 5. P. 1179–1191. http://doi.org/10.1111/1755-0998.12387
  23. Hijmans R.J., Barbosa M., Ghosh A., Mandel A. geodata: Download Geographic Data. 2024.
  24. R Core Team: A Language and Environment for Statistical Computing. 2022.
  25. Hijmans R.J. raster: Geographic Data Analysis and Modeling. 2025.
  26. Blonder B., Morrow C.B., Brown S. et al. hypervolume: High Dimensional Geometry, Set Operations, Projection, and Inference Using Kernel Density Estimation, Support Vector Machines, and Convex Hulls. 2025.
  27. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.
  28. Hvitfeldt E. paletteer: Comprehensive Collection of Color Palettes. 2021.
  29. Mudrik E.A., Ilyashenko E.I., Ilyashenko V.Y. et al. Genetic diversity and differentiation of the widespread migratory Demoiselle Crane, Grus virgo, on the northern edge of the species’ distribution // J. Ornithol. 2022. V. 163. № 1. P. 291–299. https://doi.org/10.1007/s10336-021-01919-4
  30. Мудрик Е.А., Политов Д.В. Молекулярно-генетические подходы в изучении и сохранении популяционных генофондов журавлей (Gruidae, Aves) // Успехи соврем. биол. 2022. Т. 142. № 5. С. 477–486. https://doi.org/10.31857/S004213242205009X
  31. Parau L.G, Wink M. Common patterns in the molecular phylogeography of western palearctic birds: a comprehensive review // J. Ornithol. 2021. V. 162. P. 937–959. https://doi.org/10.1007/s10336-021-01893-x

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 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».