Оценка генетического полиморфизма популяции Quercus robur L. в старовозрастной дубраве Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина РАН по данным ISSR-анализа

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Дубрава Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина известна с 1731 г. С 1743 по 1917 г. это были владения графов Шереметевых. Отдельные сведения из литературных источников позволяют предположить искусственное происхождение части дубовых насаждений. Цель данного исследования – оценка генетического разнообразия Q. robur в дубравной экосистеме на территории ГБС РАН и установление генетических взаимосвязей с деревьями дуба из центральных областей европейской части России. Для характеристики полиморфизма выборок Q. robur использован метод ISSR-анализа. Анализ генетических взаимосвязей с помощью кластеризации методами UPGMA и главных координат (PCoA) позволил выявить генетическую обособленность образцов из Владимирской и Рязанской областей относительно образцов из ГБС РАН, г. Воронежа, Московской, Тверской, Тульской и Липецкой областей. Показатели генетического полиморфизма в сформировавшейся популяции в дубравной экосистеме на территории ГБС РАН имеют следующие значения: эффективное число аллелей (Ne) 1.480 ± 0.042; индекс генетического разнообразия (I) 0.455 ± 0.024; ожидаемая гетерозиготность (He) 0.294 ± 0.020. Указанные параметры можно считать отправной точкой при генетическом мониторинге популяции.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. В. Гревцова

Главный ботанический сад им. Н.В. Цицина Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: vera3128@mail.ru
Россия, Москва, 127276

М. А. Галкина

Главный ботанический сад им. Н.В. Цицина Российской академии наук

Email: vera3128@mail.ru
Россия, Москва, 127276

И. А. Шанцер

Главный ботанический сад им. Н.В. Цицина Российской академии наук

Email: vera3128@mail.ru
Россия, Москва, 127276

Список литературы

  1. Petit R.J., Hampe A. Some evolutionary consequences of being a tree // Ann. Review Ecol. Evol. and Systematics. 2006. V. 37. P. 187–214.
  2. Скворцов А.К., Виноградова Ю.К., Куклина А.Г. и др. Формирование устойчивых интродукционных популяций: абрикос, черешня, черемуха, смородина, арония / Под. ред. Демидова А.С. М.: Наука, 2005. 187 с.
  3. Семерикова С.А., Филлипов Е.Г., Семериков Н.В., Исаков И.Ю. Филогеография европейских широколиственных видов деревьев в Восточной части ареала // Экология и эволюция: новые горизонты. Материалы Междунар. симп., посвященного 100-летию академика С.С. Шварца. Екатеринбург, 2019. С. 338–340.
  4. Семерикова С.А., Исаков И.Ю., Семериков В.Л. Изменчивость хлоропластной ДНК и филогеография дуба черешчатого Quercus robur L. в восточной части ареала // Генетика. 2021. Т. 57. № 1. С. 56–71.
  5. Семериков Л.Ф. Популяционная структура древесных растений (на примере видов дуба европейской части СССР и Кавказа). М.: Наука, 1986. 140 с.
  6. Сиволапов В.А., Воробьева Е.А., Вепринцев В.Н., Кулаков Е.Е. Оценка генетического разнообразия дуба черешчатого в Российской Федерации с применением ДНК-анализа // Тр. Санкт-Петербургского научно-исслед. ин-та лесного хозяйства. 2024. № 2. С. 99–107.
  7. Янбаев Ю.А., Ивашов А.В., Редькина Н.Н. и др. О генетическом разнообразии у дуба черешчатого из Крыма // Вестник Башкирского ун-та. 2014. Т. 19. № 4. С. 1208–1211.
  8. Падутов В.Е. Процессы гибридизации дуба черешчатого и дуба скального по результатам молекулярно-генетического анализа // Тр. БГТУ. Серия 1. Лесное хозяйство, природопользование и переработка возобновляемых ресурсов. 2021. № 2 (246). С. 93–102.
  9. Деген Б., Янбаев Ю.А., Янбаев Р.Ю. и др. Генетическая изменчивость дуба черешчатого в природных популяциях разного происхождения // Вестник Башкирского гос. аграрного ун-та. 2020. № 4 (56). С. 32–36.
  10. Калаев В.Н., Игнатова И.В., Кулакова Н.Ю. и др. Цитогенетический полиморфизм семенного потомства дуба черешчатого в условиях антропогенного загрязнения г. Москвы // Лесоведение. 2022. № 2. С. 172–187.
  11. Деген Б., Янбаев Р.Ю., Муллагулов Р.Ю., Редькина Н.Н. Полиморфизм микросателлитных локусов у дуба черешчатого // Вестник Башкирского ун-та. 2013. Т. 18. № 4. С. 1037–1038.
  12. Попова А.А. Цитогенетический полиморфизм семенного потомства дуба черешчатого на территориях с разной антропогенной нагрузкой // В мире научных открытий. 2010. № 6–1 (12). С. 327–330.
  13. Кулаков Е.Е., Воробьева Е.А., Сиволапов В.А., Карпеченко Н.А. Оценка полиморфизма дуба черешчатого (Quercus robur) с помощью SSR-анализа // Лесной вестник. 2021. Т. 25. № 4. С. 44–51.
  14. Деген Б., Янбаев Ю.А., Янбаев Р.Ю. и др. О возможности применения нового набора локусов однонуклетидных полиморфизмов для оптимизации лесосеменного районирования дуба черешчатого // Экобиотех. 2020. Т. 3. № 4. С. 604–608.
  15. Габитова А.А., Янбаев Р.Ю., Редькина Н.Н. О высоком генетическом полиморфизме популяции дуба черешчатого на западном макросклоне Южного Урала // Вестник Башкирского ун-та. 2015. Т. 20. № 3. С. 854–856.
  16. Янбаев Ю.А., Бахтина С.Ю., Янбаев Р.Ю. и др. Полиморфизм локусов SNP в российских популяциях дуба черешчатого // Вестник Башкирского гос. аграрного ун-та. 2020. № 1 (53). С. 51–55.
  17. Plomion C., Aury J., Amselem J. et al. Oak genome reveals facets of long lifespan // Nat. Plants. 2018. V. 4. P. 440–452.
  18. Гревцова В.В. Дубрава Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина РАН: история, состояние и перспективы // Ландшафтная архитектура и формирование комфортной городской среды. Материалы XVIII Всерос. научно-практ. конф. Нижний Новгород, 2022. С. 56–63.
  19. Карписонова Р.А. Дубравы лесопарковой зоны Москвы. М.: Наука, 1967. 104 с.
  20. Михно В.Б., Харченко Н.Н., Царалунга В.В. и др. Деградация дубрав Центрального Черноземья. Воронеж.: Воронеж. гос. лесотехн. ун-т им. Г.Ф. Морозова, 2010. 604 с.
  21. Ландшафтная архитектура Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина РАН: история и перспективы. К 70-летию со дня образования / Под ред. Демидова А.С. М.: Тов-во науч. изданий КМК, 2015. 199 с.
  22. Мурзин-Гундоров В.В., Уханова П.С. Отдельные аспекты природопользования в культурно-историческом контексте территории усадьбы Останкино // ББК 26.8 Р27. 2022. С. 413–416.
  23. Рациональное природопользование: традиции и инновации: Материалы III Междунар. конф. (Москва, МГУ, 20–22 октября 2022 г.). М.: Наука, 2022. 554 с.
  24. Уханова Е.В., Еремина О.И. Образ усадьбы в фотографиях и воспоминаниях графов Шереметевых. В собрании музея-усадьбы Останкино. М.: Кучково поле Музеон, 2020. 248 с.
  25. Альбом участников Всероссийской промышленной и художественной выставки в Н. Новгороде в 1896 г. С.-Петербург, 1896. 468 с.
  26. Мещенина А.А. Историк по призванию (к биографии С. Д. Шереметева) // Тр. истор. ф-та Санкт-Петербургского ун-та. 2010. № 2. С. 45–62.
  27. Семенова-Прозоровская Е.А. Реконструкция части ансамбля-памятника истории и культуры XVIII века Останкино // Вестник МГУЛ. Лесной вестник. 1998. № 4. С. 33–45.
  28. Печенкина В.С., Ворончихин В.А., Гревцова В.В. Особенности почвы Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина // Наукосфера. 2020. № 12–2. С. 94–97.
  29. Тюрмер К.Ф. Пятьдесят лет лесохозяйственной практики. М.: Книжный магазин И. Дейбнера, 1891. 183 с.
  30. Проект санитарно-оздоровительных мероприятий на территории Главного ботанического сада АН СССР в г. Москве. Пояснительная записка. Книга 1. М.: 1988, 127 с. Архив ГБС РАН. Инв. № 104/7-1-1.
  31. Alikhani L., Rahmani M.S., Shabanian N. et al. Genetic variability and structure of Quercus brantii assessed by ISSR, IRAP and SCoT markers // Gene. 2014. V. 552. № 1. P. 176–183. https://doi.org/10.1016/j.gene.2014.09.034
  32. Янбаев Р.Ю. О лесовосстановительных процессах в дубравах Южного Урала по данным ISSR-анализа // Вестник Башкирского ун-та. 2016. Т. 21. № 4. С. 943–946.
  33. Kritskaya T.A., Kashin A.S., Perezhogin Y.V. et al. Genetic diversity of Tulipa suaveolens (Liliaceae) and its evolutionary relationship with early cultivars of T. gesneriana // Plant Syst. Evol. 2020. V. 306. P. 33. https://doi.org/10.1007/s00606-020-01667-7
  34. Zelenova O.B., Galkina M.A., Onipchenko V.G., Schanzer I.A. Genetic differentiation and clonality in a local population of the caucasian endemic Trifolium polyphyllum C.A. Mey. (Fabaceae) // Russ. J. Genet. 2024. V. 60. P. 69–79. https://doi.org/10.1134/S1022795424010137
  35. Rogers S.O., Bendich A.J. Extraction of DNA from milligram amounts of fresh, herbarium and mummified plant tissues // Plant Mol. Biol. 1985. № 5. P. 69–76.
  36. Buntjer J.B. Cross Checker: Computer assisted scoring of genetic AFLP data [Electronic resource]. Plant & Animal Genome VIII Conf. San Diego, CA. January 9–12, 2000. Mode of access: http://wheat.pw.usda.gov/jag/papers99/paper599/ indexp599.html
  37. O’Hanlon P.C., Peakall R.A. A simple method for detection of size homoplasy among amplified fragment lengh polymorphism fragments // Mol. Ecol. 2000. V. 9. P. 815–816.
  38. Rossello J.A., CebriAn M.C., Mayol M. Testing taxonomic and biogeographical relationship in a narrow Mediterranean endemic complex (Hippocrepis balearica) using RAPD markers // Ann. Bot. 2002. V. 89. P. 321–327.
  39. Hammer O. Paleontological Statistics. Version 4.05. Reference Manual. Natural History Museum. Oslo, 2021. 284 p.
  40. Шанцер И.А., Кутлунина Н.А. Межвидовая гибридизация у шиповников (Rosa L.) секции Caninae DC // Изв. РАН. Серия биол. 2010. № 5. С. 564–573.
  41. Степанова Н.Ю., Федорова А.В., Шанцер И.А. О генетической структуре популяций Eversmannia subspinosa в России // Turczaninowia. 2023. № 1. С. 83–94.
  42. Szucs M., Szabó F., Bán B. et al. Assessment of genetic diversity and phylogenetic relationship of Limousin herds in Hungary using microsatellite markers // Asian-Austral. J. Anim. Sci. 2019. V. 32. № 2. P. 176–182.
  43. Чесноков Ю.В., Косолапов В.М. Генетические ресурсы растений и ускорение селекционного процесса. М.: ООО «Угрешская типография», 2016. 172 с.
  44. Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol. Ecol. Notes. 2006. V. 6. P. 288–295.
  45. Kimura M., Crow J.F. The number of alleles that can be maintained in a finite population // Genetics. 1964. V. 49. № 4. P. 725–738.
  46. Nei M. Genetic distance between populations // Am. Naturalist. 1972. V. 106. P. 283–292.
  47. Alexandre H., Truffaut L., Klein E. et al. How does contemporary selection shape oak phenotypes? // Evol. Appl. 2020. V. 10. P. 2772–2790. https://doi.org/10.1111/eva.13082
  48. Супрун И.И., Степанов И.В., Соколова В.В., Аль-Накиб Е.А. Анализ генетического разнообразия селекционно-ценных форм ореха грецкого из коллекции Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина РАН с использованием SSR-маркеров // Садоводство и виноградарство. 2022. № 6. С. 16–23.
  49. Царалунга В.В., Царалунга А.В. Долголетие деревьев дуба и дубовых древостоев // Лесотехн. журн. 2017. № 1 (25). С. 25–33.
  50. Sork V., Davis F., Smouse P. et al. Pollen movement in declining populations of California Valley oak, Quercus lobata: where have all the fathers gone? // Mol. Ecol. 2002. V. 11. P. 1657–1668.
  51. Pluess A., Sork V., Dolan B. et al. Short distance pollen movement in a wind-pollinated tree, Quercus lobata (Fagaceae) // Forest Ecol. and Management. 2009. V. 258. P. 735–744. https://doi.org/10.1016/J.FORECO.2009.05.014
  52. Сладков А.Н. Введение в спорово-пыльцевой анализ. М.: Наука, 1967. 275 с.
  53. Мазей Н.Г., Кусильман М.В., Новенко Е.Ю. Встречаемость пыльцы Carpinus, Fagus, Tilia и Quercus в субрецентных спорово-пыльцевых спектрах Восточно-Европейской равнины: к вопросу о возможности дальнего заноса пыльцы // Экология. 2018. № 6. С. 431–439.
  54. Заклинская Е.Д. Материалы к изучению состава современной растительности и ее спорово-пыльцевых спектров для целей биостратиграфии четвертичных отложений (широколиственный и смешанный лес) // Тр. Ин-та геолог. наук. Вып. 127. Геологическая серия № 48. 1951. 101 с.
  55. Schueler S., Schlünzen K. Modeling of oak pollen dispersal on the landscape level with a mesoscale atmospheric model // Environmental Modeling & Assessment. 2006. V. 11. P. 179–194.
  56. Федорова Р.В., Вронский В.А. О закономерностях рассеивания пыльцы и спор в воздухе (для целей палеогеографических реконструкций) // БКИЧП. 1980. № 50. С. 153–165.
  57. Kremer A. Did early human population in Europe facilitate the dispersion of oak? // J. Intern. Oak Society. 2015. V. 26. P. 19–28.
  58. Chasse B. Eating acorns: What story do the distant, far, and near past tell us, and why? // J. Intern. Oak Society. 2016. V. 27. P. 107–135.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Географическое положение точек сбора образцов (буквенные обозначения соответствуют табл. 1).

Скачать (518KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты анализа микросателлитных (ISSR) маркеров 41 образца методом главных координат. H – ГБС РАН; U, P, A, Td – Московская обл.; O, B – Тульская обл.; T – Тверская обл.; V – Владимирская обл.; Vr – г. Воронеж; G – Липецкая обл.; R – Рязанская обл.

Скачать (255KB)
Метаданные
4. Рис. 3. UPGMA-дендрограмма, построенная на основе анализа ISSR-данных с использованием коэффициента Жаккара со значениями бутстрепа 1000 реплик. В узлах отмечены значения бутстрепа. H – ГБС РАН; U, P, A, Td – Московская обл.; O, B – Тульская обл.; T – Тверская обл.; V – Владимирская обл.; Vr – г. Воронеж; G – Липецкая обл.; R – Рязанская обл.

Скачать (357KB)
Метаданные
5. Рис. 4. UPGMA-дендрограмма отдельно для образцов Н1, Н3, Н14 с деревьев 220–240 лет, построенная на основе анализа ISSR-данных с использованием коэффициента Жаккара со значениями бутстрепа 1000 реплик. В узлах отмечены значения бутстрепа. H – ГБС РАН; O, B – Тульская обл.; Т – Тверская обл.; V – Владимирская обл.; Vr – г. Воронеж; G – Липецкая обл.; R – Рязанская обл.

Скачать (249KB)
Метаданные
6. Рис. 5. UPGMA-дендрограмма отдельно для образцов Н17–Н20 с деревьев 160–180 лет, построенная на основе анализа ISSR-данных с использованием коэффициента Жаккара со значениями бутстрепа 1000 реплик. В узлах отмечены значения бутстрепа. H – ГБС РАН; O, B – Тульская обл.; V – Владимирская обл.; Vr – г. Воронеж; G – Липецкая обл.; R – Рязанская обл.

Скачать (223KB)
Метаданные
7. Рис. 6. UPGMA-дендрограмма отдельно для образцов Н4–Н13, Н15 с деревьев 110–140 лет, построенная на основе анализа ISSR-данных с использованием коэффициента Жаккара со значениями бутстрепа 1000 реплик. В узлах отмечены значения бутстрепа. H – ГБС РАН; O, B – Тульская обл.; V – Владимирская обл.; Vr – г. Воронеж; G – Липецкая обл.; R – Рязанская обл.

Скачать (291KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

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».