No 6 (2020)

Articles

Development and deployment of autonomous water level monitoring system in the lower and upper sections of the Slyudyanka River

Aslamov I.A., Makarov M.M., Gnatovsky R.Y., Chernyshov M.S., Kucher K.M.

Abstract

The article presents the autonomous hydrometeorological station for organizing networks of monitoring the hydrological conditions in water bodies and collecting the related information, such as meteorological, hydrophysical, etc. The station showed high autonomy and accuracy in measuring water level in a water body. It also has an integrated GSM module for remote data transmission. It was successfully tested during a trial installation on the Slyudyanka River (Lake Baikal basin) in the autumn of 2020, which allowed us to characterize the behaviour of the main hydrological parameters of the watercourse.

Limnology and Freshwater Biology. 2020;(6):1080-1083
pages 1080-1083 views

Study of microsatellite cross-species specificity in freshwater sponge families Lubomirskiidae and Spongillidae

Yakhnenko A.S., Itskovich V.B.

Abstract

The endemic Baikal sponges of the Lubomirskiidae family are a unique bouquet of closely related species formed from a common ancestor with the present-day cosmopolitans, Ephydatia muelleri, facing today are big ecological problems that require careful study. It is necessary to analyze the genetic structure of endemic freshwater sponge populations for a better understanding of the influence of such adaptive features on permanent habitat conditions as the loss of the ability to form gemmules. Microsatellite markers are best suited for analyzing population structure. The closest species to them, for which microsatellite markers have been developed to date, is Ephydatia fluviatilis. In this article, we check the suitability of these markers for population genetic analysis of Lubomirskia baikalensis and E.muelleri species using bioinformatic and molecular genetic methods of analysis, since the cross-species specificity of microsatellite markers has been shown for many closely related species. Despite the revealed 45.5% cross-species specificity for both L.baikalensis and E.muelleri at the level of genomic data, qualitative population genetic analysis requires the development of specific microsatellite markers de novo based on the genomic data of L.baikalensis and E.muelleri.

Limnology and Freshwater Biology. 2020;(6):1084-1089
pages 1084-1089 views

New taxonomic records of Zygnemataceae (Charophyta) from the Lake Baikal region

Volkova E.A., Zimens E.G., Vishnyakov V.S.

Abstract

Spirogyra, Mougeotia, and Zygnema, the most species-rich genera of green filamentous algae family Zygnemataceae, are globally distributed. However, in many regions of the world, including the Lake Baikal region, they remain poorly studied taxonomically. The traditional species identification of zygnemataleans is based on the morphology of asexual and sexual stages of their life cycle. During the study conducted in 2020, we identified 18 taxa of Spirogyra, Mougeotia, and Zygnema from 24 new locations, including Lake Baikal, the Angara River, the Irkut River, and small rivers and water bodies in the lake’s surrounding area. Fertile stages were observed only in five Spirogyra species, including one variety. S. circumlineata is first reported for Lake Baikal. Eight morphotypes of Spirogyra, three of Zygnema, and two of Mougeotia are likely new species for the region. Spirogyra is more widespread than Zygnema and Mougeotia in the region. The taxa of all three genera are dynamic components of periphyton, metaphyton, and aquatic macrophyte communities in the studied area and regularly occur together. Their ability to develop both attached and unattached communities facilitates their distribution, particularly in Lake Baikal’s coastal zone.

Limnology and Freshwater Biology. 2020;(6):1090-1100
pages 1090-1100 views

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».