CC BY
27
ИССЛЕДОВАНИЯ ВОДНЫХ БИОЛОГИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ КАМЧАТКИ И СЕВЕРО-ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ ТИХОГО ОКЕАНА, 2018, вып. 48
УДК 575.174.015.3 Б01: 10.15853/2072-8212.2018.48.5-18
ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ МИНТАЯ (ТНЕЯЛвЯЛ СНЛЬСОвЯЛММЛ) ОХОТСКОГО МОРЯ ПО МИКРОСАТЕЛЛИТНЫМ ЛОКУСАМ
В.В. Савенков, Н.Ю. Шпигальская, А.И. Варкентин, О.А. Пильганчук, У.О. Муравская, А.Д. Денисенко, О.Н. Сараванский
Н. с.; директор, к. б. н.; первый зам. дир., к. б. н.; зав. лаб., к. б. н.; н. с.; мл. н. с.; инж.; Камчатский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии 683000 Петропавловск-Камчатский, Набережная, 18 Тел.: (4152) 22-68-33, 41-27-01. E-mail: savenkov.v.v@kamniro.ru
МИНТАЙ, МИКРОСАТЕЛЛИТНЫЕ ЛОКУСЫ, ВНУТРИВИДОВАЯ ПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ, ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ
В работе представлены результаты исследования изменчивости 10 микросателлитных локусов (Gmo34, Gmo35, PGmo32, Gmo3, Gmo102, Gmo106, Gmfid08, Gmo-G18, Gmo-083, Gmo-086) в выборках минтая из Охотского моря. Показано, что наиболее дифференцирующими для охотоморского минтая являются локусы Gmo-C86 и Gma106. Выявлен высокий уровень генетической изменчивости особей в пределах исследованных выборок. Кластеризация выборок носит случайный характер. Корреляции между количественными оценками генетических различий выборок Fst и географическими расстояниями между местами взятия проб не обнаружено. По результатам проведенного исследования не подтвердилась гипотеза о том, что нерестовым районам соответствуют отдельные популяции.
DIFFERENTIATION OF WALLEYE POLLOCK (THERAGRA CHALCOGRAMMA) OF THE SEA OF OKHOTSK BASED ON THE MICROSATELLITE LOCI
Vladimir V. Savenkov, Nina Yu. Shpigalskaya, Аlexandr I. Varkentin, Оksana А. Pilganchuk, Uliana О. Muravskaya, Аnna D. Denisenko, О^ N. Saravansky
Researcher; Director, Ph. D. (Biology); First Deputy Director, Ph. D. (Biology); Head of Lab., Ph. D. (Biology); Researcher; Researcher; Engineer; Kamchatka Research Institute of Fisheries and Oceanography 683000 Petropavlovsk-Kamchatsky, Naberezhnaya, 18 Tel.: (4152) 22-68-33, 41-27-01. E-mail: savenkov.v.v@kamniro.ru
WALLEYE POLLOCK, MICROSATELLITE LOCI, INTRASPECIFIC DIVISIONS, GENETIC VARIETY
Results of examination of the variety of 10 microsatellite loci (Gmo34, Gmo35, PGmo32, Gmo3, Gmct102, Gmfid06, Gmfid08, Gmo-G18, Gmo-083, Gmo-086) in samples of walleye pollock from the Sea of Okhotsk are represented in the article. It is demonstrated, that the best differentiators in case of walleye pollock in the Sea of Okhotsk are the loci Gmo-C86 and Gma106. A high level of individual genetic variety within examined samples is revealed. The clusters of the samples are of random nature. It has not found correlation between quantitative values of genetic differences of Fst samples and geographic distances between sampling locations. The hypothesis that there are separate populations in spawning districts was not confirmed on results of the research.
История исследований популяционной структуры зимне-нерестующий и весенне-нерестующий мин-
минтая (Theragra chalcogramma) Охотоморского тай с отдельными нерестовыми районами. бассейна связана с началом активного промысла, В популяционных исследованиях минтая для
который ведется с середины XX века. Длительные определения структурной внутривидовой органи-
исследования привели к формированию несколь- зации ранее в основном применялись морфологи-
ких гипотез, описывающих популяционную ческие и биохимические методы. В последнее
структуры охотоморского минтая. Так, некоторые время широкое распространение получил метод,
исследователи выделяли до 10 популяций, которые при котором анализируются микросателлитные
соответствовали основным нерестовым районам последовательности ядерной ДНК, использование
(Пушников, 1978; Флусова, Богданов, 1986; Флу- которых для анализа популяционной структуры
сова, 1987). Позднее была высказана гипотеза о минтая представляется достаточно перспектив-том, что минтай Охотского моря представляет ным. Одно из свойств микросателлитов — их мож-
собой суперпопуляцию с благоприятными райо- но использовать для исследования относительно
нами для нереста (Шунтов и др., 1993). Также в близких видов, что позволяет применять сходные
некоторых работах (Зверькова, 1981; Кузнецов и протоколы анализа и практически те же праймер-
др., 2008) предлагается рассматривать охотомор- ные последовательности при амплификации. Так,
ский минтай как сложно-структурированную по- в исследованиях минтая нередко в анализ вклю-
пуляционную систему, в которой можно выделить чают локусы, определение нуклеотидной после-
довательности которых, а также подбор прайме -ров, осуществлялись для трески.
В 2000-е годы микросателлитный анализ позволил выделить в Беринговом море, а также у берегов США (зал. Аляска, порт Таунсенд (Калифорния), зал. Функа и воды, прилегающие к о. Унимак) популяции, приуроченные к основным нерестовым районам (Шубина, Глубоков, 2003; Глубо-ков, Котенев, 2006; O'Reilly et al., 2000, 2004). Исследования микросателлитной изменчивости минтая Охотского моря, начатые относительно недавно, пока не позволили получить однозначную характеристику его популяционной структуры (Шубина и др., 2009; Савенков и др., 2012, 2014), тогда как вопросы, связанные с популяционной организацией охотоморского минтая, вызывают большой интерес как исследователей, так и рыбопромышленников. Знания о подразделенности минтая Охотского моря помогут более обоснованно управлять этим природным ресурсом. В настоящее время, опираясь на предположение о том, что охотомор-ский минтай представляет собой единую суперпопуляцию, оценивается единый запас и определяется оптимально допустимый улов (ОДУ) для всего стада, с последующим разделением ОДУ по промысловым подзонам. Вопрос о том, насколько оправдан такой подход с точки зрения внутривидовой подразделенности объекта и рационального промысла, также остается открытым и вопрос о популяционном статусе минтая Охотского моря.
Целью данного исследования является оценка уровня дифференциации минтая Охотского моря на основе аллельной изменчивости микросател-литных локусов ядерной ДНК.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА
Материалом исследования послужили 25 выборок минтая из нерестовых скоплений Охотского моря, собранные при выполнении весенней комплексной научной съемки на НИС «Профессор Каганов-ский» в 2013 г. (рис. 1). Особи имели стадии зрелости гонад: III, IV, V, VI и VI-II по шкале Н.П. Сергеевой с соавт. (2011).
Общий объем материала в анализе составил 1250 экз. (25 выборок по 50 экз.) Выборки собраны в следующих районах: воды, прилегающие к западному побережью Камчатки; залив Шелихова; Притауйский район; возвышенность Лебедя; Ионо-Аянский район; воды, прилегающие к северо-восточному побережью о. Сахалин; воды, прилегающие к Южным Курильским островам (табл. 1).
Выделение ДНК и последующую обработку материала осуществляли в соответствии со стандартными методиками, описанными ранее (Ма-ниатис и др., 1984; Шпигальская и др., 2012). Генетическими маркерами послужили микросателлит-ные локусы Gmo34, Gmo35, PGmo32, Gmo3, Gma102, Gma106, Gma108, Gmo-G18, Gmo-C83. Gmo-C86 (Miller et al., 2000; Canino et al., 2005; Stenvik et al., 2006).
гШш
<US. *
_ A
19 20
11 9 y Wh -11 10 7 / '
12 ; -/ „» 15 13 5 /
3 . •
Рис. 1. Места сбора выборок минтая
Fig. 1. The locations of sampling walleye pollock
Статистическую обработку данных проводили в пакетах программ GDA, Arlequin 2.0, GenAlEx 6.5, Structure 2.3.4., SPAM, NTSYS 2.02i.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Все используемые в анализе локусы являются полиморфными и характеризуются ди-, три- и тетра-нуклеотидными повторами. Количество обнаруженных аллельных вариантов изменялось от 8 (GmoG-18) до 37 (Gma106). Средняя наблюдаемая гетерозиготность оказалась на уровне 0,586. Наибольшего значения этот показатель достигает по высокополиморфным локусам Gma102 и Gma106 (0,860 и 0,857 соответственно). Отклонение от равновесия Харди-Вайнберга по отдельным локу-сам отмечено в некоторых выборках (табл. 2), что может объясняться различными причинами, в том числе наличием «нуль-аллелей» (отсутствие ПЦР-продукта, возникающее в результате мутаций на концах праймерных последовательностей), вследствие чего гетерозиготное состояние гена ошибочно принимается за гомозиготное.
Показатель изменчивости (9S) выявил только один локус (Gma106), уровень дифференциации которого достиг 1%, что, вероятнее всего, можно объяснить уникальными аллельными вариантами, встречающимися в выборках единично. В осталь-
Таблица 1. Места сбора проанализированного материала при исследовании популяционно-генетической изменчивости минтая Охотского моря
Table 1. Locations of sampling the materials analyzed to study genetic population variety of walleye pollock in the Sea of Okhotsk
ных случаях дифференциация выборок оказалась невысокой, среднее значение 6st оставило 0,40%, бутстреп-интервал положительный: 0,10-0,60% (табл. 3).
Иерархический анализ генетической изменчивости, выполненный в программе Arlequin, выявил внутривыборочную изменчивость на уровне 99,68%, межвыборочную — 0,32% (табл. 4). Оценки достоверности попарных различий (Fs) между всеми выборками по частотам аллелей микроса-теллитных локусов показали, что только три выборки, № 5, 15 и 19, отличаются от большинства выборок (табл. 5). Кластерный анализ, выполненный с использованием генетических дистанций Нея (Nei, 1972) и хордовых расстояний (Caval-li-Sforsa, Edwards, 1967), не выявил сходства между географически близкими локальностями (рис. 2, 3). Кластеризация имеет случайный характер. Аналогичный результат получен при использовании метода многомерного шкалирования для охотоморских выборок, распределение которых в двухмерном пространстве не соответствовало их географической локализации (рис. 4). Корреляции между количественными оценками попарных генетических различий выборок Fst и географическими расстояниями между местами взятия проб не обнаружено (R = 0,11, P > 0,05) (рис. 5).
Район сбора выборок Location of sampling № выборки Sample Дата сбора/ координаты, с.ш., в.д. Date of sampling/coordinates, N, E
Воды, прилегающие к западному побережью Камчатки (ЗК) The waters adjacent West Kamchatka (WK) 1 2 3 4 5 6 05.04.2013/ 51000';154044' 06.04.2013/ 51030';155043' 11.04.2013/ 5305S';154000' 13.04.2013/ 5402S';154053' 17.04.2013/ 57024';155059' 1S.04.2013/ 57053';156025'
Залив Шелихова (ЗШ) Shelikhov Bay (SB) 7 S 30.04.2013/ 5S043';157030' 04.05.2013/ 59030';157033'
Притауйский район (ПТ) Pritauisky district (PD) 9 10 11 19-20.04.2013/ 5S00S';153044' 07.05.2013/ 5S016';153000' 09.05.2013/ 5S017';152000'
Возвышенность Лебедя (ВЛ) Lebed highland (LH) 12 13 14 20-25.05.2013/ 56091';151029' 22.04.2013/ 5602S';152019' 25-26.2013.13/ 54031';151002'
Ионо-Аянский район (И А) Iono-Ayansky districs (IA) 15 16 17 1S 19 20 16.05 2013/ 56059';147000' 1S.05 2013/ 5S001';145000' 22.05.2013/ 5S031';143000' 23.05.2013/ 57000';142055' 24.05.2013/ 56029';142002' 20.05.2013/ 56029';145000'
Воды, прилегающие к северо-восточному побережью о. Сахалин (СВС) The waters adjacent the northeast coast of Sakhalin (NES) 21 22 23 26.05.2013/ 5404S';144017' 27.05.2013/ 52039';144011' 2S.05.2013/ 51024';144044'
Воды, прилегающие к Южным Курильским островам (ЮК) The waters adjacent South Kuril islands (SK) 24 25 2S.03.2013/ 43025';146046' 30.03.2013/ 44021';147019'
Таблица 2. Генетическая изменчивость минтая Охотского моря Table 2. Genetic variety of walleye pollock in the Sea of Okhotsk
Локусы Loci Хар-ка выборок Indicators Выборки Samples Й a <D <D <D И
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 fct <D p. U
n 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 33 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 49,8
«1 CI A 3 4 5 3 5 7 6 4 6 5 4 5 4 5 5 6 4 3 4 4 5 5 6 5 5 4,7
О § Я e 0,200 0,413 0,432 0,339 0,461 0,430 0,333 0,339 0,386 0,437 0,356 0,400 0,382 0,321 0,386 0,378 0,370 0,246 0,331 0,294 0,315 0,400 0,384 0,329 0,378 0,364
О Я 0 0,220 0,360 0,400 0,360 0,420 0,380 0,340 0,380 0,340 0,420 0,212 0,420 0,460 0,320 0,380 0,320 0,360 0,200 0,300 0,260 0,320 0,400 0,320 0,360 0,420 0,346
P 0,938 0,300 0,458 0,750 0,374 0,333 0,838 0,436 0,249 0,595 0,003* 0,854 0,092 0,777 0,663 0,189 0,744 0,078 0,393 0,193 0,829 0,818 0,134 0,557 0,232
n 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 33 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 49,8
A 6 8 6 7 7 8 5 7 8 9 7 7 6 11 7 6 8 9 8 8 7 7 8 7 11 7,6
o § Я e 0,634 0,618 0,659 0,614 0,64 0,627 0,576 0,593 0,617 0,615 0,509 0,593 0,609 0,675 0,651 0,586 0,669 0,661 0,665 0,694 0,642 0,697 0,665 0,525 0,684 0,631
О Я 0 0,660 0,580 0,680 0,580 0,6400,600 0,480 0,640 0,620 0,600 0,545 0,620 0,560 0,680 0,740 0,580 0,620 0,640 0,600 0,680 0,520 0,660 0,700 0,580 0,700 0,621
P 0,730 0,444 0,878 0,449 0,939 0,503 0,061 0,477 0,866 0,851 0,611 0,741 0,347 0,955 0,101 0,825 0,313 0,621 0,214 0,733 0,030* 0,436 0,625 0,384 0,866
n 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 32 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 49,8
<N О A 12 13 14 13 15 10 14 15 12 11 10 13 13 13 15 13 13 10 12 15 13 13 11 13 14 12,8
1з R Я e 0,828 0,854 0,846 0,861 0,896 0,849 0,851 0,869 0,846 0,872 0,852 0,849 0,858 0,850 0,878 0,867 0,851 0,827 0,869 0,872 0,875 0,859 0,861 0,869 0,882 0,860
R О Я 0 0,760 0,800 0,800 0,760 0,940 0,740 0,840 0,860 0,860 0,840 0,750 0,860 0,900 0,840 0,860 0,920 0,900 0,780 0,840 0,880 0,860 0,800 0,900 0,860 0,820 0,836
P 0,136 0,278 0,339 0,024* 0,3760,023* 0,818 0,652 0,941 0,400 0,067 0,971 0,518 0,664 0,511 0,194 0,369 0,321 0,611 0,994 0,589 0,179 0,446 0,886 0,208
n 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 33 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 49,8
\D О A 14 15 15 20 18 16 17 18 14 17 13 16 18 19 22 18 17 15 15 13 16 21 15 16 19 16,7
1з R Я e 0,817 0,811 0,820 0,814 0,887 0,833 0,836 0,842 0,808 0,894 0,834 0,865 0,856 0,894 0,925 0,891 0,858 0,839 0,894 0,846 0,884 0,918 0,872 0,802 0,865 0,857
R О Я 0 0,780 0,760 0,860 0,760 0,880 0,860 0,860 0,840 0,880 0,860 0,727 0,800 0,860 0,860 0,940 0,900 0,940 0,920 0,820 0,780 0,920 0,860 0,860 0,820 0,820 0,845
P 0,334 0,285 0,459 0,182 0,748 0,662 0,567 0,971 0,211 0,272 0,053 0,136 0,946 0,363 0,914 0,985 0,043* 0,103 0,062 0,133 0,520 0,094 0,741 0,848 0,298
n 50 50 50 48 50 49 50 50 50 50 33 50 49 49 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 49,6
00 О A 13 15 12 12 14 13 16 14 14 13 14 11 12 14 13 10 13 12 13 11 12 11 12 12 13 12,9
1з R Я e 0,860 0,874 0,880 0,866 0,848 0,876 0,880 0,884 0,842 0,884 0,875 0,852 0,871 0,886 0,848 0,846 0,868 0,867 0,868 0,835 0,840 0,833 0,879 0,857 0,844 0,863
R О Я 0 0,800 0,700 0,880 0,771 0,780 0,612 0,700 0,660 0,820 0,800 0,727 0,720 0,755 0,755 0,740 0,740 0,760 0,660 0,800 0,680 0,740 0,600 0,820 0,780 0,620 0,739
P 0,221 0,000* 0,902 0,061 0,1840,000* 0,000* 0,000* 0,583 0,038* 0,013* 0,013* 0,014* 0,002* 0,023* 0,022* 0,016* 0,000* 0,146 0,003* 0,044* 0,000* 0,266 0,104 0,000*
n 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 33 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 48 42 49,4
m A 3 6 4 4 5 4 6 3 5 2 5 4 6 6 5 5 4 5 5 7 5 5 6 5 5 4,8
О Я e 0,327 0,415 0,277 0,400 0,456 0,382 0,425 0,441 0,334 0,323 0,375 0,366 0,525 0,474 0,446 0,398 0,185 0,432 0,393 0,487 0,368 0,411 0,401 0,388 0,387 0,391
С) Я 0 0,280 0,280 0,140 0,340 0,4000,280 0,300 0,280 0,300 0,200 0,273 0,420 0,480 0,420 0,380 0,340 0,200 0,400 0,260 0,340 0,300 0,460 0,320 0,208 0,405 0,317
P 0,169 0,005* 0,001* 0,209 0,2840,021* 0,006* 0,004* 0,2970,004* 0,033* 0,410 0,377 0,212 0,241 0,111 0,817 0,498 0,004* 0,008* 0,093 0,427 0,038* 0,000* 0,944
Таблица 2. Окончание Table 2. Ending
w о а Выборки Samples й а
Локусы Loci Ю о йд 1 Й X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 <а и И ч (D а О
00 3 п А Я 50 5 0,297 48 3 0,284 50 3 0,311 50 3 0,309 49 3 0,284 50 3 0,334 50 4 0,218 50 3 0,396 50 4 0,294 50 3 0,361 32 4 0,276 50 2 0,323 50 3 0,349 50 3 0,385 50 4 0,346 50 3 0,351 47 4 0,340 48 3 0,239 50 4 0,334 50 3 0,422 50 3 0,309 50 3 0,309 50 3 0,248 50 4 0,337 50 3 0,302 49,4 3,3 0,321
s о Я 0,300 0,250 0,340 0,360 0,286 0,320 0,240 0,340 0,240 0,380 0,313 0,360 0,360 0,340 0,420 0,380 0,383 0,229 0,360 0,380 0,260 0,260 0,240 0,360 0,240 0,321
Р 0,763 0,220 0,600 0,297 0,681 0,514 0,962 0,169 0,156 0,870 0,861 0,738 0,989 0,264 0,131 0,690 0,403 0,376 0,773 0,320 0,127 0,119 0,431 0,791 0,070
SO 00 и о ö п А Я ff 0 р 50 6 0,534 0,500 0,448 50 5 0,591 0,580 0,714 50 3 0,487 0,380 0,048 50 5 0,516 0,480 0,436 50 5 0,585 0,580 0,817 50 5 0,506 0,580 0,257 50 4 0,582 0,580 0,924 50 4 0,574 0,500 0,181 50 5 0,555 0,480 0,189 50 6 0,607 0,680 0,315 33 4 0,528 0,515 0,624 50 5 0,641 0,660 0,903 50 5 0,555 0,540 0,688 50 5 0,564 0,560 0,811 49 4 0,632 0,714 0,229 50 6 0,599 0,620 0,839 50 4 0,576 0,640 0,401 50 4 0,551 0,480 0,230 49 5 0,58 0,592 0,959 50 4 0,55 0,480 0,248 50 4 0,599 0,640 0,621 50 6 0,572 0,620 0,521 50 7 0,603 0,560 0,386 50 4 0,536 0,540 0,942 50 5 0,633 0,620 0,701 49,7 4,7 0,561 0,551
п 50 50 49 49 50 49 50 50 50 50 31 50 49 50 50 50 50 50 50 50 50 37 50 46 49 48,9
m 00 и о А 9 8 9 8 7 9 7 7 10 7 9 8 8 7 7 7 9 7 9 7 7 9 9 9 7 8
Я е 0,760 0,763 0,791 0,780 0,756 0,792 0,770 0,769 0,790 0,788 0,797 0,764 0,780 0,770 0,766 0,764 0,763 0,747 0,778 0,726 0,777 0,725 0,796 0,794 0,781 0,770
£ О Я 0 0,820 0,780 0,837 0,837 0,780 0,816 0,780 0,780 0,660 0,840 0,839 0,820 0,673 0,760 0,720 0,780 0,760 0,720 0,740 0,660 0,740 0,838 0,780 0,696 0,816 0,769
Р 0,316 0,702 0,478 0,310 0,822 0,612 0,858 0,946 0,013* 0,404 0,682 0,413 0,066 0,765 0,419 0,953 0,821 0,557 0,435 0,218 0,568 0,088 0,790 0,081 0,682
п 49 46 50 49 47 50 50 50 48 49 33 50 50 50 47 50 50 50 44 48 50 50 50 48 50 48,8
<N m А 5 4 5 6 6 5 4 6 7 5 4 7 6 4 6 5 5 5 5 5 5 6 4 5 5 5,3
О S О йн Я е 0,627 0,611 0,619 0,588 0,384 0,606 0,594 0,674 0,664 0,594 0,582 0,665 0,624 0,442 0,698 0,589 0,574 0,668 0,654 0,602 0,604 0,620 0,662 0,643 0,638 0,612
Я 0 0,531 0,500 0,620 0,510 0,319 0,460 0,500 0,560 0,604 0,490 0,545 0,680 0,540 0,380 0,702 0,580 0,560 0,560 0,409 0,500 0,600 0,400 0,440 0,479 0,540 0,521
Р 0,085 0,047 0,860 0,102 0,0560,011* 0,128 0,033* 0,200 0,064 0,426 0,831 0,094 0,108 0,981 0,705 0,689 0,064 0,000* 0,039* 0,873 0,000* 0,001* 0,002* 0,057
А 7,6 8,1 7,6 8,1 8,5 8 8,3 8,1 8,5 7,8 7,4 7,8 8,1 8,7 8,8 7,9 8,1 7,3 8 7,7 7,7 8,6 8,1 8 8,7 8,1
Я е 0,588 0,623 0,612 0,609 0,620 0,623 0,606 0,638 0,614 0,638 0,598 0,632 0,641 0,626 0,658 0,627 0,606 0,608 0,637 0,633 0,621 0,635 0,637 0,608 0,639 0,623
Среднее Mean Я 0 0,565 0,559 0,594 0,576 0,602 0,565 0,562 0,584 0,580 0,611 0,545 0,636 0,613 0,592 0,660 0,616 0,612 0,559 0,572 0,564 0,590 0,590 0,594 0,568 0,600 0,587
Примечание, n — число исследованных особей, А — число аллелей, Не — средняя ожидаемая гетерозиготность, Но — средняя наблюдаемая гетерозиготность,/? — вероятность соответствия наблюдаемых генотипических распределений равновесию Харди-Вайнберга, * — статистически значимоеЪтклонение от равновесия Харди-Вайнберга
Note, n - the number of individuals examined, A - the number of alleles, He - the average heterozygosity expected, Ha - the average heterozygosity observed, p - the likelihood of probability of matching the observed genotypic distributions with the Hardy-Weinberg equilibrium, * - the statistically significant deviation from the Hardy-Weinberg equilibrium
Таблица 3. Оценка генетической дифференциации (0s) выборок минтая
Table 3. The genetic differentiation (0J estimated for the samples of walley pollock_
Локус / Locus est (%)
Gmo3 0,30
Gmo35 0,20
Gmo34 0,20
Gmo-G18 -0,20
Gmo-C86 0,30
Gmo-C83 0,01
PGgmo32 0,60
Gma102 0,20
Gma106 1,00
Gma108 0,50
95%-й бутстреп-интервал Верхний / upper 0,60 The 95% bootstrap interval Нижний / lower 0,10 Среднее Gst / Mean 0st 0,40
Таблица 4. Результаты иерархического анализа генетической изменчивости выборок (%) Table 4. Results of hierarchical analysis of genetic variability of the samples (%)_
Уровень разнообразия Diversity d.f. Абсолютные оценки Absolute values Процент дисперсии Percent of dispersion Вероятность (p) Likelihood (p)
Между выборками Between samples 24 0,00991 0,32 <0,001
Внутри выборок Internal 2441 3,09125 99,68 <0,001
Рис. 2. UPGMA-дендрограмма, построенная по генетическим расстояниям Нея (Nei, 1972), на основе аллельной изменчивости 10 микросателлитных локусов
Fig. 2. The UPGMA joint-tree, built on genetic distances by Nei (Nei, 1972), based on the allelic variety of 10 microsatellite loci
Таким образом, анализ дифференциации всей совокупности выборок не позволил определить какую-либо структурную организацию исследованных особей, не подтвердилось также генетическое сходство выборок, приуроченных к определенным районам нереста.
Ранее исследователи, анализируя популяцион-ную структуру охотоморского минтая, выделили
от двух до 10 популяций, которые, в большинстве случаев, соответствовали основным нерестовым районам (табл. 6). Опираясь на предположения о сложноструктурированности минтая Охотского моря, для дальнейшего анализа выборки были объединены в соответствии с приведенными в таблице 6 представлениями о популяционной структуре вида. Таким образом, дальнейший ана-
Рис. 3. UPGMA-дендрограмма хордовых расстояний, вычисленных по частотам микроса-теллитных локусов в выборках минтая (курсивом указана бут-стреп-поддержка) Fig. 3. The UPGMA joint-tree of the chord distances, calculated on the frequences of microsatellite lociin samples of walleye pollock (the bootstripe support is italicized)
Таблица 5. Оценка достоверности попарных различий между выборками охотоморского минтая (Fst) Table 5. Assessment of the authenticity of pair differences between the Sea of Okhotsk walleye pollock samples (Fst)
Выборки Samples 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
1 - - - + - - - - - + + - - + - - - + - - - - - -
2 - - - - - - - - - - - - - + - - - + - - - - - -
3 - - - + - + - - - - + - - + - - + + + - - - + +
4 - - - + - - - - - - - + - + - + - + + - + + - +
5 + - + + + - - - + - - + - + - + + + + - - + + -
6 - - - - + - - - - - - - - + - - - + - - - - - -
7 - - + - - - - - - - - - - + - - - + +
8 - - - - - - - - - - - - - - - + - + - - - - - -
9 - - - - - - - - - - - - - + - - - + + - - - - +
10 - - - - + - - - - - + - - + - - - + - - - - - +
11 + - - - - - - - - - - - - + - - - + +
12 + - + - - - - - - + - + - + - + + + - - - + + -
13 - - - + + - - - - - - + - - - - - + + - - - - -
14 + - - - + - - - - - -
15 + + + + + + + - + + + + - + + + - - + + - + + +
16 +
17 - - - + + - - + - - - + - - + - - + - - - - - -
18 - - + - + - - - - - - + - - - - - +
19 + + + + + + + + + + + + + + - - + + + - - - + +
20 - - + + + - + - + - + - + - + - - - + - - - + -
21 +
22 - - - + - - - - - - - - - - - - - - - - - - + -
23 - - - + + - - - - - - + - - + - - - - - - - - -
24 - - + - + - - - - - - + - - + - - - + + - + - -
25 - - + + - - - - + + - - - - + - - - + - - - - -
Примечание. «+» — различия достоверны Note. "+" - authentic differences
лиз проводили для семи групп выборок, которые также соответствовали основным нерестовым районам (рис. 6).
Уровень дифференциации семи объединенных групп оказался на более низком уровне, чем при раздельном анализе всех 25 выборок. Показатель в^ ни по одному из проанализированных локусов не достиг уровня в 1%, наибольшее значение оказалось по локусу Gma106 — 0,60% (табл. 7). Анализ генетической изменчивости объединенных в группы выборок, также как и при анализе всей совокупности выборок охотоморского минтая, выявил высокий уровень внутривыборочной изменчивости (99,6%), изменчивость между группами выборок составила 0,12%. Межгрупповая из-
менчивость оказалась ниже, чем межвыборочная (0,22%) (табл. 8).
Кластерный анализ с использованием метода «ближайшего соседа» свидетельствует о наибольшей генетической близости выборок из залива Шелихова и Притауйского района, к которым последовательно присоединяются объединенные выборки из районов, приуроченных к Западной Камчатке и Возвышенности Лебедя (рис. 7). Отдельный кластер образуют выборки из Ионо-Аян-ского района и Северо-Восточного Сахалина. В наибольшей степени от остальной совокупности отличаются особи из вод, прилегающих к Южным Курилам. Аналогичный результат кластеризации получен при использовании другого метода
Рис. 4. Расположение выборок в двухмерной системе координат в соответствии с хордовыми генетическими расстояниями (Cavalli-Sforsa, Edwards, 1967) Fig. 4. The distribution of the samples in the two-dimention coordinate system is in accordance to genetic chord distances (Caval-Ii-Sforsa, Edwards, 1967)
Рис. 5. Оценка соответствия уровня генетической диффе -ренциации (Fs) и географической удаленности охотомор -ских выборок
Fig. 5. The assessment of the correspondence of the level of genetic differentiation (Fs) and the geographic distances of the Sea of Okhotsk samples
Таблица 6. Популяционная структура минтая Охотского моря с точки зрения отдельных исследователей Table 6. The population structure of walleye pollock in the Sea of Okhotsk in different versions_
Авторы I Authors
Популяции I Populations
В.В. Пушников (1978) V.V. Pushnikov (1978)
Л.М. Зверькова (1981) L.M. Zverkova (1981)
Южноохотская / South Sakhalin Западноохотская / Western Okhotsk Sea Восточноохотская / Eastern Okhotsk Sea
Охотоморская: / Okhotsk Sea:
Совокупность субпопуляций зимнего нереста
(Южно-Камчатская, Северо-Камчатская, Северо-Охотоморская) /
Cluster of winter spawning subpopulations (South Kamchatka, North Kamchatka,
Northern Okhotsk Sea)
Совокупность субпопуляций весеннего нереста (Восточно-Сахалинская, Южно-Камчатская, Северо-Камчатская, Северо-Охотоморская) / Cluster of spring spawning subpopulations
(East Sakhalin, South Kamchatka, North Kamchatka, North Okhotsk Sea)_
Г.Д. Флусова (1987) G.D. Flusova (1987)
Северо-Западная / Northwest Притауйская / Pritauiskaya Северо-Сахалинская / North Sakhalin Центрально-Сахалинская / Central Sakhalin Центрально-Камчатская / Central Kamchatka Южно-Сахалинская / South Sakhalin Юго-Западнокамчатская / Southwest Kamchatka Юго-Восточнокамчатская / Southeast Kamchatka Северо-Курильская / North Kuriles Южно-Курильская / South Kuriles_
Г.Д. Флусова, Л.В. Богданов (198б)
G.D. Flusova, L.V. Bogdanov (198б)
Центрально-Камчатская / Central Kamchatka Юго-Западнокамчатская / Southwest Kamchatka Южно-Курильская / South Kuriles Северо-Курильская / North Kuriles Северо-Западная / Northwest Центрально-Сахалинская / Central Sakhalin
Южно-Сахалинская (зал. Терпения) / South Sakhalin (Terpeniya Bay) Северо-Сахалинская / North Sakhalin_
Н.С. Фадеев (1987) N.S. Fadeev (1987)
Западно-Камчатская / West Kamchatka Центральная часть Охотского моря / Central Sea of Okhotsk Ионо-Кашеваровская / Iono-Kashevarovskaya Ионо-Аянское / Iono-Ayanskoye
Шельф Северо-Восточного Сахалина / Shelf of Northeast Sakhalin
ЛГ\ /6 Y
' n 1 fr , \
i 13 i /5 i i i/ i
; 25 х,
\24 ' s<;___
Рис. 6. Группировка выборок минтая (ЗК — воды, прилегающие к Западной Камчатке, ЗШ — залив Шелихова, ПТ — Притауйский район, ВЛ — Возвышенность Лебедя, ИА — Ионо-Аянский район, СВС — воды, прилегающие к северовосточной части о. Сахалин, ЮК — район Южных Курильских островов)
Fig. 6. The group of the walleye pollock samples (WK - the waters adjacent West Kamchatka, ShB -Shelikhov Bay, PD - Pritauisky district, LH - Lebed Highland, IA- Ion-Ayansky district, NES -the waters adjacent Northeast Sakhalin, SK - area of the South Kuriles)
(рис. 8), который подтвердил генетическое сходство выборок из восточной части Охотского моря и сходство выборок из западной части района исследования, за исключением района Южных Курил, объединенная выборка из которого заняла обособленное положение в обоих вариантах анализа.
Оценки достоверности попарных различий между выборками, объединенными в семь групп, соответствуют результатам кластерного анализа (табл. 9): статистически значимая гетерогенность
Таблица 7. Оценка генетической дифференциации (0J 7 выделенных групп выборок
Table 7. The genetic differentiation (0s) estimated for seven figured out groups of samples
прослеживается только между группами выборок из западной и восточной частей Охотского моря. Достоверных различий между выборками в пределах этих районов не выявлено.
Для оценки дискриминирующей способности использованных маркеров популяционно-генети-ческой изменчивости, в программе SPAM был выполнен симуляционный анализ выборок по нулевому сценарию. В результате получены вероятностные оценки определения принадлежности особей к выделенным группам. Точность идентификации находится на крайне низком уровне, в пределах 33,9-49,7%, причем большой процент анализируемых особей (31,2-40,7%) не был отнесен ни к одной из групп (табл. 10). При оценке состава симулированных выборок на уровне двух укрупненных групп, в которые вошли выборки западной и восточной частей Охотского моря, точность идентификации увеличивается незначительно — до 55,8% (табл. 11), что не позволяет подтвердить их значимую генетическую неоднородность.
Для проверки гипотезы о генетической под-разделенности минтая Охотского моря был выполнен также байесовский анализ, в ходе которого оценивали вероятность принадлежности каждой особи к группам выборок (от 2 до 7). Показано, что наиболее вероятное число различающихся генетических группировок равно двум — западная
Таблица 8. Результаты иерархического анализа генетической изменчивости 7 групп выборок минтая (%) Table 8. Results of hierarchical analysis of genetic variety for 7 groups of walleye pollock samples (%)_
Локус / Locus os, (%)
Gmo3 0,04
Gmo35 0,07
Gmo34 0,26
Gmo-G18 -0,06
Gmo-C86 0,35
Gmo-C83 0,07
PGgmo32 -0,01
Gma102 0,14
Gma106 0,60
Gma108 0,08
95%-й бутстреп-интервал Верхний / Upper 0,30 The 95% bootstrap interval Нижний / Lower 0,05
Среднее 6st / Mean 6st 0,18
Уровень разнообразия Diversity level
d.f.
Абсолютные оценки Absolute evaluation
Процент дисперсии Percentage of variance
Вероятность (p) Probability (p)
Между группами выборок Between the groups of samples Между выборками в группах Between the samples in the groups Внутри выборок In samples_
6 18 2441
0,00378 0,00665 3,08134
0,12 0,22 99,66
<0,001 <0,001 <0,001
Рис. 7. NJ-дендрограмма, построенная по стандартным генетическим расстояниям Нея (Nei, 1972) на основе аллельной изменчивости микросателлит-ных локусов в объединенных выборках минтая Fig. 7. The NJ joint-tree, built on standard genetic distances by Nei (Nei, 1972) basdd on the allelic variety of micrisatellite loci in united samples of walleye pollock
и восточная части акватории Охотского моря (рис. 9). Представленные результаты согласуются с приведенными ранее результатами кластерного анализа, указывающими на возможные отличия западно- и восточноохотоморского минтая и отсутствие дифференциации особей в пределах западной и восточной частей Охотского моря.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результаты исследования минтая Охотского моря, проведенного на основе аллельной изменчивости десяти микросателлитных локусов, согласуются с ранее сделанным заключением о низком уровне дифференциации беринговоморского минтая, характерном для видов, имеющих высокую численность и высокую миграционную активность (Глу-боков, Котенев, 2006).
Анализ всей совокупности охотоморских выборок показал отсутствие структурной организации, выявленные генетические сходство или различия выборок не согласуются с их географической локализацией. Отсутствие статистически достоверных генетических отличий (как между
Таблица 9. Оценки достоверности попарных различий между 7-ю группами выборок — над диагональю, значение попарных величин (F) — под диагональю
Table 9. Evaluation of authenticity of pair differences between seven groups of samples - above, and the values of the pairs (Ft) - below_
Группы выборок Groups of samples ЗК ЗШ ПТ ВЛ ИА СВС ЮК
ЗК - - - + + +
ЗШ 0,00152 - - + + -
ПТ 0,00085 -0,00110 - + + +
ВЛ 0,00070 0,00056 0,00099 + - -
ИА 0,00365 0,00240 0,00304 0,00166 - +
СВС 0,00205 0,00238 0,00257 0,00095 -0,00024 -
ЮК 0,00283 0,001111 0,00255 0,00104 0,00255 0,00175
Примечание. «+» — различия достоверны Note. "+" - authentic differences
Таблица 10. Оценка состава (в %) симулированных смешанных 7 групп выборок минтая Охотского моря по микросателлитным локусам (в скобках указанно стандартное отклонение)
Table 10. Evaluation of the percent composition (%) of seven mixed simulated samples of walleye pollock in the Sea of Okhotsk on the microsatellite loci (the standard deviation is indicated in parentheses)
Группы выборок Groups of samples ЗК ЗШ ПТ ВЛ ИА СВС ЮК
ЗК 497 ' (3,70) 9,0 9,1 10,5 6,0 6,5 8,4
ЗШ 2,1 37,0(1,86) 3,8 2,4 1,6 1,9 1,7
ПТ 3,0 4,8 41,2(1,86) 2,3 1,7 2,3 1,8
ВЛ 4,4 4,0 3,0 34,9(4,63) 3,1 3,1 5,1
ИА 5,5 5,3 5,0 7,3 43,8(3,03) 9,8 5,4
СВС 2,0 2,2 2,2 2,3 4,5 33,9(1,72) 2,7
ЮК 2,1 1,6 1,4 3,1 1,7 1,8 37,9(2,05)
Неизвестные Unknown 31,2 36,1 34,3 37,2 37,6 40,7 37,0
I 100 100 100 100 100 100 100
Рис. 8. UPGMA-дендрограмма, построенная по генетическим расстояниям Нея (Nei, 1972) на основе ал-лельной изменчивости микросателлитных локусов в объединенных выборках
Fig. 8. The UPGMA joiny-tree, built on genetic distances by Nei (Nei, 1972), based on allelic variety of microsatellite loci in united samples
Таблица 11. Оценка состава (в %) симулированных смешанных двух групп выборок охотоморского минтая по микросателлитным локусам (в скобках указанно стандартное отклонение)
Table 11. Evaluation of the percent composition (%) two mixed of simulated groups of samples of walleye pollock from the Sea of Okhotsk on the microsatellite loci (the standard deviation is indicated in parentheses)_
Группы выборок Groups of samples Западная часть Охотского моря West part of the Sea of Okhotsk Восточная часть Охотского моря East part of the Sea of Okhotsk
Западная часть Охотского моря West part of the Okhotsk Sea Восточная часть Охотского моря East part of the Okhotsk Sea 55,8(3,61) 10,3 14,7 46,9(3,88)
Неизвестные / Unknown 33,9 38,4
E_100_100
Рис. 9. Гистограмма, отражающая вероятность принадлежности особей обобщенной выборки к одному из двух генетических кластеров Fig. 9. The histogramme reflecting the likelihood of membership in generalized sample and belonging to one of two genetic clusters
большинством выборок, так и между отдельными группами выборок) не позволяет подтвердить наличие четко выраженных не только популяций, но и внутрипопуляционных группировок охотоморского минтая. Однако, в соответствии с представленными результатами, дальнейшего исследования и подтверждения требует предположение о неоднородности минтая на уровне двух макрорайонов — западной и восточной частей Охотского моря. На следующем этапе исследования планируется включить в анализ материалы аналогичной комплексной научной съемки 2015 г.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Глубокое А.И., КотеневБ.Н. 2006. Популяционная структура минтая Theragra chalcogramma северной части Берингова моря. М.: ВНИРО. 200 с. Зверькова Л.М. 1981. Внутривидовая структура минтая в Охотском море / Экология, запасы и помысел минтая. Владивосток: ТИНРО. С. 41-56. Кузнецов В.В., КотеневБ.Н., Кузнецова Е.Н. 2008. Популяционная структура, динамика численности и регулирование промысла минтая в северной части Охотского моря. М.: ВНИРО. 174 с. Маниатис Т., Фрич Э., Сэмбрук Дж. 1984. Молекулярное клонирование. М.: Мир. 479 с. Пушников В.В. 1978. Пространственная структура минтая Охотского моря // Изв. ТИНРО. Т. 102. С. 90-96.
Савенков В.В., Шпигальская Н.Ю., Варкентин А.И., Пильганчук О.А., Кустова А.С., Сараванский О.Н. 2012. Полиморфизм популяционно-генетических маркеров минтая северной части Охотского моря /
Матер. Всерос. науч. конф. «Водные биологические ресурсы северной части Тихого океана: состояние, мониторинг, управление». Петропавловск-Камчатский: КамчатНИРО. С. 439-447. Савенков В.В., Шпигальская Н.Ю., Варкентин А.И., Пильганчук О.А., Муравская У.О., Сараванский О.Н. 2014. Изменчивость микросателлитных локусов в выборках минтая из нерестовых скоплений Охотского, Берингова морей и тихоокеанских вод, прилегающих к Северным Курильским островам // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Сб. науч. тр. КамчатНИРО. Вып. 34. С. 72-80.
Сергеева Н.П., Варкентин А.И., Буслов А.В. 2011. Шкала стадий зрелости гонад минтая. Петропавловск-Камчатский: КамчатНИРО. 92 с. Фадеев Н.С. 1987. Нерестилища и сроки размножения минтая северной части Охотского моря / Популяционная структура, динамика численности и экология минтая. Владивосток: ТИНРО. С. 5-23. Флусова Г.Д., Богданов Л.В. 1986. Популяционная структура минтая по данным генетических исследований. Тресковые дальневосточных морей. Владивосток: ТИНРО. С. 79-88. Флусова Г.Д. 1987. Популяционная структура минтая Theragra chalcogramma (Pallas) / Генетические исследования гидробионтов. Матер. III Всесоюз. совещ. по генетике, селекции и гибридизации рыб (г. Тарту, сентябрь 1986 г.). М. С. 80-94. ШпигальскаяН.Ю., Пильганчук О.А., СавенковВ.В., Кустова А.С., Муравская У.О., Сараванский О.Н. 2012. Результаты исследований внутривидовой структуры промысловых видов рыб методами по-
пуляционной генетики // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Сб. науч. тр. КамчатНИРО. Вып. 25. С. 69-97. Шубина Е.А., Глубоков А.И. 2003. Генетика субполярных рыб и беспозвоночных (обзор материалов 20-го симпозиума Лоуэлла Уэйкфилда). М.: ВНИРО. 39 с.
Шубина Е.А., Пономарева Е.В., Глубоков А.И. 2009. Популяционно-генетический анализ минтая Theragra chalcogramma (Teleostei, Gadidae) из Берингова и Охотского морей // Молекулярная биология. Т. 43, № 5. С. 918-930.
Шунтов В.П., Волков А.Ф., Темных О.С., Дулепо-ва Е.П. 1993. Минтай в экосистемах дальневосточных морей. Владивосток: ТИНРО. 426 с. CaninoM.F., SpiesI.B., HauserL. 2005. Development and characterization of novel di- and tetranucleotide microsatellite markers in Pacific cod (Gadus macro-cephalus) // Mol. Ecol. Notes. Vol. 5. P. 908-910. Cavalli-Sforsa L.L., Edwards A.W.E. 1967. Phyloge-netic analysis: models and estimation procedures // Am. J. Hum. Genet. Vol. 19. P. 233-257. Miller K.M., Le K.D., Beacham T.D. 2000. Development of tri- and tetranucleotide repeat microsatellite loci in Atlantic cod (Gadus morhua) // Mol. Ecol. Notes. Vol. 9. № 2. P. 238-239. Nei M. 1972. Genetic distance between populations // American Naturalist. Vol. 106 (949). P. 283-292. O'Reilly P.T., Canino M, Baily K., Bentzen P. 2000. Isolation of twenty low stutters di- and tetranucleotide microsatellites for population analyses of wal-eye pollock and other gadoids // J. Fish Biol. Vol. 56. P. 1074-1086.
O'Reilly P.T., Canino M.F., Bailey K.M., Bentzen P. 2004. Inverse relationship between Fst and microsatellite polymorphism in the marine fish, walleye pollock (Theragra chalcogramma): implications for resolving weak population structure // Mol. Ecol. Vol. 13. P. 1799-1814.
Schneider S., Roessli D., Excoffier L. 2000. Arlequin ver. 2.000: A software for population genetics data analysis. Genetics and Biometry Laboratory, Univ. Geneva, Switzerland.
Stenvik J., Wesmajervi M.S., Fjalestad K., Damsgard B., Delghandi M. 2006. Development of 25 gene-associated microsatellite markers of Atlantic cod (Gadus morhua L.) // Mol. Ecol. Notes. Vol. 6. № 4. P. 1105-1107.
REFERENCES
Glubokov A.I., Kotenev B.N. Populyatsionnaya struk-tura mintaya Theragra chalcogramma severnoj chasti Beringova morya [Population structure of pollock Theragra chalcogramma in the North Bering Sea]. Moscow, VNIRO, 2006, 199 p. Zverkova L.M. Sea of Okhotsk walleye Pollock internal population structure. Ekologiya, zapasy ipromysel mintaya [Ecology, stocks, and the pollock fishery]. Vladivostok, TINRO, 1981, pp. 41-56. (In Russian) Kuznetsov V.V., Kotenev B.N., Kuznetsova E.N. Populyatsionnaya struktura, dinamika chislennosti i regulirovanie promysla mintaya v severnoy chasti Okhotskogo morya [Population structure of walleye pollock in the Northern Sea of Okhotsk: its dynamics of abundance and regulation of fishery]. Moscow, VNIRO, 2008, 174 p.
Maniatis T., Frich E., Sambruk G. Metody geneti-cheskoy inzhenerii. Molekulyarnoe klonirovanie. [Methods of Genetic Engineering. Molecular Cloning]. Moscow: Mir, 1984. 479 p. Pushnikov V.V. 1978. Walleye pollack spatial pattern (Theragra chalcogramma) in the Sea of Okhotsk. Iz-vestiya TINRO, 1978, vol. 102, pp. 90-96. (In Russian) Savenkov V.V., Shpigalskaya N.Y., Varkentin A.I., Pil-ganchuk O.A., Kustova A.S., Saravansky O.N. Polymorphism of the pollock population genetic markers in the North Sea of Okhotsk. Materialy Vserossijskoj nauchnoj konferencii, posvjashhennoj 80-letnemu ju-bileju KamchatNIRO [Proceedings of the All-Russia Scientific Conference Devoted to the 80th Anniversary of KamchatNIRO]. Petropavlovsk-Kamchatskiy: KamchatNIRO, 2012, pp. 439-447. (In Russian) Savenkov V.V., Shpigalskaya N.Y., Varkentin A.I., Pilganchuk O.A., Muravskaya U.O., Saravansky O.N. Variety of microsatellite loci in samples of walleye pollock from spawning aggregations in the Okhotsk and Bering Seas and in Pacific Ocean waters, adjacent to the North Kurile Islands 2014. The researchers of the aquatic biological resources of Kamchatka and of the north-west part of the Pacific Ocean, 2014, vol. 34, pp. 72-80. (In Russian with English abstracts) Fadeev N.S. Pollock spawning areas and breeding season in the North Sea of Okhotsk. Sbornik nauchnyh trudov "Populjacionnaja struktura, dinamika chislennosti i jekologija mintaja " [Pollock population structure, abundance dynamic and ecology. Collection of scholarly writings]. Vladivostok: TINRO, 1987, pp. 5-22. (In Russian)
Flusova G.D., Bogdanov L.V. Walleye pollock population structure on the basis of genetic research data. Treskovye dalnevostochnykh morey [Far East seas cods]. Vladivostok: TINRO, 1986, pp. 79-88. Flusova G.D. Population structure of the walleye pollock Theragra chalcogramma (Pallas). Geneticheskie issledovaniya gidrobiontov. Materialy III Vsesoyuzno-go soveshchaniya po genetike, selektsii i gibridizatsii ryb, Tartu. [Genetic investigations of marine organisms. Papers from the III-rd All-Union Meeting, Tartu], Moscow: VNIRO, 1987, pp. 80-94. (In Russian with English abstracts)
Shpigalskaya N.Y., Pilganchuk O.A., Savenkov V.V., Kustova A.C., Muravskaya U.O., Saravansky O.N. Results on studying intraspecific structure of commercial fish species with methods of population genetics.
The researchers of the aquatic biological resources of Kamchatka and of the north-west part of the Pacific Ocean, 2012, vol. 25, pp. 69-97. (In Russian with English abstracts)
Shubina E.A., Glubokov A.I. Genetics of Subpolar fish and invertebrates. Obzor materialov 20-go simpoziu-ma Louella Ueykfilda [Review of materials from 20th Lowell Wakefield Fisheries Symposium]. Moscow: VNIRO, 2003, 39 p.
Shubina E.A., Ponomareva E.V., Glubokov A.I. Population genetic structure of walleye Pollock Theragra chalcogramma (Gadidae, Pisces) from the Bering Sea and Sea of Okhotsk. Molecular Biology, 2009, vol. 43, No. 5, pp. 918-930. (In Russian with English abstracts). doi: 10.1134/S0026893309050161 Shuntov V.P., Volkov A.F., Temnykh O.S., Dulepo-va E.P. Mintai v ekosistemakh dal'nevostochnykh morei [Walleye Pollock in Ecosystems of the Far Eastern Seas]. Vladivostok: TINRO, 1993, 426 p.
Canino M.F., Spies I.B., Hauser L. Development and characterization of novel di- and tetranucleotide microsatellite markers in Pacific cod (Gadus macro-cephalus). Molecular Ecology Notes, 2005, vol. 5, pp. 908-910. doi: 10.1111/j.1471-8286.2005.01109.x Cavalli-Sforsa L.L., Edwards A.W.E. Phylogenetic analysis: models and estimation procedures. American Journal of Human Genetics, 1967, vol. 19, pp. 233257.
Miller K.M., Le K.D., Beacham T.D. Development of tri- and tetranucleotide repeat microsatellite loci in Atlantic cod (Gadus morhua). Molecular Ecology Notes, 2000, vol. 9, No. 2, pp. 238-239. Nei M. Genetic distance between populations. American Naturalist, 1972, vol. 106 (949), pp. 283-292. O'Reilly P.T., Canino M., Baily K., Bentzen P. Isolation of twenty low stutters di- and tetranucleotide microsatellites for population analyses of waleye pollock and other gadoids. Journal of Fish Biology, 2000, vol. 56, pp. 1074-1086.
O'Reilly P.T., Canino M.F., Bailey KM., Bentzen P. Inverse relationship between Fst and microsatellite polymorphism in the marine fish, walleye pollock (Theragra chalcogramma): implications for resolving weak population structure. Molecular Ecology, 2004, vol. 13, pp. 1799-1814. doi: 10.1111/j.1365-294X.2004.02214.x
Schneider S., Roessli D., Excoffier L. Arlequin version 2.000: A software for population genetics data analysis. Genetics and Biometry Laboratory, Univ. Geneva, Switzerland, 2000.
Stenvik J., Wesmajervi M.S., Fjalestad K., Damsgard B., Delghandi M. Development of 25 gene-associated microsatellite markers of Atlantic cod (Gadus morhua L.). Molecular Ecology Notes, 2006, vol. 6, No. 4, pp. 1105-1107.
