20 мая 2024

RU/EN

Рубрики Вестника

Поиск

Февраль 2016, № 2 (190)

УДК: 575.2:575.22:574.3Пришнивская Я.В., Нечаева Ю.С., Красильников В.П., Боронникова С.В. МОЛЕКУЛЯРНО-ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЧЕТЫРЕХ ПОПУЛЯЦИЙ PINUS SILVESTRIS L. НА ВОСТОКЕ РУССКОЙ РАВНИНЫ НА ОСНОВАНИИ ПОЛИМОРФИЗМА ISSR-МАРКЕРОВДля решения современных проблем сохранения и возобновления лесов необходима оценка биоразнообразия лесных экосистем, важным элементом которой является изучение генетического разнообразия популяций основных лесообразующих видов растений, одним из которых является сосна обыкновенная (Pinus sylvestris L.). Популяционно-генетические исследования P. Sylvestris проведены, большей частью, на основании данных изоферментного анализа, а с использованием анализа полиморфизма ДНК-маркеров, таких как ISSR-маркеры, исследования единичны и проведены только в искусственных насаждениях. Молекулярно-генетический анализ проведен у четырех популяций P. Sylvestris L., расположенных на востоке Русской равнины. Выявлено 125 ISSR-маркеров, из которых 120 являлись полиморфными (P₉₅ = 0,960). Установлено, что изученные на востоке Русской равнины четыре популяции характеризуются высоким уровнем генетического разнообразия (P₉₅ = 0,960; H_e = 0,159; n_e = 1,543), при этом наибольшие значения изученных параметров отмечены в популяции PsIV (P₉₅ = 0,783; H_e = 0,211; n_e = 1,367), а наименьшие — в PsIII (P₉₅ = 0,553; H_e = 0,101; n_e = 1,157). Изученные популяции сильно дифференцированы, так как на межпопуляционную компоненту приходится 50,14 % генетического разнообразия. Исследование генетической структуры популяций с использованием программы STRUCTURE 2.3.4 выявило четкое соответствие между кластерами генотипов и изученными популяциями. Таким образом, анализ полиморфизма ISSR-маркеров позволяет эффективно оценить генетическое разнообразие и дифференциацию P. Sylvestris, что необходимо для рационального лесопользования.Ключевые слова: генетическое разнообразие, полиморфизм ДНК, ISSR-маркеры, генетическая структура, Pinus sylvestris L.

Загрузить

Список использованной литературы:

1. Видякин А. И. Пространственная организация и факторы формирования групп популяций сосны обыкновенной в Южном Зауралье / А.И. Видякин, Г.Я. Кантор // Вестник Оренбург. гос. ун-та. — 2013. — № 10. — С. 34–39.

2. Тараканов В.В. Структура изменчивости, селекция и семеноводство сосны обыкновенной в Сибири : дис. ... д-ра с.-х. наук. — Новосибирск: Ин-т леса СО РАН, 2003. — 454 с.

3. Видякин А.И. Популяционная структура сосны обыкновенной на востоке европейской части России : автореф. дис. ... д-ра биол. наук. — Екатеринбург, 2004. — 48 с.

4. Гончаренко Г.Г. Исследование генетической структуры и уровня дифференциации у Pinus sylveslris L. в центральных и краевых популяции Восточной Европы и Сибири / Г.Г. Гончаренко, А.Е. Силин, В.Е. Падутов // Генетика. — 1993. — Т. 29, № 12. — С. 2019–2036.

5. Петрова Е.А. Генетическое разнообразие и дифференциация популяций кедра сибирского на южной границе ареала в равнинной части Западной Сибири / Е. А. Петрова, С. Н. Велисевич, М. М. Белоконь, Ю. С. Белоконь, Д. В. Политов, С. Н. Горошкевич // Экологическая генетика. — 2014. — Т. 22, № 1. — С. 48–61.

6. Rogers S.O. Extraction of DNA from milligram amounts of fresh, herbarium and mummified plant tissues / S.O. Rogers, A.J. Bendich // Plant Molecular Biology. — 1985. — Vol. l, № 19. — P. 69–76.

7. Нечаева Ю.С. Оптимизация методики выделения ДНК некоторых хвойных видов растений Пермского края / Ю.С. Нечаева [и др.] // Материалы междунар. конф. "Синтез знаний в естественных науках. Рудник будущего: проекты, технологии, оборудование". — Пермь, 2011. — С. 278–282.

8. Zietkiewicz E. Genome fingerprinting by simple sequence repeat (SSR)-anchored polymerase chain reaction amplification / E. Zietkiewicz, A. Rafalski, D. Labuda // Genomics. — 1994. — V. 20. — P. 176–183.

9. Боронникова С.В., Календарь Р. Использование IRAP-метода для анализа генетической изменчивости ресурсных и редких видов растений // Генетика. — 2010. — Т.46, № 1 — С. 44–50. (Boronnikova, S.V., Kalendar', R.N. Using IRAP markers for analysis of genetic variability in populations of resource and rare species of plants // Genetika. — 2010. — № 46 (1). — P. 44–50).

10. Боронникова С.В. Молекулярно-генетический анализ и оценка состояния генофондов ресурсных видов растений Пермского края : монография / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. — Пермь, 2013. — 223 с.

11. Yeh F.C. POPGENE, the Microsoft Windows-based user-friendly software for population genetic analysis of co-dominant and dominant markers and quantitative traits / F.C. Yeh, R.C. Young, J. Mao et al. — Department of Renewable Resources, Univ. of Alberta, Edmonton. — Alta, 1999. — 238 p.

12. Peakall R. GenAlEx6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research / R. Peakall, P.E. Smouse // Mol. Ecol. Not. — 2006. — V. 6. — P. 288–295.

13. Williams J.G.K. DNA polymorphisms amplified by arbitrary primers are useful as genetic markers / J.G.K. Williams, A.R. Kubelik, K.J. Livak еt al. // Nucl. Acids Res. — 1990. — V. 18. — P. 6531–6535.

14. Kimura M. The number of alleles that can be maintained in a finite population / M. Kimura, J.F. Crow // Genetics (US). — 1964. — V. 49. — P. 725–738.

15. Nei M. Molecular Evolutionary Genetics / M. Nei. — New York: Columbia University Press, 1987. — 512 р.

16. Nei M. Molecular population genetics and evolution / M. Nei. — Amsterdam, 1975. — 278 p.

17. Falush D. Inference of population structure using multilocus genotype data: linked loci and correlated allele frequencies / D. Falush, M. Stephens, J.K. Pritchard // Genetics. — 2003. — Vol. 164. — P. 1567–1587.

18. Smulders M.J.M. Trinucleotide repeat microsatellite markers for black poplar (Populus nigra L.) / M.J.M. Smulders, J. van der Schoot, P. Arens // Mol. Ecol. Notes. — 2001. — Vol. 1. — P. 188–190.

19. Evanno G. Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: a simulation study / G. Evanno, S. Regnaut, J. Goudet // Mol. Ecol. — 2005. — Vol. 14. — P. 2611–2620.

20. Earl A. STRUCTURE HARVESTER: a website and program for visualizing STRUCTURE output and implementing the Evanno method / A. Earl, M.von Holdt // Conservation Genetics Resources. — 2012. — Vol. 4 (2). — P. 359–361.

21. Hubisz M.J. In ferring weak population structure with the assistance of sample group information / M.J. Hubisz, D. Falush, M. Stephens, J.K. Ritchard // Mol. Ecol. Resources. — 2009. — V. 9, — P. 1322–1332.

22. Dent A.E., vonHoldt, (2012): STRUCTURE HARVESTER: a website and program for visualizing STRUCTURE output and implementing the Evanno method / A.E. Dent, B.M. vonHoldt // Conservation Genetics Resources. — 2012. — № 4 — P. 359–361.

О статье

Авторы: Пришнивская Я.В., Нечаева Ю.С., Красильников В.П., Боронникова С.В.

Год: 2016

Главный редактор

Сергей Александрович
МИРОШНИКОВ

© Электронное периодическое издание: ВЕСТНИК ОГУ on-line (VESTNIK OSU on-line), ISSN on-line 1814-6465
Зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
Свидетельство о регистрации СМИ: Эл № ФС77-37678 от 29 сентября 2009 г.
Учредитель: Оренбургский государственный университет (ОГУ)
Главный редактор: С.А. Мирошников
Адрес редакции: 460018, г. Оренбург, проспект Победы, д. 13, к. 2335
Тел./факс: (3532)37-27-78 E-mail: vestnik@mail.osu.ru