ПОПУЛЯЦИОННО-ГЕНЕТИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА КРАСАВКИ Anthropoides virgo L. В ПРОСТРАНСТВЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В статье представлены результаты анализа популяционно-генетической структуры по микросателлитным локусам и моделирования экологических ниш широкоареального вида журавлей – красавки (Anthropoides virgo 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 b 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.

Об авторах

Е. А Мудрик

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Email: mudrik@vigg.ru
Москва, Россия

П. А Казимиров

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Москва, Россия

Е. И Ильяшенко

Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова Российской академии наук

Москва, Россия

К. Д Кондракова

Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова Российской академии наук

Москва, Россия

К. А Постельных

Окский государственный природный биосферный заповедник

Брыкин Бор, Рязанская обл., Россия

Т. П Арчимаева

Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов Сибирского отделения Российской академии наук

Кызыл, Россия

Л. Д Базаров

Национальный парк “Тункинский”

Кырен, Республика Бурятия, Россия

Ц. З Доржиев

Бурятский государственный университет им. Доржи Банзарова; Институт общей и экспериментальной биологии Сибирского отделения Российской академии наук

Улан-Удэ, Россия; Улан-Удэ, Россия

А. Н Куксин

Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов Сибирского отделения Российской академии наук

Кызыл, Россия

В. В Шуркина

Государственный природный заповедник “Хакасский”

Абакан, Россия

О. А Горошко

Институт природных ресурсов, экологии и криологии Сибирского отделения Российской академии наук; Государственный природный биосферный заповедник “Даурский”

Чита, Россия; Нижний Цасучей, Забайкальский край, Россия

А. В Шатохина

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Москва, Россия

Д. В Политов

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова Российской академии наук

Москва, Россия

Список литературы

  1. Ilyashenko E.I. Demoiselle Crane (Anthropoides virgo) // Crane Conservation Strategy. Baraboo, Wisconsin, USA: Int. Crane Foundation, 2019. P. 383–396.
  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. 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. Meine C.D., Archibald G.W. The Cranes: Status Survey and Conservation Action Plan. Gland, Switzerland: IUCN, 1996. 294 p.
  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. 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. 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. Guo Y., He F. Preliminary results of satellite tracking on Ordos Demoiselle Cranes // Chinese J. Wildlife. 2017. V. 38. № 1. P. 141–143.
  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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Hijmans R.J., Barbosa M., Ghosh A., Mandel A. geodata: Download Geographic Data. 2024.
  24. R Core Team: A Language and Environment for Statistical Computing. 2022.
  25. Hijmans R.J. raster: Geographic Data Analysis and Modeling. 2025.
  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. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.
  28. Hvitfeldt E. paletteer: Comprehensive Collection of Color Palettes. 2021.
  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. 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. 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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).