Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát triển và đặc trưng hóa các dấu hiệu vi đa hình microsatellite ở chim mòng biển phương Bắc, Fulmarus glacialis (Procellariiformes), và khuếch đại chéo loại ở tám loài chim biển khác
Tóm tắt
Tại Bắc Thái Bình Dương, chim mòng biển phương Bắc (Fulmarus glacialis) hình thành các thuộc địa rộng lớn tại một số địa điểm, điều này có thể dẫn đến lưu thông gen hạn chế và các mối đe dọa dân số đặc thù cho từng địa phương. Ở Đại Tây Dương, có hàng ngàn thuộc địa với kích thước khác nhau và ở châu Âu, loài này được coi là đang bị đe dọa. Các phương pháp sàng lọc trước đây và phát triển vi đa hình microsatellite truyền thống ở mòng biển đã không cung cấp đầy đủ bộ dấu hiệu phù hợp cho các nghiên cứu di truyền dân số. Mục tiêu của nghiên cứu này là tách biệt một bộ các loci microsatellite vi đa hình với độ biến động đủ để định lượng mức độ lưu thông gen, quan hệ dân số và xác định các mối quan hệ gia đình trong chim mòng biển. Chúng tôi cũng đã thực hiện một quy trình sàng lọc giữa các loài cho những dấu hiệu này ở tám loài khác. Chúng tôi đã sử dụng công nghệ giải trình tự shotgun để tách biệt 26 dấu hiệu microsatellite mới trong chim mòng biển nhằm khảo sát tính biến động bằng cách sử dụng các cá thể từ hai khu vực khác nhau: Thái Bình Dương (Đảo Chagulak, Alaska) và Đại Tây Dương (Đảo Hafnarey, Iceland). Sự đa hình có mặt ở 24 loci tại Chagulak và 23 tại Hafnarey, trong khi một locus không thể khuếch đại ở cả hai thuộc địa. Các loci vi đa hình thể hiện mức độ đa dạng di truyền vừa phải và bộ loci này đã phát hiện ra cấu trúc di truyền giữa các khu vực. Trong số các loài khác được sàng lọc, sự đa hình có mặt từ một đến bảy loci. Các loci này đã cung cấp đủ sự biến động để sử dụng trong các nghiên cứu dân số và ước tính các mối quan hệ gia đình; chỉ với năm loci, có thể xác định được danh tính của từng cá thể. Những dấu hiệu này sẽ cho phép hiểu sâu hơn về động lực dân số toàn cầu và phân loại địa lý di truyền của chim mòng biển. Chúng tôi cũng đã chứng minh rằng một số dấu hiệu có thể chuyển giao cho các loài khác.
Từ khóa
#chim mòng biển phương Bắc #vi đa hình microsatellite #di truyền dân số #cấu trúc di truyền #động lực học dân sốTài liệu tham khảo
Anderson EC, Garza JC (2006) The power of single-nucleotide polymorphisms for large-scale parentage inference. Genetics 172:2567–2582. https://doi.org/10.1534/genetics.105.048074
Anderson ORJ, Small CJ, Croxall JP, Dunn EK, Sullivan BJ, Yates O, Black A (2011) Global seabird bycatch in longline fisheries. Endanger Species Res 14:91–106. https://doi.org/10.3354/esr00347
Bailey EP (1993) Introduction of foxes to Alaskan islands-history, effects on avifauna, and eradication. Washington D.C.
Baker AJ, Pereira SL, Paton TA (2007) Phylogenetic relationships and divergence times of Charadriiformes genera: multigene evidence for the Cretaceous origin of at least 14 clades of shorebirds. Biol Lett 3:205–210. https://doi.org/10.1098/rsbl.2006.0606
BirdLife International (2018) Species factsheet: Fulmarus glacialis. http://www.birdlife.org. Accessed on 26 Apr 2018
Burg TM (1999) Isolation and characterization of microsatellites in albatrosses. Mol Ecol 8:335–346. https://doi.org/10.1046/j.1365-294X.1999.00534.x
Chardine JW, Porter JM, Wohl KD (2000) Workshop on seabird incidental catch in the waters of Arctic countries, CAFF technical report no 7
Dubois F, Cézilly F, Pagel M (1998) Mate fidelity and coloniality in waterbirds: a comparative analysis. Oecologia 116:433–440. https://doi.org/10.1007/s004420050607
Dubois MP, Jarne P, Jouventin P (2005) Ten polymorphic microsatellite markers in the wandering albatross Diomedea exulans. Mol Ecol Notes 5:905–907. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01108.x
Eich AM, Mabry KR, Wright SK, Fitzgerald SM (2016) Seabird bycatch and mitigation efforts in Alaska fisheries summary report: 2007 through 2015
Excoffier L, Smouse PE, Quattro JM (1992) Analysis of molecular variance inferred from metric distances among DNA haplotypes: application to human mitochondrial DNA restriction data. Genetics 131:479–491. https://doi.org/10.1007/s00424-009-0730-7
Faircloth BC (2008) MSATCOMMANDER: detection of microsatellite repeat arrays and automated, locus-specific primer design. Mol Ecol Resour 8:92–94. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2007.01884.x
Fauchald P, Anker-Nilssen T, Barrett RT, Bustnes JO, Bårdsen BJ, Christensen-Dalsgaard S, Descamps S, Engen S, Erikstad KE, Hanssen SA, Lorentsen S-H, Moe B, Reiertsen TK, Strøm H, Systad GH (2015) The status and trends of seabirds breeding in Norway and Svalbard—NINA Report 1151, p 84
Fisher J (1952) The fulmar, vol 6. Collins, London
Garðarsson A (2014) Icelandic seabirds. Veiðidagbók 18:20–22 (Icel)
Garðarsson A, Guðmundsson GA, Lilliendahl K (2011) Numbers of Northern Fulmars, Fulmarus glacialis in Iceland: notes on early records, and changes between 1983–86 and 2005–09. Bliki 31:1–10 (Icel, Engl summ)
Gaston AJ, Mallory ML, Gilchrist HG (2012) Populations and trends of Canadian Arctic seabirds. Polar Biol 35:1221–1232. https://doi.org/10.1007/s00300-012-1168-5
Gautier M, Gharbi K, Cezard T, Foucaud J, Kerdelhué C, Pudlo P, Cornuet JM, Estoup A (2013) The effect of RAD allele dropout on the estimation of genetic variation within and between populations. Mol Ecol 22:3165–3178. https://doi.org/10.1111/mec.12089
Goudet J, Raymond M, De Meeüs T, Rousset F (1996) Testing differentiation in diploid populations. Genetics 144:1933–1940. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2007.01769.x
Gravley MC, Sage GK, Schmutz JA, Talbot SL (2017) Development of microsatellite loci exhibiting reverse ascertainment bias and a sexing marker for use in Emperor Geese (Chen canagica). Avian Biol Res 10:201–210. https://doi.org/10.3184/175815617X14969254461396
Gravley MC, Pierson BJ, Sage GK, Ramey AM, Talbot SL (2018) DNA microsatellite markers for northern fulmar (Fulmaris glacialis) and cross-species amplification in select seabird species, Alaska 2018. U.S. Geological Survey data release. https://doi.org/10.5066/P9KWA9VZ
Grosbois V, Thompson PM (2005) North Atlantic climate variation influences survival in adult fulmars. Oikos 109:273–290. https://doi.org/10.1111/j.0030-1299.2005.13774.x
Handel CM, Pajot LM, Talbot SL, Sage GK (2006) Use of buccal swabs for sampling DNA from nestling and adult birds. Wildl Soc Bull 34:1094–1100. https://doi.org/10.2193/0091-7648(2006)34%5b1094:UOBSFS%5d2.0.CO;2
Hatch SA, Gill VA, Mulcahy DM (2010) Individual and colony-specific wintering areas of Pacific northern fulmars (Fulmarus glacialis). Can J Fish Aquat Sci 67:386–400. https://doi.org/10.1139/F09-184
Hauser L, Baird M, Hilborn R, Seeb L, Seeb J (2011) An empirical comparison of SNPs and microsatellites for parentage and kinship assignment in a wild sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) population. Mol Ecol Resour 11:150–161. https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2010.02961.x
Hogan FE, Cooke R, Norman JA (2009) Reverse ascertainment bias in microsatellite allelic diversity in owls (Aves, Strigiformes). Conserv Genet 10:635–638. https://doi.org/10.1007/s10592-008-9595-0
Jouanin C, Mougin JL (1979) Order Procellariiformes. In: Mayr E, Cottrell GW (eds) Check-list of birds of the world, vol 1, 2nd edn. Museum of Comparative Zoology, Cambridge, pp 48–121
Kandpal RP, Kandpal G, Weissman SM (1994) Construction of libraries enriched for sequence repeats and jumping clones, and hybridization selection for region-specific markers. Proc Natl Acad Sci 91:88–92. https://doi.org/10.1073/pnas.91.1.88
Kerr KCR, Dove CJ (2013) Delimiting shades of gray: phylogeography of the Northern Fulmar, Fulmarus glacialis. Ecol Evol 3:1915–1930. https://doi.org/10.1002/ece3.597
Konyukhov NB, Bogoslovskaya LS, Zvonov BM, Van Pelt TI (1998) Seabirds of the Chukotka Peninsula, Russia. Arctic 51:315–329. https://www.jstor.org/stable/40511849
Latour PB, Leger J, Hines JE, Mallory ML, Mulders DL, Gilchrist HG, Smith PA, Dickson DL (2008) Key migratory bird terrestrial habitat sites in the Northwest Territories and Nunavut, 3rd edn. Environment Canada, Ottawa
Longmire JL, Lewis AK, Brown NC, Buckingham JM, Clark LM, Jones MD (1988) Isolation and molecular characterization of a highly polymorphic centromeric tandem repeat in the family Falconidae. Genomics 2:14–24
Mallory ML, Fontaine AJ, Akearok JA, Johnston VH (2006) Scientific study, local ecological knowledge and the development of a marine wildlife area along eastern Baffin Island, Nunavut, Canada. Polor Rec 42:205–216
Mallory ML, Hatch SA, Nettleship DN (2012) Northern Fulmar (Fulmaris glacialis). In: Birds North Am. Online. https://doi.org/10.2173/bna.361. Accessed 2 Apr 2018
Medrano JF, Aasen E, Sharrow L (1990) DNA extraction from nucleated red blood cells. Biotechniques 8:43
Molecular Ecology Laboratory (2018) Collection of genetic marker screening results, various species, 1994-present (v. 1.0): U.S. Geological Survey data release. https://doi.org/10.5066/P9GJEX8Y
Moran P, Teel DJ, Lahood ES, Drake J, Kalinowski S (2006) Standardising multi-laboratory microsatellite data in Pacific salmon: an historical view of the future. Ecol Freshw Fish 15:597–605. https://doi.org/10.1111/j.1600-0633.2006.00201.x
Mosbech A, Dietz R, Boermann D, Johansen P (1996) Oil exploration in the Fylla area: an initial assessment of potential environmental impacts. Roskilde (Denmark)
Murie OJ (1959) Fauna of the Aleutian Islands and Alaska Peninsula, no. 66. Washington
Nettleship DN (1977) Studies of seabirds at Prince Leopold Island and vicinity, Northwest Territories: preliminary report of biological investigations in 1975
Nettleship DN (1998) Ecosystem disturbance and seabirds in crisis: Eastern and Atlantic Canada. World wildlife fund Atlantic Canada Workshop on recovery of species at risk. World Wildlife Fund Canada, Toronto, pp 54–76
Oetting WS, Lee HK, Flanders DJ, Wiesner GL, Sellers TA, King RA (1995) Linkage analysis with multiplexed short tandem repeat polymorphisms using infrared fluorescence and M13 tailed primers. Genomics 30:450–458
Paetkau D (2003) An empirical exploration of data quality in DNA-based population inventories. Mol Ecol 12:1375–1387. https://doi.org/10.1046/j.1365-294X.2003.01820.x
Park S (2000) Microsatellite Toolkit for MS Excel 97 or 2000 (PC)
Peakall ROD, Smouse PE (2006) GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research. Mol Ecol Notes 6:288–295
Petersen A (2006) Present status of Nordic seabird colony databases: Iceland. In: Bakken V, Boertmann D, Mosbech A, Olsen B, Petersen A, Strøm H, Goodwin H (eds) Nordic seabird colony databases: results of a Nordic project on seabird breeding colonies in Faroes, Greenland, Iceland, Jan Mayen and Svalbard. Nordic Council of Ministers, Copenhagen. TemaNord 2016:512, pp 42–47
Pitterl F, Schmidt K, Huber G, Zimmermann B, Delport R, Amory S, Ludes B, Oberacher H, Parson W (2010) Increasing the discrimination power of forensic STR testing by employing high-performance mass spectrometry, as illustrated in indigenous South African and Central Asian populations. Int J Legal Med 124:551–558. https://doi.org/10.1007/s00414-009-0408-x
Raymond M, Rousset F (1995) Genepop (version 1.2): population-genetics software for exact tests and ecumenicism. J Hered 86:248–249
Rousset F (2008) GENEPOP’007: a complete re-implementation of the GENEPOP software for Windows and Linux. Mol Ecol Resour 8:103–106. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2007.01931.x
Salomonsen F (1965) The geographical variation of the Fulmar (Fulmarus glacialis) and the zones of marine environment in the North Atlantic. Auk 82:327–355
Shete S, Tiwari H, Elston RC (2000) On estimating the heterozygosity and polymorphism information content value. Theor Popul Biol 57:265–271. https://doi.org/10.1006/tpbi.2000.1452
Slatkin M (1995) A measure of population subdivision based on microsatellite allele frequencies. Genetics 139:457–462
Sonsthagen SA, Talbot SL, White CM (2004) Gene flow and genetic characterization of Northern Goshawks breeding in Utah. Condor 106:826–836. https://doi.org/10.1650/7448
Sonsthagen SA, Sage GK, Fowler MC, Hope AG, Cook JA, Talbot SL (2013) Development and characterization of 21 polymorphic microsatellite markers for the barren-ground shrew, Sorex ugyunak (Mammalia: Sorcidae), through next-generation sequencing, and cross-species amplification in the masked shrew, S. cinereus. Conserv Genet Resour 5:315–318. https://doi.org/10.1007/s12686-012-9792-5
Stehn RA, Rivera KS, Fitzgerald SM, Wohl KD (2001) Incidental catch of seabirds by longline fisheries in Alaska. In: Melvin EF, Parrish JK (eds) Seabird bycatch: trends, roadblocks, and solutions. University of Alaska Sea Grant, Fairbanks, pp 61–77
Stenhouse IJ, Montevecchi WA (1999) Increasing and expanding populations of breeding northern fulmars in Atlantic Canada. Waterbirds: Int J Waterbird Biol 22:382–391. https://www.jstor.org/stable/1522114
Techow NMSM, O’Ryan C (2004) Characterization of microsatellite loci in White-chinned Petrel (Procellaria aequinoctialis) and cross-amplification in six other procellariiform species. Mol Ecol Notes 4:33–35. https://doi.org/10.1046/j.1471-8286.2003.00560.x
Tereba A (1999) Tools for analysis of population statistics. Profiles DNA 2:14–16
Thomas GH, Wills MA, Székely T (2004) Phylogeny of shorebirds, gulls, and alcids (Aves: Charadrii) from the cytochrome-b gene: parsimony, Bayesian inference, minimum evolution, and quartet puzzling. Mol Phylogenet Evol 30:516–526. https://doi.org/10.1016/S1055-7903(03)00222-7
Thompson PM, Ollason JC (2001) Lagged effects of ocean climate change on fulmar population dynamics. Nature 413:417–420. https://doi.org/10.1038/35096558
Thórarinsson TL (2017) Monitoring of fulmars in Iceland. Veiðidagbók 22:8 (Icel)
Thuman KA, Widemo F, Piertney SB (2002) Characterization of polymorphic microsatellite DNA markers in the ruff (Philomachus pugnax). Mol Ecol Notes 2:276–277. https://doi.org/10.1046/j.1471-8278.2002.00221.x
U.S. Fish & Wildlife Service (2006) Northern fulmar. In: Alaska seabird information series, pp 11–12
Valière N (2002) GIMLET: a computer program for analysing genetic individual identification data. Mol Ecol Notes 2:377–379. https://doi.org/10.1046/j.1471-8278
Van Oosterhout C, Hutchinson WF, Wills DPM, Shipley P (2004) MICRO-CHECKER: software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data. Mol Ecol Notes 4:535–538. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2004.00684.x
Villanueva B, Verspoor E, Visscher PM (2002) Parental assignment in fish using microsatellite genetic markers with finite numbers of parents and offspring. Anim Genet 33:33–41. https://doi.org/10.1046/j.1365-2052.2002.00804.x
Waits LP, Paetkau D (2005) Noninvasive genetic sampling tools for wildlife biologists: a review of applications and recommendations for accurate data collection. J Wildl Manag 69:1419–1433. https://doi.org/10.2193/0022-541X(2005)69%5b1419:NGSTFW%5d2.0.CO;2
Waits LP, Luikart G, Taberlet P (2001) Estimating the probability of identity among genotypes in natural populations: cautions and guidelines. Mol Ecol 10:249–256. https://doi.org/10.1046/j.1365-294X.2001.01185.x
Weir BS, Cockerham CC (1984) Estimating F-statistics for the analysis of population structure. Evolution (NY) 38:1358–1370
Williams I, Guzzetti BM, Gust JR, Sage GK, Gill RE Jr, Tibbitts TL, Sonsthagen SA, Talbot SL (2012) Polymorphic microsatellite loci identified through development and cross-species amplification within shorebirds. J Ornithol 153:593–601. https://doi.org/10.1007/s10336-011-0811-1
Zhan L, Paterson IG, Fraser BA, Watson B, Bradbury IR, Ravindran PN, Reznick D, Beiko RG, Bentzen P (2017) MEGASAT: automated inference of microsatellite genotypes from sequence data. Mol Ecol Resour 17:247–256. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12561
Zydelis R, Small C, French G (2013) The incidental catch of seabirds in gillnet fisheries: a global review. Bio Cons 162:76–88