GENETIC DIFFERENTIATION OF SPRUCE POPULATIONS IN NORTHWEST RUSSIA REVEALED WITH MICROSATELLITE MARKERS


Cite item

Full Text

Abstract

Analysis of genetic diversity of spruce populations in northwest Russia using microsatellite markers revealed two moderately distinctive genetic clusters. One of them combined trees that were determined by morphological featuers as P. abies. The other cluster included trees identified as P. obovata and P. fennica. The SSR analysis does not support taxonomical independence of the hybrid-derived species P. fennica. Occurrence of P. abies genotypes revealed by SSR analysis significantly decreases from the south to the north.

About the authors

Elena K Potokina

N. I. Vavilov Institute of Plant Industry, Saint-Petersburg, RF

Email: e.potokina@yahoo.com; e.potokina@vir.nw.ru

Larisa V Orlova

V. L. Komarov Botanical Institute RAS, Saint-Petersburg, RF

Email: orlarix@mail.ru

Maria S Vishnevskaya

N. I. Vavilov Institute of Plant Industry, Saint-Petersburg, RF

Email: pln@cnshb.ru

Ekaterina A Alekseeva

N. I. Vavilov Institute of Plant Industry, Saint-Petersburg, RF

Email: pln@cnshb.ru

Alexander F Potokin

Saint Petersburg State Forest Technical University, St. Petersburg, RF

Email: alex221957@mail.ru

Alexander A Egorov

Kirov State Forest Technical University , Saint-Petersburg, RF

Email: egorovfta@yandex.ru

References

  1. Бобров Е. Г. 1944. Об особенностях флоры эрратической области (Один из путей формообразования)//Сов. ботаника. № 2. С. 3-20.
  2. Комаров В. Л. 1934. Coniferales -хвойные//Флора СССР. Т. 1. С. 130-195.
  3. Нешатаев Ю. Н. 1987. Методы анализа геоботанических материалов. Ленинград: Изд-во Ленингр. ун-та, 192 с.
  4. Нешатаев В. Ю. 1989. Проект Всесоюзного кодекса фитоценологической номенклатуры. Л.: ВБО, 22 с.
  5. Орлова Л. В., Егоров А. А. К систематике и гео графическому распространению ели финской (Picea fennica (Regel) Kom., Pinaceae)//Новости систематики высших растений. М.СПб., 2011. Т. 42. С. 5-23.
  6. Политов Д. В. Генетика популяций и эволюционные взаимоотношения видов сосновых Северной Евразии: Автореф. дис. …докт. биол. наук. М., 47 с.
  7. Попов П. П. 1996. Гибридная ель на северо-востоке Европы//Лесоведение. № 2. С. 62-72.
  8. Попов П. П. 2000. Оценка влияния интрогрессивной гибридизации елей европейской и сибирской на структуру популяций//Проблемы взаимодействия человека и природной среды. Материалы итоговой науч. сессии Ученого совета Ин-та проблем освоения Севера СО РАН. Вып. 1. Тюмень.
  9. Попов П. П. 2010. Формовая структура и географическая дифференциация популяций ели на северо-западе России//Экология. № 5. С. 336-343.
  10. Раменский Л. Г., Ц аценкин И. А., Ч ижиков О. Н., Антипин Н. А. 1956. Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М.: Государственное издательство сельскохозяйственной литературы, 472 с.
  11. Сукачев В. Н. 1912. Растительность верхней части бассейна реки Тунгира Олекминского округа Якутской области//Труды Амурской экспедиции. Вып. 16. 286 с.
  12. Сукачев В. Н. 1934. Дендрология с основами лесной геоботаники. Ленинград: Гослестехиздат. 614 с.
  13. Шенников А. П. 1938. Луговая растительность СССР//Растительность СССР. Т. 1. М.; Л.: Изд-во АН СССР, С. 429-647. 14. Acheré V., Faivre-Rampant P., Jeandroz S. et al., 2004.
  14. A full saturated linkage map of Picea abies including AFLP, SSR, ESTP, 5S rDNA and morphological markers//Theor. Appl. Genet. V.108. P. 1602-1613.
  15. Bousquet J., Simon L., Lalonde M. 1990. DNA amplification from vegetative and sexual tissues of trees using polyemerase chain reaction//Can. J. For. Res. V. 20. P. 254-257.
  16. Evanno G., Regnaut S., Goudet J. 2005. Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: a simulation study//Mol. Ecol. Vol. 14. P. 2611-2620.
  17. Farjon A. 2001. World checklist and bibliograhy of conifers. 2nd ed. Kew. 309 p.
  18. Krutovskii K. V., Bergmann F. 1995. Introgressive hybridisation and phylogenetic relationships between Norway, Picea abies (L.) Karst. and Siberian, P. obovata Ledeb., spruce species studied by isozyme loci//Heredity. V. 74. P. 464-480.
  19. Paglia G., Morgante M. 1998. PCR-based multiplex DNA fingerprinting techniques for the analysis of conifer genomes//Mol. Breed. V. 4. P. 173-177.
  20. Peakall R., Smouse P. E. 2006. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research//Molecular Ecology Notes. V. 6. P. 288-295.
  21. Pritchard J. K. 2000. Inference of population structure using multilocus genotype data//Genetics. V. 155. P. 945-959.
  22. Rungis D., Bérubé Y., Zhang J. et al., 2004. Robust simple sequence repeat markers for spruce (Picea spp.) from expressed sequence tags//Theor. Appl. Genet. V. 109 (6). P. 1283-1294.
  23. Schmidt-Vogt H. 1977. Die Fichte. Verlag Paul Parey. Hamburg, Germany.
  24. Scotti I., Magni F., Fink R. et al., 2000. Microsatellite repeats are not randomly distributed within Norway spruce (Picea abies K.) expressed sequences//Genome. V. 43. P. 41-46.
  25. Tollefsrud M. M., Kissling R., Gugerli F. et al., 2008. Genetic consequences of glacial survival and postglacial colonization in Norway spruce: combined analysis of mitochondrial DNA and fossil pollen//Mol. Ecol. V.17 (18). P. 4134-4150.
  26. Tollefsrud M. M., Sønstebø J. H., Brochmann C. et al., 2009. Combined analysis of nuclear and mitochondrial markers provide new insight into the genetic structure of North European Picea abies//Heredity. V. 102 (6). P. 549-562.
  27. Wahlund S. 1928. Zusammensetzung von Populationen und Korrelationserscheinungen von Standpunkt der Vererbungslehre aus Betrachet//Hereditas. V. 11. P. 65-106.
  28. Wright S. 1951. The genetical structure of populations//Annual Eugenics. V. 15. P. 323-354.
  29. Wright S. 1978. Variability within and among natural populations//Evolution and the Genetics of Populations. The University of Chicago Press, Chicago. V. 4.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2012 Potokina E.K., Orlova L.V., Vishnevskaya M.S., Alekseeva E.A., Potokin A.F., Egorov A.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


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».