Известия РАН. Серия биологическая, 2021, № 6, стр. 602-614

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Генетическая характеристика популяций. Анализ четырех микросателлит-содержаших локусов Du215, Du281, Du323 и Du47G выявил, что все исследованные особи D. rostombekowi являются гетерозиготными по данным локусам. В исследованных популяциях было выявлено от 2 до 5 аллелей в зависимости от локуса. Аллельные варианты каждого локуса представлены в табл. 2.

Структурные различия микросателлитных локусов Du215, Du281 и D323 ранее были описаны (Осипов и др., 2016; Ryskov et al., 2017). Анализ локуса Du47G позволил выявить 5 аллельных вариантов, которые различались структурой микросателлитного кластера, для которого характерны GATA- и GACA-повторы, а так же несовершенные звенья GAT. Кроме того аллельные варианты различались по фиксированным точечным заменам на флангах, по которым их можно разделить на две группы: 1) A (+7), A (+21), G (+52) T (+58), характерная для аллелей Du47G(rost)1 и Du47G(rost)5; 2) T (+7), T (+21), C (+52) T (+58), характерная для аллелей Du47G(rost)2-Du47G(rost)4 (табл. 2).

Количество генотипов было установлено по анализу сочетания аллельных вариантов каждой особи (табл. 3, рис. 1). Анализ аллельных комбинаций по 4 локусам выявил 7 генотипов, неравномерно распространенных в исследуемых популяциях. Особи с одинаковыми генотипами формировали клональные линии. Мажорный клон (генотип 1), был установлен у 24 особей (57% от всех исследованных особей) и представлен в трех популяциях – Гош, Папанино (окрестности г. Дилижан), Спитак. Клон с генотипом 2 встречался у 7 особей (17%). Клон с генотипами 3 (5 особей – 12%) и 4 (3 особи – 7%) были обнаружены только в изолированной севанской популяции Цовак. Остальные генотипы (5, 6 и 7) были представлены только одной особью (2%) и встречались в популяциях Гош, Папанино, Спитак.

Рис. 1.

Схематическое изображение семи генотипов, образованных аллельными комбинациями микросателлитных локусов Du215, Du281, Du323 и Du47G у 42 особей D. rostombekowi. Специфичные для родительских видов маркеры SNV показаны в квадратах. Вариабельные микросателлитные кластеры показаны для каждого аллеля.

Генотипы 1–7 отличаются друг от друга последовательностью микросателлитного кластера. Редкие генотипы, обнаруженные у единичных особей в популяциях, вероятно являются мутационными производными основного (представленного большим числом особей и распространненого в 3 из 4 исследованных популяциях) генотипа. Генотипы 3 и 4 представлены только в изолированной популяции Цовак и являются самыми отдаленными от основного генотипа. Анализ пространственно-частотных распределений наиболее широко распространенных генотипов 1 и 2 и популяционно-специфических генотипов 3 и 4 выявил зависимость между частотами клонов и географическим разделением между тремя северными популяциями и севанской популяцией Цовак.

Принимая генотип 1(G1) за исходный, согласно модели Паркера (Parker et al., 1989), мы можем считать, что остальные обнаруженные генотипы могли быть образованы в результате микросателлитных мутаций уже сформировавшегося основного клона. Это событие отражено на схеме (рис. 2), которая построена на основе сравнительного анализа сочетаний аллельных вариантов по каждому локусу с учетом распространения генотипа и частоты его встречаемости в популяциях. Как видно их схемы, генотипы G2, G7 отличаются от генотипа G1 одной GATA- мутацией в микросателлитном кластере по одному из 4 локусов (G1 отличается от G7 одной мутацией в локусе Du215, G1 от G2 – одной мутацией в локусе Du281). Такая же картина наблюдается между генотипами G2 и G5. Генотип G6 хоть и представлен в популяции Гош, однако имеет сходство с генотипом G2 (представленным в популяциях Спитак и Папанино) за исключением делеции одного GCAA звена в локусе Du215. Несмотря на то, что генотипы G3 и G4 не были обнаружены в других популяциях, кроме Цовак; они связаны с основным генотипом G1 общими аллельными вариантами, однако сильно “удалены” от него множественными изменениями внутри микросателлитного кластера.

Рис. 2.

Схематическое изображение, отражающее взаимоотношения между генотипами 1–7(G1–G7) в исследованных популяциях D. rostombekowi. Размер кругов соответствует представленности генотипа в популяции.

В табл. 4 приведены данные расчетов индексов генетического разнообразия в популяциях партеновида по четырем микросателлитным локусам. Уровень ожидаемой гетерозиготности (H_E ) варьируется от 0.533 до 0.783 (в среднем, 0.581), а число аллелей (N) от 2 до 4. Показатель степени аллельного богатства (R_s) варьируется от 1.995 до 4.000 (в среднем, 2.685). Самый высокий показатель данного значения установлен в популяции Гош по локусам Du215, Du281 и Du323.

Важнейшие предикторные переменные среды и потенциальный ареал партеногенетического вида. Мы собрали 118 записей с географическими координатами присутствия D. rostombekowi на территории Армении и Азербайджана (49 литературных данных и 69 собственных полевых записей). После удаления кластерных точек остались 56 записей, включенных в сокращенный набор для дальнейшего анализа. Эти записи в дальнейшем (полные: n = 118, сокращенные n = 56) использовали для построения моделей распределения видов и сравнения экологических ниш для трех разрешений ~90, ~270 и ~900 м соответственно.

Мы получили “высокие” значения индекса Бойса (B_ind ± SD) и AUC (±SD) для всех моделей распределения вида. Вклады переменных для различных SDM моделей представлены в табл. 5 . Из таблицы следует, что индекс AUC (Phillips et al., 2006) имеет достаточно высокие значения и варьирует от 0.978 (±0.007) до 0.985 (±0.007), которые слабо различаются друг от друга. Последнее означает, что вне зависимости от типа использования данных (сокращенных, полных) и пространственного разрешения слоев, индекс AUC пригодности модели меняется слабо (табл. 5 ). В отличие от AUC, индекс Бойса чувствителен и позволяет выделять наилучшую модель. В нашем случае наиболее высокая точность модели распределения вида наблюдается только для одного случая, т.е. когда используются полные данные с пространственным разрешением ~90 м. В этом случае индекс Бойса составляет 0.958 ± 0.004. Наихудшая модель по индексу Бойса 0.813 (±0.02) построена при использовании сокращенных данных с пространственным разрешением ~270 м. Карты распределения вида для этих случаев представлены в рис. 3.

Рис. 3.

Карты распределения D. rostombekowi с использованием разных наборов данных и разрешений. (а) Полный набор точек находок и пространственное разрешение 90 м, (б) сокращенный набор данных и пространственное разрешение 270 м.

Из табл. 5 следует, что из 8 предикторных переменных только пять (MeanTempDrQ, Sradmean, PrecipCoefVar, IsoTerm, PrecWarmQ) общие для всех 60 моделей (10 репликации × 2 типа набора данных × 3 разрешения). Важность переменной StdDivTemp выделяется почти для всех моделей за исключением моделей, полученных для сокращенных данных для разрешения ~90 м. Важность переменной HighWay, выделяется для всех моделей с разным разрешением при использовании полного набора данных точек находок, а также для моделей с разрешением ~90 м при использовании сокращенных данных. Единственная переменная, которая выделяется только для одного сочетания набора данных (полных) и разрешения (~90 м), является высота над уровнем моря (Elevation).

Визуальный качественный анализ наилучшей (рис. 3а) и наихудшей (рис. 3б) карт показывает, что они, в целом, совпадают в общих чертах по границам ареала, но существует большое различие в деталях. Наилучшая карта (рис. 3а) указывает, что наиболее пригодные местообитания (с вероятностью >0.6) в основном расположены на севере Армении, включая все известные местообитания популяций (Севан, Спитак, Гош, Дилижан, Иджеван-Ноемберян), а также новые небольшие местообитания западной части оз. Севан и в восточной части Нагорного-Карабаха, северной части Армении на границе с Грузией. Наихудшая карта показывает обширные пригодные местообитания на западной части оз. Севана, обширную зону на восточной части Нагорного Карабаха, в северной Армении на границе с Грузией и участки в южной части Грузии.

Индексы сходства экологических ниш популяций партеногенетического вида. Результаты анализа перекрывания ниш для разных наборов данных представлены на рис. 4. Показано, что индекс сходства экологических ниш для разных разрешений изменяется в диапазоне от 86 до 90%, в зависимости от разрешения используемых слоев. Доля общих местообитаний, т.е. перекрытие ниш варьируется от 97.8 до 98.8%. Тест сходства экологических ниш, полученных на основе разных наборов данных, не отклоняется для всех разрешений (P < 0.02).

Рис. 4.

Экологические ниши D. rostombekowi (а), (б), (в), представленные с использованием двух осей главных компонент, и сдвиги центроидов ниш (г), (д), (е) по высоте, полученных на основе сокращенных точек находок относительно полных. Затемненные области показывают реализованные ниши для разных наборов точек и разрешений, пунктирная и сплошная линии на рис. (а), (б), (в) – 90, 100% площади района исследования.

Несмотря на высокое сходство экологических ниш при использовании разных наборов данных, тем не менее, центроид по высоте смещается вверх для сокращенных данных (рис. 4г, 4д, 4е). Это означает, что разреживание с целью удаления кластеризованных точек приводит к значительному уменьшению количества точек в местообитаниях северных популяций (Спитак, Гош, Папанино, Иджеван-Ноемберян) и оставляет без изменения количества точек находок в южной части оз. Севан (Цовак). Это в итоге приводит к увеличению центроида высоты и увеличению пригодности обитания на высоте более 2000 м.

Сравнительный анализ центроидов ниш популяций партеногенетического вида. Для проверки статистической значимости различия центроидов ниш по абиотическим факторам среды разных популяций мы проводили их сравнительный анализ. Результаты сравнения средних значений предикторных переменных (центроидов ниш) объединенных северных популяций и изолированной популяции Цовак представлены на рис. 5. Из этого рисунка следует, что экологические условия популяции Цовак статистически значимо различаются от серверных популяций по средней температуре и суммарными осадками сухой четверти года, средней солнечной радиацией, коэффициентом вариации осадков, изотермичностью и высотой над уровнем моря. Южная популяция различается от северных не только по расстоянию до дорог, но и по стандартному отклонению температуры.

Рис. 5.

Сравнение средних значений предикторных переменных (центроидов) серверных популяций и изолированной популяции Цовак. На графике представлены средние значения с 95% доверительными интервалам Тьюки с использованием ANOVA GLM: (а) F = 6.9; P = 0.01; (б) F = 0.001; P = 0.99; (в) F = 30.95, P $ \ll $ 0.001; (г) F = 212.8, P $ \ll $ 0.001; (д) F = 18.98, P $ \ll $ 0.001; (е) F = 22.36, P $ \ll $ 0.001; (ж) F = 0.02, P = 0.89; (з) F = 13.9, P = 0.0003.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Сравнительный анализ единичных нуклеотидных мутаций вне микросателлитного кластера (SNV) партеновида D. rostombekowi с родительскими видами (D. r. raddei, D. portschinskii) (Осипов и др., 2016, Ryskov et al., 2017) позволяет утверждать, что партеновид мог образоваться в результате единичного акта гибридизации между близкими бисексуальными особями родительских видов, поскольку исследованные особи партеновида не различались по SNV во всех четырех микросателлитных локусах (рис. 1).

Анализ распределений наиболее широко распространенных генотипов 1 и 2 и популяционно-специфических генотипов 3 и 4 выявил зависимость между частотами клонов и географическим разделением между тремя северными популяциями и севанской популяцией Цовак. Остается нерешенным вопрос, какой из 7 установленных клонов D. rostombekowi образовался первым. Предполагая, что у партеновида, образованного в результате одного гибридизационного события, имеется распространенный и чаще всего встречающийся “мажорный” клон с несколькими “минорными” клонами (Parker et al., 1989), то, вероятно, генотип G1 мог быть исходным. Остальные же генотипы являются мутациями G1. Мутации de novo во всех четырех исследованных локусах обусловлены делецией или вставкой микросателлитного повтора (рис. 1, табл. 2). Заметные различия генотипов G3 и G4 от основного генотипа G1 и обнаруженных в популяциях Гош, Папанино и Спитак генотипов G2, G5, G6, G7 могут быть связаны со значительными различиями в экологических условиях их местообитаний (рис. 5). Вероятно, другие (переходные клональные линии) между генотипами 1–3 и 4 могли быть утеряны в результате сокращения и/или разрыва ареала D. rostombekowi.

В работе показано, что SDM является важным инструментом, который можно использовать для выявления экологических требований популяций D. rostombekowi к среде и выбора наиболее важных переменных, определяющих их пространственное распределение. Дополнительный анализ с помощью метода ординации позволяет проводить сравнительный анализ экологических ниш различных популяций и определить меру их пересечения, сходства и выявить значимые сдвиги ниш при определении потенциальных ареалов на основе разных наборов данных точек находок и разрешений слоев предикторных переменных. Эти два подхода, а также генетическая структура популяций, позволяют выявить их особенности и оценить роль экологических факторов в формировании северных и южной популяций данного вида.

Важнейшие переменные, определяющие модель размещения партеногенетического вида. Как показали SDM средняя температура и суммарные осадки в сухой и теплой четверти года, солнечная радиация, коэффициент вариации осадков, изотермичность и высота над уровнем моря являются важными факторами среды, которые оказывают влияние на формирование пространственного распределения ящериц на территории Армении, Нагорного Карабаха и Азербайджана (рис. 3, табл. 5 ). Из этого следует, что набор переменных, определяющих пригодные местообитания, в значительной степени связаны с термическими условиями и влажностью в сухой и теплый период года соответственно, а также годовыми коэффициентами вариации этих переменных. Причем изотермичность должна быть в пределах 28–34%, а коэффициент влажности осадков 41–52% (рис. 4). Важно отметить, что изотермичность, отражающая достаточно высокую стабильность температуры и низкие ее колебания в местообитаниях, ранее не была отмечена для других видов ящериц, как важнейшая предикторная переменная (Kaliontzopoulou et al., 2008; De Pous et al., 2011). Узкий диапазон изменения этих переменных означает достаточно высокую чувствительность вида к изменению климата. Установленные переменные объясняют экологические особенности, связанные с распределением D. rostombekowi и дают представление о факторах, ограничивающих его распространение. Другая важная переменная – солнечная радиация, которая обеспечивает прогреваемость грунта в местообитаниях и меняется в узком диапазоне 4.1–4.2 кВт ⋅ ч/м². Высота над уровнем моря является важной переменной только для одной – наилучшей модели, которая была получена с использованием слоев с разрешением 90 м (3 s) (табл. 5 ).

Потенциальный ареал партеногенетического вида. Точки находок и потенциальный ареал D. rostombekowi показывают, что вид распространен достаточно широко в северно-восточной части Армении, в северо-западной части Азербайджана и на территории Нагорного Карабаха (рис. 3а). Большинство мест, где ранее наблюдался D. rostombekowi, хорошо поддаются предсказанию с помощью SDM (Darevsky, 1967; Uzzell, 1975; Мартиросян и др., 2003; Arakelyan et al., 2011). Фактически, модель потенциального ареала D. rostombekowi предсказала более широкий диапазон распространения за пределами уже известных подходящих мест обитания популяций Спитак, Гош, Папанино, Иджеван, Ноемберян, Тавуш, а также южной популяции на берегу оз. Севан, где уже был зарегистрирован вид. Кроме этого, модель выделяет новые небольшие потенциальные местообитания западной части оз. Севан и восточной части Нагорного-Карабаха, северной части Армении на границе с Грузией. В целом, не высокое требование вида к растительности по результатам моделирования MaxEnt, отражено в потенциальной модели распределения, включающей в себя районы, которые расположены в лесной зоне (64%), горных лугах (12%), горных степей (14%) и антропогенно-трансформированных местообитаниях 9% на высотах характерных для горных лесов (1394 ± 37 м) и горных лугов и степей (1957 ± 146 м). Северные популяции в основном расположены в лесной зоне, изолированная популяция Севан − в горных лугах и степях.

Данное исследование систематизировало знания о генетической изменчивости и распределении партеногенетического вида D. rostombekowi в нативной части ареала с использованием четырех микросателлит-содержащих локусов Du215, Du281, Du323, Du47G и 118 записей с географическими координатами присутствия вида на территории Армении, Азербайджана и Нагорного Карабаха, охватывающих большую часть его ареала. В ходе исследования мы дополняли имеющиеся литературные данные собственными полевыми наблюдениями и построили потенциальный ареал вида (ПАВ) на основе анализа климатических, топографических и ландшафтных переменных среды. Результаты генетического структуры (ГС) популяций показали, что, несмотря на наличие семи клональных линий, партеновид характеризуется одной монофилетической формой, т.е. образован в результате единичного акта гибридизации между близкими бисексуальными особями родительских видов. Анализ ПАВ и ГС указал на различие изолированной популяции юго-востока оз. Севан и северных популяций в Армении. Эти различия выражаются как в сдвиге экологических ниш этих популяций относительно друг от друга, так и в различии установленных генотипов. Прогнозируемое в настоящее время распределение D. rostombekowi с помощью ПАВ выявило новые небольшие местообитания западной части оз. Севан и восточной части Нагорного Карабаха, северной части Армении на границе с Грузией, где присутствие вида ранее не сообщалось в литературе. Результаты этого исследования и отсутствие полифилетических форм могут указывать на его регрессию. Следовательно, оценка статуса сохранения вида представляется оправданной. Результаты ценны для содействия будущим исследованиям и могут использоваться для ориентации природоохранных организаций, с целью сохранения наиболее важных местообитаний изучаемого вида.

Благодарности. Авторы благодарны международной организации ERSI за предоставление бесплатной лицензии для использования ArcGIS Desktop 10.4.1 по линии Conservation Grant (Esri Sales Order number 3128913; Esri Delivery number – 81833751, Sold-To/End-user customer number – 535452).

Финансирование. Сбор, анализ и подготовка материалов для статьи стали возможными благодаря финансовой поддержке грантов РФФИ (18-34-00361) и (17-00-00427). Молекулярно-генетические исследования выполнены при финансовой поддержке РНФ (19-14-00083).