معلومة

تعرف على عنكبوت صغير من جنوب بولندا / شرق أوروبا

تعرف على عنكبوت صغير من جنوب بولندا / شرق أوروبا



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

هل يمكن لأي شخص التعرف على هذا العنكبوت الذي وجدته للتو في منزلي؟

تفاصيل:

  • موقعك: كاتوفيتشي ، سيليزيا العليا ، جنوب بولندا ، أوروبا الشرقية (46.42 شمالًا ، 17.78 شرقًا) ،
  • بحجم: ~ 3-3.5 سم (من طرف ساق واحدة إلى طرف الرجل المقابلة) / <1 سم (طول الجثة) ،
  • تاريخ: 23 يوليو 2020 (الصيف ، حوالي 10:30 صباحًا).

إنه حائك قمع الحظيرة (Tegenaria domestica) ، يُعرف في أوروبا باسم العنكبوت المنزلي.

إليكم بعض الصور لهذا النوع لإثبات أوجه التشابه:

ما لفت نظري على وجه الخصوص هو الذي أوضح أن هذه الأنواع كانت أنماط الألوان على البطن والرأس الصدري ، والحجم الذي ذكرته ، وشكل المجسات بالإضافة إلى الموقع.

قد يكون الاختلاف الطفيف في درجة اللون ناتجًا عن مجموعة متنوعة مختلفة من الأنواع أو ببساطة بسبب الطقس والموئل الذي يوجد فيه العنكبوت.


تتطلب معظم تحديدات الأنواع فحصًا مجهريًا للأعضاء التناسلية ، لذلك بالنسبة للعديد من التعرف على الأنواع ، يمكن الاعتماد على الصورة فقط حتى مستوى الجنس. لذلك سأتحدث قليلاً عن الجنس أولاً. ومع ذلك ، يمكننا استبعاد بعض الأنواع من الصورة ...

مع عدم وجود النطاقات في الساقين ، فمن غير المرجح أن يكون نساج قمع الحظيرة ومن المحتمل أن يكون أحد أنواع العنكبوت العملاق (من جنس Eratigena). فيما يتعلق بالجنس: ستساوي بعض المصادر بين جنس Eratigena و Tegenaria مع بعضهما البعض ، في حين أن معظمها يفصل بينهما مع تغيير ملحوظ مؤخرًا في العنكبوت المتشرد الذي اعتاد أن يكون Tegenaria agrestis وتعتبر الآن إراتيجينا أجريستيس. التصنيف دائم التغير. سيكون للعنكبوت المتشرد خطان داكنان يمتدان بالطول على الدرع مثل نساج قمع الحظيرة ، والذي لا يوجد في عينتك. يمكن أن تحتوي علامات درع عناكب المنزل العملاقة على خطين داكنين أو أنماط أخرى تشبه الخطوط الشعاعية المنبثقة من مركز الدرع.

من الصعب معرفة ما إذا كانت E. atrica أو E. duellica أو E. saeva. تُعرف جميعها باسم "العنكبوت العملاق" بالاسم الشائع. في أمريكا الشمالية ، من المعروف أن نوعًا ما انتشر على الساحل الشرقي وأنواع أخرى على الساحل الغربي. لكن في أوروبا ، لا أعتقد أنه من السهل استخدام الجغرافيا لاستبعاد أنواع معينة ، لذلك لا أعتقد أنه من الممكن تحديد أي من أنواع العناكب في المنزل العملاق هو.

إليكم صورة عنكبوت منزل عملاق:

يصبح لونها أغمق مع نموها في هيكلها الخارجي / هيكلها الخارجي ، وبعد طرح الريش ، تكون فاتحة اللون (وهشة).

يُعتقد أن الصورة الثانية هي E. saeva:


Rhinolophus ferrumequinum

خفاش حدوة الحصان الأكبر (Rhinolophus ferrumequinum Schreber ، 1774) هو خفاش ينتمي إلى عائلة Rhinolophidae.

النظاميات & # 8211
من وجهة النظر المنهجية ، تنتمي إلى نطاق Eukaryota ، مملكة الحيوان ، Phylum Chordata ، فئة Mammalia ، Laurasiatheria Superorder ، ترتيب Chiroptera ، Microchiroptera Suborder ، عائلة Rhinolophidae وبالتالي إلى جنس Rhinolophus وإلى R. ferrumequinum Species.
ضمن هذا النوع ، يتم التعرف على 7 أنواع فرعية وهي ، مع تقسيم المناطق ذات الصلة:
& # 8211 R. f. ferrumequinum: منتشر في البرتغال وإسبانيا وجزر البليار وفرنسا وكورسيكا ولوكسمبورغ وبريطانيا العظمى وأيرلندا وسويسرا وإيطاليا وصقلية وسردينيا والنمسا وجنوب غرب ألمانيا وجنوب بولندا وشرق جمهورية التشيك وسلوفاكيا والمجر وسلوفينيا والبوسنة و الهرسك ، كرواتيا ، الجبل الأسود ، مقدونيا الشمالية ، صربيا ، ألبانيا ، بلغاريا ، رومانيا ، مولدوفا ، أوكرانيا الغربية وشبه جزيرة القرم ، تركيا الأوروبية ، شمال قبرص ، المغرب ، الجزائر وتونس
& # 8211 R. f. creticum (Iliopoulou-Georgudaki & amp Ondrias ، 1985): موجود في جزيرة كريت
& # 8211 R. f. إيراني (تشيزمان ، 1921): منتشر في الأناضول والقوقاز وشمال وغرب سوريا ولبنان وشمال إسرائيل وفلسطين وشمال ووسط العراق وإيران وجنوب تركمانستان.
& # 8211 R. f. كوراي (كورودا ، 1938): موجودة في شرق كوريا الجنوبية وجزيرة جيجو
& # 8211 R. f. نيبون (تيمينك ، 1835): منتشر في مقاطعات جيلين ولياونينج وخبي وبكين وشانشي وخنان وشاندونغ وجيانغسو وشانغهاي وتشجيانغ وآنهوي وسيتشوان وقوانغشي وهونان وهوبى وشانشى وقانسو ونينغشيا وفوجيان الصينية جزر هوكايدو اليابانية وهونشو وكيوشو وسادو ومياكي وإيكي وفوكو وتسوشيما وياكوشيما
& # 8211 R. f. proximus (Andersen ، 1905): موجود في شرق أوزبكستان وطاجيكستان وقيرغيزستان وشمال وغرب باكستان وولاية جامو وكشمير الهندية.
& # 8211 R.f.Tragatus (Hodgson ، 1835): موجود في ولايات هيماشال براديش وأوتاراخاند وغرب البنغال وسيكيم وأروناتشال براديش وناغالاند ونيبال وبوتان والمقاطعات الصينية في قويتشو ويونان.
المصطلحات التالية مترادفة:
& # 8211 R.brevitarsus
& # 8211 R. colchicus
& # 8211 R. equinus
& # 8211 R. fudisanus
& # 8211 R. germanicus
& # 8211 R. hippocrepis
& # 8211 R. homodorensis
& # 8211 R. homorodalmasiensis
& # 8211 R. insulanus
& # 8211 R. italicus
& # 8211 R. kosidianus
& # 8211 R. ميجور
& # 8211 ر.مارتينوي
& # 8211 R. mikadoi
& # 8211 R. norikuranus
& # 8211 R. ogasimanus
& # 8211 R. obscurus
& # 8211 R. pachyodontus
& # 8211 R. برسيسيلاتوس
& # 8211 R. quelpartis
& # 8211 R. Regulus
& # 8211 R. rubiginosus
& # 8211 R. سولي
& # 8211 R. typicus
& # 8211 R. ذرة
& # 8211 R. unihastatus.

التوزيع الجغرافي والسكن & # 8211
يعد خفاش حدوة الحصان الأكبر شائعًا في منطقة Palearctic Ecozone وهو موجود من شمال أوروبا وجنوب بريطانيا العظمى إلى منطقة البحر الأبيض المتوسط ​​بأكملها تقريبًا (تم استبعاد الجزر الرئيسية والمالطية من ليبيا ومصر) ومن هذا ، عبر مناطق الهيمالايا ، حتى الصين وكوريا واليابان.
هذا النوع موجود أيضًا في إيطاليا في جميع أنحاء الإقليم.
موطنها هو الغابات المعتدلة النفضية والمراعي والغابات الجبلية وغابات البحر الأبيض المتوسط ​​والشجيرات بالقرب من البرك التي يصل ارتفاعها إلى 3000 متر فوق مستوى سطح البحر ولكنها لا تزيد عادة عن 800 متر.

الوصف & # 8211
Rhinolophus ferrumequinum هو خفاش يبلغ طول رأسه وجسمه 57-71 مم ، وطول ذيله 35-43 مم ، وجناحين 35-40 سم ، وطول قدم 9.9-14 مم ، وطول الأذنين 20-28.5 مم ، وزن 17-34 جرام.
لذلك فهو خفاش متوسط ​​الحجم ذو فرو طويل وناعم ورقيق.
يحتوي هذا الخفاش على أجزاء ظهرية ذات لون بني مائل إلى الرمادي أو بني ، مع انعكاسات ضاربة إلى الحمرة إلى حد ما وقاعدة الشعر صافية ، بينما تختلف الأجزاء البطنية من الأبيض الرمادي إلى الأبيض المصفر.
الأذنان قصيرتان والورقة الأنفية ذات وخز مثلثة ، مع حواف باتجاه الحافة الحادة قليلاً ، وعملية ربط مستديرة ، وسرج صغير ، مع حواف مقعرة قليلاً ، والنهاية مستديرة ومنحنية للأمام. لا يغطي الجزء الأمامي الكمامة تمامًا وله أوراق جانبية قليلة التطور وجوف مركزي عميق عند القاعدة.
تتميز الشفة السفلية بواحد أو ثلاثة أخاديد طولية. الأغشية الجذابة ذات لون بني فاتح أو بني مائل للرمادي ، وتكون الكتائب الأولى للإصبع الرابع طويلة نسبيًا.
لها ذيل طويل ومندرج بالكامل في اعتلال المسالك البولية الكبير.
علاوة على ذلك ، فإن الضاحك العلوي الأول صغير ويقع خارج الخط السنخي.
تشتهر برحلتها البطيئة والعائمة والمناورة العالية التي تم إجراؤها على ارتفاع يصل إلى 6 أمتار فوق سطح الأرض.
يصدر هذا الخفاش الموجات فوق الصوتية ذات دورة الخدمة العالية مع نبضات طويلة الأمد بتردد ثابت من 77-83 كيلو هرتز.

علم الأحياء & # 8211
تلد رينولوفوس فيريومكينوم واحدة تلو الأخرى بين يونيو وأوائل أغسطس بعد حمل لمدة 72 يومًا.
تبدأ فترة التزاوج من نهاية الصيف وتستمر حتى الربيع التالي.
سيفتح الأطفال الذين لم يولدوا بعد أسبوعًا ويصبحون قادرين على الطيران بعد حوالي شهر يصبح الصغار مستقلين في عمر شهرين.
تصل الإناث إلى مرحلة النضج الجنسي عند 3-4 سنوات من العمر ، بينما لا تصل الذكور إلى مرحلة النضج الجنسي قبل السنة الثانية.
يبلغ الحد الأقصى لعمر هذا الخفاش 30 عامًا ، مما يجعله الأعلى بين جميع الخفافيش الأوروبية.

الدور البيئي & # 8211
يلجأ خفاش حدوة الحصان الأكبر ، في فترة الصيف ، إلى الشقوق الصخرية ، وتجاويف الأشجار ، وأنفاق التعدين الحارة والرطبة نسبيًا ، وفي أسطح المباني في أقصى شمال النطاق وفي المعابد القديمة والآثار في الجزء الشرقي ، حيث يتكون من 1000 أنثى ، ويميل الذكور إلى العزلة.
وصل في الفترة من سبتمبر إلى أبريل ، يتجمع كلا الجنسين ويدومان في بيئة طبيعية أو اصطناعية تحت الأرض. يمكن مقاطعة هذه الحالة عدة مرات ، خاصة للحصول على الطعام. يبدأ النشاط المفترس عند غروب الشمس.
هذه الخفافيش مستقرة ويمكن أن تؤدي إلى نزوح أقصى يصل إلى 320 كيلومترًا ، خاصة بين مواقع الصيف والشتاء.
يتكون نظامهم الغذائي من الخنافس والعث والعناكب والجنادب والكرسوب التي يتم اصطيادها أثناء الطيران أو جمعها على الأرض فوق المروج وبين الأشجار على بعد 2-3 كيلومترات من الملاجئ. يتم التهامهم في أماكن محددة. في بعض الأحيان يمكنها التعرف على الفريسة حتى عندما تكون ثابتة ، ومسح الفضاء المحيط بالموجات فوق الصوتية ، وتحريك الرأس فقط.
وفقًا لـ IUCN ، من وجهة النظر البيئية ، فإن هذا النوع مهدد بشكل أساسي بفقدان بيئات التغذية بسبب تكثيف الزراعة واستخدام مبيدات الآفات ، علاوة على ذلك ، من خلال التهديد على المواقع تحت الأرض مثل الخسارة. الملاجئ الصيفية في المباني.
بقدر ما يتعلق الأمر بتدابير الحفظ ، فهو نوع مدرج في الملحق الثاني ، الرابع من توجيه الموائل (2/43 / EEC) ومحمي بموجب اتفاقية بون (Eurobats). المدرجة في العديد من المناطق المحمية. الحماية اللازمة للبيئات الجوفية (تنظيم الوصول إلى الكهف). عدم تشجيع السياح على استغلال الكهوف. إدارة الغابات خاصة في المناطق المنخفضة. إدارة الحرائق. بالقرب من التهديد من قبل التقييم الأوروبي للثدييات (Temple & amp Terry 2007).

مصادر
& # 8211 ويكيبيديا ، الموسوعة الحرة.
& # 8211 Gordon Corbet ، Denys Ovenden ، 2012. دليل للثدييات في أوروبا. الناشر فرانكو موزيو.
& # 8211 جون وودوارد ، كيم دينيس بريان ، 2018. الموسوعة العظيمة للحيوانات. غريبودو إيدتور.


خلفية

النطاق الجغرافي لقراد الكلب المزخرف (Dermacentor reticulatus) في أوروبا ليست متجاورة وتنقسم إلى مجموعتين من المجموعات السكانية [1،2،3،4]. يشمل التمثيل الغذائي الغربي مناطق فرنسا وبلجيكا وسلوفاكيا وجمهورية التشيك وهولندا وألمانيا [2 ، 5 ، 6 ، 7 ، 8]. يغطي الاستقلاب الشرقي ليتوانيا ولاتفيا وبيلاروسيا والأجزاء الشرقية والوسطى من بولندا ، جنبًا إلى جنب مع المناطق الواقعة غرب نهر فيستولا والأراضي الروسية حتى جبال الأورال [2 ، 3 ، 9 ، 10 ، 11]. وبالتالي ، هناك مجموعتان من قراد الكلاب المزخرفة في بولندا ، مفصولة بمنطقة كانت تاريخياً خالية من هذه الأنواع من القراد (انظر الخريطة في [2]). ومع ذلك ، فإن الوضع ليس ثابتًا ، وفي العقود الأخيرة ، التوسع الجغرافي D. شبكية تم تسجيله في العديد من البلدان الأوروبية ، بما في ذلك بولندا [3 ، 12].

في بولندا (حجم البلد: 49 ° 00’-54 ° 50’N و 14 ° 07’-24 ° 09’E)، تم إجراء رصد تفصيلي لتوسع هذا النوع من القراد في 2012-2014 [2]. لقد أكدنا انتشار السكان البولنديين الشرقيين من القراد في الاتجاه الغربي وتوسع السكان البولنديين الغربيين في الاتجاه الشرقي. في ذلك الوقت ، سجل أقصى شرق سكان الغرب D. شبكية كانت بالقرب من Kościan (محافظة بولندا الكبرى ، على بعد 61 كم من الضفة القريبة لنهر أودر و 129 كم من الحدود الغربية للبلاد) في المنطقة الشرقية من بولندا ، وانتشر القراد إلى راوا مازوييكا ورزيكزيكا (محافظة لودز). وأخيرا، فإن D. شبكية- المنطقة الحرة (التي تم فيها تسجيل المواقع السلبية فقط) كانت تقع في ذلك الوقت في الأجزاء الوسطى من البلاد وتغطي حوالي 150.000 كيلومتر مربع ، من مقاطعة بوميرانيا الغربية وبوميرانيا في شمال بولندا ، إلى أوبول وسيليسيا وبولندا الصغرى وسوبكارباتيا المقاطعات في جنوب بولندا [2].

العوامل المسؤولة عن وجود هذه المنطقة الخالية من القراد (الفجوة) غير معروفة. إحدى الفرضيات هي أن هناك نقصًا في الموائل المناسبة D. شبكية (الأراضي البور ، والمروج المغمورة) في منطقة الفجوة [13 ، 14 ، 15]. من المعروف أن الممارسات الزراعية المكثفة كان لها تأثير سلبي على حدوث وكثافة القراد [16] ، بما في ذلك كثافة D. شبكية السكان [15 ، 17]. ومع ذلك ، لا يمكن أن يكون هذا هو السبب الوحيد ل D. شبكية التوسع في هذه المنطقة الخالية من القراد سابقًا. من المحتمل أن يؤدي التوسع السريع لهذا النوع من القراد في جميع أنحاء البلاد إلى استعمار منطقة الفجوة وفي النهاية إلى اندماج الغرب والشرق. D. شبكية السكان [18]. إن تحديد النطاق الحالي لهذا القراد مهم بشكل خاص بسبب التهديد الوبائي من مسببات الأمراض التي تنتقل عن طريق D. شبكية [19, 20].

واحدة من أهم مسببات الأمراض التي تنتقل بواسطة D. شبكية يكون بابيزيا كانيس، الكائن الحي المسبب لداء بابيزيا الكلاب [21 ، 22]. انتشار ب. كانيس في D. شبكية في حدود 1-4٪ في بولندا وتختلف حسب منطقة البلد [14 ، 23]. القراد المصابة ب. كانيس تم تسجيلها في شمال شرق بولندا ، في بولندا الوسطى بما في ذلك منطقة التوسع الشرقية على الجانب الغربي من نهر فيستولا والمناطق الشرقية أو الجنوبية الشرقية من بولندا [14 ، 23 ، 24 ، 25 ، 26]. ومن المثير للاهتمام ، حتى الآن لا ب. كانيس-إيجابي D. شبكية تم العثور على القراد في غرب بولندا [14 ، 27] (Dwużnik و Kiewra غير منشورين). انتشر داء بابيزيا الكلاب في بولندا على مدى السنوات العشر إلى الخمس عشرة الماضية [14 ، 28 ، 29 ، 30 ، 31 ، 32] ، وأصبح مشكلة خطيرة خاصة لأصحاب الكلاب والأطباء البيطريين في المناطق التي لم يكن معروفًا بوجودها فيها من قبل [21 ، 24 ، 32].

إن الدواء المفضل لعلاج البابيزيا هو إيميدوكارب ديبروبيونات ، والذي تم استخدامه بفاعلية جيدة في بابيزيا المناطق الموبوءة [33 ، 34] بما في ذلك بولندا (مثل حقن Imizol ، Intervet International ، Boxmeer ، هولندا). تعتبر الاستجابة للإيميدوكارب مؤشرًا جيدًا للتشخيص الميداني لداء البابيزيا والتشخيص الذي يتم إجراؤه على أساس النتائج الإكلينيكية المرضية له معدل دقة عالي [35 ، 36]. ومن ثم ، فإن مراقبة استخدام Imizol في العيادات البيطرية هي أداة قيمة في دراسة وبائيات داء البابيزول في الكلاب ، ويمكن للتقارير الواردة من العيادات البيطرية المحلية عن حدوث داء بابيزول الكلاب الإبلاغ عن توزيع D. شبكية، لأن هذا النوع من القراد هو الناقل الرئيسي لـ ب. كانيس [36 ، 37]. الممارسون البيطريون (VP) هم أول من لاحظ ظهور الحالات وتنفيذ تدابير الوقاية من الأمراض التي تنقلها القراد [38]. البابيزيا هي مشكلة خطيرة من منظور بيطري ، ليس فقط في المناطق الموبوءة ، ولكن ربما أكثر من ذلك في المواقع التي انتشر فيها ناقل القراد مؤخرًا ، حيث ستكون هناك خبرة أقل مع هذا المرض بين كل من VP وأصحاب الكلاب [39 ، 40،41]. معرفة النطاق الحالي لـ D. شبكية لذلك فإن القراد ضروري لتقييم مخاطر الإصابة بالعدوى ب. كانيس [36, 42].

كان الهدف الرئيسي من دراستنا هو مراقبة التوسع في اثنين من البولندية D. شبكية السكان من ربيع 2016 إلى خريف 2018 ، مع التركيز بشكل خاص على استعمار منطقة الفجوة. تم إجراء مجموعات ميدانية منتظمة لتحديد (1) النطاق الجغرافي الفعلي للقراد ، و (2) التحول الموسمي / السنوي في حدود النطاق والتغيرات في حجم المنطقة غير الموبوءة. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بجمع بيانات عن التوزيع والظهور الموسمي لداء بابيزيا الكلاب في بولندا ، بما في ذلك المناطق المتوطنة (الغربية والشرقية) وغير المستوطنة في D. شبكية القراد. أخيرًا ، قمنا بتجميع خريطة محدثة لتوزيع البابيزيا في مناطق مختلفة من بولندا ، جنبًا إلى جنب مع توزيع / حدوث القراد D. شبكية.


المواد والأساليب

منطقة الدراسة وطرق أخذ العينات

جمعنا 174 عينة من حيوانات الراكون بين عامي 2007 و 2012 (الجدول 1). تم أخذ عينات من الشعر والأنسجة من حوادث الطرق أو من حيوانات الراكون التي عشناها في حديقة "وارتا ماوث" الوطنية والمنطقة المجاورة. تم الحصول على عينات إضافية من أنسجة عضلات الراكون من الصيادين الذين أعدوا حيوانات الراكون كجزء من نشاط إدارة اللعبة في بولندا وألمانيا وجمهورية التشيك (الشكل 1). تم تخزين جميع عينات الأنسجة عند درجة حرارة -20 درجة مئوية قبل استخراج الحمض النووي.

خريطة منطقة الدراسة تشير إلى مواقع أخذ العينات في ألمانيا وبولندا وجمهورية التشيك. الرسوم البيانية الدائرية إعطاء توزيع وتواتر الأنماط الفردانية للحمض النووي للميتوكوندريا. كل لون هو نمط فرداني. (شخصية ملونة على الإنترنت)

تم جمع عينات أنسجة الراكون من غرب بولندا وألمانيا الشرقية ومحمية أوبرلاوزيتسر هايد للمحيط الحيوي ومنطقة ساكسونيا وجمهورية التشيك ، غرب مدينة بيروف. جاءت ثلاث عينات إضافية من مواقع أخرى: بالقرب من برلين ، ألمانيا (رقم 1) ، شمال غرب Pol1 (رقم 2) ، ومقاطعة مالوبولسكا في جنوب بولندا (رقم 3) (الشكل 1). تم جمع العينات في بولندا من نوعين مختلفين من الموائل. تقع الحديقة الوطنية "Warta Mouth" (Pol1) بالقرب من الحدود الألمانية (52 ° 34′N ، 14 ° 43′E). الحديقة الوطنية ، وهي منطقة محمية منذ عام 1984 ، تغطي 80.7 كم 2 من وادي نهر وارتا السفلي و 20 كم من النهر نفسه. وتهيمن عليها الأراضي الرطبة والصفصاف والمستنقعات والمروج والمراعي. فقط 1٪ من المساحة مغطاة بالغابات. تم جمع العينات المتبقية من بولندا (Pol2) على بعد حوالي 30 كم جنوب الحديقة الوطنية. هذه المنطقة عبارة عن غابات جافة يسيطر عليها خشب الزان (فاجوس سيلفاتيكا) ، بلوط (Quercus spp.) والصنوبر (صنوبر سيلفستريس) ، مع عدد قليل من الأنهار الصغيرة والمسطحات المائية. موقع الدراسة Ger1 يقع شمال غرب مدينة درسدن. المنطقة مكتظة بالسكان ، وفيها عدد من المستوطنات البشرية وشبكة طرق كثيفة. تتخلل الغابات المعتدلة ذات الأوراق العريضة أو الغطاء الحرجي الحقول الصالحة للزراعة والعديد من المسطحات المائية والأنهار. يقع موقع الدراسة Ger2 في محمية أوبرلاوزيتسر هايد للمحيط الحيوي (51 ° 19′ شمالاً ، 14 ° 32′ شرقاً) ، ويتميز بتنوع كبير في الموائل ، مع الأراضي القاحلة ، والغابات العريضة الأوراق والغابات ، والعديد من أحواض الأسماك والأنهار والجداول. المنطقة ذات كثافة سكانية معتدلة وتستخدم بشكل مكثف للزراعة والغابات. يقع موقع الدراسة CzR في شرق جمهورية التشيك غرب مدينة Přerov ، مع العديد من أحواض الأسماك والقنوات والمسطحات المائية الصغيرة.

عزل الحمض النووي ، التنميط الجيني للأقمار الصناعية الدقيقة وتضخيم وتسلسل الحمض النووي للميتوكوندريا

تم استخراج الحمض النووي من شظايا الأذن المجففة أو الأنسجة المحفوظة بالإيثانول باستخدام NucleoSpin Tissue Kit (Macherey and Nagel ، Dueren ، ألمانيا) وفقًا لبروتوكول الشركة المصنعة. تم تنميط العينات الفردية في 19 موقعًا للأقمار الصناعية الصغيرة (Cullingham et al. 2006 Fike et al. 2007) في 6 تفاعلات متعددة الإرسال. تم إجراء جميع التفاعلات باستخدام Qiagen Mastermix (Qiagen Ltd. ، كرولي ، المملكة المتحدة) مع أساس واحد من كل زوج مصبوغ بالفلوريسنت. تم حل منتجات التضخيم في محلل وراثي ABI PRISM 3130xl (Applied Biosystems ، Foster City ، الولايات المتحدة الأمريكية) وحجمها بمعيار الممر الداخلي LIZ 500 باستخدام Genemapper v. 4.0 (Applied Biosystems ، Foster City CA ، الولايات المتحدة الأمريكية).

تم اختيار مجموعة فرعية من 60 عينة تمثل بالتساوي جميع مناطق أخذ العينات لتضخيم جزء الحمض النووي للميتوكوندريا باستخدام الاشعال PLO-CRL1 و L15997 (Cullingham et al. 2008 أ ، ب) ، والتي تضخم الجزء الأكثر تنوعًا من منطقة التحكم في الميتوكوندريا الراكون. أعطى الجزء الذي تم الحصول عليه 600 نقطة أساس 467 نقطة أساس من التسلسل الواضح. تم ترتيب جميع العينات في كلا الاتجاهين على ABI PRISM 3130xl. تم فحص التسلسلات يدويًا ومواءمتها مع خوارزمية ClustalX في Bioedit 7.0.5.3 (Hall 1999). تم إيداع جميع أنماط الفرد التي تم الحصول عليها حديثًا في GenBank.

التحليل الجيني

الحمض النووي للميتوكوندريا

تم استخدام DnaSP 5.0 (Librado and Rozas 2009) لتحديد عدد الأنماط الفردانية (h) والمواقع المتغيرة (S) ، ولحساب النمط الفرداني (H).د) وتنوع النوكليوتيدات (π). لاستنتاج أصل الأنماط الفردانية المكتشفة في المجموعات السكانية المدروسة ، أجرينا تحليلًا للتطور باستخدام أنماط الفردانية الراكون المكتشفة في النطاق الأصلي للأنواع (Cullingham et al. 2008a ، b). استخدمنا Arlequin 3.01 (Excoffier and Laval 2005) لإنشاء شبكة ممتدة دنيا تقدم علاقات النمط الفرداني ، وتم تصور الشبكة لاحقًا في HapStar 0.5 (Teacher and Griffiths 2011).

مؤشرات تنوع الأقمار الصناعية الدقيقة

تم تنفيذ اختبارات عدم توازن الارتباط بين جميع أزواج المواقع في GENEPOP v. 3.4 (Raymond and Rousset 1995) مع 10000 تبديل. تم تصحيح قيم الاحتمالية المرتبطة لمقارنات متعددة من خلال تطبيق تعديل Bonferroni لـ ص = 0.05 مستوى دلالة. تم استخدام نفس البرنامج لاختبار الانحراف عن توازن هاردي واينبرغ لترددات النمط الوراثي للأقمار الصناعية الدقيقة. استخدمنا FSTAT 2.9.3 (Goudet 1995) لتقدير معلمات التنوع الجيني: عدد الأليلات (N.أ) ، تغاير الزيجوت الملحوظ والمتوقع (Ho ، Hه) ومعامل زواج الأقارب (Fيكون). للتأكد من أن أي خروج عن توازن هاردي واينبرغ لم يكن تأثيرًا للأليلات الصفرية وأن عجز تغاير الزيجوت تم توزيعه بشكل متساوٍ عبر المواقع ، أجرينا إجراء الرافعة في FSTAT 2.9.3 ، وإزالة موضع واحد في كل مرة والتحقق من مساهمة المواقع المتبقية إلى F.يكون القيمة.

البنية السكانية

لاستنتاج بنية سكان الراكون للمنطقة التي تم أخذ عينات منها بأكملها ، استخدمنا طريقة تجميع تعتمد على نموذج بايزي مطبقة في الهيكل 2.3.3 (بريتشارد وآخرون 2000). استخدمنا نموذج الخلط وترددات الأليل المرتبطة بنموذج LOCPRIOR كهيكل تجمعي للأنواع الغازية التي تم إدخالها مؤخرًا ومن المتوقع أن تكون ضعيفة. يستخدم هذا النموذج معلومات سابقة عن مواقع أخذ العينات ، لكنه لا يميل إلى إيجاد بنية عندما لا تكون موجودة في مجموعة البيانات (Falush et al. 2003 ، Hubisz et al. 2009). تم إجراء عشر عمليات تشغيل مستقلة لكل قيمة K من K = 1 إلى 10. كل شوط يحتوي على 100000 تكرار مع احتراق 100000 تكرار. لاستنتاج عدد المجموعات الجينية في مجموعة البيانات الخاصة بنا ، استخدمنا طريقة ΔK من Evanno et al. (2005) الذي يحسب معدل التغيير في احتمالية تسجيل البيانات بين قيم K المتتالية (K) لتحديد العدد الأكثر احتمالية من المجموعات باستخدام حصادة الهيكل (Earl and vonHoldt 2012). للحصول على نسب التركيب الجيني للفرد المتوسط ​​عبر الأشواط ، استخدمنا CLUMPP (Jakobsson and Rosenberg 2007). قمنا بتعيين كل فرد للمجموعة التي كان أصلها المستنتج أعلى من 0.5 (أكثر من نصف الجينوم المخصص لنفس المجموعة). ثم طبقنا إجراء Coulon et al. (2008) للعثور على جميع مستويات الهيكل الهرمي الموجودة بين حيوانات الراكون في منطقة العينة. نظرًا لأن طريقة ΔK تكتشف المستوى الأعلى للهيكل (Evanno et al. 2005) ، فقد كررنا التحليل على كل K تم اكتشافه في التشغيل السابق. تكررت العملية حتى كان الرقم الأكثر احتمالية لـ K هو 1. نظرًا لأن طريقة ΔK لا يمكنها العثور على K = 1 الحقيقي ، فقد اختبرنا أيضًا ما إذا كان lnP (D) هو الحد الأقصى لـ K = 1. تم إجراء جميع التحليلات الجينية السكانية اللاحقة على الهيكل المحدد المجموعات الجينية. لمقارنة مستوى التمايز بين المجموعات الجينية ، قمنا بحساب F الزوجيشارع باستخدام FSTAT 2.9.3. تم إجراء تحليلات التباين الجزيئي (AMOVA) باستخدام Arlequin 3.01 لاختبار العلاقات الجينية بين المجموعات السكانية المجمعة حسب بلد المنشأ ، للتحقق من مقدمات متعددة داخل بلدان مختلفة.

لتقييم تأثير العزلة الجينية عن طريق المسافة (IBD) ، قمنا باختبار الارتباطات بين المسافة الجينية والمسافة الجغرافية (محسوبة على أنها مسافة خط مستقيم ، ومسافة إقليدية) بين جميع أزواج حيوانات الراكون الفردية. تم حساب المسافات الجينية بين أزواج الأفراد من خلال طريقة مطبقة في GenAlEx v. 6.4 (Peakall and Smouse 2006) ، وتم إجراء اختبار Mantel مع أهمية استنادًا إلى 10000 تبديل مصفوفة.

تنوع الأقمار الصناعية الصغيرة داخل السكان والتاريخ الديموغرافي

تم قياس التنوع الجيني لجميع المجموعات الجينية المحددة للهيكل. متوسط ​​عدد الأليلات (Nأ) ، الثراء الأليلي (أص) ، تغاير الزيجوت الملحوظ والمتوقع (H.ا و حه) ومعامل زواج الأقارب (Fيكون) باستخدام FSTAT 2.9.3. استخدمنا LDNE (Waples and Do 2006) لتقدير الأحجام السكانية الفعالة للمجموعات المحددة مسبقًا. يفترض النموذج السكان المغلقين ويقضي على التحيز المحتمل لحجم العينة الصغير ويتحكم فيه. حددنا 0.02 كأقل تردد للأليل و 95٪ كمجال ثقة.

استخدمنا BOTTLENECK 1.2.02 لاكتشاف أي اختناق وتوسع حديث في كل مجموعة (Cornuet and Luikart 1997). قد تشير الزيادة في التنوع الجيني المرصود بالنسبة للتنوع الجيني المتوقع لعدد الأليلات المكتشفة في عينة إلى انخفاض عدد السكان. على العكس من ذلك ، قد يشير نقص التنوع الجيني المرصود إلى أن عدد السكان ينمو. تم تطبيق نموذجين للطفرات يعتبران مناسبين للسواتل المكروية: نموذج الطفرة التدريجية الصارم (SMM) والنموذج ثنائي الطور (TPM). بالنسبة إلى TPM ، استخدمنا نموذجًا يتضمن 90٪ طفرات أحادية الخطوة و 10٪ طفرات متعددة الخطوات. تم اختبار انحرافات كبيرة في تغاير الزيجوت الملحوظ على جميع المواقع باستخدام اختبار ويلكوكسون اللامعلمي.

تقدير معدلات الهجرة بين سكان الراكون البولنديين

لتقييم اتجاه ومدى الهجرات الأخيرة بين المجموعات الجينية المحددة بواسطة STRUCTURE بين حيوانات الراكون التي تم أخذ عينات منها في بولندا ، طبقنا النهج الذي وصفه هولديجر وجوجرلي (2012). يمكننا تطبيق هذا الإجراء فقط على حيوانات الراكون التي تم أخذ عينات منها في بولندا حيث كانت عيناتنا واسعة النطاق وكان لدينا إحداثيات جغرافية دقيقة لكل عينة. استخدمنا أولاً TESS 2.3.1 (Chen et al. 2007) لتحديد التركيب الجيني للسكان هؤلاء الأفراد عبر المناظر الطبيعية قبل الهجرة. على غرار STRUCTURE ، تطبق Tess خوارزمية MCMC ولكنها تدمج أيضًا الإحداثيات الجغرافية للعينات كمعلومات سابقة. قمنا بتشغيل Tess باستخدام نموذج عدم الخلط أولاً ، لتقدير الحد الأعلى لعدد المجموعات المختلفة (Durand et al. 2009). لقد حددنا فترة احتراق قدرها 100000 تكرار متبوعًا بأخذ عينات من 200000 تكرار ، واختبرنا عدد المجموعات من K = 2 إلى 5 مع 10 مكررات لكل K. كأغلب عدد المجموعات التي اخترناها التي تطابق. منحنى معيار معلومات الانحراف (DIC). ثم أجرينا 10 مكررات لتحليل Tess باستخدام نموذج المزيج ، مع تطبيق نفس المعلمات كما كان من قبل على الأرجح K المحدد. استخدمنا CLUMPP (Jakobsson and Rosenberg 2007) لمتوسط ​​نسب التركيب الوراثي للفرد عبر 10 أشواط مستقلة. تم تعيين كل فرد في المجموعة الجينية التي كان أصلها المستنتج أعلى من 50 ٪. كانت الخطوة التالية هي استخدام التخصيص العنقودي في Tess لاختبار معدلات الهجرة في BIMR (Faubet and Gaggiotti 2008). نظرًا لأن BIMR يفترض أن أخذ العينات قد حدث قبل الترحيل ، فقد استخدمنا المجموعات المحددة بواسطة برنامج Tess بدلاً من المجموعات المحددة جغرافيًا. يستخدم BIMR خوارزمية MCMC ، والتي تسمح بالخروج من توازن هاردي-واينبرغ باستخدام معاملات زواج الأقارب الخاصة بالسكان ، ويفترض توازن انجراف الهجرة في الجيل السابق ، ويحسب معدلات الهجرة غير المتكافئة بين أزواج من السكان خلال الجيل الأخير. يستخدم البرنامج النموذج F الذي يفترض أن الاختلاط حدث قبل الجيل الأخير من الهجرة. يسمح ذلك للبرنامج بتوصيف معدلات الهجرة حتى بين المجموعات السكانية ضعيفة التمايز. قمنا بتعيين 95٪ أعلى فواصل كثافة خلفية (HPDI) ومعدلات قبول 25-45٪ بعد 10 عمليات تكرار لضمان التقارب ، مع احتراق وحجم عينة يبلغ 100000 وفاصل ترقق يبلغ 50 تكرارًا. لاستخراج تقديرات المعلمات ، اخترنا التشغيل الذي يحتوي على أقل عنصر تعيين للانحراف الكلي (Dتعيين).


2 طرق

2.1 استراتيجية أخذ العينات

غير جراحي (scat ن = 84) عينة تم جمعها بشكل رئيسي خلال فترات الشتاء. العينات الغازية (الأنسجة العضلية ن = 166) من ضحايا حوادث الطرق ومن الحيوانات التي تم اصطيادها بشكل قانوني. تمت إضافة عينات مقارنة من الكلاب الوحشية وسلالات الكلاب والكلاب من أصل هجين بين الذئاب الكارباتية والرعاة الألمان (التشيكوسلوفاكي وولفدوج - سميتانوفا وآخرون ، 2015) للتحقق من التمييز الميداني بين عينات الذئب والكلاب ودراسة احتمال إدخال أليلات الكلاب في جينوم الذئب. تم إصلاح جميع العينات (الجدول S1) بنسبة 96 ٪ من الإيثانول وتخزينها في درجة حرارة -20 درجة مئوية.

2.2 تضخيم الواسمات الجينية

تم استخراج الحمض النووي من عينات البراز / الأنسجة باستخدام QIAamp DNA Stool Mini Kit / DNeasy Blood & Tissue Kit (QIAGEN). تم استخدام متواليات mtDNA لتحليل علم الأنساب الأمومي. تم استخدام Primers Thr-L15926 و DL-H16340 لتضخيم المجال المتغير الأيسر لمنطقة التحكم ، والذي يحتوي على تسلسل 230 نقطة أساس بكثافة عالية من مواقع معلومات البخل ، مما يتيح استخدام تصنيف النمط الفرداني على نطاق واسع (Pilot et al. ، 2010).

تم إجراء PCR في 25 مجلدات تفاعل ميكرولتر باستخدام 1 U GoTaq G2 Flexi DNA Polymerase (Promega) ، 1 × Buffer ، 2.5 m MgCl2، 0.2 متر dNTPs ، 0.5 ميكرومتر بادئات و5-20 نانوغرام من الحمض النووي الجينومي. تضمنت ظروف التفاعل 3 دقائق عند 94 درجة مئوية ، و 40 دورة من 94 درجة مئوية (دقيقة واحدة) ، و 50 درجة مئوية (دقيقة واحدة) و 72 درجة مئوية (دقيقة واحدة) والاستطالة النهائية عند 72 درجة مئوية (4 دقائق). تم تنقية المنتجات باستخدام QIAquick Gel Extraction Kit (QIAGEN) أو مجموعة استخراج شظايا الحمض النووي GEL / PCR (GENEAID). تم إجراء التسلسل باستخدام BigDye ® terminator v3.1 Cycle Sequence Kit. تم تحرير المخططات اللونية باستخدام الجينات (Kearse et al. ، 2012) والمتواليات المحاذاة باستخدام mafft v.7 (Katoh & Standley ، 2013).

للتأكد من تفاصيل التركيب السكاني ، تم تحليل السواتل النووية الدقيقة. تم استخدام لوحة الأنماط الجينية للكلاب 1.1 (Thermo Fisher) التي تحتوي على 18 موقعًا للأقمار الصناعية الصغيرة وموضع الأميلوجينين لتحديد الجنس (الجدول S2). بدأت PCR عند 98 درجة مئوية (3 دقائق) ، تليها 30 دورة من 98 درجة مئوية (15 ثانية) ، 60 درجة مئوية (75 ثانية) و 72 درجة مئوية (30 ثانية) ، تليها 72 درجة مئوية (5 دقائق). بالنسبة للعينات غير الغازية ، تم استخدام نهج متعدد الأنابيب (Taberlet et al. ، 1996).

تم استدعاء أحجام Allele في برنامج genemarker V1.85 (http://www.softgenetics.com) ، وتم استخدام برنامج autobin في binning (https://www6.bordeaux-aquitaine.inra.fr/biogeco_eng/Scientific -إنتاج / برامج حاسوب / أوتوبن). تم اختبار وجود الأليلات الفارغة الناتجة عن أخطاء التنميط الجيني بسبب عصابات التأتأة وتقطعات الأليل الكبيرة باستخدام المدقق الدقيق (Van Oosterhout ، Hutchinson ، Wills ، & Shipley ، 2004).

2.3 التركيبة السكانية والاختلاف

تم تقييم ملخص الإحصائيات للعلامات النووية في GenAlex 6.5 (Peakall & Smouse ، 2012) و fstat (Goudet ، 1995). مؤشر التثبيت (Fشارع) باستخدام 1000 عشوائية في FreeNA (//www1.montpellier.inra.fr/CBGP/software/FreeNA/) ، والتي يمكن أن تستبعد الأليلات الفارغة باستخدام طريقة تصحيح ENA (Chapuis & Estoup ، 2007). تم إجراء التخصيص إلى الأنماط الفردانية ، وحساب المعلمات الوصفية لتعدد الأشكال المتسلسل واختبارات الحياد التي تصف الاتجاهات الديموغرافية في DnaSp (Rozas ، Sánchez-DelBarrio ، Messeuger ، & Rozas ، 2003) وشبكة الانضمام الوسيطة (Bandelt ، Foster ، & Rohl ، 1999) تم حسابه في Network 5 (www.fluxus-engineering.com).

2.4 التحليلات الجينية للمناظر الطبيعية و IBD

An individual-based approach was combined with the possibility of ascribing particular population genetic discontinuities to landscape attributes using a landscape genetic approach (Manel & Holderegger, 2013 Manel, Schwartz, Luikart, & Taberlet, 2003 ). The R package Geneland (Guillot, Mortier, & Estoup, 2005 ) was used as follows. Initially, the number of clusters was determined by running the programme five times with 10 6 MCMC iterations, a thinning of 100, the number of populations varying from ك = 1 إلى ك = 10, a correlated allele frequency model and noise blurring of the coordinates set to 5 km. A model assuming haplotype frequencies/subpopulations in Hardy–Weinberg equilibrium was used for the haploid/diploid markers. Finally, the model was rerun with 10 7 iterations, a burn-in of 10 4 , the number of subpopulations fixed to the ك inferred from the initial screening and the remaining parameters identical to those outlined previously. Isolation by distance was tested using the ALLELES IN Space software (Miller, 2005 ).

2.5 Range biogeography

The current distribution of the species within the focal area was expressed using data from previous papers and present study (details in Supporting Information), classified into permanent and sporadic occurrences within the EEA (European Environment Agency) regular square grid (10 × 10 km) according to the criteria described in Chapron et al. (2014).

To clarify the effects of environmental conditions on the spatial pattern of wolf distribution and population genetics, environmental stratification was carried out. This approach is widely used when reduction, decorrelation and synthesis of a number of input variables are needed (e.g., Hazeu et al., 2011 Metzger, Bunce, Jongman, Mücher, & Watkins, 2005 Omernik, 1987 ). The choice of variables prioritized those that are likely to influence population differentiation and adaptive evolution in the grey wolf, for examples, parameters describing temperature and precipitation profiles (Geffen, Anderson, & Wayne, 2004 O'Keefe, Meachen, Fet, & Brannick, 2013 Schweizer, Von Holdt, et al., 2016 ). The input data sets covered the following: (1) climatic factors (annual mean temperature, annual precipitation and mean diurnal range WorldClim 2.0 Fick & Hijmans, 2017 ) (2) topographic variables (altitude, vertical heterogeneity GTOPO30, USGS) (3) land cover structure (derived from Global Land Cover 2015 ESA) and (4) factors of human interference (distance to roads, distance to settlements, landscape fragmentation Global Land Cover 2015 ESA Open Street Maps). The classification of abiotic factors used only climatic and topographic variables. A principal component analysis was performed, and the multiband raster of the first three components was subsequently transformed into clusters using unsupervised classification. Stratification based on the land cover proportion within the EEA grid was used to distinguish natural/anthropogenic differentiation in the Western Carpathians.

The impact of anthropogenic barriers was analysed using effective mesh size (مeff), an ecologically relevant metric to quantify landscape fragmentation levels (Girvetz, Thorne, Berry, & Jaeger, 2008 Jaeger, 2000 Moser et al., 2007 ). Fragmentation geometry was prepared using data on urban areas (derived from Global Land Cover 2015), highways and important roads (derived from Open Street Maps Geofabrik GmbH and OpenStreetMap Contributors, 2016). The level of fragmentation was calculated using the CBC effective mesh size measure with the formula of Girvetz et al. ( 2008 ).

The layers depicting results of genetic and geographic analyses obtained by different approaches were combined in arcgis 10.5.


شكر وتقدير

Specimens and species records of Sorex minutus were made available by several museums and we acknowledge the help of the curators from the following institutions: Dept of Ecology and Evolution (Univ. de Lausanne, Switzerland), Univ. na Primorskem and Research Centre of Koper (Slovenia), Natuurhistorisch Museum (Rotterdam, the Netherlands), Dipartimento di Ecologia (Univ. della Calabria, Italy), Museo di Anatomia Comparata and Museo di Zoologia “La Sapienza” (Univ. di Roma, Italy) and Natuurmuseum Brabant (Tilburg, the Netherlands). We are very grateful for the tissue samples provided by Boris Kryštufec, Allan McDevitt, Glenn Yannic, Jacques Hausser, Jan Zima, Fríða Jóhannesdóttir, Holger Bruns, Peter Borkenhagen and Petr Kotlík. We thank David Nogués-Bravo and two anonymous referees for their valuable comments. Bayesian analyses were run at the Computational Biology Service Unit from Cornell Univ. which is partially funded by Microsoft Corporation. We gratefully acknowledge financial support to R. Vega (181844) and A. Lira-Noriega (189216) from CONACyT (México), and to J.-C. Svenning from the Danish Natural Science Research Council (grant 272-07-0242).This work represents the fruits of the discussion of our work presented at the 4th Biennial Conference of the International Biogeography Society (8–12 January 2009, Mérida, Yucatán, México).


نتائج

Genetic variability and structuring based on mtDNA

We found six mtDNA haplotypes (H1, H2, H3, H6, H8, H14—nomenclature consistent with Fig. 2 in Pilot et al. 2006) among 333 analysed samples. They are all known from previous studies (Vila et al. 1999 Randi et al. 2000 Jedrzejewski et al. 2005a Pilot et al. 2006). H1, H2, H3 and H8 belong to haplogroup 1, which is widespread in north-eastern and central Europe and the Iberian Peninsula, whereas H6 and H14 belong to haplogroup 2 that dominates in south-eastern Europe and Italy (Pilot et al. 2010). The number of mtDNA haplotypes per region ranged from one to four (Table 2). We observed no relationship between the number of samples and the number of haplotypes per region (ص 2 = 0.004, F 1,10 = 0.038, ص > 0.8). Notably, we found the highest number of haplotypes (4) in regions 4 (ن = 25 individuals analysed) and 5 (ن = 10 inds). The latter region also showed the highest number of polymorphic sites (Table 2). Conversely, samples from regions 2 (ن = 28 inds) and 7 (ن = 27 inds) revealed only one haplotype, which were H6 and H2, respectively.

Four subpopulations (S1–S4) of wolves in Poland, based on mtDNA, delimited by SAMOVA (اللوحة اليسرى) and haplotype frequencies for subpopulations (حق). Sampling information is provided in Table 1

Results of STRUCTURE analysis for Polish wolves, based on 11 microsatellite loci, assuming ك = 2 to 5 subpopulations of wolves. Black lines separate wolves from different sampling regions. Sampling information is provided in Table 1

Structuring of the Polish wolf population inferred by GENELAND in 50 runs. Individuals were assigned to subpopulation G1 in 43 of 50 runs and to population G2 in 40 of 50 runs. Other individuals were inconsistently clustered. Sampling information is provided in Table 1

Principal Component Analysis (PCA) of Polish wolves representing 5 subpopulations suggested by STRUCTURE and GENELAND. The plot shows individual wolves organized by sampling regions (detailed in Table 1). Black ovals are 95 % inertia ellipses. Thirteen outliers (from seven different regions) were excluded to improve resolution of the figure. None of the 13 outliers appeared to have dog ancestry, and nine (for which mtDNA was analysed) had common wolf haplotypes

Relationship between pairwise genetic distances for Polish wolves from the 12 sampling regions based on microsatellite (F شارع) and mtDNA (Φ شارع) markers. Sampling information is provided in Table 1

ثنائي Φ شارع values between the 12 geographically predefined regions were generally very high (>0.25) and statistically significant, which indicated isolation among many regions according to the mtDNA (Table 3). Only seven of the 66 pairwise distance values were low (<0.05). These low values occurred among the regions located in the same part of the country within the lowlands and the Carpathian Mountains.

The results of SAMOVA indicated significant population genetic structure for each assumed number of groups. The highest increase in Φ CT value occurred between ك = 3 and ك = 4 and all parameters of the Φ-statistics stabilized from ك = 4 (Appendix: Fig. 7). Thus, we assumed four subpopulations as the most parsimonious clustering configuration that maximized variation among groups. Wolves from the regions 1, 2, and 3 in the Carpathians formed subpopulation S1 (Fig. 2). Subpopulation S2 was comprised exclusively of individuals from region 4 in south-eastern Poland. Wolves from regions 5, 8, 10, 11, and 12 formed the geographically disjunct subpopulation S3. Finally, wolves from regions 6, 7, and 9 formed subpopulation S4. Subpopulation S1 in the Carpathian Mountains was strongly dominated by haplogroup 2 (97 % of the wolves), and four haplotypes from haplogroup 1 were present there at low frequencies. In contrast, subpopulations S2, S3 and S4 were primarily comprised of individuals carrying haplotypes from the previously identified haplogroup 1 (S2—88 %, S3—96 %, and S4—99 %) and included haplogroup 2 at very low frequencies (Fig. 2). ثنائي Φ شارع values among four subpopulations (S1–S4) were all very high (>0.25), which indicates little or no mtDNA gene flow among them (Appendix: Table 5).

تغييرات في Φ-statistics for ك = 2 to 6 subpopulations of wolves in Poland, on the basis of mtDNA and inferred from SAMOVA. Φ SC—proportion of the variance among local populations within groups. Φ شارع—proportion of the variance among local populations within the total population. Φ CT—proportion of the total variance explained by the grouping

Genetic differentiation and structuring based on microsatellites

We identified a total of 457 wolf genotypes. The allelic drop-out rate ranged from 0.079 to 0.360 among regions. The highest values were observed for the loci FH2010, FH2017 and FH2079 (Appendix: Table 6), which had fragment length >200 bp and thus higher probability of drop-out for low quality-samples (Broquet et al. 2007). Based on all 11 loci, the cumulative PI of all genotypes was 1.35 × 10 −11 and the probability of identity between sibs (PIsib) equaled 5.0 × 10 −5 (detailed data available upon request). Data from seven microsatellites were sufficient to distinguish all 457 genotypes with PI = 3.13 × 10 −7 . We used three samples genotyped at 6 loci. They were assigned to the region of origin, and so their inclusion is unlikely to have biased our results. SNP data for the 66 samples with ≤9 microsatellite loci amplified confirmed individual identifications with cumulative PI = 0.002 and PIsibs = 0.042. Microsatellite data for these 66 samples were therefore included in subsequent analyses.

The 11 loci were polymorphic in all regions and the average number of microsatellite alleles per locus varied between 4.27 and 6.64 (Table 2). Observed heterozygosity (ح ا) values (range 0.45–0.58) were lower than expected (ح ه, range 0.63–0.69). In the total population of Polish wolves we found significant deviation from HWE at all 11 loci (Appendix: Table 6). We also tested for HWE in subpopulations defined by STRUCTURE (Fig. 3). Four to seven of 11 loci (depending on subpopulation) showed significant deviation from HWE (after correcting for multiple tests), except for subpopulation 5 (regions 8–12) where 10 loci showed significant deviation. Only locus FH2137 displayed consistent deviation from HWE across all subpopulations, the results for other loci varied among subpopulations. F يكون values ranged from 0.122 to 0.310 and were not correlated to the number of wolf genotypes per group (ص 2 = 0.15, F 1,10 = 1.779, ص > 0.2). We found no relationship between the number of mtDNA haplotypes and the number of microsatellite alleles per locus in the 12 regions (Pearson ص = 0, F 1,10 = 0.002, ص > 0.9). Individuals from regions 5, 9, and 10 did not show private alleles (Table 2). The highest number of private alleles was found in region 12 (western Poland and eastern Germany), which comprised 57 individuals distributed across one-third of the sampling area (see Fig. 1).

ثنائي F شارع values between the 12 geographically predefined regions ranged from 0.011 to 0.212 (Table 3) and 59 of 66 pairwise comparisons remained significant after Bonferroni correction. F شارع values generally indicated high (>0.15 Balloux and Lugon-Moulin 2002) or moderate (0.05–0.15) genetic differentiation among wolves from the Carpathian Mountains (regions 1, 2, 3) and other sampling regions. Within northern Poland, we observed high differentiation only between regions 6 and 7. The lowest differentiation (F شارع < 0.05) was observed among regions 10, 11 and 12 (Table 3).

Microsatellite results from STRUCTURE suggested division of Polish wolves into two subpopulations: the Carpathian Mountains (regions 1–3) and the lowlands (regions 4–12) (Fig. 3). Although LnP(D) continued to increase when augmenting K in the STRUCTURE analyses, ΔK (Evanno et al. 2005) showed highest support for ك = 2 followed by ك = 5 groups (Appendix: Table 4). However, the pattern of individual assignment into five subpopulations only followed a visible spatial structure for four of the clusters: regions 1–3, region 4, region 6, and region 7 (Fig. 3). Removal of locus FH2137 did not change the genetic clusters identified in STRUCTURE with Δك showing highest support for ك = 2 followed by ك = 4 groups.

Inferences made in GENELAND supported clear separation of the Carpathian Mountains (regions 1–3) and south-eastern areas comprising wolves from regions 4 and 5 (Fig. 4). Twenty-six of 50 runs gave a modal value at five whereas 24 gave a mode at six for the posterior distribution of ك. None of the 50 runs indicated ghost populations. The location of the two southern clusters was constant among all 50 runs, and 147 wolves from regions 1, 2 and 3 were consistently assigned to the Carpathian subpopulation in 43 of 50 runs. Similarly, 35 individuals from region 4 were assigned to the southeastern subpopulation in 40 of 50 runs. The remaining 275 wolves from regions 6–12 were randomly and inconsistently divided into three or four groups.

Finally, the first two PCA components clearly divided wolves into 2 main groups. PC-1 differentiated the Carpathian wolves (region 1–3) from lowland individuals, and PC-2 separated regions 6 and 7, which both overlapped with regions 8–12 (Fig. 5). Wolves from regions 4–5 were placed on the PCA plot between the Carpathian and lowland individuals, which accords with the STRUCTURE and GENELAND results.

Genetic structuring of wolves based on microsatellite markers and inferred by three analytical tools (STRUCTURE, GENELAND, PCA) and results from mtDNA (SAMOVA) consistently divided the Polish wolf population into a Carpathian and a lowland subpopulation. Within the lowlands, only differentiation of region 4 (Roztocze) by mtDNA was supported by the microsatellite results (GENELAND, STRUCTURE with ك = 5). We found concordance between pairwise genetic distances among wolves in 12 regions based on mitochondrial and nuclear markers (Fig. 6). A partial Mantel test (Smouse et al. 1986) where the geographic distance matrix was held constant, while the relationship of F شارع و Φ شارع was determined, showed a significant positive correlation of the two measures of genetic distance (Mantel ص = 0.521, ص = 0.001, test with 999 permutations).


نتائج

Wing size differed significantly between species (ANOVA: F(4, 270) =�.47, ص <𠂐.001). م. sartor و م. urussovii were larger than the three other species ( Fig. 3 ). The differences between sexes were relatively small but significant (ANOVA: F(1, 270) =𠂖.58, ص =𠂐.011). In all species, females were larger than males and there was no significant interaction between the factors of species and sex (ANOVA: F(4, 270) =𠂐.65, ص =𠂐.625). The largest sexual dimorphism occurred in M. galloprovincialis و M. sutor ( Fig. 3 ).

Logarithm of centroid size ± SD of hind wing of five species of Monochamus

A MANCOVA revealed that wing shape differed significantly between species but not between males and females ( Table 1 ). The species differed in the allometric relationship as there was significant interaction between factors of species and size. There was also significant interaction between factors of species and sex and interaction between all three factors ( Table 1 ).

الجدول 1.

MANCOVA of hind wing shape in Monochamus الخنافس

تأثيرWilks ΛFEffect dfError dfص
الجنس0.8301.13240221.00.2830
صنف0.3821.510160883.60.0002
مقاس0.7511.83440221.00.0033
Sex*species0.4411.261160883.60.0235
Sex*size0.8251.16940221.00.2393
Species*size0.3761.536160883.6& # x0003c0.0001
Sex*species*size0.4411.259160883.60.0243

CVA showed that the five species of Monochamus are distinct ( Fig. 4 ). م. saltuarius was particularly well differentiated. On the other hand, there was some overlap between M. sartor و M. urussovii. The smallest squared MD occurred between M. sartor و M. urussovii and the largest between M. sartor و M. saltuarius ( Table 2 ). In pair wise comparisons, all the species differed significantly from each other ( Table 2 ).

Differences in wing venation between five species of Monochamus obtained by CVA. First four canonical variates (CV1𠄼V4) are presented. In the lower graph, only species which were not very well discriminated by the first two canonical variates are shown

الجدول 2.

Squared MDs between five species of Monochamus (top right triangle) and significance of pair wise differences between the species (bottom left triangle)

M. sutorM. urussoviiM. saltuariusM. sartorM. galloprovincialis
M. sutor42.8574.3156.3140.39
M. urussovii *** 87.6914.6825.35
M. saltuarius *** *** 89.9962.05
M. sartor *** *** *** 24.49
M. galloprovincialis *** *** *** ***

CVA allowed species to be identified with relatively high accuracy. The correct classification percentage of all individuals was 95.3% for the “leave-one-out” cross-validation ( Table 3 ). Most of the misclassified individuals were M. sartor و M. urussovii from Bialowieza therefore, another CVA was carried out in which the Bialowiezan populations were treated separately. There were 16 individuals of M. urussovii and only one individual of M. sartor from this region. The single individual of M. sartor was not used for the calculation of canonical coefficients but it was included in the scatter plot of canonical scores. European and Siberian populations of M. sutor were also included in this analysis.

الجدول 3.

تصنيف Monochamus species based on wing venation

صنفCorrectly classified (%)Classified as
M. galloprovincialisM. saltuariusM. sartorM. sutorM. urussovii
M. galloprovincialis94450201
M. saltuarius100042000
M. sartor91003904
M. sutor991001010
M. urussovii89005040

The CVA showed that there was a marked difference between the Carpathian M. sartor and Siberian M. urussovii (squared MD =�.3). It was more than four times larger than the difference within species between the European and Asian population of M. sutor (MD =𠂖.7, Table 4 ). In comparison to M. sutor, the difference between the Bialowieza and Siberian population of M. urussovii was two times higher (MD =�.9, Table 4 ). On the other hand, the later distance was only slightly smaller than the distance between the Carpathian M. sartor and the Bialowiezan M. urussovii (MD =�.8, Table 4 ). The Bialowiezan population of M. urussovii was intermediate between the Carpathian M. sartor and Siberian M. urussovii and overlapped both of them ( Fig. 5 , Table 4 ).

Differences in wing venation between populations of M. sartor, M. sutor, و M. urussovii obtained by CVA

الجدول 4.

Squared MDs between population of M. sartor, M. sutor, and M. urussovii (top right triangle) and significance of pair wise differences between the populations (bottom left triangle)

M. urussovii (Siberia)M. urussovii (Bialowieza)M. sartor (Carpathians)M. sutor (Europe)M. sutor (Siberia)
M. urussovii (Siberia)13.9727.3149.8756.80
M. urussovii (Bialowieza)NS18.8656.5763.74
M. sartor (Carpathians) *** NS70.0783.03
M. sutor (Europe) *** *** *** 6.75
M. sutor (Siberia) *** *** *** ***

In pair wise comparisons, the Bialowiezan population of M. urussovii did not differ significantly from both the Siberian population of this species and the Carpathian population of M. sartor all other populations and species differed significantly from each other ( Table 4 ). The differences between the populations of M. sartor و M. urussovii were not related to allometry as the populations did not differ in size (ANOVA: F(2, 84) =𠂐.83, ص =𠂐.439) and the analysis of residuals of MANCOVA did not markedly change the results presented above.

The UPGMA similarity tree ( Fig. 6 ) confirmed that M. sartor و M. urussovii are very similar to each other in terms of wing venation. There was increasing distance from this pair of species to M. galloprovincialis و M. sutor. م. saltuarius differed most from all other species ( Fig. 6 ).

UPGMA tree of five species of Monochamus based on the wing venation


Funding Statement

The study was financed by the National Science Centre in Poland (UMO-2013/09/N/NZ8/03205 to JS and N N304 058340 to JMW). This study forms part of the PhD thesis of JS, where she was awarded a PhD scholarship from the National Science Centre in Poland (DEC-2015/16/T/NZ8/00015). The research was supported by the European Commission's project No. PIRSES-GA-2009-247652 (BIOGEAST) and the Russian Foundation for Basic Research (project no. 15-04-03801-а). لم يكن للممولين دور في تصميم الدراسة أو جمع البيانات وتحليلها أو اتخاذ قرار النشر أو إعداد المخطوطة.


شكر وتقدير

We acknowledge support from EU COST Action FA1203 “Sustainable management of Ambrosia artemisiifolia in Europe” (SMARTER) through founding of a Short Term Scientific Mission (STSM) to Daria Bilińska. The authors acknowledge the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) for the provision of the HYSPLIT transport and dispersion model used in this publication as well as access to inputs data (GDAS archive) for running the HYSPLIT model. We acknowledge support from the EU European Social Fund, Operational Programme Human Capital, through funding a visiting professor position at University of Wroclaw to Carsten A. Skjøth (June–July 2015). Calculations have been carried out using resources provided by Wroclaw Centre for Networking and Supercomputing (http://wcss.pl), Grant No. 170.


شاهد الفيديو: تخلصي من عناكب البيت الموجودة في الاركان و الجنبات و الحشرات المضرة نهائيها (أغسطس 2022).