Анализ генетической структуры популяций наземного моллюска Caucasotachea vindobonensis (Helicidae) в условиях восточной границы ареала с использованием микросателлитных маркеров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Оценка генетической структуры популяций редких и уязвимых видов предоставляет полезную информацию для разработки стратегии их сохранения.

Цель — изучить генетическую структуру популяций Caucasotachea vindobonensis на территории юга Среднерусской возвышенности с использованием SSR-маркеров.

Материалы и методы. Генетическая структура популяций изучалась с использованием 8 микросателлитных маркеров, впервые выявленных авторами для исследуемого вида. Фрагментный анализ ПЦР-продуктов был проведен на автоматическом капиллярном ДНК-секвенаторе «Нанофор 05» (Россия). Всего было исследовано 498 особей из 24 популяций.

Результаты. Всего в 8 изученных SSR-локусах было выделено 59 аллелей, из них 21 (36 %) оказался приватным. При этом приватные аллели обнаружены в 11 изученных популяциях, что составляет 46 % от их общего числа. Согласно полученным данным, эффективное число аллелей (Ae) в среднем составило 1,6 ± 0,06, индекс Шенона (I) 0,45 ± 0,03, уровень ожидаемой гетерозиготности (Не) 0,27 ± 0,021. Отмечен высокий уровень пространственной подразделенности популяционных генофондов (Fst = 0,47 ± 0,08) при достаточно низком уровне потока генов (Nm = 1,15 ± 0,91). Анализ главных компонент (principal component analysis, PCA) показал, что популяции центральной и восточной части юга Среднерусской возвышенности образуют близкородственную группу, отличную от остальных популяций региона. Расчет эффективной численности с помощью LD-метода показал, что Ne варьирует в разных группах улиток от 0,6 до бесконечности.

Выводы. Популяции C. vindobonensis на территории юга Среднерусской возвышенности обитают в условиях значительной изоляции, о чем свидетельствует высокая степень дифференциации изученных групп. Проведенный анализ главных компонент на основе генетических дистанций по Неи и F-статистика Райта говорит о выраженном делении популяций в районе исследования на два кластера, что, вероятно, связано с историческими особенностями формирования ландшафта. Данные расчета эффективной численности подтверждают высокую жизнеспособность большинства изученных популяций. Вместе с тем некоторые группы улиток находятся явно в депрессивном состоянии, что находит свое отражение в низких показателях их генетического разнообразия и эффективного размера.

Об авторах

Эдуард Анатольевич Снегин

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

Email: snegin@bsu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0002-7574-6910
SPIN-код: 5655-7828

д-р. биол. наук

Россия, Белгород

Александра Юрьевна Юсупова

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: tishchenko_ayu@bsu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1838-7816
SPIN-код: 9486-0844
Россия, Белгород

Антон Александрович Сычев

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

Email: sychev@bsu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3311-0914
SPIN-код: 6720-0967

канд. биол. наук

Россия, Белгород

Елена Андреевна Снегина

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

Email: snegina@bsu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1789-1121
SPIN-код: 3402-6300
Scopus Author ID: 57190230662
Россия, Белгород

Список литературы

  1. Coker O.M. Importance of genetics in conservation of biodiversity // Nigerian Journal of Wildlife Management. 2017. Vol. 1, N. 1. P. 11–18.
  2. Geffen E., Luikart G., Waples R.S. Impacts of modern molecular genetic techniques on conservation biology. В кн.: Macdonald D.W., Service K., editors. Key topics in conservation biology. Blackwell Publ. Ltd., 2007. P. 46–63.
  3. Frankham R. Challenges and opportunities of genetic approaches to biological conservation // Biol Conserv. 2010. Vol. 143, N. 9. P. 1919–1927. doi: 10.1016/j.biocon.2010.05.011
  4. Hansen M.M., Olivieri I., Waller D.M., et al. Monitoring adaptive genetic responses to environmental change // Mol Еcol. 2012. Vol. 21, N. 6. P. 1311–1329. doi: 10.1111/j.1365-294x.2011.05463.x
  5. Pokryszko B.M., Maltz T.K., Cameron R.A. Cepaea vindobonensis Férussac, 1821 in the Pieniny Mts // Folia Malacologica. 2004. Vol. 12, N. 3. P. 153–156. doi: 10.12657/folmal.012.013
  6. Neiber M.T., Hausdorf B. Molecular phylogeny reveals the polyphyly of the snail genus Cepaea (Gastropoda: Helicidae) // Mol Phylogenetics Evol. 2015. Vol. 93. P. 143–149. doi: 10.1016/j.ympev.2015.07.022
  7. Kajtoch Ł., Davison A., Grindon A., et al. Reconstructed historical distribution and phylogeography unravels non-steppic origin of Caucasotachea vindobonensis (Gastropoda: Helicidae) // Org Divers Evol. 2017. Vol. 17. P. 679–692. doi: 10.1007/s13127-017-0337-3
  8. Korábek O., Juřičková L., Petrusek A. Inferring the sources of postglacial range expansion in two large European land snails // J Zool Syst Evol Res. 2020. Vol. 58, N. 4, P. 944–956. doi: 10.1111/jzs.12368
  9. Красная книга Белгородской области. Редкие и исчезающие растения, лишайники, грибы и животные. 2-е официальное издание / под ред. Ю.А. Присного. Белгород: ИД «БелГУ» НИУ «БелГУ», 2019.
  10. Kramarenko S.S. Genetic structure and effective size population of the land snail Cepaea vindobonensis, intermediate host of Trematoda in the Southern Ukraine // Науковий вісник Львівського національного університету ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького. 2009. Т. 41, № 2–4. С. 346–350.
  11. Снегин Э.А. Оценка жизнеспособности популяций особо охраняемого вида Cepaea vindobonensis (Mollusca, Gastropoda, Pulmonata) в условиях юга лесостепи Среднерусской возвышенности // Вестник КрасГАУ. 2011. T. 11. С. 142–148. EDN: OJIRIN
  12. Снегин Э.А., Снегина Е.А. Генетическая структура популяций особо охраняемого моллюска Cepaea vindobonensis (Mollusca, Gastropoda, Pulmonata) в условиях северо-восточной части современного ареала // Экологическая генетика. 2016. Т. 14, № 3. С. 13–27. EDN: WXQDNH doi: 10.17816/ecogen14313-27
  13. Снегин Э.А., Тищенко А.Ю. Многолетняя динамика морфогенетических показателей наземного моллюска Cepaea vindobonensis (Gastropoda, Pulmonata, Helicidae) в памятнике природы «Бекарюковский бор» (Россия) // Nature conservation research. Заповедная наука. 2021. Т. 6, № 3. С. 58–72. EDN: FWOQRJ doi: 10.24189/ncr.2021.038
  14. Mierzwa-Szymkowiak D., Rutkowski R. Genetic studies on Capaea vindobonensis // Folia Malacologica. 2015. Vol. 23, N. 1. P. 73.
  15. Neiber M.T., Sagorny C., Hausdorf B. Increasing the number of molecular markers resolves the phylogenetic relationship of Cepaea vindobonensis (Pfeiffer 1828) with Caucasotachea Boettger 1909 (Gastropoda: Pulmonata: Helicidae) // J Zool Syst Evol Res. 2016. Vol. 54, N. 1. P. 40–45. doi: 10.1111/jzs.12116
  16. Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol Ecol Notes. 2006. Vol. 6, N. 1. P. 288–295. doi: 10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
  17. Do C., Waples R.S., Peel D., et al. NeEstimator v2: re implementation of software for the estimation of contemporary effective population size (Ne) from genetic data // Mol Ecol Resour. 2014. Vol. 14, N. 1. P. 209–214. doi: 10.1111/1755-0998.12157
  18. Wright S. Random drift and shifting balance theory of evolution. В кн.: Kojima K., et al. Mathematical topics in population genetics. Berlin: Springer Verlag, 1970. P. 1–31. doi: 10.1007/978-3-642-46244-3_1
  19. Hill W.G. Estimation of effective population size from data on linkage disequilibrium // Genet Res. 1981. Vol. 38, N. 3. P. 209–216. doi: 10.1017/S0016672300020553
  20. Мильков Ф.Н. Лесостепь Русской равнины. Москва: Изд-во АН СССР, 1950.
  21. Reed D.H., Frankham R. Correlation between fitness and genetic diversity // Conserv Biol. 2003. Vol. 17, N. 1. P. 230–237. doi: 10.1046/j.1523-1739.2003.01236.x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Пункты сбора C. vindobonensis. Нумерация соответствует табл. 1

Скачать (178KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты анализа по методу главных компонент

Скачать (165KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимость уровня потока генов (Nm) между парами популяций от географического расстояния между ними (км)

Скачать (78KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024


 


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».