Журнал общей биологии, 2022, T. 83, № 6, стр. 419-433
Генетическое разнообразие восточных подвидов благородного оленя (Cervus elaphus) России по данным полиморфизма мтДНК и микросателлитных локусов
О. С. Голосова 1, *, М. В. Холодова 1, И. А. Володин 1, 2, И. В. Середкин 3, И. М. Охлопков 4, А. В. Аргунов 4, Т. П. Сипко 1
1 Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН
119071 Москва, Ленинский просп., 33, Россия
2 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
119991 Москва, Ленинские горы, 1, Россия
3 Тихоокеанский институт географии ДВО РАН
690041 Владивосток, ул. Радио, 7, Россия
4 Институт биологических проблем криолитозоны СО РАН
677000 Якутск, просп. Ленина, 41, Россия
* E-mail: golosova95@yandex.ru
Поступила в редакцию 31.07.2022
После доработки 13.09.2022
Принята к публикации 19.09.2022
- EDN: UTSPXU
- DOI: 10.31857/S0044459622050049
Аннотация
Проведен анализ полиморфизма полного гена цитохрома b мтДНК (1140 п.н.) и 12 микросателлитных локусов яДНК благородного оленя Cervus elaphus восточных подвидов (марал и изюбрь). На территории России было собрано 112 образцов из разных частей ареала, в том числе из Якутии, где встречаются особи с промежуточными морфометрическими признаками. Описан 41 гаплотип, общих гаплотипов для марала и изюбря не обнаружено. Филогенетический анализ последовательностей гена цитохрома b выявил следы предкового полиморфизма или интрогрессии митохондриальных генов марала в геном изюбря. Благородные олени Якутии образуют две группы, одна из которых генетически ближе маралам, а другая – американским вапити. Последнее может свидетельствовать о сохранении в Якутии древних линий, участвовавших в заселении Северной Америки в эпоху плейстоценовых оледенений. Микросателлитный анализ выявил слабую дифференциацию подвидов (Fst = 0.037), что говорит о наличии постоянного потока генов между нативными популяциями марала и изюбря, при этом генотипы благородных оленей из Якутии демонстрируют гетерогенность, свидетельствующую о смешанном происхождении.
Благородный олень (Cervus elaphus) – политипический вид, обладающий обширным голарктическим ареалом. Внутри вида выделяют две группы подвидов: восточную, включающую азиатские (кроме Центральной Азии) и североамериканские подвиды, и западную, включающую европейские и центральноазиатские подвиды (Mahmut et al., 2002; Ludt et al., 2004; Pitra et al., 2004; Skog et al., 2009; Doan et al., 2018). Недавние исследования определяют центральноазиатские подвиды как отдельную группу (Doan et al., 2021). Генетические, морфологические и акустические различия между восточной и западной группами довольно высоки, и некоторые исследователи рассматривают их в качестве двух разных видов – собственно благородного оленя C. elaphus и вапити C. canadensis (Polziehn, Strobeck, 1998; Randi et al., 2001; Ludt et al., 2004; Doan et al., 2018).
На азиатской части ареала наряду с сибирским маралом C. e. sibiricus и дальневосточным изюбрем C. e. xanthopygus выделяют китайские и монгольские подвиды C. e. songaricus, C. e. alashanicus, C. e. wallichi, C. e. kansuensis и C. e. macneilli (Ohtaishi, Gao, 1990; Данилкин, 1999; Ludt et al., 2004). Североамериканских вапити рассматривают либо как один подвид C. e. canadensis, либо как несколько подвидов: C. e. roosevelti, C. e. nannodes, C. e. nelsoni, C. e. manitobensis (Polziehn, Strobeck, 1998; Polziehn et al., 1998). При этом внутривидовая таксономия благородного оленя трактуется неоднозначно, и у разных авторов можно встретить разные подвидовые названия для особей из одного района исследований.
На территории России обитают два восточных подвида благородного оленя – марал (C. e. sibiricus) и изюбрь (C. e. xanthopygus). Ареал марала в России охватывает Южную Сибирь до Байкала, но носит очаговый характер и тесно связан с горным поясом, подвид активно разводят в различных регионах страны в охотничьих и пантовых хозяйствах (Данилкин, 1999; Луницын, Борисов, 2012). Изюбрь обитает в Забайкалье и на Дальнем Востоке. В Предбайкалье, Забайкалье и Якутии встречаются популяции с переходными морфологическими признаками, что свидетельствует об их смешанном происхождении, так что определение границ распространения подвидов часто затруднено (Данилкин, 1999; Степанова, Аргунов, 2016a). При этом благородные олени этих территорий генетически не изучены. Имеющиеся данные по генетике благородного оленя в России позволяют делать предположения о возможной границе между ареалами марала и изюбря в районе Предбайкалья (Кузнецова и др., 2012). Однако ранее проведенные исследования основаны на анализе полиморфизма митохондриального (мтДНК) гена цитохрома b, который является наиболее распространенным маркером для благородного оленя в филогеографических исследованиях, но не позволяет оценить генетический вклад самцов. Для выявления особей смешанного происхождения и определения границ ареалов двух подвидов оптимальным маркером представляются микросателлитные локусы ядерной ДНК (яДНК), обладающие быстрой скоростью эволюции и отражающие разнообразие обеих линий наследования (Selkoe, Toonen, 2006). Использование микросателлитного анализа оправдано и для решения прикладных задач: для определения подвидового статуса благородных оленей в охотничьих хозяйствах, на фермах и в местах интродукций, что позволяет избежать смешения подвидов, а также нарушения генетической структуры популяций в случае выпусков в дикую природу (Zachos et al., 2016; Frantz et al., 2017). В последнее время во многих работах применяют сочетание анализа митохондриальных (на видовом и подвидовом) и микросателлитных (на подвидовом и популяционном уровнях) маркеров (Feulner et al., 2004; Niedziałkowska et al., 2012; Krojerova-Prokešova et al., 2015; Zhou et al., 2015).
Целью исследования является описание генетического разнообразия восточных подвидов благородного оленя России из разных точек ареала, в том числе из Якутии, по полиморфизму гена цитохрома b мтДНК и 12 микросателлитных локусов яДНК.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Мы проанализировали 112 образцов (фрагменты мышечной ткани в 96%-ном этаноле, кровь в растворе К3 ЭДТА) благородного оленя восточных подвидов: 40 образцов изюбря (дикие животные из разных частей ареала), 59 образцов марала (дикие и из оленеводческих хозяйств – “Ферма 1” и “Ферма 2”) и 13 образцов особей невыясненного таксономического статуса (марал/изюбрь) из Якутии (дикие) (табл. 1). Ферма 1, “Костромское мараловодческое хозяйство”, представляет собой небольшой вольерный комплекс (общая площадь 70 га) в Костромской области, поголовье было завезено в 2010 г. из алтайских мараловодческих хозяйств и на момент сбора образцов составляло примерно 150 голов (Volodin et al., 2016). Ферма 2, ОПХ “Новоталицкое” Россельхозакадемии – это крупнейшее мараловодческое хозяйство Алтайского края (Чарышский район), на момент сбора образцов общее поголовье насчитывало 3700 маралов, которые содержались в полувольных условиях на трех фермах. Образцы для данного исследования были взяты с фермы “Сентелек”. ДНК была выделена с помощью набора реактивов Diatom DNA Prep (Изоген, Россия).
Таблица 1.
Cyt b гаплотип | Номер в Генбанке | Образцы | Географическое происхождение | Подвид |
---|---|---|---|---|
2SIB | ON677311 | 2sib | “Костромской мараловодческий комплекс” (Ферма 1), алтайский марал | Cervus elaphus sibiricus |
3SIB | ON677312 | 3sib | C. e. sibiricus | |
4SIB | ON677313 | 4sib | C. e. sibiricus | |
5SIB | ON677314 | 5sib, 7sib, 12sib, 14sib, 15sib, 18sib, 20sib, 21sib, 28sib | C. e. sibiricus | |
20f, 28f, 41f, 44f | ОПХ “Новоталицкое” (Ферма 2), алтайский марал | C. e. sibiricus | ||
183k, 200k | Алтай, дикая популяция | C. e. sibiricus | ||
8SIB | ON677315 | 8sib | “Костромской мараловодческий комплекс” (Ферма 1), алтайский марал | C. e. sibiricus |
11SIB | ON677316 | 11sib | C. e. sibiricus | |
9SIB | ON677317 | 9sib | C. e. sibiricus | |
13SIB | ON677318 | 13sib | C. e. sibiricus | |
17SIB | ON677319 | 17sib, 25sib, 27sib, 29sib | C. e. sibiricus | |
22SIB | ON677320 | 22sib | C. e. sibiricus | |
23SIB | ON677321 | 23sib | C. e. sibiricus | |
24SIB | ON677322 | 24sib | C. e. sibiricus | |
26SIB | ON677323 | 26sib | C. e. sibiricus | |
11F | ON677324 | 11f, 13f, 16f, 23f, 24f, 27f, 30f, 34f, 37f, 38f, 40f, 42f, 45f, 47f | ОПХ “Новоталицкое” (Ферма 2), алтайский марал | C. e. sibiricus |
21F | ON677325 | 21f | C. e. sibiricus | |
25F | ON677326 | 25f, 50f | C. e. sibiricus | |
33F | ON677327 | 33f | C. e. sibiricus | |
39F | ON677328 | 39f | C. e. sibiricus | |
49F | ON677329 | 49f | C. e. sibiricus | |
206K | ON677344 | 206k, 207k | Иркутская обл., г. Аныгджер | C. e. sibiricus |
208K | ON677345 | 208k, 210k | Иркутская обл., г. Аныгджер | C. e. sibiricus |
720k | ГПЗ “Столбы”, г. Красноярск | C. e. sibiricus | ||
1555k | Красноярский край, Новоселовский р-н | C. e. sibiricus | ||
209K | ON677346 | 209k | Иркутская обл., г. Аныгджер | C. e. sibiricus |
76yak | Центральная Якутия, Мегино-Кангаласский р-н | C. e. sibiricus/xanthopygus | ||
81yak | Центральная Якутия, Хангаласский р-н | C. e. sibiricus/xanthopygus | ||
85yak, 86yak, 87yak | Южная Якутия, Олекминский р-н | C. e. sibiricus/xanthopygus | ||
717K | ON677347 | 717k | Саяно-Шушенский заповедник | C. e. sibiricus |
718K | ON677348 | 718k | C. e. sibiricus | |
75YAK | ON677349 | 75yak, 77yak | Центральная Якутия, Мегино-Кангаласский р-н | C. e. sibiricus/xanthopygus |
82yak, 83yak | Центральная Якутия, Хангаласский р-н | C. e. sibiricus/xanthopygus | ||
1053k, 1054k | Южная Якутия, бассейн р. Олекма | C. e. sibiricus/xanthopygus | ||
79YAK | ON677350 | 79yak | Центральная Якутия, Хангаласский р-н | C. e. sibiricus/xanthopygus |
1051K | ON677351 | 1051k | Южная Якутия, бассейн р. Олекма | C. e. sibiricus/xanthopygus |
1XAN | ON677330 | 1xant | Хабаровский край, нац. парк “Анюйский” | C. e. xanthopygus |
2XAN | ON677331 | 2xant | Хабаровский край, р-н им. Лазо | C. e. xanthopygus |
161xant, 162xant | Приморский край, Дальнегорский р-н | C. e. xanthopygus | ||
212xant | Приморский край, Красноармейский р-н | C. e. xanthopygus | ||
384xant | Приморский край, Тернейский р-н | C. e. xanthopygus | ||
1001xant, 1002xant, 1003xant, 1005xant | Хабаровский край | C. e. xanthopygus | ||
3XAN | ON677332 | 3xant | Хабаровский край, Хехцирский заказник | C. e. xanthopygus |
104xant | Приморский край, Дальнегорский р-н | C. e. xanthopygus | ||
190xant | Приморский край, Красноармейский р-н | C. e. xanthopygus | ||
4XAN | ON677333 | 4xant | Приморский край, Анучинский р-н | C. e. xanthopygus |
163xant, 247xant, 340xant | Приморский край, Дальнегорский р-н | C. e. xanthopygus | ||
197xant, 232xant | Приморский край, Тернейский р-н | C. e. xanthopygus | ||
218xant | Приморский край, Красноармейский р-н | C. e. xanthopygus | ||
1004xant | Хабаровский край, р-н им. Лазо | C. e. xanthopygus | ||
1006xant | Хабаровский край | C. e. xanthopygus | ||
103XAN | ON677334 | 103xant | Приморский край, Дальнегорский р-н | C. e. xanthopygus |
106XAN | ON677335 | 106xant | Приморский край, Пожарский р-н | C. e. xanthopygus |
118XAN | ON677336 | 118xant, 152xant, 175xant, 381xant | Приморский край, Тернейский р-н | C. e. xanthopygus |
138xant | Приморский край, Пожарский р-н | C. e. xanthopygus | ||
159xant | Приморский край, Дальнегорский р-н | C. e. xanthopygus | ||
153XAN | ON677337 | 153xant | Приморский край, Тернейский р-н | C. e. xanthopygus |
160XAN | ON677338 | 160xant | Приморский край, Дальнегорский р-н | C. e. xanthopygus |
174xant, 182xant | Приморский край, Тернейский р-н | C. e. xanthopygus | ||
343xant | Приморский край, Пожарский р-н | C. e. xanthopygus | ||
166XAN | ON677339 | 166xant | Приморский край, Дальнегорский р-н | C. e. xanthopygus |
181XAN | ON677340 | 181xant | Приморский край, Тернейский р-н | C. e. xanthopygus |
184XAN | ON677341 | 184xant | C. e. xanthopygus | |
185XAN | ON677342 | 185xant | C. e. xanthopygus | |
229XAN | ON677343 | 229xant | C. e. xanthopygus |
Для определения полных последовательностей мтДНК гена цитохрома b (cyt b) использовали праймеры Cytb-ung-F (прямой) (5'-GAAAAACCATCGTTGT(C/T)ATTCA-3') и Cytb-ung-R (обратный) (5'-TTTTCTGGTTTACAAGACCAGT(G/A)T-3') (Zvychaynaya et al., 2013). Режим амплификации включал первичную денатурацию на 95°C – 3 мин; 35 циклов: 94°C – 20 с, 55°C – 20 с, 72°C – 130 с; и финальную элонгацию на 72°C – 5 мин. Определение первичных нуклеотидных последовательностей было проведено с помощью ABI PRISM BigDye Terminator v. 3.1 Kit (Termofisher Scientific, США) с последующим анализом на автоматическом секвенаторе 3130 Genetic Analyzer (Termofisher Scientific, США). Полученные последовательности были выравнены вручную с помощью программы BioEdit (Hall, 1999). Гаплотипы были добавлены в международную базу данных Генбанк (GenBank NCBI) под номерами ON677311–ON677351 (табл. 1).
Медианные сети гаплотипов строили в программе Network v. 10 (Fluxus Technology Ltd, UK, https://www.fluxus-engineering.com/). Филогенетическое древо гаплотипов строили в программе MEGA X (Kumar et al., 2018) по методу максимального правдоподобия (Maximum Likelihood, ML) с использованием модели HKY+G (Hasegawa–Kishino–Yano model с применением дискретного гамма-распределения (5 категорий)) (Hasegawa et al., 1985). Поддержка узлов указана для 1000 бутстрэп-повторов. Для сравнения мы включили в анализ 38 последовательностей цитохрома b благородного оленя восточных подвидов из Генбанка. В качестве внешней группы использовали последовательность гена цитохрома b европейской лани (Dama dama, номер в Генбанке MN746794). В выравнивание последовательности также включили пятнистого оленя (C. nippon, AB021093, AB021094, JF893490), норвежского (C. e. atlanticus, AY070221) и бухарского (C. e. bactrianus, AY142327) благородных оленей. Генетические дистанции (Fst), гаплотипическое (Ϧ) и нуклеотидное (π) разнообразие рассчитывали в программе Arlequin v. 3.5 (Excoffier, Lischer, 2010).
Анализ полиморфизма 12 микросателлитных локусов был проведен для всех 112 образцов (табл. 1). Для восьми микросателлитных локусов (MM12, CSSM14, BM757, BM1818, CSSM19, BM4107, CSSM22, CSPS115) использовали праймеры и условия амплификации, подобранные ранее (Kuehn et al., 2003; Golosova et al., 2021). Для локуса Haut14 были использованы праймеры (F: 5'-CCAGGGAAGATGAAGTGACC-3'; R: 5'-TGACCTTCACTCATGTTATTAA-3') при следующих условиях амплификации: первичная денатурация на 94°C – 3 мин; 35 циклов: 94°C – 30 с, 53°C – 1 мин, 72°C – 1 мин; финальная элонгация на 72°C – 30 мин (Kuehn et al., 2003). Локусы Rt1, BMS745, OheQ были амплифицированы с помощью набора COrDIS Alces (Гордиз, Россия) по протоколу производителя.
Фрагментный анализ проводили на секвенаторе ABI PRISM 3130 (Termofisher Scientific, США) с визуализацией в программе GeneMapper v. 4.1 (Termofisher Scientific, США). Частоты нуль-аллелей определяли в программе CERVUS 3.0 (Kalinowski et al., 2007). Отклонения от равновесия Харди–Вайнберга, уровень генетической дифференциации (Fst), а также показатели генетического разнообразия определяли с помощью программы GenAlEx 6.5 (Peakall, Smouse, 2006, 2012). Аллельное разнообразие (AR) посчитано в программе FSTAT v. 2.9 (Goudet, 1995) при минимальном размере выборки 11 особей. Для определения наиболее вероятного количества субпопуляций использовали алгоритм STRUCTURE v. 2.3 (Pritchard et al., 2000). Пять повторностей были заданы для определения числа кластеров (К). Значения К были заданы от 1 до 8; 500 000 итераций по методу Монте-Карло для марковских цепей (МКМЦ) после 150 000 испытаний на отказ. Проверку достоверности результатов кластеризации данных с помощью программы STRUCTURE осуществляли с помощью метода Эванно (Earl, Holdt, 2012).
РЕЗУЛЬТАТЫ
Ген cyt b мтДНК
Конечное выравнивание содержало 112 последовательностей полного гена cyt b мтДНК общей длиной 1140 п.н. Выравнивание не содержало инделей, из 64 (5.6%) полиморфных сайтов 48 (4.2%) были парсимониально-информативными. Соотношение транзиций/трансверсий (R) составило 7.42. На основании данного выравнивания был описан 41 гаплотип (табл. 1). Для марала и изюбря не было выявлено ни одного общего cyt b гаплотипа.
Для анализа филогенетических отношений гаплотипов благородных оленей восточной группы подвидов была построена медианная сеть (рис. 1). На сети выделяются две большие группировки, в одну из которых вошли гаплотипы марала и гаплотипы якутских благородных оленей. Два гаплотипа из Якутии – 75YAK и 1051K (“Якутия 1”) –заняли обособленное положение на сети, тогда как гаплотипы 209K и 79YAK (“Якутия 2”) оказались близкими к гаплотипам марала 206К и 208К из диких популяций Иркутской области и Красноярского края (табл. 1, рис. 1). При этом в распределении якутских гаплотипов на сети географической закономерности не выявлено – в обеих группах встречаются гаплотипы из Центральной и Южной Якутии. Примечательно, что гаплотип 209К был найден как у благородного оленя из Якутии, так и у дикого марала из Иркутской области. У алтайских маралов из дикой природы и из обоих оленеводческих хозяйств обнаружены близкие или идентичные гаплотипы. Близкими к ним оказались гаплотипы маралов из Саяно-Шушенского заповедника (717К, 718К; табл. 1, рис. 1).
Вторая группировка включает гаплотипы изюбря, а также несколько гаплотипов марала из оленеводческих хозяйств (“маралы 2”). При этом гаплотипы изюбря формируют две гаплогруппы – “изюбри 1” и “изюбри 2”, разделенные достаточно большим числом мутаций (n = 7), однако гаплотипы из этих двух групп часто принадлежат животным из одного и того же района (табл. 1, рис. 1). Генетическая дифференциация (Fst) оказалась наименьшей между выборками марала и изюбря и наибольшей между выборками изюбря и благородного оленя из Якутии (табл. 2).
Для выяснения филогенетического статуса благородных оленей из исследуемой выборки мы сравнили полученные последовательности с уже имеющимися данными из Генбанка. В общем выравнивании полного гена цитохрома b (1140 п.н.) 150 последовательностей (112 – полученных в ходе данного исследования, 38 – из Генбанка) обнаружено 96 (8.4%) вариабельных сайтов, 65 (5.7%) из которых были парсимониально-информативными. Соотношение транзиций/трансверсий (R) составило 4.74. Всего в выравнивании было описано 72 гаплотипа.
На основании 72 cyt b мтДНК гаплотипов было построено ML древо с использованием модели HKY+G (рис. 2). В качестве внешних групп использованы гаплотипы cyt b мтДНК лани Dama dama, пятнистого оленя C. nippon, норвежского C. e. atlanticus и бухарского C. e. bactrianus благородных оленей. При этом гаплотипы лани и благородного оленя Европы и Центральной Азии (C. e. atlanticus и C. e. bactrianus) образовали внешние группы по отношению к гаплотипам пятнистого и восточных подвидов благородного оленей. Гаплотипы пятнистого оленя образовали отдельный кластер по отношению к гаплотипам марала и изюбря с высокой (84%) поддержкой. Последние также с высокой вероятностью (97%) разделились на два кластера, один из которых включал гаплотипы большинства маралов, американских вапити и гаплотипы благородных оленей из Якутии (рис. 2). При этом гаплотипы группы “Якутия 1” (75YAK и 1051K) оказались близки к гаплотипам американских вапити, в то время как гаплотипы группы “Якутия 2” (209K и 79YAK) представляют собой отдельную обособленную кладу. Второй крупный кластер включил в себя гаплотипы изюбря, близких ему китайских подвидов, а также часть гаплотипов алтайского и семиреченского маралов (рис. 2, “маралы 2”). При этом гаплотипы маралов из одних и тех же локалитетов (из двух оленеводческих хозяйств) попали в оба кластера.
Гаплотипическое разнообразие (Ϧ) оказалось наименьшим для выборки благородного оленя из Якутии и одинаковым для выборок марала и изюбря (табл. 3). Нуклеотидное разнообразие (π) – наибольшее для выборки марала и одинаково для выборок благородного оленя из Якутии и изюбря. В целом показатели генетического разнообразия немного выше для марала, чем для изюбря, при сходных размерах выборок (табл. 3).
Таблица 3.
Выборка | N образцов | N гаплотипов | N полиморфных локусов | Гаплотипическое разнообразие (Ϧ) | Нуклеотидное разнообразие (π) | Среднее число попарных различий (PD) |
---|---|---|---|---|---|---|
Марал | 59 | 24 | 33 (2.9%) | 0.877 ± 0.029 | 0.008 ± 0.004 | 8.678 ± 4.064 |
Изюбрь | 40 | 14 | 29 (2.5%) | 0.877 ± 0.029 | 0.005 ± 0.003 | 6.031 ± 2.934 |
Якутия | 13 | 4 | 12 (1.1%) | 0.680 ± 0.089 | 0.005 ± 0.003 | 5.308 ± 2.740 |
В целом | 112 | 41 | 64 (5.6%) | 0.946 ± 0.001 | 0.010 ± 0.005 | 10.804 ± 4.953 |
Микросателлиты
Мы проанализировали 112 образцов восточных подвидов благородного оленя по 12 микросателлитным локусам. Наиболее вариабельным оказался локус Haut14 (18 аллелей), наиболее консервативным – локус CSSM22 (4 аллеля). Для локуса BM1818 отмечены высокие частоты нуль-аллелей (0.41), которые спровоцировали отклонение от равновесия Харди–Вайнберга по данному локусу. Для локусов CSSM14 (0.10), BM757 (0.11) и OheQ (0.10) частоты нуль-аллелей также относительно высоки. Однако исключение локусов с высокими частотами нуль-аллелей не повлияло на характер результатов, поэтому в дальнейший анализ мы включили все локусы.
Отклонения от равновесия Харди–Вайнберга по пяти локусам были отмечены в выборке марала с Фермы 1 (BM757, BM1818, BM4107, OheQ и BMS745). Также отклонения от равновесия Харди–Вайнберга отмечены в выборке из Якутии (BM757, Haut14, Rt1 и OheQ).
Из 127 аллелей, обнаруженных в общей выборке, 40 были приватными (характерными только для определенной выборки, популяции или подвида). Было обнаружено 17 приватных аллелей для марала, 18 для изюбря и 5 для благородного оленя из Якутии.
Показатели генетического разнообразия имели самые высокие значения для выборки изюбря и самые низкие для выборки благородного оленя из Якутии (табл. 4). Внутри выборки марала особи из разных локалитетов имели сходный уровень генетического разнообразия. При этом индекс фиксации (F) был выше для выборки марала c Фермы 1, дикого марала и выборки благородного оленя из Якутии, и ниже для выборки марала с Фермы 2 и изюбря (табл. 4). Однако небольшие размеры выборок благородного оленя из Якутии и дикого марала не позволяют делать достоверные выводы об уровне инбридинга в этих популяциях.
Таблица 4.
Выборка | N образцов | Число аллелей на локус (Na) | Число эффективных аллелей (Ne) | Наблюдаемая гетерозиготность (Ho) | Ожидаемая гетерозиготность (He) | Индекс фиксации (F) | Индекс разнообразия Шеннона (I) | N приватных аллелей | Аллельное разнообразие (AR) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Марал (Ферма 1) | 24 | 6.250 ± 0.897 | 3.705 ± 0.626 | 0.538 ± 0.088 | 0.600 ± 0.080 | 0.090 ± 0.078 | 1.296 ± 0.196 | 0.667 ± 0.225 | 5.160 |
Марал (Ферма 2) | 24 | 6.250 ± 0.946 | 3.339 ± 0.557 | 0.597 ± 0.085 | 0.573 ± 0.077 | –0.037 ± 0.040 | 1.225 ± 0.194 | 0.167 ± 0.112 | 4.959 |
Марал (дикий) | 11 | 5.500 ± 0.900 | 3.819 ± 0.694 | 0.530 ± 0.082 | 0.579 ± 0.086 | 0.075 ± 0.036 | 1.250 ± 0.217 | 0.083 ± 0.083 | 5.500 |
Марал (в целом) | 59 | 8.417 ± 1.373 | 4.026 ± 0.702 | 0.561 ± 0.081 | 0.615 ± 0.078 | 0.089 ± 0.055 | 1.409 ± 0.215 | 1.417 ± 0.434 | 5.760 |
Изюбрь | 40 | 8.250 ± 1.109 | 4.179 ± 0.741 | 0.599 ± 0.074 | 0.626 ± 0.077 | 0.038 ± 0.018 | 1.454 ± 0.202 | 1.500 ± 0.379 | 5.891 |
Якутия | 13 | 4.750 ± 0.780 | 3.158 ± 0.560 | 0.503 ± 0.086 | 0.553 ± 0.078 | 0.078 ± 0.075 | 1.113 ± 0.185 | 0.417 ± 0.193 | 4.562 |
Анализ в программе STRUCTURE с использованием метода Эванно показал наиболее вероятное разделение общей выборки на два кластера (К = 2, рис. 3а). При этом генотипы марала с Фермы 1 относились к одному кластеру с высокой вероятностью, близкой к 1, тогда как генотипы маралов с Фермы 2 и из дикой природы отличались большей гетерогенностью. Генотипы изюбря сформировали отдельный кластер, обладающий высокой гомогенностью. Генотипы из Якутии демонстрируют смешанные черты и наибольшую гетерогенность выборки.
Метод анализа главных компонент на базе индивидуальных генетических дистанций показал отсутствие ярко выраженных группировок (рис. 4). Часть генотипов марала (преимущественно с ферм) образует несколько обособленное облако, тогда как большая часть генотипов диких маралов, а также часть генотипов с ферм, расположены довольно близко к генотипам изюбря. В распределении генотипов благородного оленя из Якутии нет географической закономерности, хотя очевидно родственные генотипы 1051к–1053к расположены рядом. При этом различия по Fst между тремя выборками выражены слабо: наименьшая дистанция между выборками марала и изюбря (Fst = 0.037, p ≤ 0.001), наибольшая между выборками изюбря и благородного оленя из Якутии (Fst = 0.051, p ≤ 0.001), различия между выборками марала и благородного оленя из Якутии имеют промежуточное значение (Fst = 0.047, p ≤ 0.001). Различия по Fst между отдельными локалитетами внутри выборки марала сравнимы с различиями по Fst между двумя подвидами и благородным оленем из Якутии (табл. 5). Самые высокие различия наблюдаются между выборками дикого марала и благородного оленя из Якутии, самые низкие – между маралами с двух ферм.
ОБСУЖДЕНИЕ
Филогенетические отношения восточных подвидов благородного оленя России
Согласно имеющимся данным по филогении р. Cervus, восточные подвиды благородного оленя образуют отдельную кладу, которая генетически ближе к пятнистому оленю, чем к европейскому благородному оленю (Randi et al., 2001; Pitra et al., 2004; Lorenzini, Garofalo, 2015; Doan et al., 2018, 2021). Топология построенного древа согласуется с этими данными – ветвь европейского благородного оленя является внешней по отношению к кластерам пятнистого и восточного благородного оленя (рис. 2).
Анализ исследуемой выборки по гену цитохрома b мтДНК показал генетическую неоднородность, свойственную маралу (рис. 1, 2). Большинство маралов с Алтая, из Красноярского края и Иркутской области вошли в одну кладу с маралами из Китая и Монголии, а также благородными оленями из Якутии и американскими вапити. Эта клада соответствует кладе Е3 по Доан с соавторами (Doan et al., 2018), гаплотипы из которой были широко распространены на территории Евразии до максимума последнего оледенения, а также попали в Северную Америку в процессе ее заселения благородным оленем (Doan et al., 2021). Однако нами также были обнаружены гаплотипы алтайского марала (“маралы 2”), которые вошли в одну кладу с гаплотипами изюбря, причем помимо животных с ферм такие гаплотипы были найдены у семиреченского марала C. e. songaricus из Генбанка (№ HQ191429 – гаплотип 11F, № KJ025072 – одноименный гаплотип; рис. 2). Любопытно, что те же гаплотипы из Генбанка заняли аналогичную позицию внутри клады изюбрей (Е3) на филогенетическом древе в работе Доан с соавторами (Doan et al., 2018), что подтверждает положение группы “маралы 2”. При этом распределение по группам “маралы 1” и “маралы 2” не имеет географической закономерности – в разные кластеры вошли олени из одних и тех же локалитетов (алтайский марал с Ферм 1 и 2). Подобное расположение клады “маралы 2” может свидетельствовать как об интрогрессии митохондриальной ДНК марала, так и о следах предкового полиморфизма (Avise, 2000; Абрамсон, 2007). В случае благородного оленя оба сценария представляются возможными, так что вопрос требует дальнейшего изучения с использованием ядерных маркеров. Благородные олени, отнесенные к подвиду C. e. songaricus, близки алтайскому маралу C. e. sibiricus (в том числе несут общие гаплотипы), что подтверждает искусственность разделения данных подвидов (Данилкин, 1999).
Выборка благородного оленя из Якутии также демонстрируют ярко выраженную гетерогенность без географической привязки гаплотипов. Олени из группы “Якутия 1” оказались близки американским вапити (рис. 2). О сходстве некоторых якутских и американских гаплотипов уже упоминалось ранее (Кузнецова и др., 2012). В данном случае мы можем предполагать сохранение в Якутии предковых гаплотипов, которые были характерны для благородных оленей, участвовавших в колонизации Северной Америки (Doan et al., 2018, 2021), однако подобные утверждения, безусловно, требуют подтверждения на основе анализа древних образцов. Благородные олени из группы “Якутия 2” оказались родственны маралам из Иркутской области и Красноярского края (был найден один общий гаплотип), что, судя по всему, определяется географией их ареала. Так, река Лена с богатыми пойменными местообитаниями является основой для расселения благородных оленей вдоль ее русла в Южной Якутии. Она начинается западнее оз. Байкала, являющегося для них изолирующим фактором. При этом на территориях западнее Байкала обитает марал, так что долина р. Лены выступает для него в качестве естественного экологического коридора, который тянется от границ ареала далее на восток по пределам Южной Якутии. Эта часть ареала благородного оленя в пределах Южной Якутии изолирована Становым нагорьем и Становым хребтом от ареала изюбря, который распространен в бассейне Амурa. Однако эта географическая изоляция не полная, и по долинам таких рек, как Витим и Олекма, вполне возможна их естественная взаимная интрогрессия.
В целом, по мтДНК олени из Якутии ближе к маралу, несмотря на небольшие различия в генетической Fst дифференциации между благородными оленями из Якутии и обоими подвидами (рис. 1, 2, табл. 2). Это подтверждает имеющиеся данные о большем сходстве благородного оленя из Якутии и марала по морфометрии тела (Егоров, 1965; Степанова, Аргунов, 2016a), однако противоречит данным по морфометрии рогов, которые у благородного оленя из Якутии сходны с рогами изюбря (Степанова, Аргунов, 2016a).
Изюбри сформировали более гомогенный кластер, хотя исходная выборка также образовала две группы (“изюбрь 1” и “изюбрь 2”; рис. 1). Такое разделение нельзя объяснить географическими закономерностями – в разные группы вошли гаплотипы из одних и тех же районов исследования. Родственными изюбрю оказались китайские подвиды C. e. wallichi, C. e. kansuensis и C. e. macneilli, что согласуется с литературными данными (Кузнецова и др., 2012; Lorenzini, Garofalo, 2015). Несколько последовательностей редкого подвида C. e. alashanicus (alxaicus) (Северный Китай, Монголия) несли идентичный с изюбрем гаплотип, что также может свидетельствовать об искусственности его подвидового статуса.
Несмотря на общепринятость выделения подвидов марал и изюбрь, существуют сомнения в истинности этого разделения, во многом обусловленные клинальностью морфологических признаков (Данилкин, 1999). Однако, несмотря на очевидную близость этих двух подвидов, порядок ветвления на филогенетическом древе (наличие двух кластеров с высокой бутстрэп-поддержкой, где кластер изюбря является внешним по отношению к кластеру марала и американских вапити) указывает на целесообразность существующего разделения (рис. 2). Невысокий уровень Fst-дифференциации может свидетельствовать о недавнем разделении подвидов (табл. 2).
В отличие от результатов по мтДНК, микросателлитный анализ выявил отсутствие ярко выраженных группировок внутри исследуемых выборок. Анализ с помощью алгоритма STRUCTURE показал наличие двух кластеров, однако только выборки марала с Фермы 1 и изюбря показали высокую степень гомогенности (рис. 3а). При дальнейшей кластеризации выборки на К = 3 и К = 4 только выборка с Фермы 1 оставалась однородной (рис. 3б, в). Учитывая небольшое поголовье, условия содержания (огороженные вольеры, малое количество самцов, допущенных к размножению) и фактическое отсутствие потока генов, в данном хозяйстве могут сохраняться редкие аллели, не столь распространенные в популяции дикого марала, что может влиять на характер кластеризации выборки. Для того, чтобы нивелировать это влияние, мы провели кластеризацию выборки без генотипов с Фермы 1 (рис. 3г). В результате при оптимальном К = 3, выявленном с помощью метода Эванно, видно выделение трех кластеров, к одному из которых с высокой вероятностью принадлежат генотипы изюбря, тогда как генотипы марала принадлежат к другому кластеру с более низкой вероятностью. Гетерогенность, присущая маралу (особенно дикому), свидетельствует о неполной дифференциации подвидов. Якутия образует отдельный, обособленный и четко дифференцированный кластер (рис. 3г).
Как и в случае мтДНК анализа, Fst-дифференциация была ниже между выборками марала и благородного оленя из Якутии, однако в целом различия между выборками невелики, хотя и достоверны (табл. 5). Графическое представление индивидуальных генетических дистанций на плоскости с помощью анализа главных компонент подтверждает слабую дифференциацию подвидов по микросателлитным маркерам. В целом различия по микросателлитным локусам оказались гораздо менее выраженными, чем по цитохрому b, что можно объяснить вкладом самцов, которые при расселении активно перемещаются по речным местообитаниям на границе ареалов, что приводит к смешению генофонда популяций двух подвидов.
Генетическое разнообразие восточных подвидов благородного оленя России
Благородные олени из Якутии продемонстрировали наиболее низкие значения показателей генетического разнообразия внутри исследуемой выборки, как по цитохрому b, так и по микросателлитам, что объясняется невысокой численностью популяции, которая начала увеличиваться лишь в последние десятилетия (Степанова, Охлопков, 2009; Степанова, Аргунов, 2016б). Уровень гаплотипического разнообразия (Ϧ) исследуемых оленей высок (0.946; табл. 3), что характерно для восточных подвидов благородного оленя: 0.981 (Ludt et al., 2004) и 0.995 (Кузнецова и др., 2012) (табл. 3). Показатели нуклеотидного разнообразия (π = 0.010; табл. 3) низкие относительно средних значений, характерных для европейского благородного оленя (π = 0.020; Skog et al., 2009), но, видимо, это типично для восточных подвидов (π = 0.002 в среднем для пяти популяций семиреченского марала C. e. songaricus; Zhou et al., 2015).
Результаты микросателлитного анализа показали достаточно высокий уровень аллельного разнообразия (AR) (4.562–5.891; табл. 4), находящийся в пределах характерных для благородного оленя значений (2.52–6.76) (Niedziałkowska et al., 2012; Zhou et al., 2015; Zachos et al., 2016; Golosova et al., 2021). При этом он сходен с уровнем аллельного разнообразия популяций семиреченского марала (4.13–4.78; Zhou et al., 2015) (табл. 4). Ожидаемая гетерозиготность (He) (0.553–0.626; табл. 4) также имела средние для благородного оленя значения (разброс средних значений от 0.258 до 0.741 для восточных подвидов благородного оленя и от 0.33 до 0.83 для западных) (Polziehn et al., 2000; Kuehn et al., 2003; Dellicour et al., 2011; Niedziałkowska et al., 2012; Krojerova-Prokešova et al., 2015; Zhou et al., 2015; Zachos et al., 2016; Golosova et al., 2021). Однако к сравнению показателей генетического разнообразия из разных исследований следует относиться с осторожностью, так как использование разных наборов микросателлитных локусов дает разные результаты.
Наблюдаемая гетерозиготность (Ho), которая для большинства выборок ниже, чем ожидаемая (He), и значения индекса фиксации (F) свидетельствуют о наличии определенного уровня дефицита гомозигот в исследуемых выборках (табл. 4). Мы также обнаружили отклонения от равновесия Харди–Вайнберга в двух выборках из пяти, причем в выборке марала из Фермы 1 они могут быть связаны с неслучайным скрещиванием животных в условиях мараловодческого комплекса. Отклонения от равновесия Харди–Вайнберга в выборке из Якутии могут свидетельствовать о присутствии эффекта Валунда (дефицит гетерозигот, вызванный подразделенностью популяции и фактическим отсутствием панмиксии) (Wahlund, 1928; Allendorf, Luikart, 2007).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Генетический анализ восточных подвидов благородного оленя России показал, что маралы и изюбри хорошо различаются по мтДНК, в том числе не несут общих гаплотипов. Это свидетельствует о полном разделении подвидов, которое, как мы предполагаем, произошло недавно. Микросателлитный анализ, напротив, демонстрирует неполную дифференциацию популяций марала и изюбря, что объясняется более активным перемещением самцов и их генетическим вкладом. Благородные олени Якутии образуют две группы, одна из которых родственна маралам, другая – американским вапити. Подобное разделение может свидетельствовать как о существовании нескольких путей заселения региона, так и о сохранении в Якутии линий, участвовавших в колонизации Северной Америки в плейстоцене. Генетическое разнообразие и структура популяции благородных оленей Якутии нуждается в дальнейшем изучении. Полученные в ходе нашего исследования данные могут быть использованы при выяснении подвидового статуса особей и популяций благородного оленя восточных подвидов.
Список литературы
Абрамсон Н.И., 2007. Филогеография: итоги, проблемы, перспективы // Вестн. ВОГиС. Т. 11. № 2. С. 307–331.
Данилкин А.А., 1999. Млекопитающие России и сопредельных регионов. Оленьи. М.: Геос. 552 с.
Егоров О.В., 1965. Благородный олень (Cervus elaphus L.) // Дикие копытные Якутии. М.: Наука. С. 71–87.
Кузнецова М.В., Данилкин А.А., Холодова М.В., 2012. Филогеография благородного оленя (Cervus elaphus): данные анализа полиморфизма митохондриального гена цитохрома b // Изв. РАН. Сер. Биол. № 4. С. 391–398.
Луницын В.Г., Борисов Н.П., 2012. Пантовое оленеводство России. Барнаул: Азбука. 1000 с.
Степанова В.В., Аргунов А.В., 2016a. Морфометрия рогов благородного оленя (Cervus elaphus L., 1758) Якутии // Вестн. УдмГУ. Т. 26. № 1. С. 126–132.
Степанова В.В., Аргунов А.В., 2016б. Пространственно-временная динамика ареалов благородного оленя (Cervus elaphus, Cervidae) и сибирской косули (Capreolus pygargus, Cervidae) в Якутии // Экология. № 1. С. 50–55.
Степанова В.В., Охлопков И.М., 2009. Экология благородного оленя Якутии. Новосибирск: Наука. 136 с.
Allendorf F.W., Luikart G., 2007. Conservation and the Genetics of Populations. Oxford: Blackwell Publishing. 642 p.
Avise J.C., 2000. Phylogeography: The History and Formation of Species. Cambridge: Harvard Univ. Press. 464 p.
Dellicour S., Frantz A.C., Colyn M., Bertouille S., Chaumont F., Flamand M.C., 2011. Population structure and genetic diversity of red deer (Cervus elaphus) in forest fragments in north-western France // Conserv. Genet. V. 12. P. 1287–1297. https://doi.org/10.1007/s10592-011-0230-0
Doan K., Mackiewicz P., Sandoval-Castellanos E., Stefaniak K., Ridush B., et al., 2018. The history of Crimean red deer population and Cervus phylogeography in Eurasia // Zool. J. Linn. Soc. V. 183. P. 208–225. https://doi.org/10.1093/zoolinnean/zlx065
Doan K., Niedziałkowska M., Stefaniak K., Sykut M., Jędrzejewska B. et al., 2021. Phylogenetics and phylogeography of red deer mtDNA lineages during the last 50 000 years in Eurasia // Zool. J. Linn. Soc. V. 194. № 2. P. 431–456. https://doi.org/10.1093/zoolinnean/zlab025
Earl D.A., Holdt B.M., von, 2012. STRUCTURE HARVESTER: A website and program for visualizing STRUCTURE output and implementing the Evanno method // Conserv. Genet. Resour. V. 4. P. 359–361. https://doi.org/10.1007/s12686-011-9548-7
Excoffier L., Lischer H.E.L., 2010. Arlequin Suite ver 3.5, a new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows // Mol. Ecol. Resour. V. 10. P. 564–567. https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x
Feulner P.G.D., Bielfeldt W., Zachos F.E., Bradvarovic J., Eckert I., Hartl G.B., 2004. Mitochondrial DNA and microsatellite analyses of the genetic status of the presumed subspecies Cervus elaphus montanus (Carpathian red deer) // Heredity. V. 93. P. 299–306. https://doi.org/10.1038/sj.hdy.6800504
Frantz A.C., Zachos F.E., Bertouille S., Eloy M.-C., Colyn M., Flamand M.-C., 2017. Using genetic tools to estimate the prevalence of non-native red deer (Cervus elaphus) in a Western European population // Ecol. Evol. V. 7. № 19. P. 7650–7660. https://doi.org/10.1002/ece3.3282
Golosova O.S., Kholodova M.V., Volodin I.A., Volodina E.V., Likhatsky E.Y., et al., 2021. Vocal phenotype of male rutting roars and genetic markers delineate East European red deer (Cervus elaphus) from Central and West European populations // Sci. Nat. V. 108. https://doi.org/10.1007/s00114-021-01742-0
Goudet J., 1995. FSTAT (Version 1.2): A computer program to calculate F-Statistics // J. Hered. V. 86. № 6. P. 485–486. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.jhered.a111627
Hall T.A., 1999. BioEdit: A user-friendly biological sequence alignment editor and analysis program for Windows 95/98/NT // Nucl. Acids Symp. Ser. V. 41. P. 95–98. https://doi.org/10.14601/Phytopathol_Mediterr-14998u1.29
Hasegawa M., Kishino H., Yano T., 1985. Dating the human-ape split by a molecular clock of mitochondrial DNA // J. Mol. Evol. V. 22. P. 160–174. https://doi.org/10.1007/BF02101694
Kalinowski S.T., Taper M.L., Marshall T.C., 2007. Revising how the computer program CERVUS accommodates genotyping error increases success in paternity assignment // Mol. Ecol. V. 16. P. 1099–1106. https://doi.org/10.1111/j.1365-294x.2007.03089.x
Krojerova-Prokešova J., Barančeková M., Koubek P., 2015. Admixture of eastern and western European red deer lineages as a result of postglacial recolonization of the Czech Republic (Central Europe) // J. Hered. V. 106. P. 375–385. https://doi.org/10.1093/jhered/esv018
Kuehn R., Schroeder W., Pirchner F., Rottmann O., 2003. Genetic diversity, gene flow and drift in Bavarian red deer populations (Cervus elaphus) // Conserv. Genet. V. 4. P. 157–166. https://doi.org/10.1023/A:1023394707884
Kumar S., Stecher G., Li M., Knyaz C., Tamura K., 2018. MEGA X: Molecular Evolutionary Genetics Analysis across computing platforms // Mol. Biol. Evol. V. 35. P. 1547–1549. https://doi.org/10.1093/molbev/msy096
Lorenzini R., Garofalo L., 2015. Insights into the evolutionary history of Cervus (Cervidae, tribe Cervini) based on Bayesian analysis of mitochondrial marker sequences, with first indications for a new species // J. Zool. Syst. Evol. V. 53. № 4. P. 340–349. https://doi.org/10.1111/jzs.12104
Ludt C.J., Schroeder W., Rottmann O., Kuehn R., 2004. Mitochondrial DNA phylogeography of red deer (Cervus elaphus) // Mol. Phylogenet. Evol. V. 31. P. 1064–1083. https://doi.org/10.1016/j.ympev.2003.10.003
Mahmut H., Masuda R., Onuma M., Takahashi M., Nagata J., et al., 2002. Molecular phylogeography of the red deer (Cervus elaphus) populations in Xinjiang of China: Comparison with other Asian, European, and North American populations // Zool. Sci. V. 19. P. 485–495. https://doi.org/10.2108/zsj.19.485
Niedziałkowska M., Jȩdrzejewska B., Wójcik J.M., Goodman S.J., 2012. Genetic structure of red deer population in Northeastern Poland in relation to the history of human interventions // J. Wildl. Manage. V. 76. P. 1264–1276. https://doi.org/10.1002/jwmg.367
Ohtaishi N., Gao Y., 1990. A review of the distribution of all species of deer (Tragulidae, Moschidae and Cervidae) in China // Mammal Rev. V. 20. P. 125–144. https://doi.org/10.1111/j.1365-2907.1990.tb00108.x
Peakall R., Smouse P.E., 2006. GenAlEx 6: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol. Ecol. V. 6. № 1. P. 288–295. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
Peakall R., Smouse P.E., 2012. GenAlEx 6.5: Genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research – an update // Bioinformatics. V. 28. P. 2537–2539. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460
Pitra C., Fickel J., Meijaard E., Groves C.P., 2004. Evolution and phylogeny of old world deer // Mol. Phylogenet. Evol. V. 33. P. 880–895. https://doi.org/10.1016/j.ympev.2004.07.013
Polziehn R.O., Strobeck C., 1998. Phylogeny of wapiti, red deer, sika deer, and other North American cervids as determined from mitochondrial DNA // Mol. Phylogenet. Evol. V. 10. № 2. P. 249–258. https://doi.org/10.1006/mpev.1998.0527
Polziehn R.O., Hamr J., Mallory F.F., Strobeck C., 1998. Phylogenetic status of North American wapiti (Cervus elaphus) subspecies // Can. J. Zool. V. 76. P. 998–1010. https://doi.org/10.1139/z98-026
Polziehn R., Hamr J., Mallory F., Strobeck C., 2000. Microsatellite analysis of North American wapiti (Cervus elaphus) populations // Mol. Ecol. V. 9. P. 1561–1576. https://doi.org/10.1046/j.1365-294x.2000.01033.x
Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P., 2000. Inference of population structure using multilocus genotype data // Genetics. V. 155. P. 945–959. https://doi.org/10.1093/genetics/155.2.945
Randi E., Mucci N., Claro-Hergueta F., Bonnet A., Douzery E.P., 2001. A mitochondrial DNA control region phylogeny of the Cervinae: Speciation in Cervus and implication for conservation // Anim. Conserv. V. 4. P. 1–11.
Selkoe K., Toonen R., 2006. Microsatellites for ecologists: A practical guide to using and evaluating microsatellite markers // Ecol. Lett. V. 9. P. 615–629. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2006.00889.x
Skog A., Zachos F.E., Rueness E.K., Feulner P.G.D., Mysterud A., et al., 2009. Phylogeography of red deer (Cervus elaphus) in Europe // J. Biogeogr. V. 36. P. 66–77. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2008.01986.x
Volodin I.A., Volodina E.V., Golosova O.S., 2016. Automated monitoring of vocal rutting activity in red deer (Cervus elaphus) // Russ. J. Theriol. V. 15. P. 91–99.
Wahlund S., 1928. Zusammensetzung von Populationen und Korrelationserscheinungen vom Standpunkt der Vererbungslehre aus Betrachtet // Hereditas. V. 11. P. 65–106. https://doi.org/10.1111/j.1601-5223.1928.tb02483.x
Zachos F.E., Frantz A.C., Kuehn R., Bertouille S., Colyn M., et al., 2016. Genetic structure and effective population sizes in European red deer (Cervus elaphus) at a continental scale: Insights from microsatellite DNA // J. Hered. V. 107. P. 318–326. https://doi.org/10.1093/jhered/esw01
Zhou C.-L., Turdy R., Halik M., 2015. Genetic differentiation between red deer from different sample sites on the Tianshan Mountains (Cervus elaphus), China // Mitochondrial DNA. V. 26. № 1. P. 101–111. https://doi.org/10.3109/19401736.2014.984165
Zvychaynaya E.Y., Volokh A.M., Kholodova M.V., Danilkin A.A., 2013. Mitochondrial DNA polymorphism of the European roe deer, Capreolus capreolus (Artiodactyla, Cervidae), from the South-West of Ukraine // Vestn. Zool. V. 47. № 5. P. 415–420.
Дополнительные материалы отсутствуют.
Инструменты
Журнал общей биологии