CC BY
4
Научная статья УДК 630.12:575.22
https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2022.3.63
Моделирование состава плюсовых деревьев для создания лесосеменной плантации сосны обыкновенной с использованием
SSR-маркеров
Ю. Ф. Гладков\ О. В. Шейкина2^
:Филиал ФБУ «Российский центр защиты леса» - «Центр защиты леса Республики Марий Эл», Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, ул. Комсомольская, 83 2Поволжский государственный технологический университет, Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3 ShejkinaOV@volgatech. пе^
Введение. Актуальной проблемой при реализации программ по лесному семеноводству, базирующихся на отборе плюсовых деревьев, является сохранение генетического разнообразия при использовании ограниченного количества генотипов. Цель исследования - апробирование двух способов подбора плюсовых деревьев сосны обыкновенной для создания лесосеменной плантации с высоким уровнем генетического полиморфизма на основе анализа генетических особенностей клонов, выявленных с помощью ядерных микросателлитов (^81Я). Объекты и методы. Исходными данными для моделирования служили результаты анализа пяти ядерных микросателлитных локусов (5рас7.14, Р(ГХ2146, Р(ГХ3107, Lop1, Lop3) 63-х клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной. Результаты и их обсуждение. Исходная группа клонов характеризовалась следующими показателями разнообразия: число аллелей (Ы) - 66, число аллелей на локус (Ыа) - 13,2, число эффективных аллелей (Ые) - 6,7, наблюдаемая гетерозиготность (Но) -0,61, ожидаемая гетерозиготность (Не) - 0,72, коэффициент инбридинга (¥) - 0,12. Подбор 50-ти клонов для ЛСП только на основе дендрограммы, иллюстрирующей характер генетического взаимоотношения между ними, не позволил обеспечить сохранение всего аллельного разнообразия и в среднем приводил к потере 2-3-х аллелей, при этом наблюдалось повышение других показателей разнообразия (Ыа=12,68, Ые=7,03, Но=0,624, Не=0,732, Е=0,126). Хорошие результаты получены при подборе клонов для ЛСП на основе анализа аллельного разнообразия. Комбинация из 29-31 клона, составленная таким образом, чтобы встречались все аллели, позволила обеспечить сохранность исходного уровня генетического разнообразия (N=66, Ыа=13,2, Ые=7,66, Но=0,630, Не=0,708, Е=0,078). Для комбинации 29-31 клонов, подобранных с учётом аллельного разнообразия, также наблюдалось большее соответствие равновесию Харди-Ванберга. Заключение. Показана возможность создания лесосеменной плантации с исходным уровнем генетического разнообразия 63 плюсовых деревьев при использовании меньшего их числа по сравнению с требованиями нормативных документов.
Ключевые слова: сосна обыкновенная; плюсовые деревья; генетическая изменчивость; микросателлиты; лесосеменная плантация
Финансирование: работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Грант № 075-15-2021-674) и Центра коллективного пользования «Экология, биотехнологии и процессы получения экологически чистых энергоносителей» Поволжского государственного технологического университета, Йошкар-Ола.
Введение. Создание лесосеменных плантаций является общепринятым способом получения репродуктивного материала для лесовосстановления. Согласно Правилам создания и выделения объектов лесного семеноводства, при создании лесосе-
менных плантаций необходимо использовать вегетативное или семенное потомство не менее 50 плюсовых деревьев. В то же время нельзя сказать, что вопрос о минимальном количестве клонов на лесосемен-ных плантациях решён окончательно.
© Гладков Ю. Ф., Шейкина О. В., 2022.
Для цитирования: Гладков Ю. Ф., Шейкина О. В. Моделирование состава плюсовых деревьев для создания лесосеменной плантации сосны обыкновенной с использованием SSR-маркеров // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер: Лес. Экология. Природопользование. 2022. № 3 (55). С. 63-75. https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2022.3.63
С одной стороны, использование ограниченного числа протестированных клонов позволит получить больший селекционный эффект [1]. С другой стороны, сокращение числа используемых клонов может вызвать риск снижения генетического разнообразия семян с лесосеменных плантаций и как следствие угрозу уменьшения разнообразия выращенных из них искусственных насаждений [2, 3]. В то же время отмечается важность генетического разнообразия как основы стабильности популяции, так как оно даёт возможность виду адаптироваться в изменяющихся условиях окружающей среды [4, 5], поэтому при разработке селекционных программ необходимо уделять внимание сохранению генетического полиморфизма вида.
Одним из инструментов определения оптимального количества клонов на лесо-семенных плантациях является выявление эффективного размера популяции, определяемого для лесосеменных плантаций через расчёт эффективного числа клонов (№) [3] или статусного числа (status number, Ns) [2, 6]. Эффективный размер популяции - это число неродственных родителей в панмиктичной популяции, которые могли бы обеспечивать такое же генетическое разнообразие, как было установлено для большой популяции [6]. Расчёт показателей № и Ns базируется на учёте количества рамет каждого клона [3]. Однако в настоящее время всё более доступным становится использование ДНК-маркеров, и это даёт возможность на принципиально новом уровне подходить к решению проблемы сохранения генетического разнообразия при реализации программ лесной селекции и семеноводства. В частности, появилась возможность сравнивать показатели генетического разнообразия деревьев разных селекционных категорий [7, 8], лесосеменных плантаций и насаждений [9, 10, 11], естественных древостоев и насаждений, выращенных из семян с ЛСП [12], оценивать влияние числа деревьев на показатели генетического полиморфизма [13] и др. На наш взгляд, ДНК-маркеры также
могут служить хорошим инструментом для определения эффективного размера популяции применительно к будущим ЛСП, т. е. для подбора такого состава потомств плюсовых деревьев, который позволит формировать заданный уровень генетического полиморфизма. В связи с вышесказанным цель исследования заключалась в апробировании двух способов подбора плюсовых деревьев сосны обыкновенной для создания лесосеменной плантации с высоким уровнем генетического полиморфизма на основе анализа генетических особенностей клонов, выявленных с помощью ядерных микросателлитов (nSSR).
Объекты и методы. Исходными данными для подбора плюсовых деревьев и моделирования состава ЛСП служили результаты анализа ядерных микросателлитов (nSSR) у 63 клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной, произрастающих на ле-сосеменной плантации ГКУ «Чаадаевское лесничество» Пензенской области. Экстракция ДНК для генетического анализа выполнена с использованием СТАВ-метода
[14]. Генетический анализ проведён для пяти микросателлитных локусов: Spac7.14
[15], Lop1, Lop3, PtTX2146 и PtTX3107 [16]. Состав ПЦР смеси общим объёмом 15 мкл: ДНК-матрица - 1,0 мкл, смесь дезоксинук-леозиттрифосфатов - 0,3 мкл, Taq-полимераза - 0,3 мкл, прямой и обратный праймеры - по 0,2 мкл, ПЦР-буфер -
I,5 мкл, стерильная вода для ПЦР -
II,5 мкл. Для выполнения ПЦР использован коммерческий набор Encyclo PCR kit (Evrogen, Россия). Программа амплификации для микросателлитных локусов Spac14.7, Lop1, Lop3 и PtTX2106 включала следующие этапы: первоначальная денатурация 15 мин. при 94 °С; 35 основных циклов ПЦР, включающих денатурацию 1 мин. при 94 °С, отжиг 1 мин. (для локуса Spac14.7 55 °С, для локуса PtTX2106 62 °С, для локуса Lop1 61 °С и для локуса Lop3 58 °С) и элонгацию 1 мин. при 72 °С; финишная элонгация 20 мин. при 72 °С. Для амплификации локуса PtTX3107 использовали touchdown ПЦР: первоначальная дена-
турация 15 мин. при 94 °С; девять циклов, включающих денатурацию 1 мин. при 94 °С, отжиг 1 мин. при 60 °С минус 1 градус каждый цикл, элонгацию 1 мин. при 72 °С; 25 основных циклов, включающих денатурацию 1 мин. при 94 °С, отжиг прай-меров 1 мин. при 50 °С, элонгацию 1 мин. при 72 °С; финишная элонгация 20 мин. при 72 °С. Для определения длин аллелей проведён капиллярный электрофорез с использованием генетического анализатора ABI PRISM Genetic Analyser 3100. Определение длин аллелей выполнено по сравнению с маркером длин ДНК Liz600 в программе GeneMarker (Applied Biosystems, США).
Подбор плюсовых деревьев для включения в состав ЛСП осуществляли с применением двух способов: 1) подбор деревьев на основе анализа генетического взаимоотношения плюсовых деревьев, выявленного путём построения дендрограммы, отражающей генетическую близость деревьев; 2) подбор деревьев на основе анализа аллельного разнообразия. Исходную и смоделированные выборки клонов плюсовых деревьев сравнивали по показателям генетического разнообразия и с помощью оценки соответствия равновесию Харди-Вайнберга. Расчёты выполнены в программе GenAlEX6 [17]. Дендрограмма взаимоотношения клонов построена в программе Statistica (метод Уорда, мера близости - евклидово расстояние).
Результаты и их обсуждение. В ходе анализа пяти ядерных микросателлитных локусов у 63 клонов плюсовых деревьев
Таблица 1. Показатели генетического разнообразия 63-х клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной
Table 1. Indicators of genetic diversity of 63 clones of Pinus sylvestris plus trees
обнаружено всего 66 аллелей, из которых 36 встречались с частотой менее 1 % (табл. 1). Наибольшее разнообразие аллелей наблюдалось у локуса Spac7.14, у которого выявлено всего 36 аллелей, в том числе 27 редких. Наименьшим полиморфизмом отличался локус Lop3, у которого обнаружено всего три аллеля. Полученные данные об аллельном разнообразии включённых в анализ микросателлитных локусов согласуются с данными, выявленными ранее для насаждений сосны обыкновенной на территории Украины [18]. В частности, там при изучении пяти насаждений сосны обыкновенной локус Spac7.14 также имел наибольшее число аллелей (36 шт.), а локус Lop3 наименьшее (5 шт.). Можно также отметить, что количество обнаруженных аллелей у одних и тех же микросателлитых локусов может варьировать в зависимости от района исследований и размера выборки [11, 19-21]. Так, в разных насаждениях и на ЛСП сосны обыкновенной в Республике Карелия у локуса РЛХ2146 выявлено от пяти до десяти аллелей, а всего было обнаружено 17 аллелей [11, 20]. В Красноярском крае при тестировании праймеров к ядерным микросателлитным локусам на 150 деревьях из пяти насаждений у локуса РЛХ2146 обнаружено 11 аллелей, а у локуса РЛХ3107 - восемь аллелей [21]. У 28 клонов сосны обыкновенной в Швеции выявлено 15 аллелей в локусе РЛХ2146, семь аллелей в локусе РЛХ3107 и десять аллелей в локусе Lop1 [19].
Локус Показатели генетического разнообразия
N (N99) Na Ne Ho He F
Spac7.14 36 (27) 36,0 17,6 0,87 0,94 0,08
PtTX2146 8 (2) 8,0 5,2 0,76 0,81 0,06
PtTX3107 8 (1) 8,0 4,4 0,50 0,77 0,35
Lop1 11 (5) 11,0 5,0 0,67 0,80 0,17
Lop3 3 (1) 3,0 1,4 0,27 0,26 -0,03
Среднее 66 (36) 13,2±5,8 6,7±2,8 0,61±0,11 0,72±0,12 0,12±0,06
Примечание: N (N99) - число аллелей (число редких аллелей), № - число аллелей на локус, № - число эффективных аллелей, Но - наблюдаемая гетерозиготность, Не - ожидаемая гетерозигот-ность, F - коэффициент инбридинга.
Для снижения риска возникновения инбредной депрессии важно, чтобы популяция характеризовалась высокими значениями гетерозиготности. В нашем эксперименте проанализированные мик-росателлитные локусы различались по уровню гетерозиготности - наблюдаемая гетерозиготность варьировала от 0,27 до 0,87 при среднем значении 0,61. По разным литературным источникам наблюдаемая гетерозиготность отдельных микро-сателлитных локусов сосны обыкновенной может варьировать от 0,152 до 0,857 [18, 19], а среднее значение наблюдаемой гетерозиготности при анализе различных комбинаций микросателлитов для отдельных насаждений и лесосеменных плантаций может достигать 0,300 - 0,675 [11, 20, 21].
Для изученных микросателлитных ло-кусов выявлен незначительный дефицит гетерозигот, о чём свидетельствует положительное значение коэффициента инбридинга (0,12). Общий дефицит гетерозигот большей частью создаётся за счёт локусов РЛХ3107 и Lop1, у которых выявлены наибольшие положительные значения коэффициента инбридинга (0,35 и 0,17 соответственно). Только по локусу Lop3 наблюдался незначительный избыток гетерозиготных особей. Дефицит гетерозигот для отдельных микросателлитных локусов ранее был выявлен для карельских популяций сосны обыкновенной [11, 20].
Как показано ранее, случайная выборка 50 клонов плюсовых деревьев из 63 без знания их генетических характеристик не оказывает влияние на такие показатели, как коэффициент инбридинга, наблюдаемая и ожидаемая гетерозиготнось, но приводит к потере пяти редких аллелей [13], поэтому для предотвращения потери редких аллелей необходимо осуществлять подбор клонов для ЛСП следующего порядка с учётом генетических особенностей клонов и с таким расчётом, чтобы искусственная популяция с ограниченным числом деревьев имела показатели гене-
тического разнообразия не ниже параметров, установленных для исходной совокупности генотипов.
В соответствии с первым способом подбор плюсовых деревьев осуществлялся на основе анализа дендрограммы, отображающей генетическую близость генотипов (см. рис. с. 41). Как видно из дендро-граммы, все клоны можно разделить на четыре больших кластера: 1 кластер - с 223 по 172 дерево, 2 кластер - с 550 по 236 дерево, 3 кластер - с 285 по 109 дерево, 4 кластер - с 160 по 185 дерево.
Внутри кластеров встречаются как клоны с очень близкой комбинацией аллелей микросателлитов, так и клоны, существенно различающиеся по генетическим характеристикам. Например, самыми близкими по комбинации аллелей являются следующие близкорасположенные пары деревьев: 199 и 221, 375 и 236, 376 и 191, 201 и 177. Чем дальше на дендро-грамме располагаются генотипы, тем существеннее различия между ними по комбинации аллелей ядерных микросателлитов. Например, наиболее различающимися по изученным микросателлитным ло-кусам клонами являются в первом кластере пары деревьев под номерами 223 и 176, с одной стороны, и 126 и 172, с другой стороны. При реализации данного способа подбор клонов осуществлялся на основе анализа дистанции между клонами на дендрограмме, при этом предпочтение отдавалось тем, которые располагаются как можно дальше друг от друга, а из близкорасположенных друг к другу деревьев выбиралось только одно из них.
Второй способ предусматривает включение в выборку клонов, обеспечивающих сохранность всех вариантов аллелей на основе анализа генетических паспортов клонов. При этом для сохранения всех вариантов аллелей в состав выборки включали прежде всего деревья с редкими аллелями. Результаты моделирования с использованием двух предложенных способов представлены в табл. 2.
185 536
77
252 113 217 232 154 237 18 57 204 197 78
160 109 177 201 14 191 376 428 544 135 52 288 211 289 216 6 24
290 285 236
126 85 352 416
175 44
2 16 221 199 120
176 223
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Дендрограмма, иллюстрирующая характер генетического взаимоотношения клонов плюсовых деревьев
сосны обыкновенной по nSSR-маркерам Dendrogram illustrating the nature of genetic relationships among Pinus sylvestris plus tree clones
according to nSSR markers
Таблица 2. Результаты моделирования состава плюсовых деревьев для создания ЛСП с высоким уровнем генетического разнообразия
Table 2. Results of modeling the composition of plus trees to establish a forest seed orchard with a high level of genetic diversity
№ варианта Характеристика выборок клонов плюсовых деревьев Кол-во клонов Показатели разнообразия
N Na Ne Ho He F
1 Все клоны 63 66 13,2 6,71 0,61 0,72 0,12
2 Случайная выборка 50 клонов 50 61 12,1±0,07 6,54±0,03 0,60±0,002 0,71±0,001 0,11±0,008
3 Выборки 50 клонов, составленные на основе анализа генетического взаимоотношения 50 64 12,8 7,05 0,63 0,73 0,12
4 50 63 12,6 7,15 0,62 0,73 0,13
5 50 63 12,6 6,97 0,62 0,73 0,13
6 50 63 12,6 7,10 0,62 0,74 0,13
7 50 64 12,8 6,89 0,63 0,73 0,12
Среднее 50 63,2±0,2 12,68±0,05 7,03±0,046 0,624±0,002 0,732±0,002 0,126±0,002
8 Выборки клонов, подобранных с таким расчётом, чтобы все аллели встречались хотя бы 1 раз 29 66 13,2 7,85 0,63 0,70 0,07
9 30 66 13,2 7,65 0,63 0,70 0,08
10 30 66 13,2 7,92 0,62 0,71 0,08
11 30 66 13,2 7,23 0,64 0,72 0,08
12 31 66 13,2 7,63 0,63 0,71 0,08
Среднее 30 66±0 13,2±0 7,66±0,12 0,630±0,003 0,708±0,004 0,078±0,002
Примечание: N - число аллелей, № - число аллелей на локус, № - число эффективных аллелей, Но - наблюдаемая гетерозиготность, Не - ожидаемая гетерозиготность, F - коэффициент инбридинга.
Таблица 3. Результаты х2 теста соответствия выборок клонов плюсовых деревьев равновесию Харди-Вайнберга
Table 3. Results of the x2 test for conformity of the samples of plus tree clones to the Hardy-Weinberg equilibrium
Локус Критерий x2 по вариантам
Все клоны Выборка клонов, подобранных с таким расчётом, чтобы все аллели встречались хотя бы один раз
8 9 10 11 12
SPAC7.14 703,8* 591,7 693,4* 663,3 613,1 624,9
PtTX2146 42,2* 40,1 23,9 28,7 21,8 27,0
PtTX3107 152,5*** 80,2*** 82 9*** 95,5*** 85,4*** 82 4***
Lopl 121,2*** 80,6* 119 2*** 84,2** 84,9** 82,2*
Lop3 0,514 0,6 0,4 0,5 0,9 0,9
Примечание: различия достоверны при * P<0,05, ** P<0,01, *** P<0,001.
Подбор 50 клонов для включения в состав ЛСП с применением дендрограм-мы, иллюстрирующий генетическое взаимоотношение клонов, не позволил обеспечить сохранность всех аллелей и в среднем приводил к уменьшению их количества с 66 до 63-64 (варианты 3-7). При данном способе подбора плюсовых деревьев также наблюдается снижение числа аллелей на локус с 13,20 до 12,68 и возрастание эффективного числа аллелей с 6,71 до 7,03. При этом ожидаемая и наблюдаемая гетерозиготность, а также коэффициент инбридинга остались на прежнем уровне.
Результаты моделирования показали, что обеспечить сохранность всех аллелей можно только используя второй способ подбора плюсовых деревьев. Наименьшее количество клонов плюсовых деревьев, обеспечивающих сохранность всех 66 обнаруженных аллелей, составляет 29-31 (варианты 8-12). Отобранные комбинации 29-31 клонов позволяют обеспечить представленность всех аллелей на будущей ЛСП. Необходимо отметить, что второй способ формирования выборок плюсовых деревьев обеспечил снижение коэффициента инбридинга с 0,12 для 63 деревьев до 0,078 в среднем для 30 деревьев (8-12 варианты). Уменьшение коэффициента инбридинга приведёт к снижению риска возникновения инбредной депрессии в результате близкородственных скрещиваний.
Тест на соответствие равновесию Харди-Вайнберга показал, что частота наблюдаемых и ожидаемых генотипов у 63 клонов плюсовых деревьев отличается достоверно у четырёх локусов из пяти при разных уровнях значимости (табл. 3). В целом выборки клонов, составленные на основе анализа аллельного разнообразия, характеризуются лучшим соответствием равновесию Харди-Вайнберга. В четырёх выборках клонов из пяти (8, 10, 11 и 12 варианты) только два микросателлитных локуса (РЛХ3107 и Lop1) не находятся в равновесном состоянии.
Опыт сравнительного изучения генетического полиморфизма существующих ЛСП и насаждений разных древесных видов с использованием различных молекулярных маркеров показал неоднозначные результаты. Наряду с информацией о более низком генетическом разнообразии ЛСП по сравнению с естественными насаждениями [9, 22, 23] в ряде источников говорится о сопоставимом или даже более высоком уровне полиморфизма сравниваемых лесосеменных плантаций и насаждений [10, 24, 25]. При этом показатель полиморфности Р95, наблюдаемая и ожидаемая гетерозиготсноть у ЛСП II порядка могут быть выше по сравнению с ЛСП I порядка [26]. С учётом того, что существующие лесосеменные плантации созданы без учёта данных о генотипах плюсовых деревьев, и мы можем только
зафиксировать актуальный уровень их полиморфизма, такие противоречивые результаты вполне объяснимы. Можно предположить, что показатели генетической изменчивости какой-либо группы деревьев во многом обусловлены тем, насколько разнообразным аллельным полиморфизмом характеризуются отдельные деревья, составляющие эту группу, и каково их число. На наш взгляд, при наличии информации о генетических особенностях плюсовых деревьев, т. е. при наличии так называемых генетических паспортов, появляется возможность не просто осуществлять мониторинг генетического разнообразия, но и эффективно участвовать в управлении генетическими ресурсами. В частности, в нашей работе убедительно показано, что группы из 29-31 клонов плюсовых деревьев, подобранных с учётом встречаемости редких аллелей, могут характеризоваться таким же уровнем генетического разнообразия, как и исходная выборка генотипов.
На начальном этапе в селекционный процесс необходимо вовлекать как можно больше генотипов, чтобы иметь возможность без существенного риска снижения генетического полиморфизма осуществлять выбраковку плюсовых деревьев на следующих этапах отбора. По мнению Y. Icgen и его коллег, успешность стратегии сохранения разнообразия ex situ при реализации селекционных программ обусловлена возможностью охвата как можно большей доли генетического разнообразия, обнаруженной в природных популяциях [25]. В этом свете большую ценность приобретают исследования популяций древесных видов как источника плюсового генофонда, а также непосредственное изучение генетического разнообразия плюсовых деревьев. Например, изучение 456 деревьев из 140 исходных селекционных популяций ели европейской в Швеции показало их высокое генетическое разнообразие и низкое генетическое родство между отдельными индивидуумами, что подтверждает ценность исходных ге-
нетических ресурсов для долгосрочных селекционных программ [27]. На территории Российской Федерации также имеется опыт исследования генетической изменчивости популяций и лесосеменных плантаций древесных видов, и, в частности, сосны обыкновенной [10, 11, 20, 22, 28]. Однако уже сейчас необходимо переходить от простой оценки генетического полиморфизма к активному участию в управлении генетическими ресурсами через мониторинг генетического разнообразия на всех этапах селекционного процесса [29], а также посредством моделирования состава будущих ЛСП.
Из-за вовлечения в селекционный процесс ограниченного количества плюсовых деревьев особое беспокойство вызывает риск возникновения инбредной депрессии вследствие близкородственных скрещиваний. В обзорной работе убедительно показано отрицательное влияние инбредной депрессии на состояние и устойчивость популяций [30]. Для снижения риска инбридинга рекомендуется использование неродственных родителей при создании лесосеменных плантаций [31]. Выполненное авторами настоящей статьи моделирование показателей генетического разнообразия показало, что комбинация меньшего числа клонов, существенно отличающихся по составу аллелей, может позволить снизить вероятность инбредной депрессии за счёт исключения близкородственных клонов из репродуктивного процесса. Так, значение коэффициента инбридинга для 29-31 клонов плюсовых деревьев, подобранных с учётом разнообразия аллелей, оказалось ниже (0,078) по сравнению с исходной выборкой 63-ти клонов (0,12).
Информация о генетической близости плюсовых деревьев также может быть использована для составления схем смешения на лесосеменных плантациях. Для сосны обыкновенной во многих исследованиях показан высокий коэффициент ауткроссинга (более 0,95) как в естественных насаждениях, так и на лесосеменных
плантациях [32-34], и, следовательно, формирование семян осуществляется в основном за счёт перекрёстного опыления. Поэтому логично предположить, что, располагая на территории ЛСП рядом генетически неродственные клоны, можно обеспечить формирование семян с более высоким уровнем генетического разнообразия. Изучению данного вопроса весьма важно уделить внимание в будущем.
В соответствии с действующими нормативными документами (Правила создания и выделения объектов лесного семеноводства (лесосеменных плантаций, постоянных лесосеменных участков и подобных объектов), приказ Минприроды России № 438 от 20.10.2015 г.) при создании ЛСП необходимо использовать потомство не менее 50 плюсовых деревьев. Однако из-за ограниченного количества отобранных плюсовых деревьев, из которых далеко не все включены в испытание по семенному потомству в испытательных культурах, особенно острой может стать проблема набора минимально требуемого количества потомств для создания ЛСП II порядка. В данной работе показано, что при учёте генетических особенностей плюсовых деревьев возможно подбирать такие комбинации клонов, которые при меньшем количестве генотипов могут обеспечить сохранение генетического разнообразия. На наш взгляд, использование ДНК-маркирования плюсовых деревьев и учёт их генетических особенностей при подборе генотипов и составление схем смешения может служить основанием для уменьшения количества используемых потомств при создании ЛСП II порядка.
Таким образом, ДНК-маркеры могут служить одним из эффективных инструментов для управления генетическими ресурсами. Ввиду важности проблемы сохранения генофонда древесных видов и воспроизводства генетического полиморфизма популяций при искусственном лесо-восстановлении с использованием семян с лесосеменных плантаций считаем важным
и необходимым проведение мониторинга генетического разнообразия на всех этапах селекционного процесса. Исходной точкой должна служить обязательная генетическая паспортизация плюсовых деревьев. Информация об индивидуальных генетических особенностях плюсовых деревьев и характере их генетического взаимоотношения может быть использована для подбора неродственных клонов и составления схем смешения при создании новых лесо-семенных плантаций. Необходимо отметить, что в данной работе для моделирования состава плюсовых деревьев использовано только пять локусов. Крайне необходимы дальнейшие исследования, направленные на увеличение набора ДНК-маркеров (включая цитоплазматические) до репрезентативной величины.
Заключение. Результаты моделирования показывают, что использование SSR-маркеров позволяет осуществлять планирование состава будущих ЛСП с целью обеспечения сохранности выявленного уровня генетического разнообразия. Установлено, что подбор клонов с учётом их генетических особенностей позволяет составить такие комбинации генотипов, для которых рассчитанные параметры генетического разнообразия будут соответствовать показателям, выявленным для всей совокупности плюсовых генотипов. В частности, для модельной выборки клонов плюсовых деревьев комбинация из 29-31 разных клонов не только может обеспечить сохранность таких показателей, как число аллелей, число аллелей на локус, наблюдаемая и ожидаемая гетеро-зиготность, но и приводит к уменьшению коэффициента инбридинга и числа локусов в неравновесном состоянии. Таким образом, SSR-маркеры показали себя эффективным инструментом для моделирования состава будущих ЛСП. Важным итогом работы является то, что показана возможность создания лесосеменных плантаций с высоким уровнем генетического разнообразия при использовании меньшего количества клонов по сравне-
нию с рекомендуемыми нормативными документами 50 потомствами плюсовых деревьев. Для обеспечения большей надёжности в оценке показателей генети-
ческого разнообразия необходимы дополнительные исследования по увеличению набора ДНК-маркеров до репрезентативной величины.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Lindgren D., Prescher F. Optimal clone number for seed orchards with tested clones // Silvae Genetica. 2005. Vol. 54. No 2. P. 80-92. DOI: 10.1515/sg-2005-0013
2. Lindgren D., Gea L., Jefferson P. Loss of genetic diversity monitored by status number // Silvae Genetica. 1996. No 45. P. 52-59.
3. Genetic gain and diversity of orchard crops under alternative management options in a clonal seed orchard of Pinus thunbergii // K.S. Kang, D. Lindgren, T.J. Mullin et al // Silvae Genetica. 2005. Vol. 5. No 3. Pp. 93-96. DOI: 10.1515/sg-2005-0014
4. Namkoong G. Biodiversity - issues in genetics, forestry and ethics // Forestry Chronicle. 1991. No 68. P. 438-443.
5. Genetic diversity and the survival of populations / G. Booy, R.J.J. Hendriks, M.J.M. Smulders et al. // Plant biology. 2000. No 2. Pp. 379-395. DOI: 10.1055/s-2000-5958
6. Lindgren D., Gea L.D., Jefferson P.A. Status number for measuring genetic diversity // Forest Genetics. 1997. No 4. Pp. 69-76.
7. Новиков П.С., Шейкина О.В. ISSR-анализ деревьев сосны обыкновенной (Pinus sylvestris) различных селекционных категорий // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). 2012. № 08 (82):0821208065 Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/08/ pdf/65.pdf
8. Ильинов А.А., Раевский Б.В. Генетическое разнообразие деревьев сосны обыкновенной Pinus sylvestris L. различных селекционных категорий в плюсовых насаждениях Карелии // Экологическая генетика. 2021. Т. 19. № 1. С. 23-35.
9. Hansen O.K. Mating patterns, genetic composition and diversity levels in two seed orchards with few clones - Impact on planting crop // Forest Ecology and Management. 2008. Vol. 256. No 5. Р. 11671177. DOI: 10.1016/j.foreco.2008.06.032
10. Криворотова Т.Н., Шейкина О.В. Генетическая структура лесосеменных плантаций и насаждений сосны обыкновенной в Среднем Поволжье // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2014. № 1(21). С. 77-86.
11. Ильинов А.А., Раевкий Б.В. Сравнительная оценка генетического разнообразия естественных популяций и клоновых плантаций сосны обыкновенной и ели финской в Карелии // Экологическая генетика. 2015. Т. 13. № 4. С. 55-67.
12. Comparison of genetic diversity in naturally regenerated norway spruce stands and seed orchard progeny trials / D. Rungis, S. Luguza, E. Baders et al. // Forests. 2019. No 10: 926. DOI: 10.3390/f10100926
13. Шейкина О.В., Гладков Ю.Ф. Моделирование показателей генетического разнообразия в зависимости от количества плюсовых деревьев сосны обыкновенной // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2018. № 1(37). С. 33-44.
14. Doyle J.J., Doyle J.L. A rapid DNA isolation procedure for small quantities of fresh leaf tissue // Phytochemical Bulletin. 1987. Vol. 19. Р. 11-15.
15. Soranzo N., Provan J., Powell W. Characterization of microsatellite loci in Pinus sylvestris L. // Molecular Ecology. 1998. No 7. P. 1247-1263.
16. Single-copy, species-transferable microsatel-litemarkers developed from loblolly pine ESTs / Ch. Liewlaksaneeyanawin, C.E. Ritland, Y.A. El-Kassaby et al. // Theoretical and Applied Genetics. 2004. No 109. P. 361-369. DOI: 10.1007/s00122-004-1635-7
17. Peakall R., Smouse P. E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research an update // Bioinformatics. 2012. Vol. 28. No 19. P. 2537-2539. DOI: 10.1093/bioinformatics/bts460
18. Kuchma O., Vornam B., Finkeldey R. Mutation rates in Scotch pine (Pinus sylvestris L.) from the Chernobyl exclusion zone evaluated with amplified fragment-length polymorphisms (AFLPs) and microsatellite markers // Mutation Research. 2011. No 725. P. 29-35. DOI: 10.1016/j.mrgentox.2011.07.003
19. Evaluation of pollen contamination in an advanced scots pine seed orchard / T. Torimaru, X.R. Wang, A. Fries et al. // Silvae Genetica. 2009. Vol. 58. No 5/6. P. 262-269. DOI: 10.1515/sg-2009-0033
20. Ильинов А.А., Раевкий Б.В. Состояние генофонда сосны обыкновенной Pinus sylvestris L. в Карелии // Сибирский лесной журнал. 2016. № 5. С. 45-54. DOI: 10.17816/ecogen19006
21. Разработка панели ядерных микросател-литных локусов для оценки легальности происхождения древесины сосны обыкновенной в Красноярском крае / Д.Н. Шуваев, А.А. Ибе, Ю.Е. Щерба и др. // Хвойные бореальной зоны. 2020. Т. XXXVIII. № 5-6. С. 297-304.
22. Шигапов З.Х. Сравнительный генетический анализ лесосеменных плантаций и природных популяций сосны обыкновенной // Лесоведение. 1995. № 3. С. 19-24.
23. Comparisons of genetic diversity in white spruce (Picea glauca) and jack pine (Pinus banksiana) seed orchards with natural populations / M.J.W. Godt, J.L. Hamrick, M.A. Burkeet et al. // Canadian Journal of Forest Research. 2001. No 31. Pp. 943-949.
24. Bergman F., Ruetz W. Isozyme genetic variation and heterozygosity in random tree samples and selected orchard clones from the same Norway spruce populations // Forest Ecology and Management. 1991. Vol. 46. No 1-2. Pp. 39-47.
25. Potential impact of forest management and tree improvement on genetic diversity of Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) plantations in Turkey / Y. Icgen, Z. Kaya, B. Cengel et al. // Forest Ecology and Management. 2006. No 225. P. 328-336. DOI: 10.1016/j.foreco.2006.01.009
26. Ивановская С.И., Каган Д.И., Падутов В.Е. Генетическое разнообразие и структура лесосемен-ных плантаций первого и второго порядка ели европейской Picea abies (L.) H. Karst. в Беларуси // Сибирский лесной журнал. 2020. № 4. С. 5-14.
27. Genetic status of Norway spruce (Picea abies) breeding populations for northern Sweden / P. Androsiuk, A. Shimono, J. Westin et al. // Silvae Genetica. 2013. Vol. 32. No 3. Pp. 127-136. DOI: 10.1515/sg-2013-0017
28. Дифференциация популяций сосны обыкновенной в ленточных борах Алтайского края,
выявленная с применением маркеров различной природы / К.Г. Зацепина, В.В. Тараканов, Л.И. Кальченко и др. // Сибирский лесной журнал. 2016. № 5. С. 21-32. DOI: 10.15372/SJFS20160502
29. El-Kassaby Y.A., Namkoong G. Genetic diversity of forest tree plantations: consequences of domestication // Consequences of changes in biodiversity. IUFRO World Congress, Tampere, Finland. 1995. No 2. Pp. 218-228.
30. Keller L.F., Waller D.M. Inbreeding effects in wild populations // Trends Ecology & Evolution. 2002. № 17. Pp. 230-241.
31. McKeand S.E., Bridgwater F.E. A strategy for the third breeding cycle of loblolly pine in the Southeastern U.S. // Silvae Genetica. 1998. Vol. 47. No 4. Pp. 223-234.
32. Muona O., Harju A. Effective population sizes, genetic variability, and mating system in natural stands and seed orchards of Pinus sylvestris // Silvae Genetica. 1989. No 38. Pp. 221-228.
33. The mating system outcrossing rate and genetic differention in natural Scots pine (Pinus syl-vestris L.) populations from Bulgaria / R. Longauer, P. Zhelev, L. Paule et al. // Biologia (Bratyslava). 1992. Vol. 47. No 7. Pp. 593-547.
34. Burczyk J. Mating system variation in a Scots pine clonal seed orchard // Silvae Genetica. 1998. No 47. Pp. 155-158.
Статья поступила в редакцию 16.07.2022; одобрена после рецензирования 01.09.2022;
принята к публикации 19.09.2022.
Информация об авторах
ГЛАДКОВ Юрий Фёдорович - начальник отдела защиты леса и государственного ле-сопатологического мониторинга, Филиал ФБУ «Российский центр защиты леса» - «Центр защиты леса Республики Марий Эл». Область научных интересов - использование ДНК-технологий в лесном семеноводстве и селекции сосны обыкновенной. Автор 17 научных публикаций. ОИСГО: https://orcid.org/0000-0001-6059-7601
ШЕЙКИНА Ольга Викторовна - кандидат сельскохозяйственных наук, доцент кафедры лесных культур, селекции и биотехнологии, Поволжский государственный технологический университет. Область научных интересов - популяционная и экологическая генетика древесных видов, использование ДНК-технологий в лесном семеноводстве и селекции древесных видов. Автор 79 научных публикаций. ОЯСГО: https://orcid.org/0000-0002-7507-8588
Вклад авторов:
Гладков Ю. Ф. - формулирование цели, сбор образцов и выполнение генетического анализа, обработка и интерпретация данных, написание статьи.
Шейкина О. В. - научное руководство, формулирование идеи, анализ и обобщение данных, подготовка статьи.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Scientific article UDC 630.12:575.22
https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2022.3.63
Modeling the Composition of Plus Trees for Establishing a Pinus Sylvestris Seed Orchard
with SSR-Markers Use
Yu. F. Gladkov1, O. V. Sheikina2 1 Branch of FBI "Russian Office of Forest Protection" - "Office of Forest Protection
in the Republic of Mari El", 83, Komsomolskaya St., Yoshkar-Ola, 424000, Russian Federation 2 Volga State University of Technology, 3, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000, Russian Federation ShejkinaOV@volgatech.net
ABSTRACT
Introduction. Preserving genetic diversity while using a limited number of genotypes is a highly topical issue associated with the implementation of forest seed production programs based on plus tree selection. The goal of the research was to test two methods of selecting Pinus sylvestris plus trees for creating a seed orchard with a high level of genetic polymorphism, on the basis of analyzing genetic characteristics of clones identified using nuclear microsatellites (nSSRs). Objects and methods. The outcomes of studying five nuclear microsatellite loci (Spac7.14, PtTX2146, PtTX3107, Lopl, Lop3) of 63 clones of Pinus sylvestris plus trees served as the baseline for modeling. Results and discussion. The initial set of clones was characterized by the following diversity indicators: number of alleles (N) - 66, number of alleles per locus (Na) - 13.2, number of effective alleles (Ne) - 6.7, observed heterozygosity (Ho) - 0.61, expected heterozygosity (He) - 0.72, inbreeding coefficient (F) - 0.12. Selection of 50 clones for a seed orchard solely on the basis of a dendrogram illustrating the nature of genetic relationships among them did not allow for the preservation of entire allelic diversity and, on average, led to the loss of 2-3 alleles; an increase in other diversity indicators was found out (Na = 12 .68, Ne=7.03, Ho=0.624, He=0.732, F=0.126). Good results were obtained in clone selection based on the analysis of allelic diversity. A combination of 29-31 clones, composed in a way that all alleles occurred, made it possible to ensure the conservation of the baseline level of genetic diversity (N=66, Na=13.2, Ne=7.66, Ho=0.630, He=0.708, F= 0.078). For the sample of 29-31 clones selected taking into account allelic diversity, a greater conformity to the Hardy-Weinberg equilibrium was recorded. Conclusion. The study showed a possibility of establishing a forest seed orchard with an initial level of genetic diversity of 63 plus trees while using a smaller number of them compared to the requirements of regulatory documents.
Keywords: Pinus sylvestris; plus trees; genetic variation; microsatellites; forest seed orchard
Funding: the research was supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (Grant No. 075-15-2021-674) and Core Facility Centre "Ecology, biotechnologies and processes for obtaining environmentally friendly energy carriers" of Volga State University of Technology, Yoshkar-Ola.
REFERENCES
1. Lindgren D., Prescher F. Optimal clone number for seed orchards with tested clones. Silvae Genetica. 2005. Vol. 54. No 2. P. 80-92. DOI: 10.1515/sg-2005-0013
2. Lindgren D., Gea L., Jefferson P. Loss of genetic diversity monitored by status number. Silvae Genet. 1996. No 45. Pp. 52-59.
3. Kang K.S., Lindgren D., Mullin T.J. et al. Genetic gain and diversity of orchard crops under alternative management options in a clonal seed orchard of Pinus thunbergii. Silvae Genetica. 2005. Vol. 5. No 3. Pp. 93-96. DOI: 10.1515/sg-2005-0014
4. Namkoong G. Biodiversity - issues in genetics, forestry and ethics. Forestry Chronicle. 1991. No 68. Pp. 438-443.
5. Genetic diversity and the survival of populations / G. Booy, R.J.J. Hendriks, M.J.M. Smulders et al. // Plant biology. 2000. No 2. Pp. 379-395. DOI: 10.1055/s-2000-5958
6. Lindgren D., Gea L.D., Jefferson P.A. Status number for measuring genetic diversity. Forest Genetics. 1997. No 4. Pp. 69-76.
7. Novikov P.S., Sheikina O.V. ISSR-analiz derev'ev sosny obyknovennoj (Pinus sylvestris)
razlichnyh selekcionnyh kategorij [ISSR analysis of Pinus sylvestris trees appurtenant to different selection categories]. Politematicheskij setevoj elektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Nauchnyj zhurnal KubGAU]. 2012. № 08 (82): 0821208065. Available at: http://ej.kubagro.ru/2012/08/ pdf/65.pdf (In Russ.).
8. Ilinov A.A., Raevsky B.V. Geneticheskoe raznoobrazie derev'ev sosny obyknovennoj Pinus sylvestris L. razlichnyh selekcionnyh kategorij v plyusovyh nasazhdeniyah Karelii [Genetic diversity of scots pine trees of different selection categories in plus stands of Karelia]. Ekologicheskaya genetika. [Ecological Genetics]. 2021. Vol. 19. № 1. Pp. 23-35. (In Russ.).
9. Hansen O.K. Mating patterns, genetic composition and diversity levels in two seed orchards with few clones - Impact on planting crop. Forest Ecology and Management. 2008. Vol. 256. No 5. Pp. 11671177. DOI: 10.1016/j.foreco.2008.06.032
10. Krivorotova T.N., Sheikina O.V. Genetich-eskaya struktura lesosemennyh plantacij i nasazhdenij sosny obyknovennoj v Srednem Povolzh'e [Genetic structure of seed orchads and natural stands of Pinus sylvestris in the Middle Volga Region]. Vestnik Pov-olzhskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta. Seriya: Les. Ekologiya. Prirodopol'zovanie [Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management]. 2014. № 1(21). Pp. 77-86. (In Russ.).
11. Ilinov A.A., Raevsky B.V. Sravnitel'naya ocenka geneticheskogo raznoobraziya estestvennyh populyacij i klonovyh plantacij sosny obyknovennoj i eli finskoj v Karelii [Genetic diversity comparative evaluation of Pinus sylvestris L. and Picea x fennica (Regel) Kom. native populations and clonal seed orchards in Russian Karelia]. Ekologicheskaya genetika. [Ecological Genetics]. 2015. Vol. 13. № 4. Pp. 55-67. (In Russ.).
12. Rungis D., Luguza S., Baders E. et al. Comparison of genetic diversity in naturally regenerated norway spruce stands and seed orchard progeny trials. Forests. 2019. No 10: 926. DOI: 10.3390/f10100926
13. Sheykina O. V., Gladkov Yu. F. Modeliro-vanie pokazatelej geneticheskogo raznoobraziya v zavisimosti ot kolichestva plyusovyh derev'ev sosny obyknovennoj [Simulation of the indices of genetic diversity depending on the number of plus trees of scots pine]. Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta. Seriya: Les. Ekologiya. Prirodopol'zovanie [Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management]. 2018. № 1 (37). Pp. 33-44 54. DOI: 10.15350/2306-2827.2018.1.33. (In Russ.).
14. Doyle J.J., Doyle J.L. A rapid DNA isolation procedure for small quantities of fresh leaf tissue. Phy-tochemical Bulletin. 1987. Vol. 19. P. 11-15.
15. Soranzo N., Provan J., Powell W. Characterization of microsatellite loci in Pinus sylvestris L. Molecular Ecology. 1998. No 7. P. 1247-1263.
16. Liewlaksaneeyanawin Ch., Ritland C.E., El-Kassaby Y.A. et al. Single-copy, species-transferable microsatellitemarkers developed from loblolly pine ESTs. Theoretical and Applied Genetics. 2004. No 109. Pp. 361-369. DOI: 10.1007/s00122-004-1635-7
17. Peakall R., Smouse P. E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research an update. Bioinformatics. 2012. Vol. 28. No 19. P. 2537-2539. DOI: 10.1093/bioinformatics/bts460
18. Kuchma O., Vornam B., Finkeldey R. Mutation rates in Scotch pine (Pinus sylvestris L.) from the Chernobyl exclusion zone evaluated with amplified fragment-length polymorphisms (AFLPs) and microsatellite markers. Mutation Research. 2011. No 725. P. 29-35. DOI: 10.1016/j.mrgentox.2011.07.003
19. Torimaru T., Wang X.R., Fries A. et al. Evaluation of pollen contamination in an advanced scots pine seed orchard. Silvae Genetica. 2009. Vol. 58. No 5/6. Pp. 262-269. DOI: 10.1515/sg-2009-0033
20. Ilinov A.A., Raevsky B.V. Sostoyanie genofonda sosny obyknovennoj Pinus sylvestris L. v Karelii [The current state of Pinus sylvestris L. gene pool in Karelia]. Sibirskiy lesnoy zhurnal [Siberian Journal of Forest Science]. 2016. № 5. Pp. 45-54. DOI: 10.17816/ecogen19006. (In Russ.).
21. Shuvaev D.N., Ibe A.A., Shcherba Yu.E., Sukhikh T.V., Shilkina E.A., Usova E.A., Lisotova E.V., Repyah M.V., Stupakova O.M. Razrabotka pan-eli yadernyh mikrosatellitnyh lokusov dlya ocenki legal'nosti proiskhozhdeniya drevesiny sosny obyknovennoj v Krasnoyarskom Krae [A panel of nuclear microsatellite markers for the identification of scots pine illegal logs on the Krasnoyarsk territory]. Khvoynye boreal'noy zony [Conifers of the Boreal Area]. 2016. Vol. 38. № 5-6. Pp. 297-304. (In Russ.)
22. Shigapov Z.Kh. Sravnitel'nyj geneticheskij analiz lesosemennyh plantacij i prirodnyh populyacij sosny obyknovennoj [A comparative genetic analysis of seed plantations and natural populations of scots pine]. Lesovedenie [Russian Journal of Forest Science]. 1995. № 3. Pp. 19-24. (In Russ.).
23. Comparisons of genetic diversity in white spruce (Picea glauca) and jack pine (Pinus banksiana) seed orchards with natural populations / M.J.W. Godt, J.L. Hamrick, M.A. Burkeet et al. // Canadian Journal of Forest Research. 2001. No 31. Pp. 943-949.
24. Bergman F., Ruetz W. Isozyme genetic variation and heterozygosity in random tree samples and selected orchard clones from the same Norway spruce populations // Forest Ecology and Management. 1991. Vol. 46. No 1-2. Pp. 39-47.
25. Potential impact of forest management and tree improvement on genetic diversity of Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) plantations in Turkey / Y. Icgen, Z. Kaya, B. Cengel et al. // Forest Ecology and Management. 2006. No 225. P. 328-336. DOI: 10.1016/j.foreco.2006.01.009
26. Ivanovskaya S.I., Kagan D.I., Padutov V.E. Geneticheskoe raznoobrazie i struktura lesosemennyh plantacij pervogo i vtorogo poryadka eli evropejskoj Picea abies (L.) H. Karst. v Belarusi [Genetic diversity and structure of the Norway spruce Picea abies (L.) H. Karst. seed orchards of the first and the second order in Belarus]. Sibirskiy lesnoy zhurnal [Siberian Journal of Forest Science]. 2020. № 4. Pp. 5-14. (In Russ.).
27. Androsiuk P., Shimono A., Westin J.et al. Genetic status of Norway spruce (Picea abies) breeding populations for northern Sweden. Silvae Genetica. 2013. Vol. 32. No 3. Pp. 127-136. DOI: 10.1515/sg-2013-0017
28. Zatsepina K.G., Tarakanov V.V., Kalchen-ko L.I., Ekart A.K., Larionova A.Ya. Differenciaciya populyacij sosny obyknovennoj v lentochnyh borah Altajskogo Kraya, vyyavlennaya s primeneniem markerov razlichnoj prirody [Differentiation of Scots pine populations in the belt pine forests of Altai Krai discovered with markers of various nature]. Sibirskiy lesnoy zhurnal [Siberian Journal of Forest Science]. 2016. № 5. Pp. 21-32. DOI: 10.15372/SJFS20160502. (In Russ.).
29. El-Kassaby Y.A., Namkoong G. Genetic diversity of forest tree plantations: consequences of domestication. Consequences of changes in biodiversity. IUFRO World Congress, Tampere, Finland. 1995. No 2. Pp. 218-228.
30. Keller L.F., Waller D.M. Inbreeding effects in wild populations. Trends Ecology & Evolution. 2002. No 17. Pp. 230-241.
31. McKeand S.E., Bridgwater F.E. A strategy for the third breeding cycle of loblolly pine in the Southeastern U.S. Silvae Genetica. 1998. Vol. 47. No 4. Pp. 223-234.
32. Muona O., Harju A. Effective population sizes, genetic variability, and mating system in natural stands and seed orchards of Pinus sylvestris. Silvae Genetica. 1989. No 38. Pp. 221-228.
33. Longauer R., Zhelev P., Paule L. et al.The mating system outcrossing rate and genetic differen-tion in natural Scots pine (Pinus sylvestris L.) populations from Bulgaria. Biologia (Bratyslava). 1992. Vol. 47., No 7. Pp. 593-547.
34. Burczyk J. Mating system variation in a Scots pine clonal seed orchard. Silvae Genetica. 1998. No 47. Pp. 155-158.
The article was submitted 16.07.2022; approved after reviewing 01.09.2022;
accepted for publication 19.09.2022
For citation: Gladkov Yu. F., Sheikina O. V. Modeling the Composition of Plus Trees for Establishing a Pinus Sylvestris Seed Orchard with SSR-Markers Use. Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management. 2022. № 3 (55). Pp. 63-75. (In Russ.). https://doi.org/10.25686/2306-2827.2022.3.63
Information about the authors
Yuriy F. Gladkov - Head of the Department of Forest Protection and State Forest Health Monitoring, Branch of FBI "Russian Office of Forest Protection" - "Office of Forest Protection in the Republic of Mari El". Research interests - use of DNA technologies in forest seedage and Scots pine selection. The author of 17 scientific publications. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6059-7601
Olga V. Sheikina - Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor of the Chair of Forest Plantations, Selection, and Biotechnology, Volga State University of Technology. Research interests - population and ecological genetics of woody species, use of DNA technologies in forest breeding and seed production. The author of 79 scientific publications. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7507-8588
Contribution of the authors:
Gladkov Yu. F. - formulation of the goal, collection of samples and performance of genetic analysis, processing and interpretation of data, writing the article.
Sheikina O. V. - scientific advising, formulation of the research concept, analysis and generalization of data, preparation of the article.
The authors declare that they have no conflict of interest.
All authors read and approved the final manuscript.
