Оценка состояния генофондов популяций Pinus sylvestris L. на Урале и прилегающих территориях с использованием двух типов молекулярных маркеров

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf
Опубликован: апр 2, 2025
DOI: https://doi.org/10.17072/1994-9952-2025-1-80-88
Ключевые слова:
полиморфизм ДНК маркеры SNP оценка состояния генофондов Pinus sylvestris L. Урал

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Никита Валерьевич Чертов
Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия

Аннотация

Исследовано состояние генофондов 11 популяций сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) на Урале и прилегающих территориях с использованием двух типов высокополиморфных молекулярных маркеров. Анализ полиморфизма межмикросателлитных маркеров показал средний уровень генетического разнообразия вида (P95 = 1.000; I = 0.224; HE = 0.130; ne= 1.319). Анализ полиморфизма нуклеотидных последовательностей трех потенциально адаптивных локусов P. sylvestris выявил гаплотипическое разнообразие (Hd), равное 0.662, а нуклеотидное разнообразие (π) составило 0.004. Тест Таджимы показал наличие отклонений от нейтральности для локуса Pinus-12 (DT = -2.615), что указывает на возможное влияние селективных процессов. Наибольшим генетическим разнообразием обладает популяция из Чердынского (Ps_Ch) р-на (P95 = 0.970; I = 0.264; HE = 0.167; Hd = 0.661), а наименьшим – популяция из Мечетлинского (Ps_Mh) р-на (P95 = 0.853; I = 0.144; HE = 0.089; Hd = 0.650). Выявлены популяции с типичными (КГО <1.000) и со специфическими (КГО >1.000) генофондами. Установлено, что у 7 изученных популяций P. sylvestris состояние генофондов удовлетворительное, а у 4 популяций наблюдается обеднение генофондов. Представленный подход позволяет выявить ключевые особенности их генофондов, необходимых для разработки мероприятий по сохранению и восстановлению генетических ресурсов сосны обыкновенной.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Чертов , Н. В. (2025). Оценка состояния генофондов популяций Pinus sylvestris L. на Урале и прилегающих территориях с использованием двух типов молекулярных маркеров . Вестник Пермского университета. Серия Биология, (1), 80–88. https://doi.org/10.17072/1994-9952-2025-1-80-88
Выпуск
№ 1 (2025): Вестник Пермского университета. Серия Биология
Раздел
Генетика

Лицензионный договор на право использования научного произведения в научных журналах, учредителем которых является Пермский государственный национальный исследовательский университет

Скачать лицензионный договор

Текст Договора размещен на сайте Пермского государственного национального исследовательского университета http://www.psu.ru/, а также его можно получить по электронной почте в «Отделе научных периодических и продолжающихся изданий ПГНИУ»: YakshnaN@psu.ru или в редакциях научных журналов ПГНИУ.

Биография автора

Никита Валерьевич Чертов , Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия

Ассистент кафедры ботаники и генетики растений
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Библиографические ссылки

Боронникова С.В. Молекулярно-генетический анализ и оценка состояния генофондов ресурсных видов растений Пермского края. Пермь, 2013. 223 с

Животовский Л.А. Показатель внутрипопуляционного разнообразия // Журнал общей биологии. 1980. Т. 41, № 6. С. 828–836.

Кузнецова Н.Ф., Клушевская Е.С., Аминева Е.Ю. Высокопродуктивные сосновые леса в условиях изменяющегося климата // Известия вузов. Лесной журнал. 2021. № 6. С. 9–23. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-6-9-23. EDN: HSOSAO.

Потокина Е.К., Александрова Т.Г. Методы классификации внутривидового разнообразия по ре-зультатам молекулярного маркирования // Фундаментальные и прикладные проблемы ботаники в нача-ле XXI века: материалы Всерос. конф. Петрозаводск, 2008. Ч. 3. С. 62–65. EDN: VPHMNL.

Путенихин В.П. Фенотипическая структура популяций дуба черешчатого в Башкирском Предура-лье как основа сохранения генофонда вида в регионе // Известия Самарского научного центра РАН. 2013. Т. 15, № 3 (4). С. 1410–1412. EDN: SAENVX.

Рябухина М.В. и др. Генетическое разнообразие популяций сосны обыкновенной Pinus sylvestris L. // Теорeтическая и прикладная экология. 2019. № 3. С. 66–71.

Сбоева Я.В. Оценка состояния генофондов популяций Pinus sylvestris L. на востоке и северо-востоке Восточно-Европейской равнины // Вестник Пермского университета. Сер. Биология. 2023. Вып. 4. С. 375‒384. DOI: 10.17072/1994-9952-2023-4-375-384. EDN: LPTCZY.

Чертов Н.В. Анализ генетического разнообразия, структуры и дифференциации популяций Pinus sylvestris L. на Урале // Вестник Пермского университета. Сер. Биология. 2024. Вып. 2. С. 221–230. DOI: 10.17072/1994-9952-2024-2-221-230. EDN: RYUKIL.

Allen C.D. et al. A global overview of drought and heat-induced tree mortality reveals emerging climate change risk for forest // For. Ecol. Manag. 2010. Vol. 259. P. 660–684. DOI: 10.1016/j.foreco.2009.09.001. EDN: MXNALP.

Chertov N. et al. Polymorphic Loci of Adaptively Significant Genes Selection for Determining Nucleotide Polymorphism of Pinus sylvestris L. Populations in the Urals // Genes. 2024. Vol. 15, № 10. Art. 1343. DOI: 10.3390/genes15101343. EDN: BEZUTD.

Eriksson G. Evolutionary forces influencing variation among populations of Pinus sylvestris // Silva Fennica. 1998. Vol. 32. Art. 694. DOI: 10.14214/sf.694.

Floran V. et al. Organelle genetic diversity and phylogeography of Scots pine (Pinus sylvestris L.) // Not. Bot. Horti Agrobot. 2011. Vol. 39. P. 317–322. DOI: 10.15835/nbha3916103.

Gauthier S. et al. Boreal forest health and global change // Science. 2015. Vol. 349. P. 819–822. DOI: 10.1126/science.aaa9092. EDN: VEKJNR.

González-Martínez S.C., Krutovsky K.V., Neale D.B. Forest-tree population genomics andadaptive evo-lution // New Phytologist. 2006. Vol. 170. P. 227–238. DOI: 10.1111/j.1469-8137.2006.01686.x. EDN: UWXEPH.

Kavaliauskas D., Danusevičius D., Baliuckas V. New insight into genetic structure and diversity of Scots pine (Pinus sylvestris L.) populations in Lithuania based on nuclear, chloroplast and mitochondrial DNA mark-ers // Forests. 2022. Vol. 13. Art. 1179. DOI: 10.3390/f13081179. EDN: BPHWTL.

Khanova E. et al. Genetic and selection assessment of the Scots pine (Pinus sylvestris L.) in forest seed orchards // Wood Res. 2020. Vol. 65.P. 283–292. DOI: 10.37763/wr.1336-4561/65.2.283292. EDN: KKIYMC.

Librado P., Rozas J. DnaSP v5: a software for comprehensive analysis of DNA polymorphism data // Bioinformatics. 2009. № 25. P. 1451–1452. DOI: 10.1093/bioinformatics/btp187.

Mirov N.T. The genus Pinus // The Ronald Press Company. New York: Ronald Press Company, 1967. 602 p.

Namkoong G. Forest genetics: pattern and complexity // Canadian Journal of Forest Research. 2001. Vol. 31. P. 623–632. DOI: 10.1139/x00-166.

Nei M. Analysis of gene diversity in subdivided populations // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1973. Vol. 70. P. 3321–3323. DOI: 10.1073/pnas.70.12.3321.

Nei M. Molecular Evolutionary Genetics. New York: Columbia University Press, 1987. 615 p.

Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol. Ecol. Not. 2006. Vol. 6. P. 288–295. DOI: 10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x.

Rogers S.O., Bendich A.J. Extraction of DNA from milligram amounts of fresh, herbarium and mummi-fied plant tissues // Plant molecular biology. 1985. Vol. 5, № 2. P. 69–76. DOI: 10.1007/bf00020088. EDN: TTDGLG.

Wachowiak W. et al. High genetic similarity between Polish and North European Scots pine (Pi-nus sylvestris L.) populations at nuclear gene loci // Springer Link. 2014. Vol. 10. P. 1015–1025. DOI: 10.1007/s11295-014-0739-8. EDN: CHNNQF.

Wachowiak W. et al. Genetic perspective on forest management of Scots pine (Pinus sylvestris L.) in pro-tected areas // Forest Ecology and Management. 2024. Vol. 568. Art. 122127. DOI: 10.1016/j.foreco.2024.122127. EDN: SOWKQY.

Yeh F.C., Yang R.C., Boyle T. POPGENE, the Microsoft Windows-based user-friendly software for popu-lation genetic analysis of co-dominant and dominant markers and quantitative traits // Department of Renewa-ble Resources, Univ. of Alberta, Edmonton. Alta, 1999. 238p.

Zietkiewicz E., Rafalski A., Labuda D. Genome fingerprinting by simple sequence repeat (SSR)-anchored polymerase chain reaction amplification // Genomics. 1994. Vol. 20, № 2. P. 176–183. DOI: 10.1006/geno.1994.1151.