CC BY
42
УДК 597-115 : 597.562
ИЗМЕНЧИВОСТЬ МИКРОСАТЕЛЛИТНЫХ ЛОКУСОВ В ВЫБОРКАХ МИНТАЯ ИЗ НЕРЕСТОВЫХ СКОПЛЕНИЙ ОХОТСКОГО, БЕРИНГОВА МОРЕЙ И ТИХООКЕАНСКИХ ВОД, ПРИЛЕГАЮЩИХ К СЕВЕРНЫМ КУРИЛЬСКИМ ОСТРОВАМ
В.В. Савенков, Н.Ю. Шпигальская, А.И. Варкентин, О.А. Пильганчук, У.О. Муравская, О.Н. Сараванский
Мл. н. с., зам. дир., зав. отделом., 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, shpigalskaya.n.u@kamniro.ru
МИНТАЙ, МИКРОСАТЕЛЛИТНЫЕ ЛОКУСЫ, ВНУТРИВИДОВАЯПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ, ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ
Представлены результаты исследования изменчивости микросателлитных локусов в выборках минтая Охотского и Берингова морей. Наиболее информативными при оценке дифференциации минтая являются локусы Gmo-C86, Gmo-C83, Gmo-G18 и Gmo3. Выявлен очень высокий уровень генетической изменчивости особей в пределах исследованных выборок. Соответствия между количественными оценками генетических различий выборок Fs, и географическими расстояниями между ними не обнаружено. Среди охотоморских выборок в наибольшей степени от других отличается выборка из залива Шелихова.
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
V.V. Savenkov, N.Yu. Shpigalskaya, A.I. Varkentin, О.А. Pilganchuk, U^. Мuravskaya,
О.^ Saravanskiy
Researcher, deputy director, head of department, researcher, researcher, engineer, Каmchatka Research Institute of Fisheries and Oceanography
683000 Petropavlovsk-Kamchatsky, Naberedzhnaya, 18 Tel.: (4152) 22-68-33, 41-27-01
E-mail: savenkov.v.v@kamniro.ru, shpigalskaya.n.u@kamniro.ru
WALLEYE POLLOCK, MICROSATELLITE LOCI, INTRASPECIFIC COMPLEXITY, GENETIC VARIETY
Results of examining variety of microsatellite loci in samples of walleye Pollock from the Okhotsk and Bering Seas are provided. The loci Gmo-C86, Gmo-C83, Gmo-Gl8 and Gmo3 are demonstrated as most informative to provide differentiation of walleye Pollock individuals. A very high level of genetic variety in examined samples has revealed. There is no compliance revealed between quantitative estimations for genetic difference among Fst samples and geographic distances between the samples. The most distinct sample among those from the Okhotsk Sea is the sample from the Shelikhov Gulf.
Минтай Theragra chalcogramma — один из наи- ется небольшое число центров воспроизводства
более важных в промысловом отношении объек- минтая, где в основном локализован его промыш-
тов мирового рыболовства. Видовой ареал зани- ленный лов. С развитием промысла возникла не-
мает большую территорию, включающую при- обходимость не только мониторинга биологиче-
брежные воды северной части Тихого океана с ского состояния этого ценного объекта, но и фор-
северной границей в Чукотском море, прибрежье мирования обоснованных представлений о его
Северной Америки — до залива Монтерей; в ази- внутривидовой подразделенности, на основе ко-
атских водах вид распространен до северо- торых определяются единицы запаса и прогнози-
восточного побережья острова Хонсю (Фадеев, рования.
1987). Для вида характерны масштабные нагуль- Сведения о биологии минтая Охотского моря ные и нерестовые миграции: по данным мечения, можно встретить в большом количестве публика-
охотоморский минтай совершает перемещения не ций, однако его внутривидовая структура в дан-
только в пределах Охотского моря, но и выходит ном районе относительно слабо изучена. Суще-
в Японское и Берингово моря, а также Тихий оке- ствуют две точки зрения, с позиций которых опи-
ан (Пушников, 1987; Глубоков, Котенев, 2006). сывают популяционную структуру охотоморско-
Несмотря на обширный район обитания, выделя- го минтая. Первая предполагает, что в каждом
нерестовом районе обитает отдельное локальное стадо (Пушников, 1978; Зверькова, 1981; Флусова, Богданов, 1986; Флусова, 1987; Кузнецов и др., 2008), вторая — охотоморский минтай представляет собой суперпопуляцию с репродуктивным ядром в наиболее благоприятной для воспроизводства северо-восточной части Охотского моря (Шунтов и др., 1993).
Методы, применявшиеся ранее для популяционных исследований минтая, основывались на изучении фенотипических признаков и биохимического полиморфизма, далее получили развитие исследования с использованием нового класса популяционных маркеров — на основе полиморфизма ДНК, и, в частности, микросателлитной ДНК. Ряд работ на основе анализа микросателлитных локусов был представлен как зарубежными, так и отечественными исследователями (Grand, Utter, 1980; O’Reilly et al., 2004; Кузнецов и др., 2008; Шубина и др., 2009; и т. д.), однако практически все они затрагивают вопросы популяционно-генетической структуры минтая Берингова моря и вод, прилегающих к Аляске. Публикаций, посвященных изучению охотоморского минтая с применением метода анализа полиморфизма микросателлитной ДНК, относительно немного. Работая в данном направлении, исследователи столкнулись с проблемой информативности выбранных для анализа локусов вследствие наличия нуль-аллелей или чрезвычайно высокого полиморфизма, вследствие чего осталась нерешенной задача определения набора микросателлитных маркеров, которые позволили бы с высокой достоверностью оценить изменчивость минтая Охотского и Берингова морей.
Целью данной работы является подбор информативных микросателлитных маркеров и оценка, на основании данных об их изменчивости, уровня генетической дифференциации минтая из Охотского и Берингова морей.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА
Материалом для данной работы послужили 11 выборок минтая из нерестовых скоплений Охотского и Берингова морей, а также вод Тихого океана, прилегающих к Северным Курильским островам (табл. 1, рис. 1). Все пробы, общим объемом 600 экз..
были собраны в период 2010-2012 гг. Особи имели стадии зрелости гонад: III, IV, V, VI и VI-II по шкале Н.П. Сергеевой с соавторами (2011).
В процессе исследования апробировали 29 микросателлитных локусов (Gmo34, Gmo35, PGmo32, Gmo8, Gmo-G12, Gmo19, Gmo3, Gma101, Gma102, Gma106, Gma107, Gma108, Gmo-G5, Gmo-G7, Gmo-G9, Gmo-G13, Gmo-G16, Gmo-G18, Gmo-C82, Gmo-C83, Gmo-C86, Gmo-C88, Gmo-C91, Tch12, Tch13, Tch15, Tch18, Tch22, PanI), сведения о которых опубликованы ранее (Miller et al., 2000; Canino et al., 2005; Stenvik et al., 2006).
Девять локусов были отобраны для дальнейшего анализа. Исключение из дальнейшей работы апробированных микросателлитов обусловлено одной или сочетанием нескольких причин: отсутствие полиморфизма, размер аллельных вариантов не позволяет с уверенностью интерпретировать полученные результаты, вероятное наличие нуль-аллелей, отсутствие, несмотря на использование рекомендованных условий, ПЦР-продукта.
Методика выделения тотальной ДНК подробно описана в одной из предыдущих работ (Шпи-гальская и др., 2012/ Для полимеразной цепной реакции подобраны следующие условия: денату-
28.04-09.05.2010 58013'8''; 152051'5'' 50
30.04-02.05.2010 58041'4''; 156031'!'' 50
01-08.04.2010 51001'3''; 1560 02'8'' 50
18-21.05.2010 56031'6''; 143050'5'' 50
02-5.05.2011 60011'0''; 151021'2'' 50
05-8.04.2011 51054'0 ' '; 155040 '0 '' 50
28.05.2011 5Р06'0''; 144012'8'' 50
10 12.05.2012 50019'1''; 156059'3'' 50
11 24.05-31.05.2011 59Q98'0''; 113092'4'' 100
г
—u"*-— A 4V^ A 11
. 1 w ^ -4 -вф
41^ Л У r 10
140° 150° 160° 170°
Рис. 1. Локализация сбора выборок (1-11) минтая
Таблица 1. Места сбора проб и объем материала
Вы- Даты сбора Координаты, Количество,
борка материала с. ш.; в. д. отобранных
экз.
1 12-15.04.2010 55030'3''; 154039'!'' 50
2 12-15.04.2010 5!008'0''; 154046'6'' 50
3
4
5
6 1 8
рация в течение 4 мин при 95 °С, затем 29 циклов, включающих 20 с денатурации ДНК-матрицы при 94 °С, 1 мин отжига праймеров при Х °С и синтез новых цепей в течение 1 мин при 72 °С, затем следовала завершающая элонгация 5 мин при 72 °С (Х° — температура отжига для каждой пары праймеров — варьировала в пределах 48-60 °С) (табл. 2).
Статистическую обработку данных проводили в пакетах программ GDA (Lewis, Zaykin, 2001), Arlequin 2.0 (Schneider et al., 2000), GenAlEx (Peakall, Smouse, 2006), оценку генетического сходства выборок выполнили в программе NTSYS 2.02i (Rohlf, 1998). Географические расстояния между выборками были определены в программе Garmin MapSourse (http://ww.garmin.com/software/ MapSourse_65beta.exe) на основании координат мест их сбора.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Включенные в анализ локусы — Gmo3, Gmo35, Gmo34, Gmo-G18, Gmo-C83, Gmo-C86, Gma102, Gma106 и Gma108 — характеризуются тетрану-клеотидными, тринуклеотидными и динуклео-тидными повторами. Количество обнаруженных аллелей варьирует от 7 (Gmo-G18) до 25 (Gma106) (рис. 2). По другим локусам число обнаруженных аллелей не превышает 19. Наиболее полиморфным является локус Gma106 (25 аллелей у 520 особей), наименее полиморфным — Gmo-C86 (7 аллелей у 526 особей). Среднее число аллельных вариантов на локус составляет 14,6 (табл. 2).
По пяти локусам (Gmo3, Gmo35, Gmo34, Gmo-G18 и Gmo-C86) были выявлены четко выраженные доминирующие аллели (рис. 3, 4). Наборы обнаруженных аллелей по каждому локусу в каждой выборке, а также распределения аллельных частот, заметно различаются. Так, например, до-
минирующий аллель локуса Gmo-C86 (150 п. н.) менее всего представлен в выборке № 2, а в выборке № 11 встречается с наибольшей частотой (рис. 4).
Средняя наблюдаемая гетерозиготность (НО) оказалась на уровне 0,541. По высокоизменчивым локусам Gma102 и Gma106 Ho достигает наибольшего значения — 0,920. Отклонение от равновесия Харди-Вайнберга по отдельным локусам отмечено во всех выборках (табл. 3), что может объясняться многими 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).
С целью оценки дифференциации выборок по использованным в исследовании микросателлит-ным локусам провели два варианта анализа — для всех одиннадцати выборок и только для девяти охотоморских. Количественная оценка изменчивости всех выборок оказалась статистически значимой (6S, — 1,51%), а результат второго варианта анализа свидетельствует о меньшей гетерогенности минтая из выборок Охотского моря (9st — 1,14%) (табл. 4). Наибольший вклад в дифференциацию минтая Охотского и Берингова морей вносят локусы Gmo-C86 и Gmo-C83, а охотоморские выборки в наибольшей степени различаются по локусам Gmo-G18 и Gmo3, что определяет необходимость обязательного использования данных генетических маркеров в дальнейших популяционных исследованиях при увеличении материала в анализе и расширении набора микросателлит-ных локусов.
Иерархический анализ генетической изменчивости 11 выборок минтая выявил внутривыбороч-ную составляющую на уровне 99,61%, межвыбо-
Таблица 2. Характеристика микросателлитных локусов минтая
Локус Число аллелей/ число исследованных экз. Размер фрагмента, п. н. Температура отжига, oC
Gmo3 11/535 114-282 60
Gmo35 11/527 101-21S 49
Gmo34 17/519 90-186 48
Gmo-G18 7/526 106-136 56,5
Gmo-C83 14/523 100-138 59
Gmo-C86 10/535 138-162 58
Gma102 18/533 194-216 55
Gma106 25/520 134-242 55
Gma10S 19/532 162-262 55
Cреднее 14,6 - -
Примечание. п — количество исследованных экземпляров, А — число аллелей, Не — средняя ожидаемая гетерозиготность, Н0 — средняя наблюдаемая гетерозиготность, р — вероятность соответствия генотипических распределений равновесию Харди-Вайнберга (* — Р<0,05)
рочную — 0,39%. Аналогичные расчеты, сделанные только для охотоморских выборок, свидетельствуют о еще большей доле внутривыборочной изменчивости, которая составила 99,93%, тогда как межвыборочная уменьшилась до 0,07%.
Для оценки степени генетических различий исследованных выборок, по частотам аллелей микросателлитных локусов были рассчитаны значения Fst. Из 55 случаев попарных сравнений статистически значимыми оказались только различия
между 14-ю парами выборок (табл. 5). Выборка № 11 из Берингова моря достоверно отличается от всех, за исключением выборки № 1 (восточная часть Охотского моря). Среди охотоморских особей наиболее дифференцирован минтай из залива Шелихова (выборка № 7). Соответствия между количественными оценками генетических различий выборок и географическими расстояниями между ними не выявлено, коэффициент корреляции статистически не значим (К = 0,380).
М
128 128
,______ 128
113
М
128 128 128 128 128 128 * 128
128 128 128 128 128 |22
128
122
116
Ш| 226 226 » ч <
! 1 М 226 226 234 С3| 234 246 226 М 246 238 - - - 9ЧП
218
218
Сто35
Ста 102
М | М_
**• - - - 118 ' 126 . • ’,02 Юб ^ > ■
но - - 106 106 . ~ 106 102 * ■ - 102 102
102 —— * 110 102 98 106 Сто34 102
98 94
м М
К- 3 190 190 * - > ■ » 190 190 >94 190 190 190 - ~ 190 !94
190 190 190 |82 190 190 190 190 * 190 190
СтоЗ
М
м
206
170 170 170 . |70— 174
■ ■--162
М
м
194 194 202 202
Ста 108
214 214
186 186
■м*
~М~
М
м
м
46 112
130 134 * ' 130 130 130 130 134 130 ’ ’ 134 134
*■•6=5 —1__|1 II I езе= ^
130 130 130 126 130 130 ,34 [30 130 130
Ото-С18
. 116 116 114 112 114 по
112 112 *1оГ 4° *шГ 108
Сто-СЯЗ
110
112
108 "О
М
м
154 150
!£ 3
150 150
150 154 150 150 154 150
150 150 150 150 150 150
Сто-СК6
154 150
^ т
,... Рис. 2. Фотографии гелей: локусы Gmo35, Gmo34,
''' ! Gmo3, Gmo-GГ8, Gmo-C8б, Gma102, Gma106, Gma108,
Gmo-C83. М — маркер молекулярной массы рВК322/
И; 'а II
Выборка 1
Выборка 2
Выборка 3
Выборка 4
Выборка 5
Выборка 6
Выборка 7
Выборка 8
Выборка 9
Выборка 10
Выборка 11
С то? 5 Л* СтюМ 106^Ло2 Сто3 Ш4Г 10П (7шо(718 1,41^ 1 вто-С86 152 ^^150
9* ПО 98 Ю6^^[о2 42 1 190 1,4 ’ 130 О -
,^122 С Ж 106^^Ро2 ,9Ц’ Г,. 190 1341! 130 •52^^50
Р2 С Ж 106^Щ«2 1,4 Г 190 134 1 0к 152 150
1X0 лШ2 12^^^ 110 ^ 98 Юб ^^^102 194 к 190 1 зи 130 о 152 ”50
ЯР а» 110 ^98 Ю6^^^^^02 194 1/ 190 130 щ 152 ^50
^ 122 0 1,0 1^98 О 106Ж ^^102 “1Г/ 190 130 1| 152 ^50
лШ2 М Ж 106 ^^^102 194 с-. ? 190 1341Г 130 «| 152' ^150
128^^^ 11(и»98 •Л 106 ^^102 194 ф Г 190 .ЗЦ|Г 130 1) 152 ^>50
"0 98 106^ ^^102 194 190 .34 1 ЯП "Шъ 152 ^^150
128 ^ 122 V 128 ДО 106 ^^|02 194. 190 1 ли '4> 130 154 ,52 Ч щ
Рис. 3. Распределение частот аллелей локусов Gmo35, Gmo34, Gmo3, Gmo-G18, Gmo-C86 в выборках минтая. Цифрами обозначены размеры (п. н.) наиболее часто встречающихся аллельных вариантов
Выборка 1
Выборка 2
238
234
Выборка 4
Выборка 5
Выборка 6
Выборка 7
Ста 102
, и*
■«к
230 23^
«І*
230
г>
V
^^230 238 \'1Г^218
бмаЮб
238
234
230
238
238
2341 230
238
А
230
218
І
226
218
І
226
218
к
226
218
к
226
218
к
226
Выборка 8
234 230' 238 234ж
226
218
Выборка 9
Выборка 10
>
-Ч
23^Ш ^^26
238 1/^218
238
234*1
Выборка 11
ш
226
218
Л 58
17^^162 166
.158
171^^^162
166
4\ Г 'А15Х
4^162 170^ %,6
.158
70” ^1(
162
4%
ч>
158
162
№
^ ” С
166
166
158
170Жі
5Й
—158
^’162 '166
11^158
17* ^
\66
Ста 108
ж*Х¥а
202'
Г V
^194
198
2^4^94
198 2°6^<'
202^
198
206^% ж-1
202ж ”194
19^
206^Д[^
ІГ ^
2^/ ь7194
202
198
2^Л,^^194
198
206
202” -
198
202^*
198 194
20*4%
202^^^194
198
206^Ь
Г
194
198
112
114
0'»ю-С83
■«да!
%
10
108
№
2%
112^Щ Г110
^08 Я
т
114
112
114
110
108
%
12^
■
112^ ^110 114 ^Га108
2^Ш
112
114
112
т
110
108
110
ш
112
пЧя
110
108
12^ ПС 114 ^|[^°8
Щ
ДО %
ш
,* !
11
114
10
108
И2^ ^ 1Ю 114 к ^108
Рис. 4. Распределение частот аллелей локусов Gma102, Gma106, Gma108, Gmo-C83 в исследованных выборках минтая. Цифрами обозначены размеры (п. н.) наиболее часто встречающихся аллельных вариантов
Таблица 3. Генетическая изменчивость выборок минтая
Локус Характеристика выборок Выборки
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
п 47 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 4 4 7 6 6 6 3 6 4 6 4
Gmo35 Не 0,347 0,565 0,399 0,416 0,547 0,386 0,388 0,457 0,429 0,357 0,431
Но 0,382 0,320 0,340 0,360 0,360 0,280 0,460 0,500 0,395 0,280 0,322
Р 0,681 0,000* 0,128 0,118 0,000* 0,015* 0,234 0,502 0,038* 0,038* 0,013*
п 42 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 10 9 10 9 9 8 6 6 7 9 10
Gmo34 Н 0,698 0,721 0,635 0,664 0,632 0,645 0,694 0,578 0,664 0,705 0,701
Н0 0,809 0,520 0,520 0,640 0,420 0,600 0,640 0,583 0,500 0,480 0,645
Р 0,058 0,000* 0,043* 0,616 0,000* 0,330 0,241 0,906 0,000* 0,000* 0,307
п 49 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 13 12 14 12 14 12 11 14 11 11 12
Gma102 Не 0,872 0,861 0,879 0,876 0,872 0,875 0,876 0,861 0,847 0,854 0,868
Но 0,836 0,600 0,780 0,840 0,720 0,880 0,920 0,729 0,729 0,720 0,758
Р 0,466 0,000* 0,032* 0,348 0,003* 0,854 0,478 0,013* 0,008* 0,008* 0,017*
п 50 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 13 13 16 14 18 14 14 14 17 16 17
Gma106 Н 0,857 0,837 0,872 0,815 0,886 0,825 0,896 0,855 0,862 0,899 0,872
Но 0,840 0,580 0,920 0,860 0,740 0,720 0,800 0,875 0,666 0,880 0,806
Р 0,682 0,000* 0,384 0,366 0,000* 0,027* 0,024* 0,707 0,435 0,435 0,095
п 50 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 12 14 13 12 15 14 13 14 13 14 16
Gma108 Не 0,869 0,893 0,875 0,885 0,894 0,866 0,864 0,889 0,882 0,858 0,872
Но 0,720 0,620 0,720 0,780 0,700 0,620 0,620 0,770 0,812 0,620 0,790
Р 0,001* 0,000* 0,001* 0,040* 0,000* 0,000* 0,000* 0,012* 0,000* 0,000* 0 79 0,7 0
п 50 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 7 6 8 4 6 5 6 6 7 5 5
Gmo3 Н 0,419 0,588 0,468 0,480 0,589 0,476 0,380 0,386 0,546 0,385 0,356
Но 0,300 0,320 0,380 0,360 0,300 0,360 0,320 0,229 0,333 0,280 0,241
Р 0,011* 0,000* 0,045* 0,0159 0,000* 0,028* 0,053 0,000* 0,010* 0,010* 0,007*
п 50 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 4 5 4 4 5 4 3 3 6 4 4
Gmo-G18 Н 0,250 0,588 0,252 0,253 0,415 0,404 0,373 0,261 0,354 0,358 0,377
Но 0,240 0,320 0,240 0,160 0,220 0,260 0,340 0,270 0,312 0,260 0,403
Р 0,415 0,000* 0,421 0 16 0, О" 0,000* 0,000* 0,326 0,883 0,015* 0,015* 0,724
п 42 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 8 8 9 9 9 9 8 8 8 9 9
Gmo-C83 Н 0,749 0,806 0,798 0,758 0,816 0,777 0,692 0,768 0,765 0,807 0,740
Но 0,833 0,600 0,700 0,760 0,560 0,680 0,600 0,729 0,708 0,800 0,725
Р 0,180 0,000* 0,084 0,872 0,000* 0,072 0,081 0,490 0,740 0,740 0,733
п 50 50 50 50 50 50 50 48 48 50 62
А 5 6 6 5 6 5 4 5 5 5 3
Gmo-C86 Н 0,581 0,754 0,538 0,603 0,671 0,618 0,577 0,588 0,571 0,553 0,333
Но 0,380 0,300 0,420 0,400 0,380 0,380 0,340 0,437 0,416 0,320 0,193
Р 0,003* 0,000* 0,034* 0,002* 0,000* 0,000* 0,000* 0,010* 0,000* 0,000* 0,000*
Среднее А 8,4 8,5 9,6 8,3 9,7 8,5 7,5 8,4 8,6 8,7 8,8
на Н 0,627 0,735 0,635 0,639 0,702 0,652 0,638 0,627 0,658 0,642 0,617
локус Но 0,593 0,464 0,557 0,573 0,488 0,531 0,560 0,569 0,541 0,515 0,543
Примечание. п — количество исследованных экземпляров, А — число аллелей, Не — средняя ожидаемая гете-розиготность, Н0 — средняя наблюдаемая гетерозиготность, р — вероятность соответствия генотипических распределений равновесию Харди-Вайнберга (* — Р<0,05)
Результаты кластерного анализа на основе матриц генетических расстояний (№^ 1972) представлены в виде дендрограмм (рис. 5, 6), построенных по методу «присоединения ближайшего соседа» (Ш). Охотоморские выборки сформировали единый кластер, к которому присоединились относительно обособленные выборки № 10 (тихоокеанские воды, прилегающие к Камчатке) и № 11 (Берингово море) (рис. 5). Для минтая Охотского моря можно отметить, что в наи-
Таблица 4. Дифференциация (в„, в %) выборок минтая
Локус |11 выборов 9 выборок
Gmo3 2,11 2,11
Gmo35 1,42 1,80
Gmo34 0,90 0,75
Gmo-G18 2,73 3,61
Gmo-C83 2,94 1,50
Gmo-C86 3,38 1,37
Gma102 0,70 0,89
Gma106 1,34 1,68
Gma108 1,14 0,96
Среднее 1,51 1,14
95%-й бутстреп-интервал 1,08-2,14 1,12-1,94
--------------------------------------------------------Иыборка I
------------------------Выборка 2
-------- -----------------Выборка 4
_______ | Выборка 5
-------- ------- ' Выборка 6
--------Выборка 9
_______ _________________________________Выборка 8
------------------------------------------Выборка 3
----------------------------------------------------Выборка 7
-------------------------------------------------------------------Выборка 10
---------------------------------------------------------------------------Выборка 11
11.00 8,75 6,50 4,20 2,00
Коэффициент
Рис. 5. Ш-дендрограмма, построенная на основе стандартных генетических расстояний (N01, 1972), вычисленных по частотам аллелей микросателлитных локусов в 11 выборках минтая
--------------------------------------------------------------Выборка I
------------------------Выборка 2
Выборка 4
Выборка 9
___________ Выборка 5
Выборка 6
---------------------------------------Выборка 8
----------------------------------------------------Выборка 3
---------------------------------------------------------------------------Выборка 7
I * ----» I | • » • I | • » • » | » • * » |
8.00 6,50 5,00 3,50 2,00
Коэффициент
Рис. 6. Ш-дендрограмма, построенная на основе стандартных генетических расстояний (N01, 1972), вычисленных по частотам аллелей микро-сателлитных локусов в охотоморских выборках минтая
большей степени от других отличается выборка из залива Ше-лихова (рис. 6).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате проведенного исследования выявлены микроса-теллитные локусы, использование которых в дальнейшем анализе внутривидовой подразде-ленности минтая представляется перспективным. Наиболее информативными при оценке дифференциации минтая Охотского и Берингова морей являются локусы Gmo-C86 и Gmo-С83, а для охотоморского минтая — Gmo-G18 и Gmo3.
Несмотря на статистически значимые оценки генетической гетерогенности исследованных выборок из нерестовых скоплений минтая на основе изменчивости микросателлитных локу-сов, необходимо отметить очень высокий уровень внутривыбо-рочной изменчивости, не позволяющий однозначно трактовать полученные результаты.
В целом, дифференциация охотоморских выборок относительно невелика, своеобразие минтая из залива Шелихова требует дальнейшего подтверждения. В отношении минтая Охотского моря не подтверждено представление о существовании отдельных локальных стад, для которых были бы свойственны репродуктивная изоляция и, соответственно, доста-
точно четкие генетические различия. Следует подчеркнуть, что продолжение исследований внутривидовой подразделенности минтая предполагает как увеличение материала в анализе, так и расширение набора молекулярно-генетических маркеров.
Таблица 5. Генетические различия и географические расстояния между выборками минтая
Выборки I 1 I 2 I 3 1 4 I 5 1 6 1 7 8 I 9 1 10
1 181 321 327 507 684 557 498 850 579
2 0,001 163 202 685 670 384 678 961 771
3 -0,004 0,005 214 827 580 343 516 972 917
4 -0,005 0,003 0,002 854 794 185 850 1153 931
5 0,003 0,002 0,006 0,000 1009 1035 27 829 102
6 0,000 0,001 0,004 0,000 -0,002 897 986 604 1110
7 0,000 0,008 0,006 0,007 0,013 0,007 1032 1314 1109
8 -0,009 -0,004 -0,005 -0,004 -0,006 -0,002 0,000 802 124
9 -0,002 0,004 0,004 -0,004 -0,005 -0,003 0,007 -0,006 905
10 -0,004 0,008 0,000 0,002 0,010 0,008 0,004 0,001 0,006
11 0,005 0,017 0,009 0,013 0,023 0,019 0,014 0,008 0,013 0,009
Примечание. Над диагональю — географические расстояния между выборками (км); под диагональю — значения попарных величин Fst. Жирным шрифтом обозначены статистически достоверные (Р<0,05) значения
БЛАГОДАРНОСТИ
Авторы выражают искреннюю и глу6окую признательность cотpyдникам ФГУП «КамчатНИРО» П.О. Самойленко, Д.А. Шалиманову, Е.А. Миха-лютину, С.В. Агафонову, принимавшим участие в сборе проб для генетических исследований минтая.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Глубоков А.И., КотеневБ.Н. 2006. Популяционная структура минтая Theragra chalcogramma северной части Берингова моря. М.: ВНИРО. С. 112-134. Зверькова Л.М. 19S1. Внутривидовая структура минтая в Охотском море / Экология, запасы и помысел минтая. Владивосток: ТИНРО. С. 41-56. КузнецовВ.В., КотеневБ.Н., КузнецоваЕ.Н. 200S. Популяционная структура, динамика численности и регулирование промысла минтая в северной части Охотского моря. М.: ВНИРО. 174 с.
Пушников В.В. 197S. Пространственная структура минтая Охотского моря // Изв. ТИНРО. Т. 102.
С.90-96.
Пушников В.В. 19S7. Результаты мечения охотоморского минтая / Сб.: Популяционная структура, динамика численности и экология минтая. Владивосток: ТИНРО. С. 202-20S.
Сергеева Н.П., Варкентин А.И., Буслов А.В. 2011. Шкала стадий зрелости гонад минтая. Петропавловск-Камчатский: КамчатНИРО. 92 с. Фадеев Н.С. 19S7. Нерестилища и сроки размножения минтая северной части Охотского моря / Популяционная структура, динамика численности и экология минтая. Владивосток: ТИНРО. С. 5-23. Флусова Г.Д. 19S7. Популяционная структура минтая Theragra chalcogramma (Pallas) / Генетические исследования гидробионтов. Матер. III Всесоюз. совещ. по генетике, селекции и гибридизации рыб (г. Тарту, сентябрь 19S6 г.). М. С. S0-94.
Флусова Г.Д., Богданов Л.В. 19S6. Популяционная структура минтая по данным генетических исследований / Тресковые дальневосточных морей. Владивосток: ТИНРО. С. 79-SS.
Шпигальская Н.Ю., Пильганчук О.А., Савенков В.В., Кустова А.С., Муравская У.О., Сараванский О.Н. 2012. Результаты исследований внутривидовой структуры промысловых видов рыб методами популяционной генетики / Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Петропавловск-Камчатский: КамчатНИРО. Вып. 25. С. 69-97.
Шубина Е.А., Пономарева Е.В., Глубоков А.И. 2009. Популяционно-генетический анализ минтая Theragra chalcogramma (Teleostei, Gadidae) из Берингова и Охотского морей // Мол. биол. 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., Spies I.B., HauserL. 2005. Development and characterization of novel di- and tetranucleotide microsatellite markers in Pacific cod (Gadus macro-cephalus) // Mol. Ecol. Notes. V. 5. P. 908-910. Garmin MapSourse. Version 6.5. http://ww.garmin. com/software/MapSourse_65beta.exe.
Grand W.S., Utter F.M. 1980. Biochemical genetic variation in walley pollock, Theragra chalcogramma: population stucture in the southeastern Bering Sea and the Gulf of Alaska. Can. // J. Fish. Aquat. Sci. V. 37. P. 1093-1100.
Lewis P.O., Zaykin D. 2001. Genetic data analysis: computer program for the analysis of allelic data. (http:/lewis.eeb.uconn.lewishome/software.html). 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. V. 9. № 2. P. 238-239.
Nei M. 1972. Genetic distance between populations // American Naturalist. V. 106 (949). P. 283-292.
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. V. 13. P. 1799-1814.
Peakall R., Smouse P.E. 2006. GenALEx 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research. Mol. Ecol. Notes. V. 6. P. 288295.
RohlfFJ. 1998. NTSYS-pc: numerical taxonomy and multivariate analysis system, version 2.02i. New York: Exeter Software.
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., Dams-gard B., Delghandi M. 2006. Development of 25 gene-associated microsatellite markers of Atlantic cod (Gadus morhua L.) // Mol. Ecol. Notes. V. 6. № 4. P. 1105-1107.
