Молекулярно-генетический анализ популяций Pinus sylvestris L. и Pinus sibirica du Tour в Пермском крае на основании полиморфизма ISSR-PCR маркеров
Автор: Нечаева Юлия Игоревна, Пыстогова Нина Александровна, Чертов Никита Валерьевич, Боронникова Светлана Витальевна
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Биологические науки
Статья в выпуске: 4 т.7, 2021 года.
Бесплатный доступ
Изучен полиморфизм ДНК, определены показатели генетического разнообразия и генетической структуры 3 популяций Pinus sylvestris L. и 3 популяций Pinus sibirica Du Tour в Пермском крае. В популяциях P. sibirica обнаружено 102 ISSR-PCR маркера, из которых 88 были полиморфными ( P95 = 0,863), а в популяциях P. sylvestris - 113 ISSR-PCR маркеров, при этом 100 из них являлись полиморфными ( P95 = 0,885). Популяции двух исследуемых видов древесных растений характеризуются высоким генетическим разнообразием. При этом у P. sibirica показатели генетического разнообразия оказались незначительно выше ( HE = 0,195; ne = 1,335; na = 1,330), чем у P. sylvestris ( HE = 0,166; ne = 1,268; na = 1,212). Анализ генетической структуры показал, что коэффициенты генетической подразделенности ( GST ) у двух изученных видов рода Pinus близки и составляют 0,320 у P. sibirica и 0,303 у P. sylvestris. Популяции сосны сибирской и сосны обыкновенной характеризуются средней степенью генетической дифференциации, поскольку на долю межпопуляционной компоненты приходится 32,0% и 30,3% генетического разнообразия этих видов соответственно. С помощью теста Мантела установлена высокая корреляция (R2 = 0,6871) между генетическими и географическими расстояниями у популяций P. sibirica . Полученные данные актуальны для сохранения генофондов изученных двух видов рода Pinus в Пермском крае.
Генетическое разнообразие, генетическая структура, issr-pcr маркеры, пермский край
Короткий адрес: https://sciup.org/14120934
IDR: 14120934 | DOI: 10.33619/2414-2948/65/01
Список литературы Молекулярно-генетический анализ популяций Pinus sylvestris L. и Pinus sibirica du Tour в Пермском крае на основании полиморфизма ISSR-PCR маркеров
- Видякин А. И., Кантор Г. Я. Пространственная организация и факторы формирования групп популяций сосны обыкновенной в Южном Зауралье // Вестник Оренбургского государственного университета. 2013. Т. 159. №10. С. 34-39.
- Yanbaev Y., Sultanova R., Blonskaya L., Bakhtina S., Tagirova A., Tagirov V., Kulagin A. Gene pool of scots pine (Pinus sylvestris L.) Under reforestation in extreme environment // Wood Research. 2020. V. 65. №3. P. 459-470. https://doi.org/10.37763/wr.1336-4561/65.3.459470
- Rogers S. O., Bendich A. J. Extraction of DNA from milligram amounts of fresh, herbarium and mummified plant tissues // Plant molecular biology. 1985. V. 5. №2. P. 69-76. https://doi.org/10.1007/BF00020088
- Нечаева Ю. С., Бельтюкова Н. Н., Пришнивская Я. В., Тайман К. Е. Оптимизация методики выделения ДНК некоторых хвойных видов растений Пермского края // Синтез знаний в естественных науках. Рудник будущего: проекты, технологии, оборудование: Материалы междунар. конф. Пермь, 2011. С. 278-282.
- Zietkiewicz E., Rafalski A., Labuda D. Genome fingerprinting by simple sequence repeat (SSR)-anchored polymerase chain reaction amplification // Genomics. 1994. V. 20. №2. P. 176-183. https://doi.org/10.1006/geno.1994.1151
- Мазунина Ж. И., Нечаева Ю. С. Анализ эффективности ISSR-праймеров для изучения полиморфизма ДНК кедра сибирского Pinus sibirica Du Tour // Научные исследования: теоретико-методологические подходы и практические результаты: материалы Международной научно-практической конференции. Самара, 2017. С. 376-378.
- Бобошина И. В., Нечаева Ю. С., Видякин А. И., Боронникова С. В. Подбор праймеров для проведения ISSR-анализа полиморфизма ДНК Pinus sylvestris L. // Молекулярно-генетические подходы в таксономии и экологии: материалы научной конференции. Ростов-на-Дону, 2013. С. 17-20.
- Yeh F. C., Yang R. C., Mao J., Ye Z., Boyle T. J. POPGENE, the Microsoft Windows-based user-friendly software for population genetic analysis of co-dominant and dominant markers and quantitative traits // Dept. Renewable Resources, University of Alberta, Edmonton, Canada. 1996. V. 238.
- Peakall R. O. D., Smouse P. E. GenALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Molecular ecology notes. 2006. V. 6. №1. P. 288-295. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
- Williams J. G., Kubelik A. R., Livak K. J., Rafalski J. A., Tingey S. V. DNA polymorphisms amplified by arbitrary primers are useful as genetic markers // Nucleic acids research. 1990. V. 18. №22. P. 6531-6535. https://doi.org/10.1093/nar/18.22.6531
- Kimura M., Crow J. F. The number of alleles that can be maintained in a finite population // Genetics. 1964. V. 49. №4. P. 725. https://doi.org/10.1093/genetics/49A725
- Nei M. Molecular evolutionary genetics. Columbia university press, 1987.
- Nei M. Molecular population genetics and evolution. North-Holland Publishing Company, 1975.
- Nei M., Li W. H. Mathematical model for studying genetic variation in terms of restriction endonucleases // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1979. V. 76. №10. P. 52695273. https://doi.org/10.1073/pnas.76.10.5269
- Mantel N. The detection of disease clustering and a generalized regression approach // Cancer research. 1967. V. 27. №2. Part 1. P. 209-220.
