Microsatellites and the Major Histocompatibility Complex of the Atlantic Walrus Odobenus rosmarus rosmarus (Linnaeus, 1758) in Haulouts of the Barents Sea

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The allelic diversity of the DQB gene of the major histocompatibility complex (MHC) in Atlantic walrus from the European part of the Arctic was analyzed for the first time. We studied animals from the haulouts located on the Franz Josef Land archipelago and near the northern tip of Novaya Zemlya. We demonstrated that there are significant differences for this locus between the two studied haulouts. Simultaneous analysis of microsatellite loci reveals a lower level of differentiation, and also suggest that animals from more than one spatial-geographical stock (population) gather at the summer haulout on Novaya Zemlya. It has been suggested that individuals with different MHC genotypes may prefer different feeding areas, regardless of the areas of residence during the breeding season.

About the authors

I. G. Meschersky

Severtsov Institute of Ecology and Evolution, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 119071, Moscow

S. I. Meschersky

Severtsov Institute of Ecology and Evolution, Russian Academy of Sciences

Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 119071, Moscow

N. V. Kryukova

Severtsov Institute of Ecology and Evolution, Russian Academy of Sciences; Kamchatka Branch of the Pacific Geographical Institute, Far East Branch of Russian Academy of Sciences

Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 119071, Moscow; Russia, 683000, Petropavlovsk-Kamchatsky

S. M. Artemyeva

Severtsov Institute of Ecology and Evolution, Russian Academy of Sciences; Zoological Museum of Moscow State University

Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 119071, Moscow; Russia, 125009, Moscow

A. I. Isachenko

Arctic Research Center

Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 119333 , Moscow

R. E. Lazareva

Arctic Research Center

Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 119333 , Moscow

A. I. Shevelev

Kamchatka Branch of the Pacific Geographical Institute, Far East Branch of Russian Academy of Sciences

Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 683000, Petropavlovsk-Kamchatsky

V. V. Rozhnov

Severtsov Institute of Ecology and Evolution, Russian Academy of Sciences

Email: meschersky@rambler.ru
Russia, 119071, Moscow

References

  1. Беликов С.Е. Морские млекопитающие Российской Арктики: изменения численности и среды обитания под воздействием антропогенных и природных факторов // Наземные и морские экосистемы. М.: Паулсен. 2011. С. 207–227.
  2. Крюкова Н.В. Проблемы законодательного регулирования традиционного (аборигенного) промысла тихоокеанского моржа в России // Арктика и Север. 2019. № 36. С. 24–41.
  3. Чапский К.К. Морж // Гептнер В.Г., Чапский К.К., Арсеньев В.А., Соколов В.Е. Млекопитающие Советского Союза. Т. 2. Ч. 3. Ластоногие и зубатые киты. М.: Высшая школа. 1976. С. 28–51.
  4. Шитова М.В., Гаврило М.В., Мизин И.А. и др. Микросателлитная изменчивость атлантического моржа (Odobenus rosmarus rosmarus) с лежбищ архипелага Земля Франца Иосифа и северной оконечности Новой Земли // Морские млекопитающие Голарктики. Сб. научн. тр. по мат-лам VIII межд. конф. Т. 2. М.: РОО “Совет по морским млекопитающим”. 2015. С. 319–326.
  5. Шитова М.В., Кочнев А.А., Дольникова О.Г. и др. Генетическое разнообразие тихоокеанского моржа (Odobenus rosmarus divergens) в западной части Чукотского моря // Генетика. 2017. Т. 53. № 2. С. 223–232.
  6. Allen P.J., Amos W., Pomeroy P.P., Twiss S.D. Microsatellite variation in grey seals (Halichoerus grypus) shows evidence of genetic differentiation between two British breeding colonies // Mol. Ecol. 1995. V. 4. № 6. P. 653–662.
  7. Andersen L.W., Born E.W., Gjertz I. et al. Population structure and gene flow of the Atlantic walrus (Odobenus rosmarus rosmarus) in the eastern Atlantic Arctic based on mitochondrial DNA and microsatellite variation // Mol. Ecol. 1998. V. 7. № 10. P. 1323–1336.
  8. Andersen L.W., Jacobsen M.W., Lydersen C. et al. Walruses (Odobenus rosmarus rosmarus) in the Pechora Sea in the context of contemporary population structure of Northeast Atlantic walruses // Biol. J. Linn. Soc. 2017. V. 122. № 4. P. 897–915.
  9. Beatty W.S., Lemons P.R., Everett J.P. et al. Estimating Pacific walrus abundance and survival with multievent mark-recapture models // Mar. Ecol.: Prog. Ser. 2022. V. 697. P. 167–182.
  10. Born E.W., Gjertz I., Reeves R.R. Population assessment of the Atlantic walrus (Odobenus rosmarus rosmarus L.) // Medd. Nor. Polarinst. Oslo. 1995. Nr. 138. 100 p.
  11. Born E.W., Andersen L.W., Gjertz I., Wiig Ø. A review of the genetic relationships of Atlantic walrus (Odobenus rosmarus rosmarus) east and west of Greenland // Pol. Biol. 2001. V. 24. № 10. P. 713–718.
  12. Buchanan F.C., Maiers L.D., Thue T.D. et al. Microsatellites from the Atlantic walrus Odobenus rosmarus rosmarus // Mol. Ecol. 1998. V. 7. № 8. P. 1083–1085.
  13. Bushnell B., Rood J., Singer E. BBMerge – accurate paired shotgun read merging via overlap // PLoS One. 2017. V. 12. № 10. e0185056. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185056
  14. Cammen K., Hoffman J.I., Knapp L.A. et al. Geographic variation of the major histocompatibility complex in Eastern Atlantic grey seals (Halichoerus grypus) // Mol. Ecol. 2011. V. 20. № 4. P. 740–752.
  15. Earl D.A., von Holdt B.M. STRUCTURE HARVESTER: a website and program for visualizing STRUCTURE output and implementing the Evanno method // Conserv. Genet. Resour. 2012. V. 4. № 2. P. 359–361.
  16. Edgar R.C. Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST // Bioinformatics. 2010. V. 26. № 19. P. 2460–2461.
  17. Edgar R.C. UNOISE2: improved error-correction for Illumina 16S and ITS amplicon sequencing // bioRxiv. 2016. Art. ID 081257.
  18. Excoffier L., Lischer H.E.L. Arlequin suite ver 3.5: a new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows // Mol. Ecol. Res. 2010. V. 10. № 3. P. 564–567.
  19. Gemmell N.J., Allen P.J., Goodman S.J., Reed J.Z. Interspecific microsatellite markers for the study of pinniped populations // Mol. Ecol. 1997. V. 6. № 7. P. 661–666.
  20. Goodman S.J. Dinucleotide repeat polymorphisms at seven anonymous microsatellite loci cloned from the European harbor seal (Phoca vitulina vitulina) // Anim. Genet. 1997. V. 28. № 4. P. 310–311.
  21. Goudet J. FSTAT (version 1.2): a computer program to calculate F-statistics // J. Hered. 1995. V. 86. № 6. P. 485–486.
  22. Hoelzel A.R., Stephens J.C., O’Brien S.J. Molecular genetic diversity and evolution at the MHC DQB locus in four species of pinnipeds // Mol. Biol. Evol. 1999. V. 16. № 5. P. 611–618.
  23. Jayasankar P., Anoop B., Rajagopalan M. PCR-based sex determination of cetaceans and dugong from the Indian seas // Curr. Sci. 2008. V. 94. № 11. P. 1513–1516.
  24. Kumar S., Stecher G., Li M. et al. MEGA X: molecular evolutionary genetics analysis across computing platforms // Mol. Biol. Evol. 2018. V. 35. № 6. P. 1547–1549.
  25. Laidre K.L., Stern H., Kovacs K.M. et al. Arctic marine mammal population status, sea ice habitat loss, and conservation recommendations for the 21st century // Conserv. Biol. 2015. V. 29. № 3. P. 724–737.
  26. Langmead B., Salzberg S.L. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2 // Nat. Methods. 2012. V. 9. № 4. P. 357–359.
  27. Lau Q., Chow N., Gray R. et al. Diversity of MHC DQB and DRB genes in the endangered Australian sea lion (Neophoca cinerea) // J. Hered. 2015. V. 106. № 4. P. 395–402.
  28. Lindqvist C., Bachmann L., Andersen L.W. et al. The Laptev Sea walrus Odobenus rosmarus laptevi: an enigma revi-sited // Zool. Scr. 2009. V. 38. № 2. P. 113–127.
  29. Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data // Genetics. 2000. V. 155. P. 945–959.
  30. Semenova V.,·Boltunov A., Nikiforov V. 2019. Key habitats and movement patterns of Pechora Sea walruses stu-died using satellite telemetry // Polar Biol. 2019. V. 42. № 9. P. 1763–1774.
  31. Sonsthagen S.A., Fales K., Jay C.V. et al. Spatial variation and low diversity in the major histocompatibility complex in walrus (Odobenus rosmarus) // Polar Biol. 2014. V. 37. P. 497–506.
  32. Twiss S.D., Poland V.F., Graves J.A., Pomeroy P.P. Finding fathers: spatio-temporal analysis of paternity assignment in grey seals (Halichoerus grypus) // Mol. Ecol. 2006. V. 15. № 7. P. 1939–1953.
  33. Van Oosterhout C., Hutchinson W.F., Wills D.P.M., Shipley P. MICRO-CHECKER: software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data // Mol. Ecol. Notes. 2004. V. 4. № 3. P. 535–538.
  34. Wiig Ø., Born E.W., Stewart R.E.A. Management of Atlantic walrus (Odobenus rosmarus rosmarus) in the arctic Atlantic // NAMMCO Sci. Publ. 2014. V. 9. P. 315–341.
  35. Wilberg M.J., Dreher B.P. GENECAP: a program for ana-lysis of multilocus genotype data for non-invasive sampling and capture-recapture population estimation // Mol. Ecol. Notes. 2004. V. 4. № 4. P. 783–785.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (212KB)
3.

Download (275KB)

Copyright (c) 2023 И.Г. Мещерский, С.И. Мещерский, Н.В. Крюкова, С.М. Артемьева, А.И. Исаченко, Р.Е. Лазарева, А.И. Шевелев, В.В. Рожнов

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».