Оценка состояния генофондов популяций Pinus sylvestris L. на Урале и прилегающих территориях с использованием двух типов молекулярных маркеров

Ускоряющиеся изменения климата, сопровождающиеся увеличением частоты и длительности засух, становятся причиной масштабных лесных пожаров, что наносит значительный ущерб лесным экосистемам и лесному хозяйству [Allen et al., 2010; Gauthier et al., 2015; Кузнецова и др., 2021]. Для понимания механизмов адаптации древесных растений к изменяющимся условиям важным направлением исследований становится изучение генетических основ адаптации популяций. Формирование генетической изменчивости и способность к адаптации зависят от взаимодействия эволюционных факторов и структуры популяций, что играет ключевую роль в приспособлении видов к новым экологическим вызовам [Eriksson, 1998; Namkoong, 2001; González-Martínez et al., 2006; Рябухина и др., 2019]. Оценка состояния генофондов лесообразующих видов растений позволяет определить подходы к сохранению генофондов видов на уровне отдельных популяций, а также выделить локальные популяции, наиболее перспективные для сохранения и воспроизводства вида. Однако популяционный подход в сохранении биоразнообразия растений остается слабо разработанным [Путенихин, 2013].

Сосна обыкновенная ( Pinus sylvestris L.) – второй по распространенности вид хвойных растений в мире, играет важную экономическую и экологическую роль [Floran et al., 2011]. Леса с ее преобладанием занимают 37% от общей площади мировых лесов и около 70% лесов Северного полушария [Mirov, 1967; Floran et al., 2011]. Этот вид отличается высокой генетической изменчивостью, которая определяет его количественные и качественные характеристики, включая признаки с адаптивным значением [Kavaliauskas et al., 2022; Чертов, 2024].

Для анализа гетерогенных природных популяций растений требуется молекулярно-генетическое исследование их генофондов с использованием как минимум двух типов высокополиморфных молекулярных маркеров, способных выявлять полиморфизм различных структурных элементов генома [Боронни-кова, 2013].

На Урале, прилегающих к нему территориях и на востоке Русской равнины ранее проводились исследования по оценке состояния генофондов P. sylvestris . Изучаемые популяции в целом характеризовались удовлетворительным состоянием генофонда [Сбоева, 2024]. Однако ранние исследования проводились с использованием только одного типа маркеров – ISSR (Inter-Simple Sequence Repeat) -маркеров. Использование двух типов маркеров позволяет повысить точность оценки состояния генофондов и получить более полные данные о генетическом разнообразии популяций.

Таким образом, цель настоящего исследования – оценка состояния генофондов популяций сосны обыкновенной на Урале и прилегающих территориях с использованием двух типов высокополиморфных молекулярных маркеров.

Материал и методы исследования

В качестве объектов исследования для оценки состояния генофондов на основании полиморфизма двух типов молекулярных маркеров были избраны 11 популяций (рисунок) сосны обыкновенной ( Pinus sylvestris L.; Pinaceae). Исследуемые популяции P. sylvestris расположены: Чердынский р-н ( Ps_Ch ), Гай-нский р-н ( Ps_Gn ), Усольский р-н ( Ps_Rm ), Кудымкарский р-н ( Ps_Ln ), Кишертский р-н ( Ps_Pr ), Большесосновский р-н ( Ps_Bl ), Пермский р-н ( Ps_Uk ), Добрянский р-н ( Ps_Pl ) (все – Пермский край); Каслинский р-н Челябинской обл. ( Ps_Ar ), Мечетлинский ( Ps_Mh ) и Салаватский ( Ps_Sl ) р-ны Республики Башкортостан.

Географические расстояния между популяциями варьировали от минимальных 61 км между PS_Uk и PS_Bl до максимальных 628 км между популяциями PS_Gn и PS_Sl . Сбор растительного материала проводили с деревьев, расположенных на расстоянии не менее 50–150 м друг от друга.

Для проведения исследования образцы растительных тканей были индивидуально отобраны с 31 дерева в каждой из исследуемых популяций. ДНК из образцов выделяли с использованием CTAB-метода [Rogers, Bendich, 1985], при этом масса сухого растительного материала для каждого образца составляла около 20 мг. Концентрацию и качество выделенной ДНК оценивали с помощью спектрофотометра NanoDrop™ 2000 (Thermo Fisher Scientific Inc., Уолтем, Массачусетс, США). Для проведения полимеразной цепной реакции (ПЦР) концентрацию ДНК в каждом образце приводили к уровню 10 нг/мкл.

Для оценки генетического разнообразия и структуры популяций применялся ISSR-анализ полиморфизма ДНК [Zietkiewicz et al., 1994]. Продукты ПЦР разделяли методом электрофореза на 1.7% агарозном геле в буфере 1×TBE при напряжении 120 В в течение 3 час. Для визуализации гели окрашивали бромистым этидием и фотографировали в ультрафиолетовом свете с использованием системы документации Gel Doc XR+ (Bio-Rad Laboratories, Inc., Hercules, Калифорния, США). Длину фрагментов определяли с помощью маркера молекулярной массы (100 п.н. + 1.5 + 3 Кб DNA Ladder, ООО «СибЭнзим-М», Москва, Россия) и программы Quantity One 1-D Analysis (Bio-Rad Laboratories, Inc.). Был проанализирован полиморфизм ISSR-маркеров с использованием в ПЦР 5 праймеров и проб ДНК 333 индивидуальных деревьев P. sylvestris. Для обеспечения достоверности результатов каждая ПЦР повторялась не менее трех раз.

Карта-схема расположения изученных популяций P. sylvestris :

Ps_Ch –Чердынский р-н, Ps_Gn –Гайнский р-н, Ps_Rm –Усольский р-н, Ps_Ln –Кудымкарский р-н, Ps_Pr – Кишертский р-н, Ps_Bl – Большесосновский р-н, Ps_Uk – Пермский р-н, Ps_Pl – Добрянский р-н, Ps_Ar – Каслинский р-н, Ps_Mh –Мечетлинский р-н, Ps_Sl –Салаватский р-н

[Schemаtic map of the location of the studied populations of P. sylvestris :

Ps_Ch – Cherdynsky district, Ps_Gn – Gaynsky district, Ps_Rm – Usolsky district , Ps_Ln – Kudymkarsky district, Ps_Pr – Kishertsky district, Ps_Bl – Bolshesosnovsky district, Ps_Uk – Permsky district, Ps_Pl – Dobryansky district, Ps_Ar – Kaslinsky district, Ps_Mh – Mechetlinsky district, Ps_Sl – Salavatsky district]

Для изучения полиморфизма нуклеотидных последовательностей P. sylvestris проводилось секвенирование трёх локусов ( Pinus-11, Pinus-12, Pinus-15 ), выбранных ранее [Chertov et al., 2024]. Очистку продуктов ПЦР проводили смесью ферментов ExoI и FAST-AP («Fermentas», Литва) в отношении 0.5:1 из расчета 1.5 мкл ферментативной смеси на 5 мкл продуктов ПЦР. Реакцию проводили в амплификаторе GeneAmp PCRSystem 9700 («Applied Biosystems», США) по программе: 37°C – 30 мин., 80°C – 15 мин., охлаждение до 4°C.

Для сeквeнирования применяли набор BigDye® Terminator v3.1 Cycle Sequencing Kit («Applied Biosys-tems», США). В качeствe праймeра использованы сначала прямая, а затем обратная послeдоватeльности из пары, с которой была поставлeна ПЦР. Амплификацию проводили в термоциклере GeneAmp PCRSystem 9700 («Applied Biosystems», США) по программe: 5 мин. – 94°C, следующие 30 циклов (94°C – 30 сек., Т отж °C – 45 сек., 72°C – 2 мин.), 72^оС – 10 мин. Очистку продуктов реакции сeквeнирования от нeвступивших в реакцию мeчeных нуклeотидов осуществляли с помощью набора BigDye® XTermina-tor^TM Purification Kit («Applied Biosystems», США). В исследовании использовался метод автоматического ферментативного секвенирования. Капиллярный электрофорез синтeзированных послeдоватeльностeй проведен в лаборатории молекулярных и генетических технологий кафeдры ботаники и гeнeтики растeний ПГНИУ (Россия) на 24-капиллярном гeнeтичeском анализаторe Genetic Analyzer 3500xL («Ap-plied Biosystems», США) в двух направлениях. Нуклеотидные последовательности трех локусов ДНК были секвенированы в среднем у восьми деревьев из каждой популяции.

В программе DNASP v5 [Librado, Rozas, 2009] были реконструированы гаплотипы и на основе сравнения их нуклеотидных последовательностей рассчитаны следующие показатели нуклеотидного поли- морфизма: число вариабельных сайтов (S), число гаплотипов в популяции (hn), общее гаплотипическое разнообразие (Hd) по М. Нею [Nei, 1973], нуклеотидное разнообразие (π), оценивающее среднее число парных различий между двумя последовательностями ДНК и являющееся мерой генетической изменчивости вида или популяции, параметр нуклеотидного разнообразия, вычисленный исходя из числа мутаций (θW), или оценка Уоттерсона [Nei, 1987].

Компьютерный анализ данных проведен по стандартным для молекулярно-генетического анализа программам [Yeh, Yang, Boyle, 1999; Peakall, Smouse, 2006]. Уровень внутрипопуляционного разнообразия оценивался с помощью показателей: среднее число морф (μ) и доля редких морф (h) [Животовский, 1980]. Выявление специфических особенностей генофондов проводилось с использованием метода расчета коэффициента генетической оригинальности (КГО) [Потокина, Александрова, 2008], модифицированного для дикорастущих древесных видов растений [Боронникова, 2013]. Для оценки состояния генофондов популяций сосны обыкновенной была взята за основу методика С.В. Боронниковой [2013].

Результаты и их обсуждение

Для оценки состояний генофондов 11 популяций сосны обыкновенной в регионе исследований были определены параметры генетического разнообразия. Доля полиморфных локусов ( P 95 ) в них варьировала от 0.719 до 0.970, а на общую выборку этот показатель составил 1,000. Следующий параметр, ожидаемая гетерозиготность ( H E ), находился в пределах от 0.089 до 0.141. Абсолютное число аллелей на локус ( n a ), а в данном случае на фрагмент ДНК на общую выборку, составило 2.000; для отдельных популяций этот параметр варьировался от 1.307 до 1.640. Эффективное число аллелей на локус ( n e ) на общую выборку равнялся 1.319, для отдельных популяций этот параметр был от 1.135 до 1.271 (табл. 1). В результате внутрипопуляционного анализа выявлено, что показатель разнообразия ( μ ) у изученных популяций находился в диапазоне от 1.632 до 1.761. Также была определена доля редких морф ( h ), отражающая сбалансированность генетической структуры популяции. Значения доли редких морф более 0.300 свидетельствует о нарушении генетической структуры популяции (табл. 1).

Таблица 1

Генетическое разнообразие изученных одиннадцати популяций P. sylvestris [Genetic diversity of the nine P. sylvestris populations studied]
Популяции	P 95	H E	n a	n e	I	μ	h
Ps_Gn	0.940	0.141 (0.013)	1.627 (0.485)	1.217 (0.287)	0.228 (0.019)	1.691 (0.005)	0.155 (0.003)
Ps_Pr	0.969	0.169 (0.014)	1.634 (0.483)	1.271 (0.321)	0.266 (0.021)	1.761 (0.005)	0.120 (0.002)
Ps_Ln	0.900	0.140 (0.013)	1.614 (0.483)	1.215 (0.284)	0.227 (0.019)	1.675 (0.006)	0.162 (0.003)
Ps_Ch	0.970	0.167 (0.014)	1.640 (0.481)	1.263 (0.310)	0.264 (0.020)	1.756 (0.005)	0.122 (0.002)
Ps_Rm	0.902	0.148 (0.013)	1.608 (0.490)	1.229 (0.294)	0.236 (0.020)	1.695 (0.005)	0.153 (0.003)
Ps_Ar	0.719	0.106 (0.014)	1.307 (0.463)	1.178 (0.312)	0.159 (0.021)	1.639 (0.007)	0.180 (0.003)
Ps_Bl	0.942	0.148 (0.014)	1.529 (0.501)	1.233 (0.300)	0.231 (0.021)	1.749 (0.005)	0.126 (0.003)
Ps_Mh	0.853	0.089 (0.012)	1.399 (0.491)	1.135 (0.244)	0.144 (0.017)	1.632 (0.007)	0.184 (0.003)
Ps_Sl	0.870	0.120 (0.014)	1.438 (0.498)	1.193 (0.298)	0.188 (0.020)	1.665 (0.006)	0.167 (0.003)
Ps_Uk	0.823	0.083 (0.013)	1.274 (0.448)	1.136 (0.271)	0.128 (0.019)	1.683 (0.007)	0.159 (0.004)
Ps_Pl	0.879	0.120 (0.014)	1.399 (0.491)	1.194 (0.304)	0.184 (0.021)	1.743 (0.006)	0.128 (0.003)
На общую выборку	1.000	0.130 (0.004)	2.000	1.319 (0.254)	0.205 (0.006)	-	-

Примечание: H E – ожидаемая гетерозиготность; n a – абсолютное число аллелей на локус; n e – эффективное число аллелей на локус; I – информационный индекс Шеннона; μ – показатель внутрипопуляционного разнообразия; h – доля редких морф; у всех вышеуказанных параметров в скобках даны стандартные отклонения.

Анализ генетического разнообразия в 11 популяциях P. sylvestris проведен на основании полиморфизма SNP-маркеров трех локусов. Полученные данные о гаплотипическом разнообразии ( Hd = 0.662) свидетельствуют о среднем уровне генетического разнообразия, что согласуется с результатами других исследований [Wachowiak at al., 2014; Wachowiak at al., 2024]. Нуклеотидное разнообразие (π = 0.004) и оценка Уоттерсона ( θ W = 0.013) также подтверждают наличие генетических различий между популяциями. Эти показатели указывают на стабильное генетическое состояние популяций с учетом их адаптации к различным условиям среды. С использованием теста Таджимы выявлено (табл. 2), что наибольшее отклонение от нейтральности наблюдалось для локуса Pinus-12 ( D T = -2.615). Отрицательное значение теста указывает на возможный избыток низкочастотных аллелей, что может быть результатом положительного отбора или демографических событий, таких как сокращение популяции или расширение ареала.

Таблица 2

Общее гаплотипическое и нуклеотидное разнообразие и статистика теста на нейтральность для трех локусов P. sylvestris

[Total haplotype and nucleotide diversity and neutrality test statistics for three P. sylvestris loci]

Локус	Hd	π	θ W	D T
Pinus-11	0.737 (0.028)	0.004 (0.000)	0.006	-0.890
Pinus-12	0.630 (0.040)	0.005 (0.001)	0.032	-2.615
Pinus-15	0.620 (0.025)	0.003 (0.000)	0.002	0.925
Среднее	0.662 (0.010)	0.004 (0.002)	0.013	-

Примечание: Hd – общее гаплотипическое разнообразие; π – нуклеотидное разнообразие; θ W – оценка Уоттерсона или нуклеотидное разнообразие, вычисленное из числа мутаций; D T – коэффициент D- теста Таджимы; в скобках указаны стандартные отклонения.

В целом, по данным нуклеотидного разнообразия (табл. 3) наиболее генетически гетерогенными являются популяции Ps_Ar ( Hd = 0.697; π = 0.003; θ = 0.003 ), Ps_Bl ( Hd = 0.692; π = 0.003; θ = 0.003 ) и Ps_Ch ( Hd = 0.661; π = 0.004; θ = 0.013 ), а наименее – популяции Ps_Gn ( Hd = 0.472; π = 0.005; θ = 0.005 ) и Ps_Pr ( Hd = 0.478; π = 0.004; θ = 0.004 ).

Таблица 3

Общее гаплотипическое и нуклеотидное разнообразие популяций P. sylvestris [Total haplotype and nucleotide diversity of P. sylvestris populations]

Популяции	Hd	π	θ
Ps_Gn	0.472	0.005	0.005
Ps_Pr	0.478	0.004	0.004
Ps_Ln	0.614	0.002	0.002
Ps_Ch	0.661	0.004	0.003
Ps_Rm	0.675	0.003	0.003
Ps_Ar	0.697	0.003	0.003
Ps_Bl	0.692	0.003	0.003
Ps_Mh	0.650	0.003	0.004
Ps_Sl	0.592	0.002	0.002
Ps_Uk	0.659	0.003	0.003
Ps_Pl	0.653	0.004	0.006
На общую выборку	0.662	0.004	0.013

Примечание: Hd – общее гаплотипическое разнообразие; π – нуклеотидное разнообразие; θ W – оценка Уоттерсона или нуклеотидное разнообразие, вычисленное из числа мутаций.

Один из подходов к классификации внутрипопуляционного разнообразия по результатам молeкуляр-ного маркирования с определением коэффициента генетической оригинальности (КГО) был предложен E.К. Потокиной и Т.Г. Алeксандровой [2008] на примере изучения типичности и специфичности сортов вики посевной ( Vicia sativa L.). Для хвойных древесных видов растений этот подход применен С.В. Бо-ронниковой [2013]. Данный подход основан на принципе «взвешивания» признаков в зависимости от частоты их встречаемости.

Для оценки состояния генофондов популяций установленные при молекулярно-генетическом анализе параметры генетического разнообразия P. sylvestris разделены на четыре группы [Боронникова, 2013]. К первой (I) группе относятся «Основные показатели генетического разнообразия», т. е. доля полиморфных локусов ( P 95 ) и ожидаемая гетерозиготность ( H E ). Вторую группу (II) параметров генетического разнообразия составляют показатели внутрипопуляционного разнообразия, которые характеризуются на популяционном уровне информационным индексом Шеннона ( I ), показателем внутрипопуляционного разнообразия ( μ ) и на нуклеотидном уровне общим гаплотипическим разнообразием ( Hd ) . Генетическую структуру и дифференциацию популяций (группа III) предлагаем характеризовать показателем доля редких морф ( h ) , рассчитанным на основании полиморфизма ISSR ( h ISSR ) и SNP-маркеров ( h SNP ). Четвертая группа (IV) показателей отражает «специфику генофондов», которая оценивается коэффициентом генетической оригинальности (КГО), рассчитанным на основании полиморфизма ISSR-маркеров.

Для оценки состояния генофондов популяций каждому из вышеперечисленных параметров присваивались баллы в зависимости от их величины, что позволило ранжировать показатели генетического разнообразия популяций (табл. 4)

Баллы суммировались, и на основе полученной суммы давалась итоговая оценка состояния генофонда: «удовлетворительное состояние» (9–14 баллов), «обеднение генофонда» (5–8 баллов) или «деградация генофонда» (0–4 балла). Такой подход предоставляет всестороннюю оценку состояния генофондов 84

популяций, что позволяет оперативно выявлять популяции с риском утраты генетического разнообразия и необходимостью проведения мероприятий по их охране и восстановлению.

Таблица 4

Шкала оценки состояния генофондов популяций Pinus sylvestris L. [Scale for assessing the state of gene pools of Pinus sylvestris L. populations]

Параметр	Высокое значение	Среднее значение	Низкое значение
P 95	> 0.90 (2 балла)	0.70–0.90 (1 балл)	< 0.70 (0 баллов)
H E	> 0.15 (2 балла)	0.10–0.15 (1 балл)	< 0.10 (0 баллов)
I	> 0.25 (2 балла)	0.15–0.25 (1 балл)	< 0.15 (0 баллов)
μ	> 1.70 (2 балла)	1.60–1.70 (1 балл)	< 1.60 (0 баллов)
Hd	> 0.65 (2 балла)	0.50–0.65 (1 балл)	< 0.50 (0 баллов)
hISSR	< 0.10 (2 балла)	0.10–0.20 (1 балл)	> 0.20 (0 баллов)
hSNP	< 0.10 (2 балла)	0.10–0.20 (1 балл)	> 0.20 (0 баллов)

Примечание: P 95 – доля полиморфных локусов; H E – ожидаемая гетерозиготность; I – информационный индекс Шеннона; μ – показатель внутрипопуляционного разнообразия; Hd – общее гаплотипическое разнообразие; h ISSR – доля редких морф, рассчитанная на основании ISSR маркирования; h SNP – доля редких морф, рассчитанная на основании SNP-маркирования.

Таким образом, бо_́льшая часть изученных популяций (7 популяций) характеризуется высокими показателями генетического разнообразия и, соответственно, удовлетворительным состоянием генофондов (табл. 5). Четыре изученные популяции ( Ps_Ar, Ps_Mh, Ps_Sl, Ps_Uk ) характеризуются сниженным генетическим разнообразием и меньшей сбалансированностью генетической структуры, что свидетельствует об обеднении их генофондов.

Таблица 5

Оценка состояния генофондов популяций Pinus sylvestris L. [Assessment of the state of gene pools of Pinus sylvestris L. populations]

Популяция	I. Основные показатели генетического разнообразия		II. Внутрипопуляцион-ное разнообразие			III. Генетическая структура и дифференциация		IV. Специфика генофондов		Оценка состояния генофондов
	P 95	He	I	μ	Hd	h issr	hSNP	КГО	тип	Балл	Состояние
Ps_Gn	0.940	0.141	0.228	1.691	0.472	0.155	0.165	0.772	Т	9	удовлет.
Ps_Pr	0.969	0.169	0.266	1.761	0.478	0.120	0.112	0.874	Т	11	удовлет.
Ps_Ln	0.900	0.140	0.227	1.675	0.614	0.162	0.159	0.761	Т	10	удовлет.
Ps_Ch	0.970	0.167	0.264	1.756	0.661	0.122	0.126	0.743	Т	12	удовлет.
Ps_Rm	0.902	0.148	0.236	1.695	0.675	0.153	0.095	0.783	Т	11	удовлет.
Ps_Ar	0.719	0.106	0.159	1.639	0.697	0.180	0.087	1.256	С	7	обеднение
Ps_Bl	0.942	0.148	0.231	1.749	0.692	0.126	0.074	0.995	Т	11	удовлет.
Ps_Mh	0.853	0.089	0.144	1.632	0.650	0.184	0.098	1.147	С	6	обеднение
Ps_Sl	0.870	0.120	0.188	1.665	0.592	0.167	0.137	0.994	Т	8	обеднение
Ps_Uk	0.823	0.083	0.128	1.683	0.659	0.159	0.124	1.182	С	8	обеднение
Ps_Pl	0.879	0.120	0.184	1.743	0.653	0.128	0.134	1.494	С	10	удовлет.

Примечание: P 95 – доля полиморфных локусов; H E – ожидаемая гетерозиготность; I – информационный индекс Шеннона; μ – показатель внутрипопуляционного разнообразия; Hd – общее гаплотипическое разнообразие; h ISSR – доля редких морф, рассчитанная на основании ISSR маркирования; h SNP – доля редких морф, рассчитанная на основании SNP-маркирования; КГО – коэффициент генетической оригинальности; жирным выделены наибольшие значения показателей, наименьшие значения показателей выделены жирным курсивом.

С целью сохранения генофонда ценного лесообразующего вида растений P. sylvestris рекомендуется отбирать как популяции с типичными (базовыми) генофондами, так и популяции, обладающие специфическими особенностями генофондов, являющиеся резервом генетической изменчивости. Отбор при этом базируется на количественных характеристиках генетического разнообразия, рассчитанных на основании анализа полиморфизма высокополиморфных молекулярных маркеров [Боронникова, 2013]. Для отбора в качестве объектов сохранения генофондов могут быть рекомендованы популяции, обладающие высоким уровнем генетического разнообразия. Например, популяции PS_Pr и PS_Ch , характеризующиеся невысокими значениями КГО, т. е. типичным для местности генофондом и наибольшими показателями генетического разнообразия. Кроме того, популяции PS_Ar и PS_Uk , для которых характерно в целом обедненное состояние генофонда, но имеющие специфичные генофонды, могут быть рекомендованы для отбора в качестве резерва специфичных аллелей. Также, учитывая данные SNP-маркеров для отбора, следует рекомендовать популяции PS_Ar и Ps_ Bl , характеризующиеся высоким генетическим разнообразием в локусах потенциально адаптивных генов.

В целом, изученные популяции P . sylvestris демонстрируют средний уровень генетического разнообразия ( P 95 = 1.000; I = 0.224; H E = 0.130; n e = 1.319). Данный уровень генетического разнообразия ниже, чем у популяций Южного Урала ( H E = 0.239), Оренбургского Зауралья ( H E = 0.161) и некоторых популяций Восточно-Европейской равнины ( H E = 0.170) [Рябухина и др., 2019; Khanova et al., 2020; Сбоева, 2023].

Различия в уровнях генетического разнообразия могут быть обусловлены влиянием антропогенных факторов, в частности интенсивностью лесозаготовок и другими формами хозяйственной деятельности. Кроме этого, в данном исследовании изучен полиморфизм нуклеотидных последовательностей трех потенциально адаптивных локусов P . sylvestris , проведен анализ полиморфизма SNP-маркеров на популяционном уровне, что существенно дополняет подход к оценке состояния генофондов популяций P. sylvestris в регионе исследований.

Заключение

Состояние генофондов популяций сосны обыкновенной на Урале и прилегающих территориях демонстрирует значительное генетическое разнообразие исследованных популяций. Наибольшую генетическую устойчивость показывают популяции Ps_Pr и Ps_Ch , которые обладают высокой долей полиморфных локусов, ожидаемой гетерозиготностью и информационным индексом Шеннона. Эти популяции представляют собой базовый генофонд, который необходимо сохранять для поддержания адаптивного потенциала вида.

В то же время популяции с обеднением генофонда, такие как Ps_Uk и Ps_Mh , характеризуются низкими значениями ключевых показателей генетического разнообразия, что свидетельствует о снижении внутрипопуляционной изменчивости и возможной утрате адаптационных способностей. Эти популяции требуют внедрения мероприятий по поддержанию и восстановлению генетического разнообразия. Особое внимание следует уделить популяциям Ps_Ar и Ps_Bl , которые, несмотря на общий обедненный генофонд, демонстрируют уникальные аллели, способные стать резервом для адаптации вида в условиях изменяющегося климата.

Использование SNP-маркеров позволило более точно охарактеризовать адаптивные особенности популяций, выявив отклонения от нейтральности и указывая на наличие локусов, связанных с адаптацией к специфическим условиям среды. Эти данные подчеркивают необходимость интеграции нескольких типов молекулярных маркеров для комплексного анализа генетического разнообразия на популяционном уровне и оценки состояния генофондов популяций.

Полученные результаты имеют большое значение для разработки стратегий сохранения и управления генофондом сосны обыкновенной. Дифференцированный подход, включающий сохранение как типичных, так и специфичных популяций, позволит эффективно поддерживать генетическое разнообразие вида. В условиях усиливающегося воздействия антропогенных факторов и климатических изменений сохранение генетического ресурса сосны обыкновенной становится важной задачей для обеспечения устойчивости экосистем и сохранения биоразнообразия.