Геометрический подход к филогеографическому анализу молекулярных последовательностей: главные компоненты и дендрограммы

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Поиски проявлений отбора, вызванного влиянием среды, в молекулярных последовательностях обычно проводят внутри близкородственных видов или на внутривидовом уровне, поскольку считается, что на высоких таксономических уровнях такие поиски бесперспективны из-за филогенетического родства. Аминокислотные последовательности цитохрома b 67 видов грызунов и зайцеобразных с известными географическими координатами оцифрованы с использованием базы данных AAindex. На основе более 200 тыс. признаков получены главные компоненты. Использован ранее не применявшийся для таких задач известный статистический метод, позволяющий ортогонально разложить многомерную изменчивость на внутри- и межтаксонную и анализировать их по отдельности. Выбран уровень подсемейства. Найдена корреляция второй главной компоненты (17.05% межтаксонной изменчивости) с широтой (r = 0.561; n = 67; p < E–5). Выявляемое первой главной компонентой (39.48% межтаксонной изменчивости) четкое разделение на две группы, не совпадающее с таксономическим, указывает на возможную физико-химическую подоплеку различий между ними. Это требует дальнейших исследований.

Об авторах

В. М. Ефимов

Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук, ; Институт систематики и экологии животных Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет; Томский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: efimov@bionet.nsc.ru
Россия, 630090, Новосибирск; Россия, 630091, Новосибирск; Россия, 630090, Новосибирск; Россия, 634050, Томск

К. В. Ефимов

Высшая школа экономики

Email: efimov@bionet.nsc.ru
Россия, 101000, Москва

В. Ю. Ковалева

Институт систематики и экологии животных Сибирского отделения Российской академии наук

Email: efimov@bionet.nsc.ru
Россия, 630091, Новосибирск

Список литературы

  1. NCBI Resource Coordinators. (2015) Database resources of the national center for biotechnology information. Nucl. Acids Res. 43, D6−D17.
  2. Tamura K., Stecher G., Kumar S. (2021) MEGA11: molecular evolutionary genetics analysis version 11. Mol. Biol. Evol. 38, 3022−3027.
  3. Kawashima S., Pokarowski P., Pokarowska M., Kolinski A., Katayama T., Kanehisa M. (2008) AAindex: amino acid index database progress report 2008. Nucl. Acids Res. 36, D202−D205.
  4. Gower J.C. (1966) Some distance properties of latent root and vector methods used in multivariate analysis. Biometrika. 53, 325−338.
  5. Fisher R.A. (1919) XV. − The correlation between relatives on the supposition of Mendelian inheritance. Earth Env. Sci. Transactions Royal Soc. Edinburgh. 52, 399−433.
  6. Fisher R.A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Ann. Eugenics. 7, 179−188.
  7. Hammer Ø., Harper D.A.T., Ryan P.D. (2001) PAST: paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica. 4, 1−9.
  8. Polunin D., Shtaiger I., Efimov V. (2019) JACOBI4 software for multivariate analysis of biological data. bioRxiv. 803684.
  9. Da Fonseca R.R., Johnson W.E., O’Brien S.J., Ramos M.J., Antunes A. (2008) The adaptive evolution of the mammalian mitochondrial genome. BMC Genomics. 9, 1−22.
  10. Abramson N.I., Bodrov S.Y., Bondareva O.V., Genelt-Yanovskiy E.A., Petrova T.V. (2021) A mitochondrial genome phylogeny of voles and lemmings (Rodentia: Arvicolinae): evolutionary and taxonomic implications. PLoS One. 16, e0248198.
  11. Bondareva O., Genelt-Yanovskiy E., Petrova T., Bodrov S., Smorkatcheva A., Abramson N. (2021) Signatures of adaptation in mitochondrial genomes of Palearctic subterranean voles (Arvicolinae Rodentia). Genes. 12, 1945.
  12. Mori S., Matsunami M. (2018) Signature of positive selection in mitochondrial DNA in Cetartiodactyla. Genes Genet. Systems. 17-00015.

© В.М. Ефимов, К.В. Ефимов, В.Ю. Ковалева, 2023

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».