|
58
XIV Съезд Русского ботанического общества
White T. J., Bruns T., Lee S., Taylor J. W. 1990. Amplification and direct sequencing of fungal ribo-
somal RNA genes for phylogenetics // PCR Protocols: A Guide to Methods and Applications. New York. Р.
315–322.
Phylogeography of the genus
Chondrilla
in European Russia based on nuclear DNA data
Kritskaya T. A.*, Kashin A. S., Petrova N. A., Parkhomenko A. S.
Saratov, Saratov State University
* E-mail: kritckaiata@gmail.com
We have studied the genetic diversity in 48 populations of eight species of
Chondrilla
of the Euro-
pean Russia. Intergenic transcribed ribosomal spacer (ITS 1 and 2) and nuclear ISSR markers were used.
Reconstruction of evolutionary networks on the principle of maximum parsimony allowed to divide the sam-
ples into four groups. Group 1 was represented only by
Ch. ambigua
, group 2 – by
Ch. brevirostris
, group 3
– by
Ch. laticoronata
, and group 4 – by
Ch. acantholepis, Ch. canescens, Ch. graminea, Ch. juncea
and
Ch.
latifolia
. The number of groups was confirmed by the results of the Bayesian analysis and analysis of molec-
ular variance (AMOVA).
Ch. acantholepis, Ch. canescens, Ch. graminea, Ch. juncea
and
Ch. latifolia
, ac-
cording to the data obtained, should be considered synonymous under the priority name
Ch. juncea
.
ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ ПРИМЕНИМОСТЬ МИКРОЭЛЕМЕНТНОГО ПРОФИЛЯ
РАСТЕНИЙ ДЛЯ ЗАДАЧ СИСТЕМАТИКИ
Круглов Д. С.
Новосибирск, Новосибирский государственный медицинский университет
E-mail: kruglov_ds@mail.ru
В настоящее время для решения задач систематики используют данные о составе природных
соединений, синтезируемых в растительном организме в процессе его жизнедеятельности. С позиций
хемосистематики, наибольшую прогностическую ценность представляют продукты «вторичного»,
точнее говоря специфичного, метаболизма – фенольные соединения, изопреноиды, алкалоиды. Ком-
понентный состав, упомянутых выше биологически-активных соединений, является более специфич-
ным по сравнению с продуктами первичного (или основного) обмена и с успехом используется в хе-
мосистематике.
Необходимо заметить, что для успешного синтеза химических соединений в растительном ор-
ганизме требуется определенный набор микроэлементов. Макро- и микроэлементы поглощаются из
окружающей среды и используются для синтеза как видонеспецифичных, так и видоспецифичных
метаболитов.
Очевидно, что качественный состав и количественное содержание микроэлементов, во мно-
гом связаны с физиологическими процессами в растительном организме, закономерности которых
изучены недостаточно, что не позволяет провести обоснованный отбор микроэлементов с целью
обоснованного ограничения множества факторов.
Для работы с многофакторными данными весьма эффективно применение методов кластер-
ного анализа, который позволяет анализировать совокупность всех экспериментальных данных одно-
временно. При проведении анализа вводится понятие абстрактного многомерного пространства. Ис-
следуемый объект в таком пространстве (в данном случае исследуемый объект) характеризуется
вполне определенным и только ему присущим положением в этом пространстве. Группа схожих
между собой объектов образуют в таком пространстве некий кластер.
Применительно к растительным объектам было предложено (Круглов, 2011) в качестве коор-
динат многомерного пространства использовать нормированное содержание каждого элемента. В
качестве меры расстояния между различными кластерами обычно принимается геометрическое рас-
стояние в многомерном пространстве (Евклидово расстояние). С помощью метода древовидной кла-
стеризации сформируются кластеры несходства, которые значимо отличаются друг от друга по кри-
терию относительного расстояния между ними. За правило объединения или связи для двух класте-
ров был принят метод Варда, при котором минимизируется сумма среднеквадратичных отклонений
для любых двух (гипотетических) кластеров, которые могут быть сформированы на каждом шаге.
При этом в качестве меры минимального расстояния между значимо различными кластерами было
предложено принять изменчивость содержания микроэлементов по заросли.
Разработанный подход к анализу микроэлементного состава растений был апробирован в ра-
боте (Круглов, Овчинникова, 2012), в которой исследовался микроэлементный состав растений 55
Do'stlaringiz bilan baham: |
