Использование микросателлитных локусов в изучении плюсового генофонда сосны обыкновенной /7. \7 ’s sylvestris L. в Карелии

Труды Карельского научного центра РАН № 6. 2018. С. 124-134 DOI: 10.17076/eb840

УДК575.17: 582.475

использование микросателлитных локусов в изучении плюсового генофонда сосны обыкновенной PINUS SYLVESTRIS l. в карелии

А. А. ильинов,Б. В. раевский

Институт леса КарНЦ РАН, ФИЦ «Карельский научный центр РАН», Петрозаводск, Россия

В результате исследования с помощью ядерных микросателлитных локусов (PtTX2123, PtTX2146, Spac11.8) дана сравнительная оценка генетической структуры и уровня генетического разнообразия двух плюсовых насаждений (Великая Губа и Заозерье), четырех природных популяций (Водлозеро, Заонежье, Кивач, Сортавала) и клоновой лесосеменной плантации (ЛСП) сосны обыкновенной. В отличие от естественных популяций, представленных малонарушенными сосняками скальными IV класса бонитета на относительно бедных почвах, плюсовые насаждения сосны (I-II класс бонитета) представлены черничными типами леса, сформировавшимися на сравнительно плодородных почвах. Важным моментом является производный характер плюсовых насаждений. Амплификация микросателлитных локусов в исследованных популяциях и ЛСП сосны обыкновенной позволила выявить 32 аллеля. В целом аллельное разнообразие плюсовых насаждений оказалось близким к среднему значению для исследованных популяций сосны (А99 % = 5,000-6,000; ne = 3,064-3,661). Природные популяции, плюсовые насаждения и ЛСП сосны обыкновенной характеризовались различным уровнем генетической изменчивости. Плюсовые насаждения сосны, отличающиеся лучшими условиями произрастания по сравнению с естественными популяциями, показали средний уровень генетического разнообразия (Но = 0,521-0,588; Не = 0,579-0,643), однако отличия от природных популяций оказались статистически недостоверными. Исключение составил индекс фиксации Райта F. Максимальные значения этого показателя (0,142 и 0,106) свидетельствуют о значительном дефиците гетерозигот в плюсовых насаждениях сосны обыкновенной.

Ключевые слова: Pinus sylvestris L.; плюсовое насаждение; клоновая лесосе-менная плантация; генетическое разнообразие; ПЦР; микросателлиты.

A. A. Ilinov, B. V. Raevsky. ANALYSIS OF THE PINUS SYLVESTRIS L. PLUS TREE GENE POOL IN KARELIA USING MICROSATELLITE LOCI

In this work, based on the results of the microsatellite loci (PtTX2123, PtTX2146, Spac11.8) tests, we provided a comparative evaluation of the genetic structures and levels of genetic diversity of the following populations: two plus stands from Velikaya Guba and Zaozerye, four natural populations from Vodlozero, Zaonezye, Kivach, Sortavala, and a clonal seed orchard of Scots pine. Unlike the natural populations, which were represented by intact rocky pine forests growing on relatively poor soils, the plus stands were represented by secondary v. myrtillus forest stands formed on relatively fertile soils. Amplification of the microsatellite loci of the studied populations and the seed orchard of Scotch pine helped to identify 32 alleles in total. Overall, the allelic diversity of the plus stands proved

to be close to the mean value for the studied populations. The tested natural populations, plus stands, and the seed orchard of Scots pine are characterized by different levels of genetic variability. The plus stands, featuring better growing conditions in comparison with the natural populations, demonstrated an intermediate level of genetic diversity. However, the differences between them and the natural populations were statistically unreliable, and the only statistically significant parameter was the Wright fixation index F. The maximum values of this index (0.142 and 0.106) indicate a significant deficit of heterozygotes in the Scots pine plus stands.

Keywords: Pinus sylvestris L.; plus stand; clonal seed orchard; genetic diversity; polymerase chain reaction (PCR); microsatellites.

Введение

Система плюсовой селекции основных ле-сообразующих видов, в том числе сосны обыкновенной, практикуется на территории России с конца 60-х годов ХХ века. Однако до сих пор окончательно не сформировался общепринятый методический подход в решении ее центральной проблемы - оценки наследственности плюсовых деревьев, отобранных по фенотипу. Ключевой категорией объектов в структуре постоянной лесосеменной базы является кло-новая лесосеменная плантация (ЛСП).

Главная задача при создании ЛСП - обеспечение лесного хозяйства улучшенными семенами лесных пород, обладающими ценными наследственными свойствами и высокими посевными качествами. Важным аспектом является сохранение и поддержание на ЛСП уровня генетического разнообразия, свойственного природным популяциям основных лесообразу-ющих пород того или иного региона. Базой для создания клоновых ЛСП являются лучшие естественные или искусственные (плюсовые) насаждения и деревья, выделяемые при селекционной инвентаризации. При отборе плюсовых насаждений и деревьев главное внимание уделяется следующим признакам: прямостволь-ность, полнодревесность, хорошее очищение стволов от сучьев, устойчивость к неблагоприятным факторам среды, вредителям и болезням. В то же время до сих пор не выяснена роль генетической составляющей в продуктивности этих насаждений и отдельных деревьев.

В популяционных исследованиях в последние десятилетия особое значение приобрели ДНК-маркеры, в том числе микросателлиты. Мировой опыт показывает, что использование ДНК-маркеров позволяет решать многие задачи при исследовании древесных видов [Alden, Loopstra, 1987; Rajora et al., 1998; Hui-Yu et al., 2005; Ranger et al., 2008; Varsha et al., 2012; Rubio-Moraga et al., 2012]. В Российской Федерации сравнительно мало работ с использо-

ванием современных методов генетического анализа, основанных на применении ДНК-маркеров [Яковлев, Клейншмит, 2002; Козыренко и др., 2004; Семерикова, Семериков, 2007; Левина и др., 2008], особенно в области лесной селекции и семеноводства [Новиков, Шейкина, 2012; Криворотова, 2014; Ильинов, Раевский, 2015; Янбаев, 2017].

Анализ литературных источников дает основания для предположения, что лучшие (плюсовые) деревья будут характеризоваться и более высоким уровнем генетического разнообразия. В работе Т. Н. Криворотовой [2014], посвященной генетической изменчивости клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной, сделан вывод о том, что уровень генетической изменчивости, оцениваемый с использованием ISSR-маркеров, на ЛСП сосны не уступает уровню генетического разнообразия, выявленному в насаждениях из этих же географических районов. В работе П. С. Новикова и О. В. Шей-киной [2012] при исследовании генетической изменчивости деревьев разных селекционных категорий (минусовые, нормальные, плюсовые) сосны обыкновенной по ISSR-маркерам в плюсовом насаждении обнаружено, что наивысшими значениями параметров генетической изменчивости характеризовались нормальные деревья, а уровень генетической изменчивости в целом для насаждения оказался выше, чем отдельно по группам. Таким образом, генетические аспекты плюсовой селекции все еще остаются недостаточно изученными.

В Карелии при реализации системы плюсовой селекции основных лесообразующих хвойных видов (сосны обыкновенной и ели финской) были созданы 6 прививочных ЛСП I порядка общей площадью около 454 га, в том числе сосны - 365 га. На этих объектах произрастают сотни вегетативных потомств плюсовых деревьев. Однако до настоящего времени работ по изучению состояния плюсового генофонда лесообразующих видов Карелии не проводилось.

Рис. 1. Карта-схема расположения пунктов сбора материала. Природные популяции: 1 - Водлозеро; 2 - Заонежье; 3 - Кивач; 4 - Сортавала; плюсовые насаждения: 5 - Великая Губа; 6 - Заозерье; 7 - Петрозаводская ЛСП

Fig. 1. Index map of P. sylvestris sample collection points in Karelia. Native population: 1 - Vodlozero; 2 - Zaonezhye; 3 - Kivach; 4 - Sortavala; plus stands: 5 - Velikaya Guba; 6 - Zaozerye; 7 - Petrozavodsk clonal seed orchard

Цель исследования - изучение на основе использования ядерных микросателлитных локусов генетического разнообразия природных популяций, плюсовых насаждений и кло-новых лесосеменных плантаций хвойных Карелии (на примере сосны обыкновенной Pinus sylvestris L.).

материалы и методы

В качестве объектов исследования были использованы четыре малонарушенные популяции (Водлозеро, Заонежье, Кивач и Сортавала), два плюсовых насаждения (Великая Губа и Заозерье), а также одно поле Петрозаводской прививочной клоновой лесосеменной плантации (ЛСП) сосны обыкновенной (рис. 1). В естественных сосняках средней подзоны тайги Карелии в Южнокарельском лесосеменном районе [Лесосеменное..., 1982] были заложены постоянные пробные площади (ППП), главным образом в пределах особо охраняемых природных территорий (ООПТ). Характеристика ППП приведена в табл. 1.

Для анализа генетической структуры популяций отбирали образцы хвои и древесины (керны) с 30 модельных деревьев на каждой ППП. На ЛСП для генетического анализа были собраны образцы хвои с 30 клонов.

Выделение образцов геномной ДНК сосны осуществлялось с помощью набора Axyprep Multisource Genomic DNA (Axygen). Для анализа популяций сосны обыкновенной отобрали три локуса [Soranzo et al., 1998; Elsik et al., 2000] (табл. 2).

Основными критериями для отбора микросателлитных локусов служили высокая степень информативности, полиморфности и воспроизводимости амплификации. Для проведения полимеразной цепной реакции (ПЦР) использовали 26 мкл реакционной смеси следующего состава: 50 нг ДНК исследуемых образцов, 100 пМ праймера, 5 мкл набора с Taq ДНК по-лимеразой («СибЭнзим», Москва). Для проведения амплификации применяли прибор iCycler iQ5 (Bio-Rad). Условия амплификации: денатурация - 30 с при 94 °С, отжиг - 30 с при 53-62 °С (в зависимости от используемого праймера), полимеризация - 40 с при 72 °С; количество циклов - 35; достраивание фрагментов - 6 мин при 72 °С. Образцы ДНК анализировали методом капиллярного гель-электрофореза (Beckman Coulter CEQ800 Genetic Analysis; программное обеспечение CEQ Fragment Analysis).

Основные показатели генетической изменчивости (среднее число аллелей на локус Адд %, среднее число аллелей с частотой > 5 %, Ад5 %,

Таблица 1. Таксационная характеристика пробных площадей Table 1. Forest taxation characteristics of sample plots

Показатель Character Пробная площадь Sample plot

Водлозеро Vodlozero Заонежье Zaonezhye Кивач Kivach Сортавала Sortavala Великая Губа Velikaya Guba Заозерье Zaozerye

1 2 3 4 5 6 7

Центральное лесничество Central forestry НП «Водлозерский» NP "Vodlozersky" Медвежьегор-ское Medvezhye-gorsk Заповедник «Кивач» Nature Reserve "Kivach" Сортавальское Sortavala Медвежьегор- ское Medvezhyegorsk Прионежское Prionezhskiy

Участковое лесничество

Географические координаты, °с. ш./°в. д. Geographical coordinates, °N/°E 62,542 37,025 62,239 34,880 62,370 33,971 61,663 30,648 62,357 34,868 61,907 34,394

Состав и структура древостоя Composition and structure of the forest stand 7C2003C160+C270 5C1605C100+ Б80Е60 4C160 5С1001Б 6С1303Е1301Б90 6C110 2Е95 2Б90 Ос100 ед. 6С115 2Е110 1Б90 1Ос90

Тип возрастной структуры Type of age structure относительно разновозрастный relatively-uneven aged относительно разновозрастный relatively-uneven aged относительно разновозрастный relatively-uneven aged условно одно-возрастный conditional even-aged одновозрастный even-aged одновозрастный even-aged

Тип леса Forest type брусничный vaccinium type черничный myrtillus type брусничный vaccinium type брусничный vaccinium type черничный myrtillus type черничный myrtillus type

Класс возраста Age class XI VIII VIII VII VI VI

Средний диаметр, см Average diameter, cm Средняя высота, м Average height, m 28 19 26 19 24 18 со о 27,2 28,1 31,5 29,9

Бонитет Growth class IV IV IV IV II I

Относительная полнота Relative stoking 0,6 0,7 0,7 0,7 1,46 1,43

Запас, м3/га Stock volume, m3/ha 160 170 155 220 568 560

среднее эффективное число аллелей ne, наблюдаемая Но и ожидаемая Не гетерозигот-ность, коэффициент фиксации Райта F, критерий х2 для оценки соответствий наблюдаемых и ожидаемых по правилу Харди - Вайнберга распределений генотипов, анализ молекулярной вариансы AMOVA (Analysis of Molecular Variance), показатели F-статистики Райта и генетические дистанции по Нею определяли

с помощью программы GenAlEx 6.5 [РеакаИ, Smouse, 2006]. Построение дендрограммы на основе матрицы генетических расстояний проводили с помощью метода невзвешенного попарного арифметического среднего UPGMA ^пеа^, Sokal, 1973].

Для обнаружения и исключения возможных вариантов ошибок генотипирования ядерных микросателлитных локусов использована про-

0

Таблица 2. Характеристика микросателлитных локусов, использованных для анализа популяций сосны обыкновенной

Table 2. Characteristics of microsatellite loci used for the analysis of the populations of Scots pine

Локус Locus Последовательность (5' - 3') Sequence (5' - 3') Мотив Motif Число аллелей Number of alleles Размер фрагмента, п. н. о. Size of the fragment, bp Температура отжига, °С Annealing temperature,°С

PtTX2123 F GAAGAACCCACAAACACAAG R GGGCAAGAATTCAATGATAA (AGC) 8 4 192-204 57

PtTX2146 F CCTGGGGATTTGGATTGGGTATTTG R CCTGGGGATTTGGATTGGGTATTTG (GAG) 5... (CAG) 8CGG (CAG) 7CGG (CAG)4 16 168-249 57

Spac11,8 F AGGGAGATCAATAGATCATGG R CAGCCAAGACATCAAAAATG (TG) 16 12 130-154 55

грамма MICRO-CHECKER [Van Oosterhout et al., 2004].

результаты и обсуждение

Анализ таксационных характеристик показал (табл. 1), что в отличие от естественных популяций, представленных малонарушенны-ми сосняками скальными IV классов бонитета на относительно бедных почвах, плюсовые насаждения сосны (I-II класс бонитета) представлены черничными типами леса, сформировавшимися на сравнительно плодородных почвах. Важным моментом является производный характер плюсовых насаждений. Первое плюсовое насаждение - Великая Губа - возникло в условиях открытого пространства сплошной вырубки. Второе - Заозерье - в условиях заброшенной пашни, возобновившейся сосной в семенной год. Примерно 100 лет назад территория, занятая исследованными плюсовыми насаждениями, по какой-то причине (пожар или рубки) была достаточно быстро заселена сосной обыкновенной, которая при благоприятных условиях произрастания к V классу возраста достигла высоких показателей продуктивности, что и позволило в 80-х годах прошлого столетия выделить данные древостои в качестве плюсовых насаждений. В указанный период в этих насаждениях отмечалось наличие елового подроста, который в течение последующих 40 лет сформировал густой ярус ели. В дальнейшем следует ожидать полной смены пород, в результате чего исследованные плюсовые насаждения сосны обыкновенной превратятся в ельники.

Амплификация трех микросателлитных ло-кусов из четырех природных популяций, двух плюсовых насаждений и ЛСП сосны обыкновенной позволила выявить 32 аллеля (табл. 3).

Все локусы были полиморфными во всех популяциях и на ЛСП. Наименее изменчивым оказался локус PtTX2123 (4 аллеля), наиболее полиморфным - локус PtTX2146 (16 аллелей). Количество редких (с частотой встречаемости < 0,05) аллелей в популяциях варьировало от 0 % (Заонежье) до 47 % (Водлозеро). Максимальное количество аллелей (21) выявлено в Сортавале и на ЛСП. Здесь же был обнаружен высокий процент редких аллелей (38 и 43 % соответственно). По количеству найденных аллелей (16) плюсовое насаждение Заозерье занимает среднее положение, уступая Сортавале, ЛСП и Водлозеру.

В то же время плюсовое насаждение Великая Губа по количеству выявленных аллелей превосходило только Заонежье, отличавшееся минимальным их количеством (табл. 3). В целом аллельное разнообразие плюсовых насаждений оказалось близким к среднему значению для исследованных популяций сосны.

Анализ с использованием критерия х2 (табл. 4) обнаружил достоверное несоответствие наблюдаемых и ожидаемых по правилу Харди - Вайнберга распределений генотипов по локусам Spac11.8 и PtTX2146. Несоответствие по локусу Spac11.8 отмечено во всех исследованных популяциях, а по локусу PtTX2146 -только в популяциях Водлозеро и Заонежье. По локусу PtTX2123 достоверного несоответствия наблюдаемых и ожидаемых по правилу Харди - Вайнберга распределений генотипов не обнаружено.

С помощью программы MICRO-CHECKER выявлены ошибки генотипирования: у микросателлитных локусов PtTX2146 и Spac11.8 обнаружены «нуль-аллели». Учет при генотипирова-нии «нуль-аллелей» позволил провести корректировку для получения несмещенной оценки уровня генетического разнообразия

Таблица 3. Генетическая структура популяций сосны обыкновенной, выраженная в частотах встречаемости аллелей

Table 3. Allele frequencies by population for Scots pine codominant data

Локус Locus Аллель Allel Популяция Population

Водлозеро Vodlozero Заонежье Zaonezhye Кивач Kivach Сортавала Sortavala Великая Губа Velikaya Guba Заозерье Zaozerye ЛСП Clonal seed orchard

Размер выборки Sample size

23 30 30 30 16 17 30

PtTX2123 192 0,130 0,083 0,067 0,200 0,156 0,206 0,083

195 0,870 0,917 0,933 0,783 0,844 0,765 0,917

201 0,000 0,000 0,000 0,017 0,000 0,000 0,000

204 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,029 0,000

PtTX2146 168 0,000 0,017 0,000 0,000 0,000 0,000 0,017

171 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,017

180 0,000 0,000 0,017 0,000 0,031 0,000 0,000

183 0,152 0,783 0,583 0,183 0,219 0,147 0,300

186 0,022 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

195 0,196 0,033 0,033 0,150 0,219 0,176 0,183

204 0,022 0,000 0,000 0,083 0,000 0,000 0,033

210 0,000 0,000 0,000 0,017 0,000 0,000 0,000

213 0,022 0,000 0,000 0,017 0,000 0,000 0,000

216 0,000 0,000 0,033 0,000 0,000 0,000 0,000

222 0,391 0,133 0,217 0,517 0,438 0,559 0,350

225 0,022 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

228 0,065 0,033 0,117 0,033 0,063 0,029 0,083

237 0,087 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

243 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,059 0,017

249 0,022 0,000 0,000 0,000 0,031 0,029 0,000

Spac11.8 130 0,000 0,000 0,000 0,033 0,000 0,000 0,000

132 0,000 0,033 0,117 0,033 0,125 0,088 0,067

134 0,174 0,083 0,650 0,100 0,031 0,265 0,500

136 0,761 0,400 0,133 0,400 0,594 0,206 0,067

138 0,022 0,000 0,000 0,150 0,125 0,324 0,033

140 0,022 0,050 0,067 0,067 0,000 0,029 0,167

142 0,000 0,000 0,000 0,083 0,125 0,000 0,017

144 0,000 0,433 0,033 0,017 0,000 0,059 0,050

146 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,029 0,033

148 0,000 0,000 0,000 0,017 0,000 0,000 0,033

152 0,022 0,000 0,000 0,050 0,000 0,000 0,017

154 0,000 0,000 0,000 0,050 0,000 0,000 0,017

и степени подразделенности исследованных популяций сосны обыкновенной (табл. 6).

Анализ основных параметров генетической изменчивости показал (табл. 5), что южнокарельские популяции сосны обыкновенной характеризуются довольно высоким ее уровнем. Значения основных показателей разнообразия - наблюдаемой и ожидаемой гетерозигот-ности - варьировали в пределах 0,456-0,739 и 0,471-0,714 соответственно. Уровень генетической изменчивости, обнаруженный на ЛСП,

также оказался довольно высоким, свидетельствуя о достаточной представленности генофонда сосны обыкновенной на лесосеменной плантации. Минимальными параметрами генетической изменчивости по большинству показателей выделялись популяции Заонежье и Кивач. Плюсовые насаждения сосны обыкновенной характеризовались средними значениями генетического, в том числе аллель-ного разнообразия. В целом, однако, выявленные различия между исследованными

@

Таблица 4. Результаты теста х2 соответствия генотипов в популяциях сосны обыкновенной ожидаемому по Харди - Вайнбергу

Table 4. Summary of Chi-Square tests for Hardy-Weinberg equilibrium

Популяция Population Локус Locus Число степеней свободы DF Табличное значение х2 Table value х2

х2 Уровень значимости, q, % Significance level, q, %

5 1 0,1

Водлозеро PtTX2123 1 0,518 3,841 6,635 10,83

Vodlozero PtTX2146 45 81,540*** 61,66 69,96 80,08

Spac11,8 10 69,019*** 18,31 23,21 29,59

Заонежье PtTX2123 1 0,248 3,841 6,635 10,83

Zaonezhye PtTX2146 10 60,626*** 18,31 23,21 29,59

Spac11,8 10 64,612*** 18,31 23,21 29,59

Кивач PtTX2123 1 0,153 3,841 6,635 10,83

Kivach PtTX2146 15 23,125 25,00 30,58 37,70

Spac11,8 10 90,744*** 18,31 23,21 29,59

Сортавала PtTX2123 3 0,349 7,815 11,34 16,27

Sortavala PtTX2146 21 17,973 32,67 38,93 46,80

Spac11,8 55 172,779*** 73,31 82,29 93,17

Великая Губа PtTX2123 1 1,335 3,841 6,635 10,83

Velikaya PtTX2146 15 15,673 25,00 30,58 37,70

Guba Spac11,8 10 27,845** 18,31 23,21 29,59

Заозерье PtTX2123 3 4,406 7,815 11,34 16,27

Zaozerye PtTX2146 15 19,468 25,00 30,58 37,70

Spac11,8 21 64,430*** 32,67 38,93 46,80

ЛСП PtTX2123 1 0,248 3,841 6,635 10,83

Clonal seed PtTX2146 28 30,974 41,34 48,28 56,89

orchard Spac11,8 55 228,033*** 73,31 82,29 93,17

Примечание. *** P < 0,001. Note. *** P < 0.001.

популяциями, включая плюсовые насаждения, и ЛСП сосны обыкновенной в уровне генетического разнообразия оказались статистически недостоверными. Исключение составил индекс фиксации Райта F. Максимальные значения этого показателя (0,142 и 0,106 для древосто-ев Великая Губа и Заозерье соответственно) свидетельствуют о значительном дефиците гетерозигот в плюсовых насаждениях сосны обыкновенной.

Анализ подразделенности с помощью F-ста-тистик Райта (табл. 6), рассчитанных для характеристики подразделенности и оценки уровня дифференциации между исследованными популяциями, обнаружил, что каждое дерево в среднем характеризуется 4% дефицитом гетерозигот относительно популяции (F|S = 0,039) и 11% дефицитом (F|T = 0,109) относительно вида. Основной вклад в избыток гомозигот вносит локус Spac11,8.

Значения FST варьировали от 0,028 для Р^2123 до 0,099 для Spac11,8, составляя в среднем 0,073, что указывает на относительно невысокий уровень межпопуляционной дифференциации сосны обыкновенной в регионе.

Результат AMOVA-анализа также показал, что большая часть общей генетической дисперсии, обнаруженной на основе исследования микросателлитных локусов сосны обыкновенной, приходится на изменчивость внутри популяций, межпопуляционная доля составляет около 7 % (рис. 2).

Для количественной оценки уровня межпопуляционной генетической дифференциации популяций сосны обыкновенной были произведены вычисления генетических дистанций Неи. Более наглядно результаты этих вычислений можно представить в виде дендрограммы, построенной на основе матрицы расстояний с помощью метода UPGMA (рис. 3).

Таблица 5. Уровень генетического разнообразия в популяциях P. sylvestris Table 5. Level of genetic diversity in populations of P. sylvestris

Популяция Population A 99 % A 95 % ne Ho He F

n природные популяции native populations

Водлозеро Vodlozero 23 6,333 3,667 3,847 0,739 0,714 -0,045

Заонежье Zaonezhye 30 4,667 3,333 2,37 0,456 0,471 0,001

Кивач Kivach 30 4,333 3,333 2,285 0,578 0,469 -0,206

Сортавала Sortavala 30 7,333 4,667 3,482 0,589 0,615 0,023

M ± m 6,618 ± 1,016 4,120 ± 0,703 3,229 ± 0,532 0,638 ± 0,093 0,612 ± 0,086 -0,063 ± 0,065

плюсовые насаждения plus stands

Великая Губа Velikaya Guba 16 5,000 4,000 3,064 0,521 0,579 0,142

Заозерье Zaozerye 17 6,000 4,333 3,661 0,588 0,643 0,106

M ± m 5,515 ± 0,201 4,172 ± 0,146 3,371 ± 0,139 0,556 ± 0,021 0,612 ± 0,020 0,124 ± 0,008*

ЛСП

clonal seed orchard

M ± m 30 7,333 ± 2,900 3,667 ± 0,882 3,284 ± 1,079 0,611 ± 0,226 0,562 ± 0,205 -0,090 ± 0,068

Примечание. n - размер выборки; A99% - среднее число аллелей на локус; A95% - среднее число нередких (с частотой > 0,05) аллелей на локус; ne - эффективное число аллелей на локус; Ho и He - наблюдаемая и ожидаемая гетерозиготность соответственно; F - индекс фиксации Райта; * p < 0,01.

Note. n - sample size; Agg% - mean number of alleles per locus; A95% - mean number of frequent alleles per locus (with a frequency of > 0,05); ne - effective %umber of alleles per locus; Ho - mean observed heterozygosity; He - mean expected heterozygosity; F - fixation index; * p < 0,01.

Таблица 6. Значения F-статистик Райта для популяций сосны обыкновенной Table 6. F-Statistics over all P. sylvestris populations for each locus

Локус Locus F-статистики F-Statistics

Fis Fit Fst

PtTX2123 0,038 0,066 0,028

PtTX2146 0,036 0,123 0,091

Spac11,8 0,043 0,138 0,099

M ± m 0,039 ± 0,002 0,109 ± 0,022 0,073 ± 0,022

Примечание. FTT - коэффициент инбридинга особи относительно популяции; F!T- коэффициент инбридинга особи относительно вида; FST - показатель подразделенности популяций.

Note. Fis - the inbreeding of an individual relative to the subpopulation; Fit - the inbreeding of an individual relative to the total metapopulation; Fst - the inbreeding of the subpopulation relative to the total metapopulation.

В первый кластер вошли довольно близкие генетически (DN = 0,03-0,13) южнокарельские популяции Сортавала и Водлозеро, а также плюсовые насаждения Великая Губа и Заозерье. ЛСП и Кивач также отличались невысоким значением генетического расстояния (DN = 0,05). В то же время обе эти группы оказались значительно дифференцированы друг от друга (DN = 0,22). Наибольшая генетическая обособленность ^= 0,28) выявлена для За-онежья, характеризующегося минимальными значениями основных показателей генетического разнообразия. Таким образом, плюсовые насаждения оказались генетически близки

к основной группе южнокарельских популяций сосны обыкновенной.

Выводы

1. Анализ основных параметров генетической изменчивости показал, что плюсовые насаждения сосны обыкновенной, характеризующиеся лучшими условиями произрастания по сравнению с естественными популяциями, отличаются средним уровнем генетического, в том числе аллельного разнообразия.

2. Значения индекса фиксации Райта F (0,142 и 0,106 для Великой Губы и Заозерья со-

0

Между популяциями

Внутри популяций 93%

Рис. 2. Соотношение различных уровней внутривидового разнообразия карельских популяций сосны обыкновенной по результатам AMOVA Fig. 2. Results of Analysis of Molecular Variance (AMOVA) for P. sylvestris populations

Рис. 3. Дендрограмма уровня дифференциации карельских популяций ели финской по генетическому расстоянию Неи

Fig. 3. Dendrogram of differentiation level of Karelian populations of P. sylvestris according to Nei's genetic distance

ответственно) свидетельствуют о наличии достоверного дефицита гетерозигот в плюсовых насаждениях сосны обыкновенной.

3. Среднее значение Fst (0,073) указывает на невысокий уровень межпопуляционной дифференциации в исследованной части ареала, что характерно для большинства панмиктических популяций, в том числе и сосны обыкновенной.

4. Количественный анализ межпопуляционной дифференциации показал, что плюсовые насаждения сосны обыкновенной генетически близки к основной группе южнокарельских популяций.

Работа выполнена при поддержке программы Президиума РАН № 41 «Биоразнообразие природных систем и биологические ресурсы России».

литература

Ильинов А. А., Раевский Б. В. Сравнительная оценка генетического разнообразия естественных популяций и клоновых плантаций сосны обыкновенной и ели финской в Карелии // Экологическая генетика. 201Б. Т. XIII, № 4. С. 55-67.

Козыренко M. М., Артюкова Е. В., Реунова Г. Д., Левина Е. А., Журавлев Ю. Н. Генетическая изменчивость и взаимоотношения лиственниц Сибири и Дальнего Востока по данным RAPD-анализа // Генетика. 2004. Т. 40, №. 4. С. Б06-Б1Б.

Криворотова Т. Н. Фенотипическая и генетическая изменчивость клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной в Среднем Поволжье: Автореф. ... дис. канд. с.-х. наук. Йошкар-Ола, 2014. 22 с.

Левина Е. А., Адрианова И. Ю., Реунова Г. Д., Журавлев Ю. Н. Изучение генетической изменчивости и дифференциации популяций лиственницы в пределах ареала Larix olgensis A. Henry в Приморском крае // Генетика. 2008. Т. 44, № 3. С. 374-380.

Лесосеменное районирование основных лесо-образующих пород в СССР. М.: Лесн. пром-ть, 1982. 368 с.

Новиков П. С., Шейкина О. В. ISSR-анализ деревьев сосны обыкновенной (Pinus sylvestris) различных селекционных категорий // Научный журнал Куб-ГАУ. 2012. № 82(08). С. 1-13.

Семерикова С. А., Семериков В. Л. Изменчивость хлоропластных микросателлитных локусов у пихты сибирской (Abies sibirica Ledeb.) и двух дальневосточных видов пихт A. nephrolepis (Trautv.) Maxim. и A. sachalinensis Fr. Schmidt // Генетика. 2007. Т. 43, № 12. С. 1637-1646.

Яковлев И. А., Клейншмит Й. Генетическая дифференциация дуба черешчатого (Quercus robur L.) в европейской части России на основе RAPD-марке-ров // Генетика. 2002. Т. 38, № 2. С. 207-21Б.

Янбаев Р. Ю. Анализ лесовосстановительных процессов в дубравах Южного Урала с применением молекулярно-биологических методов исследований: Автореф. ... дис. канд. с.-х. наук. Уфа, 2017. 19 с.

Alden J., Loopstra C. Genetic diversity and population structure of Picea glauca on an altitudinal gradient in interior Alaska // Can. J. Forest Res. 1987. Vol. 17. Р. 1Б19-1Б26. doi: 10.1139/x87-234

Elsik C. G., Minihan V. T., Hall T. E., Tcarpa A. M., Williams C. G. Low-copy microsatellite markers for

Pinus taeda L. // Genome. 2000. Vol. 43. P. 550-555. doi: 10.1139/g00-002

Hui-Yu L., Jing J., Gui-Frng L., Xu-Jun M., Jing-Xiang D., Shi-Jie L. Genetic variation and division of Pinus sylvestris provenances by ISSR markers // J. Forest Res. 2005. Vol. 16, no. 3. Р. 216-218. doi: 10.1007/bf02856818 Nei M. Genetic distance between populations // Amer. Natur. 1972. Vol. 106. P. 283-292. doi: 10.1086/282771

Peakall R., Smouse P. E. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Mol. Ecol. Notes. 2006. No. 6. P. 288-295. doi: 10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x

Rajora O. P., DeVerno L., Mosseler A., Innes D. J. Genetic diversity and population structure of disjunct Newfoundland and central Ontario populations of eastern white pine (Pinus strobus) // Can. J. Bot. 1998. Vol. 76. Р. 500-508. doi: 10.1139/b98-021

Ranger M., Nkongolo K. K., Michael P., Beckett P. Genetic Differentiation of Jack Pine (Pinus banksiana) and Red Pine (P. resinosa) Populations From Metal Contaminated Areas in Northern Ontari (Canada) Using ISSR Markers // Silvae Genetica. 2008. Vol. 57, no. 6. Р. 333-340. doi: 10.1515/sg-2008-0049

Rubio-Moraga A., Candel-Perez D., Lucas-Bor-ja M. E., Tiscar P. A., Viñegla B., Linares J. C., Gómez-Gómez L., Ahrazem O. Genetic diversity of Pinus nigra Arn. populations in Southern Spain and Northern Morocco revealed by inter-simple sequence repeat profiles // J. Mol. Sci. 2012. Vol. 13, no. 5. Р. 5645-5658. doi: 10.3390/ijms13055645

Sneath P. H. A., Sokal R. R. Numerical Taxonomy. The Principles and Practice of Numerical Classification. San Francisco: W. H. Freeman and Co., 1973. 549 p.

Soranzo N., Provan J., Powell W. Characterization of microsatellite loci in Pinus sylvestris L. // Mol. Ecol. 1998. Vol. 7. P. 1260-1261.

Van Oosterhout C., Hutchinson W., Wills D., Shipley P. Microchecker: software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data // Molecular Ecol. Resour. 2004. No. 4. P. 535-538. doi: 10.1111/j.1471-8286.2004.00684.x

Varsha A. P., Parasharami A., Thengane Shubha-da R. Inter population genetic diversity analysis using ISSR markers in Pinus roxburghii (Sarg.) from Indian provenances // Int. J. Biodivers. Conserv. 2012. Vol. 4, no. 5. Р. 219-227. doi: 10.5897/ijbc11.23

Поступила в редакцию 11.04.2018

References

Ilinov A. A., Raevsky B. V. Comparative evaluation of the genetic diversity of natural populations and clonal seed orchards of Pinus sylvestris L. and Picea fennica (Regel) Kom. in Karelia. Russ. J. of Genetics: Applied Research. 2017. Vol. 7, no. 6. P. 607-616. doi: 10.17816/ ecogen13455-67

Kozyrenko M. M., Artyukova E. V., Reunova G. D., Levina E. A., Zhuravlev Y. N. Genetic diversity and relationships among Siberian and Far Eastern larches inferred from RAPD Analysis. Russ. J. of Genetics.

2004. Vol. 40, no. 4. P. 401-409. doi: 10.1023/b:ruge. 0000024978.25458.f7

Krivorotova T. N. Fenotipicheskaya i geneticheskaya izmenchivost' klonov plyusovykh derev'ev sosny obyk-novennoi v Srednem Povolzh'e [Phenotypic and genetic variability of plus trees clones of Scots pine in the Middle Volga region]: Summary of PhD (Cand. of Agr.) thesis. Joshkar-Ola, 2014. 22 p.

Levina E. A., Adrianova I. Y., Reunova G. D., Zhuravlev Y. N. Genetic variability and differentiation

@

in the larch populations within the range of Larix olgensis A. Henry in Primorye. Russ. J. of Genetics. 2008. Vol. 44, no. 3. P. 320-325. doi: 10.1134/s1022795408030125

Lesosemennoe raionirovanie osnovnykh leso-obrazuyushchikh porod v SSSR [Forest seed zoning of the main forest-forming species in the USSR]. Moscow: Les. prom-t', 1982. 368 p.

Novikov P. S., Sheikina O. V. ISSR-analiz derev'ev sosny obyknovennoi (Pinus sylvestris) razlichnykh selek-tsionnykh kategorii [ISSR-analysis of Pinus sylvestris pine trees of different breeding categories]. Nauch. zhurn. KubGAU [Scientific J. KubSAU]. 2012. No. 82(08). P. 1-13.

Semerikova S. A., Semerikov V. L. The diversity of chloroplast microsatellite loci in Siberian fir (Abies sibirica Ledeb.) and two Far East fir species A. nephro-lepis (Trautv.) Maxim. and A. sachalinensis Fr. Schmidt. Russ. J. of Genetics. 2007. Vol. 43, no. 12. P. 1373-1381. doi: 10.1134/s102279540712006x

Yakovlev I. A., Kleinshmit J. Genetic differentiation of pedunculate oak Quercus robur L. in the European part of Russia based on RAPD markers. Russ. J. of Genetics. 2002. Vol. 38, no. 2. P. 148-155.

Yanbaev R. Y. Analiz lesovosstanovitel'nykh protses-sov v dubravakh Yuzhnogo Urala s primeneniem moleku-lyarno-biologicheskikh metodov issledovanii [Analysis of reforestation processes in the oak forests of the Southern Urals using molecular biological methods]: Summary of PhD (Cand. of Agrical.) thesis. Ufa, 2017. 19 p.

Alden J., Loopstra C. Genetic diversity and population structure of Picea glauca on an altitudinal gradient in interior Alaska. Can. J. Forest Res. 1987. Vol. 17. P. 1519-1526. doi: 10.1139/x87-234

Elsik C. G., Minihan V. T., Hall S. E., Scarpa A. M., Williams C. G. Low-copy microsatellite markers for Pinus taeda L. Genome. 2000. Vol. 43. P. 550-555. doi: 10.1139/g00-002

Hui-Yu L., Jing J., Gui-Frng L., Xu-Jun M., Jing-Xiang D., Shi-Jie L. Genetic variation and division of Pinus sylvestris provenances by ISSR markers. J. Forest Res. 2005. Vol. 16, no. 3. P. 216-218. doi: 10.1007/ bf02856818

Nei M. Genetic distance between populations. Amer. Natur. 1972. Vol. 106. P. 283-292. doi: 10.1086/282771

Peakall R., Smouse P. E. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research. Mol. Ecol. Notes. 2006. Vol. 6, no. 1. P. 288-295. doi: 10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x

Rajora O. P., DeVerno L., Mosseler A., Innes D. J. Genetic diversity and population structure of disjunct Newfoundland and central Ontario populations of eastern white pine (Pinus strobus). Can. J. Bot. 1998. Vol. 76, no. 3. P. 500-508. doi: 10.1139/b98-021

Ranger M., Nkongolo K. K., Michael P., Beckett P. Genetic Differentiation of Jack Pine (Pinus banksiana) and Red Pine (P. resinosa) Populations From Metal Contaminated Areas in Northern Ontari (Canada) Using ISSR Markers. Silvae Genetica. 2008. Vol. 57, no. 6. P. 333-340. doi: 10.1515/sg-2008-0049

Rubio-Moraga A., Candel-Perez D., Lucas-Borja M. E., Tiscar P. A., Viñegla B., Linares J. C., Gómez-Gómez L., Ahrazem O. Genetic diversity of Pinus nigra Arn. populations in Southern Spain and Northern Morocco revealed by inter-simple sequence repeat profiles. J. Mol. Sci. 2012. Vol. 13, no. 5. P. 5645-5658. doi: 10.3390/ijms13055645

Sneath P. H. A., Sokal R. R. Numerical Taxonomy. The Principles and Practice of Numerical Classification. San Francisco: W. H. Freeman and Co., 1973. 549 p.

Soranzo N., Provan J., Powell W. Characterization of microsatellite loci in Pinus sylvestris L. Mol. Ecol. 1998. Vol. 7. P. 1260-1261.

Van Oosterhout C., Hutchinson W., Wills D., Shipley P. Microchecker: software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data. Mol. Ecol. Resour. 2004. No. 4. P. 535-538. doi: 10.1111/ j.1471-8286.2004.00684.x

Varsha A. P., Parasharami A., Thengane Shubha-da R. Inter population genetic diversity analysis using ISSR markers in Pinus roxburghii (Sarg.) from Indian provenances. Int. J. Biodivers. Conserv. 2012. Vol. 4, no. 5. P. 219-227. doi: 10.5897/ijbc11.23

Received April 11, 2018

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ:

Ильинов Алексей Алексеевич

старший научный сотрудник лаб. лесных биотехнологий, к. с.-х. н.

Институт леса КарНЦ РАН, Федеральный исследовательский центр «Карельский научный центр РАН»

ул. Пушкинская, 11, Петрозаводск, Республика Карелия,

Россия, 185910

эл. почта: ialexa33@yandex.ru

тел.: +79114261164

CONTRIBUTORS:

Ilinov, Aleksey

Forest Research Institute, Karelian Research Centre, Russian Academy of Sciences

11 Pushkinskaya St., 185910 Petrozavodsk, Karelia, Russia e-mail: ialexa33@yandex.ru tel.: +79114261164

Раевский Борис Владимирович

старший научный сотрудник лаб. лесных биотехнологий, д. с.-х. н.

Институт леса КарНЦ РАН, Федеральный исследовательский центр «Карельский научный центр РАН»

ул. Пушкинская, 11, Петрозаводск, Республика Карелия, Россия, 185910

эл. почта: borisraevsky@gmail.com

Raevsky, Boris

Forest Research Institute, Karelian Research Centre, Russian Academy of Sciences

11 Pushkinskaya St., 185910 Petrozavodsk, Karelia, Russia e-mail: borisraevsky@gmail.com