Везде

ОБНГенетика Russian Journal of Genetics

  • ISSN (Print) 0016-6758
  • ISSN (Online) 3034-5103

ПОПУЛЯЦИОННО-ГЕНЕТИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА КРАСАВКИ L. В ПРОСТРАНСТВЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

Вы можете
Код статьи
S3034510325120071-1
DOI
10.7868/S3034510325120071
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Мудрик Е.А.
  • Аффилиация: Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук
Казимиров П.А.
  • Аффилиация: Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук
Ильяшенко Е.И.
  • Аффилиация: Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова Российской академии наук
Кондракова К.Д.
  • Аффилиация: Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова Российской академии наук
Постельных К.А.
  • Аффилиация: Окский государственный природный биосферный заповедник
Арчимаева Т.П.
  • Аффилиация: Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов Сибирского отделения Российской академии наук
Базаров Л.Д.
  • Аффилиация: Национальный парк “Тункинский”
Доржиев Ц.З.
  • Аффилиация:
    Бурятский государственный университет им. Доржи Банзарова
    Институт общей и экспериментальной биологии Сибирского отделения Российской академии наук
Куксин А.Н.
  • Аффилиация: Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов Сибирского отделения Российской академии наук
Шуркина В.В.
  • Аффилиация: Государственный природный заповедник “Хакасский”
Горошко О.А.
  • Аффилиация:
    Институт природных ресурсов, экологии и криологии Сибирского отделения Российской академии наук
    Государственный природный биосферный заповедник “Даурский”
Шатохина А.В.
  • Аффилиация: Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук
Политов Д.В.
  • Аффилиация: Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук
Том/ Выпуск
Том 61 / Номер выпуска 12
Страницы
72-81
Аннотация
В статье представлены результаты анализа популяционно-генетической структуры по микросателлитным локусам и моделирования экологических ниш широкоареального вида журавлей – красавки ( L.). Показано, что в структуре генофонда красавки различаются три группы, приуроченные к разным местам зимовки этого вида: азово-черноморско-чадская, прикаспийско-суданская и азиатско-индийская, объединяющая зауральско-, южносибирско-, байкальско- и забайкальско-индийскую субпопуляции. Красавки из зауральско-индийской субпопуляции занимают промежуточное положение между европейскими и тремя остальными азиатскими субпопуляциями. Анализ экологической дифференциации красавки по температуре, количеству осадков и высоте над уровнем моря в местах гнездования выявил структуру, в целом соответствующую таковой по микросателлитным локусам, а также ранее полученным данным по цитохрому митохондриальной ДНК. Представленные результаты могут указывать на вероятную роль климатических факторов в формировании внутривидовой генетической структуры красавки вследствие ограничения потока генов, возникающего в определенных экологических условиях.
Ключевые слова
Array журавль-красавка микросателлитные локусы популяционно-генетическая структура моделирование экологических ниш
Дата публикации
01.07.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
29

Библиография

  1. 1. Ilyashenko E.I. Demoiselle Crane (Anthropoides virgo) // Crane Conservation Strategy. Baraboo, Wisconsin, USA: Int. Crane Foundation, 2019. P. 383–396.
  2. 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. 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. 4. Meine C.D., Archibald G.W. The Cranes: Status Survey and Conservation Action Plan. Gland, Switzerland: IUCN, 1996. 294 p.
  5. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 23. Hijmans R.J., Barbosa M., Ghosh A., Mandel A. geodata: Download Geographic Data. 2024.
  24. 24. R Core Team: A Language and Environment for Statistical Computing. 2022.
  25. 25. Hijmans R.J. raster: Geographic Data Analysis and Modeling. 2025.
  26. 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. 27. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.
  28. 28. Hvitfeldt E. paletteer: Comprehensive Collection of Color Palettes. 2021.
  29. 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. 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. 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
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека