Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 12
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ БИОСИСТЕМ 12
1.1.Методы изучения биосистем различных уровней организации и оценка системных параметров 13
1.1.1. Методы изучения генетической структуры популяций и оценки системных параметров 13
1.1.2. Методы изучения хорологической структуры популяций и определения типов распределения и характера использования ресурсов 20
1.1.3. Анализ методов исследования организационной структуры сообществ и определения системных параметров 22
1.2. Анализ информационных систем и методов множественного анализа параметров биосистем 26
1.2.1. Анализ информационных систем, предназначенных для изучения организационно-функциональной структуры биосистем 26
1.2.2. Методологические основы множественного анализа параметров разнообразия биосистем 28
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1 31
ГЛАВА II 33
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 33
2.1. Объекты исследований и методы получения данных 33
2.1.1. Объекты исследования генетической структуры популяций 33
2.1.2. Объекты исследования хорологической структуры популяций 45
2.1.3. Объекты исследования влияния различных лимитирующих факторов на структуру биоценозов 51
2.2. Методы обработки и анализа данных 57
2.2.1. Методы оценки генетической структуры популяции 57
2.2.2. Методы оценки хорологической структуры популяций 58
2.2.3. Методы оценки разнообразия структуры сообществ 59
2.2.4. Фактографическая информационная система как основа оценки и анализа организационно-функциональной структуры биосистем 61
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ II 66
ГЛАВА III 67
ГЕНЕТИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ПОПУЛЯЦИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ГЕНОМНОГО МАРКИРОВАНИЯ 67
3.1. Генетическая структура популяций европейской (С. capreolus L.) и сибирской (С. pygargus Р.) косули на основе RAPD- маркеров 67
3.2. Генетическая структура популяций сибирского журавля (G. leucogeranus), горбатого кита (М novaeangliae) и калифорнийской лисицы (U. littoralis) на основе минисателлитных маркеров ДНК 89
3.3. Генетическая структура партеногенетических видов рода Darevskia (D. dahli, D. armeniaca и D. unisexualis) на основе мини- и микросателлитных маркеров ДНК.... 110
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ III 132
ГЛАВА IV 137
ХОРОЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ПОПУЛЯЦИЙ И ХАРАКТЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ КРУПНЫМИ МЛЕКОПИТАЮЩИМИ 137
4.1. Хорологическая структура популяций лосей (A. alces) в зоне бореальных лесов 137
4.2. Хорологическая структура популяций белых медведей (U. maritimus), обитающих в арктических морях России 151
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ IV 192
ГЛАВА V 196
ВЛИЯНИЕ ЛИМИТИРУЮЩИХ ФАКТОРОВ СРЕДЫ НА СТРУКТУРУ СООБЩЕСТВ 196
5.1. Структура лесных сообществ и динамика их разнообразия 198
5.2. Структура луговых сообществ и динамика их разнообразия 217
5.3. Структура сообществ лесных мелких млекопитающих и динамика их
разнообразия 238
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ V 253
ГЛАВА VI 257
ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭКОЛОГО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ.. 257
6.1. Использование мини- и микросателлитных маркеров ДНК для анализа наследуемых изменений и восстановления редких исчезающих видов животных.... 257
6.2. Использование синхронных наземных и космических данных для картирования местообитания животных и растений 260
6.3. Использование информационных систем и математических моделей для изучения
разнообразия биосистем различных уровней организации 261
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ VI 262
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ 264
ЛИТЕРАТУРА 272
- Методы изучения генетической структуры популяций и оценки системных параметров
- Объекты исследования генетической структуры популяций
- Генетическая структура популяций европейской (С. capreolus L.) и сибирской (С. pygargus Р.) косули на основе RAPD- маркеров
Введение к работе
Актуальность проблемы.
Современная эпоха характеризуется глобальными процессами изменениями структуры и функционирования биосистем различных уровней организации под влиянием антропогенных факторов. Эти процессы угрожают генетическому, таксономическому, типологическому и биоценотическому разнообразию, поэтому чрезвычайно актуальна задача его сохранения. Однако сохранение биологического разнообразия невозможно без понимания особенностей структуры и закономерностей функционирования биосистем. Для этого нужны эффективные методы оценки статических и динамических свойств биосистем различных уровней организации, что обуславливает необходимость совершенствования процедур анализа и принятия решений. За последнее столетие методы оценки системных параметров биологических объектов разработаны достаточно хорошо. Однако при изучении организационно-функциональной структуры биосистем применяются в основном одномерные статистические методы сравнения в пространственно-временных масштабах. Существенная ограниченность одномерных критериев может быть устранена множественным анализом системных параметров на основе интервальных оценок.
Сложность и многозначность системных параметров биологических объектов требуют разработки комплексного применения генетических, экологических, биогеографических и эволюционных методов исследований. Поскольку генетические и многие измеряемые экологические параметры, характеризующие особенности структуры и функционирования биосистем во времени, не являются непосредственно наблюдаемыми величинами, возникает необходимость нахождения их несмещенных оценок, которые можно получить с помощью методов системного анализа, интегрированных баз данных и соответствующих компьютерных программ. Этот концептуальный подход обеспечивает высокий уровень интеграции и структурирования данных и создает теоретическую основу для анализа, моделирования и прогнозирования биологических процессов, что является необходимым условием для обеспечения научно-обоснованного и устойчивого развития системы человек - биосфера.
Цель и основные задачи исследований.
Целью работы являлось изучение структуры биосистем разных уровней организации на основе математической формализации особенностей их функционирования и создания адекватных информационных моделей.
Для достижения этой цели решались следующие задачи.
1. Проведение комплексного анализа современного состояния методов изучения генетической и хорологической структуры популяций и структурно-функциональной организации сообществ.
2. Разработка методологической концепции и принципов исследования структуры и динамики функционирования биосистем различных уровней организации на основе множественного анализа параметров разнообразия.
3. Усовершенствование методов интервальных оценок параметров разнообразия биосистем различных уровней организации и создание информационной системы с интегрированной проблемно-ориентированной базой данных.
4. Изучение генетической структуры популяций аутбредных, инбредных и пар-теногенетических видов и эволюционных связей между подвидами и видами на основе синтеза концепций обобщенного гена и множественного анализа генетических параметров.
5. Исследование хорологической структуры популяций и характера использования животными ресурсов биотопов на примере арктических и лесных экосистем.
6. Получение количественной оценки влияния биотических, абиотических и антропогенных факторов на пространственно-временную структуру сообществ животных и растений на основе синтеза демографического подхода и множественного анализа параметров разнообразия.
Научная новизна полученных результатов.
1. Разработан единый подход к множественному анализу параметров биосистем различных уровней организации на основе модифицированных методов интервальных оценок различных показателей: гетерозиготности, внутри- и межпопуляци-онного индексов сходства/различия, времени дивергенции видов, генетического расстояния, генетического и генного разнообразия, степени подразделенности популяций, доминирования мономорфных и полиморфных локусов, группового и индивидуального индексов использования ресурсов, иерархических и сплаиновых индексов разнообразия сообществ, а-, (5-, у -разнообразия.
2. Впервые разработаны фактографическая информационная система Biosystem 96 и специальный класс математических моделей для накопления, обработки и представления данных по разнообразию биосистем различных уровней организации, выявлению пространственно-временного распределения животных, описанию динамики восстановительной сукцессии лесов пихтово-еловых формаций, анализу селективного характера использования ресурсов в условиях значительных флуктуации факторов среды.
3. Впервые проведен сравнительный анализ генетической структуры популяций позвоночных животных, отличающихся по происхождению, эволюционной истории, условиям обитания, уровню инбредности, с применением мультилокусных RAPD-PCR, мини- и микросателлитных маркеров ДНК и разработанных методов оценки параметров разнообразия.
4. Выявлены хорологическая структура, закономерности биотопического распределения и характер использования ресурсов биотопов белыми медведями и лосями с использованием синхронных данных космических и наземных измерений.
5. На основе разработанной методологии комплексного анализа динамики разнообразия установлены закономерности структурных изменений сообществ лесных и травяных экосистем при различных уровнях антропогенного воздействия.
Основные защищаемые положения.
1. Разработанный единый комплексный подход, включающий концепцию обобщенного гена, декомпозиционный принцип исследования структуры популяций и биоценозов, методы несмещенного оценивания и множественный анализ параметров биосистем, фактографическую информационную систему с проблемно-ориентированной базой данных, является перспективной методологией для исследования статических и динамических свойств биосистем.
2. Генетическая структура популяций исследованных видов позвоночных животных адекватно описывается репрезентативным набором полиморфных RAPD-PCR, мини- и микросателлитных локусов ДНК. Она характеризуется генетически эффективной численностью популяций, показателями генетически эффективных межпопу-ляционных миграций генов, компактной одновершинностью функций распределения локусов, эволюционно значимыми генетическими дистанциями, выражающими бифуркацию и значимости времени дивергенции, коэффициентами идентичности генов по состоянию и происхождению, максимально возможными значениями генного разнообразия при фиксированном количестве полиморфных локусов.
3. Хорологическая структура популяций определяется неоднородностью пространственного распределения кормовых ресурсов и видовыми особенностями питания, общим характером видоспецифических местообитаний и степенью привязанности к ним, селективно-групповым и индивидуальным характером использования ресурсов, меняющимся распределением особей в пространстве, межсезонными направлениями и внутрисезонными стереотипными путями перемещений, сезонной и суточной активностью, биологией размножения.
4. Структура сообществ определяется особенностями формирования статических и динамических свойств биоценозов в зависимости от биотических, абиотических и антропогенных факторов, возможным глобальным потеплением климата для сообществ широколиственно-хвойных лесов, изменением параметров разнообразия при переходе из полидоминантного в монодоминантное состояние для луговых сообществ, различием организационно-функциональной структуры сообществ для мелких лесных млекопитающих.
Практическое значение работы.
Полученные результаты могут использоваться при решении ряда задач природоохранной практики: оценка генетического разнообразия исчезающих видов животных и разработка рекомендаций по улучшению генетической структуры популяций; выявление факторов и механизмов, определяющих клональное разнообразие однополых видов животных, и разработка рекомендаций по их сохранению; выявление характера распределения крупных растительноядных млекопитающих и их воздействие на восстанавливаемые сообщества бореальных лесов; определение динамики параметров экологического и таксономического разнообразия растительных сообществ в условиях антропогенного воздействия.
Разработанная универсальная комплексная методология (информационные и формализованные математические модели, методы, алгоритмы, программы) оценки состояния и динамики параметров разнообразия биосистем различных уровней организации может быть рекомендована для проведения популяционно-генетических и экологических исследований, а также при создании соответствующих интегрированных информационных систем.
Пилотная версия фактографической информационной системы, предназначенной для оценки разнообразия биосистем на основе экологического мониторинга, внедрена в практику исследований заповедников Уральского региона.
Разработанные методы оценки межпопуляционного и внутрипопуляционного генетического разнообразия послужили основой выбора оптимальной стратегии и улучшения генетической структуры затухающей западной популяции стерха {Grus leucogeranus). Предложенные рекомендации получили высокую оценку Международного фонда Журавля в 1995 г. и переданы в Окский биосферный заповедник. Определенные нами оптимальные плотности лосей {Alces alces) использовались для мероприятий по восстановлению производных типов леса Висимского заповедника.
Апробация работы. Основные результаты научных исследований доложены на 30 российских и международных совещаниях, симпозиумах и конференцях: Москва, ; Moscow, 1989; Ohio, USA, 1990; Virginia, USA, 1990; Новгород, 1990; Москва, 1991; Fairbanks, USA, 1991; Москва, 1991; Ленинград, 1991; Киев, 1991; Chicago, USA, 1993; Ancorage, USA, 1994; Москва, ЮНЕП, 1995; Санкт-Петербург, 1995; Washington D.C., USA, 1995; Кировград, 1996; Stralsund, Germany, 1996; Anchorage, USA, 1997, Istanbul, Turky, 1997; Singapore, 1997; Пущино-на Оке, 1997; Campery, France, 1998; Москва, 1998; Москва, 1999; Киев, 1999; Кировград, 1999; Москва, 2001; Rome, Italy, 2002; Москва, 2003; Санкт-Петербург, 2003.
Публикации. По теме диссертации опубликованы 64 работы. В 2004 году авторский коллектив, включающий В.Г. Петросяна, был удостоен главной премии по биологии МАИК "Наука/Интерпериодика" за цикл работ, опубликаованных в журнале "Генетика" в 2001-2003 гг.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения и выводов. Текст диссертации изложен на 304 страницах, включает 66 рисунков и 45 таблиц. Список литературы содержит 126 названий на русском и 185 на иностранных языках.
Благодарности. Я весьма признателен коллегам из Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН, Зоологического института РАН, Института биологии гена РАН, Института молекулярной биологии им. В. Н. Энгельгардта РАН, Московского государственного педагогического университета, Висимского государственного биосферного заповедника, Ереванского государственного университета, Стамбульского университета (Турция), Научного центра Аляски (Geological Survey, Biological Resources Division, USA), Службы рыбы и дикой природы (США) и других организаций, которые внесли неоценимый вклад в выполнение моей работы, начиная с технической помощи, консультаций, сбора и предоставления материалов и кончая научным сотрудничеством.
В диссертацию вошли результаты исследований, выполненных при финансовой поддержке программы "Экологическая безопасность России" Госкомэкологии России, ФЦНТП "Биологическое разнообразие" Миннауки России, Госдепартамента США, МНФ (гранты № 1753-3000221, M2L000, SAE000), программы "Фундаментальных космических исследований" Миннауки России, Европейского космического агентства, РФФИ (гранты № 96-04-49409, 99-04-48373, 99-04-49334, 01-04-49850, 02-04-49548), программы "Перспективные направления генетики" (№99-1-079) Миннауки России, Мемориального фонда Джона Шелдона Бовина (Международная ассоциация по изучению медведей), контракта (№43.073.1.1.2510) Миннауки России, программы ОБН РАН "Фундаментальные основы управления биологическими ресурсами" (проекты № 1.2.4, 1.6).
Методы изучения генетической структуры популяций и оценки системных параметров
Генетическая изменчивость является необходимой предпосылкой эволюции и основой, которая позволяет организмам приспособиться к изменениям окружающей среды. Генетический полиморфизм, выраженный в многообразии генофонда живых организмов и в генетическом своеобразии отдельной популяции, представляет итог длительного генетического процесса. Поскольку ход генетического процесса во времени проследить весьма затруднительно, наиболее полно его изучить можно через анализ воплощения итогов этого процесса в географическом пространстве. Изучение пространственной структуры генофонда, представляющего собой совокупность всех генов в популяции, является популяционной задачей, при решении которой проблема функции гена не рассматривается. Для исследования общих характеристик генофонда, его статики и динамики необходимо оперировать сразу множеством генов с их разнообразными функциями в организме. Поскольку все гены в равной степени способны реплицироваться независимо от их физиологических функций в организме, то обобщенные популяционно-генетические характеристики дают представление о статистических параметрах некоторого обобщенного гена. Наиболее простой способ обобщения - усреднение статистических характеристик генов независимо от их функциональных свойств. Для количественного описания генетического разнообразия многочисленными исследователями разработан набор параметров H,FST,GST,HT, предназначенных для обобщенной характеристики генофонда (Wright, 1951; Nei, 1972, 1974; Chakraborty, 1974; Ли, 1978; Gorman et al., 1979; Kimura et al.,1990; Lynch, 1988, 1994). В целом указанные параметры Н (гетерозиготность или внутрипопуляционное разнообразне), FST (межпопуляционное разнообразие генофонда), DST (уровень межпопу-ляционной дифференциации генофонда) и Нг (общее генное разнообразие популяции) имеют достаточно корректную генетическую интерпретацию. Для них справедливы следующие соотношения: Hf=Dsi+H; FST DS HJ.
Обобщенные параметры позволяют вести анализ генофонда и выявлять как уровень генетической межпопуляционной дифференциации, так и уровень внутрипопу-ляционного разнообразия. Определенное преимущество использования обобщенного гена заключаются в том, что эти параметры являются функцией от дрейфа генов, миграции генов, мутации и др. в условиях селективно-нейтральной среды. Это дает возможность сравнивать генофонды разных живых организмов и выявлять внутрипопу-ляционное и пространственное (межпопуляционную) различие, которое в основном связано с влиянием различных факторов микроэволюции. Хотя основные положения обобщенного гена широко используются в популяционной генетике, тем не менее, необходимо быть уверенным в корректности получаемых показателей H,sr,Gsr,Hr .
В рамках такой постановки весьма обосновано изложение условий получения их достоверных оценок.
Оценка популяционно-генетических параметров на основе RAPD PCR- маркеров. Уровень генетического разнообразия можно оценивать по нескольким классам генов, например, по сайтам рестрикции в митохондральной и ядерной ДНК. В последние годы наиболее часто используются два подхода выявления полиморфизма генома и маркирования полиморфных участков ДНК. Первый подход реализован на основе методов, основанных на полимеразной цепной реакции, и в частности такой ее разновидности, как полимеразная цепная реакция с использованием случайных праймеров (RAPD PCR - Random Amplified Polymorphic DNA, Polymerase Chain Reaction) (Ballinger-Crabtree et al., 1992; Scott et al., 1992; Cheah et al., 1994; Bailey et al., 1994; Lynch et al., 1994; Chen et al., 1995; Comincini et al., 1996; Kimberling et al., 1996; Wei et al., 1997; Krauss, 2000). Второй подход основан на использовании рестриктирующих эндонуклеаз, расщепляющих ДНК на участках со строго определенной первичной структурой, для получения гомологичных фрагментов ДНК разной длины (Jeffreys et al., 1985а, 1985b, 1987; Wetton et al., 1987; Hill, 1987; Lynch, 1988, 1990; Ryskov et al., 1988; Georges et al, 1990; Turner et al, 1990; Gilbert et al, 1990, 1991; Haberfeld, 1991; Brock et al, 1992; Marinelli et al, 1992; Tretyak et al, 1992; Baker et al, 1993; Aggawal et al, 1994; Morsch et al, 1994; Потапов и др., 1997; Danforth et al, 1996; Рысков, 1999; Кан, Петросян, Даревский и др, 1998; Кан, Петросян, Мартиросян и др., 1998; Токар-ская и др, 2000; Tokarskaya et al, 2001; Martirosyan et al, 2001; Мартиросян и др, 2002). Полученные фрагменты детектируются затем прямыми методами блот - гибри дизационного анализа (полиморфизм длины рестрикционных фрагментов - ПДРФ и ДНК-фингерпринтинг).
Существенный вклад в развитие методов статистического анализа экспериментальных данных и получения адекватных параметров, характеризующих генетическую структуру популяций с применением мультилокусных RAPD - маркеров, внесли работы (Lynch et al, 1994; Zhivotovsky, 1999). В работе (Lynch et al, 1994) с использованием разложения Тейлора 2 -го порядка (т.е. дельта-метода (Ли, 1978)) были представлены аналитические выражения для интервальных оценок генетических параметров популяции (частоты генов и генотипов, средние значения внутри- и межпопуля-ционной гетерозиготности, коэффициент инбридинга и меры подразделенности популяций в терминах F$T - статистики Райта, показатели генетического расстояния Нея). Однако существенный недостаток предложенного метода сводится к исключению значительной части локусов с низкой частотой рецессивных аллелей. Эти недостатки были преодолены с помощью оригинального подхода, предложенного в работе (Zhivotovsky, 1999). Автор продемонстрировал обоснованность применения байесовского метода оценки аллельных частот с использованием /?- распределения в качестве априорной информации. Математические модели и аналитические формулы получены с учетом следующих ограничений:
1. Маркерные аллели различных локусов не занимают аналогичные позиции и геле, и исследователь всегда имеет возможность различать аллели разных локусов.
2. Каждый локус может быть представлен в терминах двухаллельной системы, и всегда только один аллель на локус амплифицируется в RAPD- PCR анализе.
Многочисленными исследователями показано, что случайные анонимные RAPD-PCR маркеры способны выявлять эволюционные различия сравниваемых популяций, подвидов и видов, так как они потенциально выявляют многие типы мутаций и перестройки внутри генома - делеции, инсерции, инверсии, транслокации и др. (Williams et al., 1990).
Объекты исследования генетической структуры популяций
В качестве модельных объектов нами использованы различные природные популяции позвоночных животных, отличающихся по происхождению, эволюционной истории, условиям среды обитания, уровню инбредности, включая двуполые и однополые виды (табл. 2.1.1).
Популяции европейской (С. capreolus L.) и сибирской (С. pysargus Р.) косуль. Косули являются наиболее многочисленными среди промысловых копытных живот 34 ных Евразии. В роде Capreolus систематики выделяют два политипических близкородственных вида (Соколов и др., 1986; Данилкин и др., 1983, 1985, 1987, 1988; Да-нилкин, 1992; Cronin, 1991; Короткевич и др., 1992; Danilkin, 1996; Потапов и др., 1997; Randi et al, 1998; Sokolov et al., 1990) - европейскую (С. capreolus L.) и сибирскую (С pygargus P.) косули, различающихся по морфологическим параметрам, ка-риотипам, полиморфизму митохондриальной ДНК, а также имеющих частичную репродуктивную изоляцию (Randi et al., 1998; Токарская, Ефремова и др., 2000). Ареалы сибирской и европейской косуль аллопатричны и соприкасаются на правобережье Волги (рис. 2.1.1). В то же время степень генетического разнообразия и дивергенция популяций косуль мало изучены.
Для модельного исследования генетической структуры популяций и филогенетических связей таксонов используются полиморфные спектры амплификации ДНК, полученные в RAPD PCR анализе на основе двух праймеров: Ш (5 -CCGGCCTTAC-3 ) и П2 (5 -CATTCCGGCC-3 ). С целью максимального выявления полиморфизма среди особей изучаемых популяций была создана объединенная база данных на основе RAPD - маркеров двух праймеров, включающих 111 локусов (Петросян, Токарская, Данилкин и др., 2002).
Случайные выборки особей («) представляют популяции: 1 и 2 - Курганская обл., Каргаполье, р. Миасс, 1994 г. (л;=5), 1995 г. (п2= 5); 3 - Курганская обл., Далма-тово, р. Исеть, 1995 г. (п3 =5); 4 - Дальний Восток, р. Нора, 1993 г. (п4=5); 5 - Франция, Бордо, 1995 г. (/75=8) (Токарская, Ефремова и др., 2000; Петросян, Токарская, Данилкин и др., 2002). База данных RAPD-маркеров, включающая 111 локусов, создана в среде информационной системы Biosystem 96 (Петросян, 2000).
36 Популяции сибирского журавля. Сибирский журавль (G. leucogeranus Pall.), или
стерх, - один из редких и эндемичных видов России. Гнездовой ареал стерха представлен двумя географически разобщенными популяциями в Западной (обская субпопуляция) и Восточной (якутская субпопуляция) Сибири, на зимнее время улетающими в Иран, Индию и Китай (см. рис. 2.1.2). Численность якутской популяции в настоящее время составляет около 3000 особей, зимующих в Китае. Численность обской популяции по оценкам на зимовках в Иране и Индии сократилась с 200 особей до десятка по данным 1995 г. (Tokarskaya, Petrosyan et al., 1995). Предполагается, что сибирский журавль стал практически исчезающим видом в Западной и Центральной Азии. В 1976 г. была принята международная программа по разведению стерха в неволе и начата кампания по сбору генетического материала для создания полноценной управляемой популяции стерха в питомнике Окского государственного биосферного заповедника. Популяция стерха (34 особи, данные 1994-1995 гг.) в неволе создавалась из собираемых в природе насиженных яиц из Восточной и Западной Сибири в 1978-1991 гг. Из яиц выращена в неволе 21 особь сибирского журавля, генетически соответствующая диким популяциям, или особям-основателям. Три особи происходят из Тюменсной области; 15 особей - из районов Якутии; 1 особь, привезенная из орнитопарка Walsrode, Германия, и две - из МЖФ, США, имеют якутское происхождение. Из 21 особи стерха, живущей в питомнике Окского заповедника, 3 особи происходят из Западной Сибири и 18 особей - из восточной части гнездового ареала. Общая характеристика особей-основателей сибирского журавля и родственные отношения первого порядка (родители - дети) между особями сибирского журавля питомника Окского заповедника представлены в табл. 2.1.2 и рис. 2.1.3.
Генетическая структура популяций европейской (С. capreolus L.) и сибирской (С. pygargus Р.) косули на основе RAPD- маркеров
Показано, что существует эволюционное различие между популяциями Дального Востока и Зауралья (на уровне подвидов), а также между популяциями сибирской и европейской косуль (на уровне видов) в рамках концепций обобщенного гена и множественного анализа параметров генетической структуры популяций. Выявлена бифуркация сибирской косули на два подвида (С. pygargus pygargus Pall., С. pygargus tianschanicus Satunin) в интервале от 229- до 462.3 тыс. лет, а время видообразования сибирской и европейской косуль - 1.375 - 2.75 млн. лет. Установлено, что значения гетерозиготносте RAPD - локусов для популяций положительно коррелируют с карио-типической изменчивостью по В- хромосомам (коэффициент Пирсона: г = 0.75, Р 0.02; ранговый коэффициент Спирмана г=\, Р=Ю 6), что указывает на определенный вклад "микрохромосом" в генетическую изменчивость видов. Представлена методика получения несмещенных оценок генетических параметров (аллельных частот RAPD-локусов, гетерозиготности - Н, FST - статистики Райта, генетических расстояний по Нею) популяций европейской (С. capreolus L.) и сибирской (С. pygargus Р.) косуль с применением метода "складного ножа". Приведены методы оценки времени видообразования сибирской и европейской косуль и бифуркации сибирской косули на два подвида. Сделан вывод об эффективности применения предлагаемых подходов для изучения генетической структуры популяций и филогенетических отношений между популяциями, подвидами, видами и таксонами надвидового уровня. Основная цель данного раздела - изучение генетической структуры и эволюционных связей между видами (подвидами) на основе системных параметров: частоты и вариации аллелей, средних значений и дисперсии внутри- и межпопуляционной ге-теризиготности, генетических дистанций по Нею и Джуксу-Кантору с применением полимеразной цепной реакции со случайными праймерами (RAPD-PCR анализ).
Качественный анализ вариабельности RAPD-маркеров. На рис. 3.1.1-3.1.3 представлены спектры амплификации последовательностей ДНК (RAPD-спектры) европейской и сибирской косуль, полученные при использовании праймеров П1 и П2 (раздел 2.1.1). RAPD-спектры популяции европейской косули характеризуются низким полиморфизмом маркерных фрагментов ДНК с преобладанием инвариантных зон в районе от 2.0 до 0.25 тпн для праймера Ш и в области от 1.5 и ниже тпн для праймера П2 (рис. 3.1.1, а, б) (Токарская, Ефремова и др., 2000). Напротив, RAPD-спектры популяций сибирской косули характеризуются выраженной индивидуальной изменчивостью, наблюдаемой в зонах от 1.0 до 0.75 тпн и от 0.5 до 0.25 тпн для праймера Ш, ив целом для праймера П2 (рис. 3.1.2, а, б). Визуально различимые электрофоретические спектры амплифицированной ДНК сибирской и европейской косуль обладают типичными видоспецифичными профилями (рис. 3.1.3). Изменчивость RAPD - маркеров (табл. 3.1.1), определенная по вариабельности числа ампли-фицированных фрагментов ДНК, у исследованных видов различна. Максимальная изменчивость выявляется в популяции Дальнего Востока (популяция 4). Диапазон вариабельности составляет шесть фрагментов по праймеру Ш и два фрагмента по П2. В популяции европейской косули (популяция 5) диапазон вариабельности фрагментов представлен всего одним фрагментом и для Ш, и для П2. В то же время
Генетические различия между сибирской и европейской косулями, выявляемые с помощью RAPD - PCR анализа, представлены в виде UPGMA - дендрограммы на рис 3.1.4. На дендрограмме популяции сибирской и европейской косуль отчетливо разделяются на два кластера. В кластер европейской косули входят особи из популяций Франции. Кластер сибирской косули делится на два субкластера: в один входят особи из районов Каргаполье и Далматово Курганской области, в другой - Дальнего Востока.
Сравнительный анализ аллелъных частот. Известно, что в основном RAPD-маркеры доминантны, с менделеевским типом наследования (Williams et al., 1990; Ballinger-Crabtree et al., 1992; Scott et al., 1992; Cheah et al., 1994, 1996; Bailey et al.,1994; Lynch et al., 1994; Zhang et al., 1994; Chen et al., 1995; Plotsky et al., 1995; Comincini et al., 1996; Kimberling et al., 1996; Zhivotovsky, 1999; Krauss, 2000; Петро-сян, Токарская, Данилкин и др., 2002). Если аллель RAPD-локуса амплифицируется, то "маркер/маркер"-гомозиготы не отличаются от "маркер/нуль"-гетерозигот.
