Добавить новость
Сентябрь 2011
Октябрь 2011
Ноябрь 2011
Декабрь 2011
Январь 2012
Февраль 2012
Март 2012
Апрель 2012
Май 2012
Июнь 2012
Июль 2012
Август 2012
Сентябрь 2012
Октябрь 2012
Ноябрь 2012
Декабрь 2012
Январь 2013
Февраль 2013
Март 2013
Апрель 2013
Май 2013
Июнь 2013
Июль 2013
Август 2013
Сентябрь 2013 Октябрь 2013
Ноябрь 2013
Декабрь 2013
Январь 2014
Февраль 2014
Март 2014
Апрель 2014
Май 2014
Июнь 2014
Июль 2014
Август 2014
Сентябрь 2014
Октябрь 2014
Ноябрь 2014
Декабрь 2014
Январь 2015
Февраль 2015
Март 2015
Апрель 2015
Май 2015
Июнь 2015
Июль 2015
Август 2015
Сентябрь 2015
Октябрь 2015
Ноябрь 2015
Декабрь 2015
Январь 2016 Февраль 2016
Март 2016
Апрель 2016
Май 2016 Июнь 2016
Июль 2016
Август 2016
Сентябрь 2016
Октябрь 2016
Ноябрь 2016
Декабрь 2016 Январь 2017 Февраль 2017
Март 2017
Апрель 2017 Май 2017
Июнь 2017
Июль 2017
Август 2017
Сентябрь 2017
Октябрь 2017
Ноябрь 2017
Декабрь 2017
Январь 2018
Февраль 2018
Март 2018
Апрель 2018
Май 2018
Июнь 2018
Июль 2018
Август 2018
Сентябрь 2018 Октябрь 2018 Ноябрь 2018 Декабрь 2018 Январь 2019 Февраль 2019 Март 2019 Апрель 2019 Май 2019 Июнь 2019 Июль 2019 Август 2019 Сентябрь 2019 Октябрь 2019 Ноябрь 2019 Декабрь 2019 Январь 2020 Февраль 2020 Март 2020 Апрель 2020 Май 2020 Июнь 2020 Июль 2020 Август 2020 Сентябрь 2020 Октябрь 2020 Ноябрь 2020 Декабрь 2020 Январь 2021 Февраль 2021 Март 2021 Апрель 2021 Май 2021 Июнь 2021 Июль 2021 Август 2021 Сентябрь 2021 Октябрь 2021 Ноябрь 2021 Декабрь 2021 Январь 2022 Февраль 2022 Март 2022 Апрель 2022 Май 2022 Июнь 2022 Июль 2022 Август 2022 Сентябрь 2022 Октябрь 2022 Ноябрь 2022 Декабрь 2022 Январь 2023 Февраль 2023 Март 2023 Апрель 2023 Май 2023 Июнь 2023 Июль 2023 Август 2023 Сентябрь 2023 Октябрь 2023 Ноябрь 2023 Декабрь 2023 Январь 2024 Февраль 2024 Март 2024 Апрель 2024 Май 2024 Июнь 2024 Июль 2024 Август 2024 Сентябрь 2024 Октябрь 2024 Ноябрь 2024 Декабрь 2024 Январь 2025 Февраль 2025 Март 2025 Апрель 2025 Май 2025 Июнь 2025 Июль 2025 Август 2025 Сентябрь 2025 Октябрь 2025 Ноябрь 2025 Декабрь 2025 Январь 2026 Февраль 2026 Март 2026
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

Поиск города

Ничего не найдено

Библиотека ДНК-штрихкодов для рыб бассейна Волги помогла обнаружить новые виды | Новости науки

0 48

Ученые впервые получили масштабные результаты, исследовав генетическое разнообразие рыб, обитающих в Волге и ее притоках: они изучили ДНК-штрихкоды 84 видов рыб. При этом 10 обнаруженных видов ранее не были описаны в бассейне Волги, а три из них вовсе могут оказаться новыми для науки. 

Полученная библиотека ДНК-штрихкодов поможет быстро определять видовую принадлежность рыб по небольшим образцам их тканей или по ДНК, содержащейся в воде. Это упростит экологический мониторинг исчезающих видов и выявление опасных чужеродных рыб, сообщили в пресс-службе Российского научного фонда.

Волга — самая длинная река Европы, и площадь ее бассейна (всех территорий, с которых в реку попадает вода) занимает существенную часть Европейской части России. В бассейне Волги проживает около половины всего населения нашей страны, а потому река испытывает значительную антропогенную нагрузку: здесь активно ловят рыбу, русла рек зарегулированы дамбами гидроэлектростанций, с сельскохозяйственных полей в воду попадают различные химикаты. Все это ухудшает условия существования водных обитателей, и поэтому важно знать, какие виды и в каком количестве здесь живут, чтобы сохранять те из них, что находятся под угрозой исчезновения. При этом до сих пор не было генетической базы волжских рыб, которая позволила бы оценить их разнообразие.

Ученые из Института биологии внутренних вод имени И.Д. Папанина РАН (Борок), Института проблем экологии и эволюции имени А.Н. Северцова РАН (Москва) с коллегами впервые применили метод ДНК-штрихкодирования для массовой оценки разнообразия волжских рыб. В рамках такого подхода для каждого вида расшифровывают последовательность определенного участка ДНК, который оказывается идентичным или очень похожим для всех особей одного вида, но отличается у разных видов. Имея такой «генетический штрихкод», очень удобно определять, к какому виду относится та или иная рыба. Этот метод намного точнее визуального сравнения, особенно если в водоеме обитают очень похожие друг на друга виды.

Всего исследователи собрали и проанализировали более 1150 образцов ДНК от 84 видов рыб из Волги и ее притоков. В результате авторы создали самую полную на сегодняшний день библиотеку генетических штрихкодов для рыб Волжского бассейна: полученная база данных включает 85% всех обитающих здесь видов.

«Массовое генетическое сканирование видового разнообразия позволило получить принципиально новые результаты по рыбам Волжского бассейна. В частности, мы обнаружили 10 новых для Волги видов, которые ранее никогда не отмечались в бассейне этой реки. Из них семь относятся к уже известным, а три — кандидаты в новые для науки виды, которые нуждаются в более тщательном изучении и, возможно, описании», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Борис Лёвин, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник Института биологии внутренних вод имени И.Д. Папанина РАН и Института проблем экологии и эволюции имени А.Н. Северцова РАН.

Полученные генетические ДНК-штрихкоды будут полезны в дальнейших исследованиях по эволюции и биогеографии речных видов рыб. Кроме того, их можно использовать для отслеживания распространения и численности редких и уязвимых видов, а также выявления чужеродных для бассейна Волги рыб.

«Влияние человека на водные экосистемы постоянно возрастает, при этом разнообразие обитающих в них рыб остается недостаточно изучено. Это может привести к тому, что часть редких или слабоизученных видов может исчезнуть еще до их научной документации. Полученные нами данные помогут принять меры по охране редких и исчезающих видов. В дальнейшем мы планируем расширить работы по изучению генетического разнообразия рыб России, в том числе с применением неинвазивных методов анализа ДНК, содержащейся в природной воде», — подводит итог Борис Лёвин.

Исследование стало возможным благодаря участию сотрудников и из других научных и природоохранных организаций: Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии (Москва), Мордовского государственного заповедника (Саранск), Астраханского государственного заповедника (Астрахань), Института океанологии имени П.П. Ширшова РАН (Москва) и Санкт-Петербургского научного центра РАН (Санкт-Петербург).

Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Metabarcoding and Metagenomics.

Ранее ученые описали новый для науки вид пескарей — Gobio uralensis. Он обитает в бассейне реки Урал, которая считается границей между Европой и Азией. Предположительно, Gobio uralensis мог возникнуть в результате древнего скрещивания европейских и азиатских линий пескарей.





Все города России от А до Я

Загрузка...

Moscow.media

Читайте также

В тренде на этой неделе

Запрет на ввоз сельскохозяйственной продукции из Новосибирской области в Беларусь

Для тебя цветет Алтай: что такое флоритуризм и как в нем поучаствовать

10 лет исполнилось хореографическому центру «Радость»

Беларусь запретила ввоз российского скота и сельхозпродукции, сообщил Минсельхоз РБ


Загрузка...
Ria.city
Rss.plus


Новости последнего часа со всей страны в непрерывном режиме 24/7 — здесь и сейчас с возможностью самостоятельной быстрой публикации интересных "живых" материалов из Вашего города и региона. Все новости, как они есть — честно, оперативно, без купюр.




Астрахань на Russian.city


News-Life — паблик новостей в календарном формате на основе технологичной новостной информационно-поисковой системы с элементами искусственного интеллекта, тематического отбора и возможностью мгновенной публикации авторского контента в режиме Free Public. News-Life — ваши новости сегодня и сейчас. Опубликовать свою новость в любом городе и регионе можно мгновенно — здесь.
© News-Life — оперативные новости с мест событий по всей России (ежеминутное обновление, авторский контент, мгновенная публикация) с архивом и поиском по городам и регионам при помощи современных инженерных решений и алгоритмов от NL, с использованием технологических элементов самообучающегося "искусственного интеллекта" при информационной ресурсной поддержке международной веб-группы 103news.com в партнёрстве с сайтом SportsWeek.org и проектами: "Love", News24, Ru24.pro, Russia24.pro и др.