Evaluación de la estructuración genética de "Chelonia mydas" (Testudines: Cheloniidae), en peligro de extinción, en el suroeste de Cuba utilizando microsatélites
Palabras clave:
diferenciación, tortuga, anidación, migraciónResumen
La comprensión de la estructura genética poblacional de las especies es esencial para la determinación de las posibles unidades de manejo (UM) y con ello su conservación y/o explotación sostenible. Chelonia mydas es reconocida como una tortuga filopátrida en peligro de extinción. El objetivo de este trabajo es describir la estructura poblacional de la tortuga verde en el suroccidente de Cuba mediante enfoques analíticos tradicionales y métodos de asignación. Las recolectas se realizaron entre los años 1998 y 2007 en cinco playas del suroccidente cubano. Fueron amplificados siete loci de microsatélites de 149 individuos y se calcularon parámetros de variabilidad. La estructura poblacional fue inferida mediante el uso de estadísticos F de Wright, Análisis de Varianza Molecular (AMOVA) y algoritmos de asignación poblacional basados en análisis bayesianos (STRUCTURE) y en factorización de matrices no negativas poco densas (implementado en R). La mayoría de los loci no se encontraron en equilibrio de Hardy-Weinberg y varios de estos presentaron desequilibrio de ligamiento. El AMOVA y los estadísticos de diferenciación sugieren presencia de estructura al nivel geográfico analizado. El mayor valor de ΔK y el menor valor de entropía cruzada se alcanzaron para K = 2, resultado que propone que en el suroccidente de Cuba existe el aporte de dos poblaciones ancestrales de Chelonia mydas. Los estimados de migración relativa indican un intercambio genético activo entre colonias de anidación del suroccidente cubano.
Descargas
Citas
Aggarwal, R. K., Velavan, T. P., Undaykumar, D., Hendre, P. S., Shanker, K., Choudhury, B. C., Singh, L. (2004). Development and Characterization of novel microsatellite markers from the olive ridley sea turtle (Lepidochelys olivacea). Mol. Ecol. Not., 4, 77-79.
Aguirre-Liguori, J. A., Luna-Sánchez, J. A., Gasca-Pineda, J., & Eguiarte, L. E. (2020). Evaluation of the minimum sampling design for population genomic and microsatellite studies: An analysis based on wild maize. Front. Genet., 870.
Alcala, N., Goudet, J., Vuilleumier, S. 2014. On the transition of genetic differentiation from isolation to panmixia: what we can learn from gst and d. Theor. Popul. Biol. 93, 75-84.
Allendorf, F. W., Luikart, G. H. (2007). Conservation and the Genetics of Populations. Blackwell Publishing, Oxford, UK.
Álvarez-Varas, R., Rojas-Hernández, N., Heidemeyer, M., Riginos, C., Benítez, H. A., Araya-Donoso, R., Reséndiz, E., Lara-Uc, M., Godoy, D. A., Muñoz-Pérez, J. P., Alarcón-Ruales, D. E., Alfaro-Shigeto, J., Ortiz-Álvarez, C., Mangel, J. C., Vianna, J. A., Véliz, D. (2021). Green, yellow or black? Genetic differentiation and adaptation signatures in a highly migratory marine turtle. Proc. R. Soc. B, 288, 20210754. doi: https://doi.org/10.1098/rspb.2021.0754.
Archer, F. I., Adams, P. E., Schneiders, B. B. (2016). strataG: An R package for manipulating, summarizing and analysing population genetic data. Mol. Ecol. Resour. doi:10.1111/1755-0998.12559
Ashley, M. V., Dow, B. D. (1994). The use of microsatellite analysis in population biology: Background, methods and potential applications. In B. Schierwater, B. Streit, G. P. Wagner, R. DeSalle (eds.). Molecular Ecology and Evolution: Approaches and Applications. Birkhäuser Verlag Basel, Suiza.
Azanza-Ricardo, J. (2009). Estrategia reproductiva de la tortuga verde, Chelonia mydas, (Testudines, Cheloniidae) y su impacto en la estructura genética de áreas de anidación del occidente del archipiélago cubano. (Tesis presentada en opción al Grado Científico de Doctor en Ciencias Biológicas), Centro de Investigaciones Marinas, Universidad de La Habana, Cuba.
Azanza-Ricardo, J., Gerhartz Muro, J. L., Martín-Viaña, Y. F., Moncada Gavilán, F., Bretos, F., Medina-Cruz, Y., Nodarse Andreu, G., Pérez Martín, R., García-Alfonso, E. (2018). Marine turtle conservation in Cuba: Achievements and challenges facing persistent and emerging
threats. Bull. Mar. Sci., 94 (2), 297-312.
Azanza-Ricardo, J., Martín-Viaña, Y. F., Martínez, Y., Márquez, L., Pérez Alarcón, A., Calderón Peña, R., Ulloa López, D., Pérez Álvarez, P., Gómez Gutiérrez, C., Vásquez Proveyer, L., Varela, R., Garea Moreda, B., Moncada Gavilán, F., Perdigón Cuellar, D., Fernández, J. C.
(2019). Avances del proyecto universitario “Prevención de los efectos del cambio climático en especies amenazadas”. Monteverdia, 12 (2), e3273.
Benjamini, Y., Hochberg, Y. (1995). Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing. J. R. Stat. Soc. Series B (Methodological), 57, 289-300.
Bethlehem, J. (2011). Nonresponse in Surveys. In: Lovric, M. (eds.). International Encyclopedia of Statistical Science. Springer-Verlag, Berlin.
Bougeard S., Dray S. (2018). Supervised Multiblock Analysis in R with the ade4 Package. J. Stat. Softw., 86 (1), 1-17. doi: 10.18637/jss.v086.i01 (URL: https://doi.org/10.18637/jss.v086.i01).
Bourjea, J., Lapégue, S., Gagnevin, L., Broderick, D., Mortimer, J. A., Ciccione, S., Roos, D., Taquet, C., Grizel, H. (2007): Phylogeography of the green turtle, Chelonia mydas, in the Southwest Indian Ocean. Mol. Ecol., 16 (1), 175-200. doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-294X.2006.03122.x.
Bowen, B. W., Karl, S. A. (2007). Population genetics and phylogeography of sea turtles. Mol. Ecol., 16, 4886–4907.
Bowen, B. W., Meylan, A. B., Ross, J. P., Limpus, C. J., Balazs, G. H., Avise, J. C. (1992). Global Population Structure and Natural History of the Grenn Turtle (Chelonia mydas) in Terms of Matriarchal Phylogeny. Evolution, 46 (4), 865-881.
Dethmers, K. E. M., Broderick, D., Moitz, C., FitzSimmons, N. N., Limpus, C. J., Lavery, S., Whiting, S., Guinea, M., Prince, R. I. T., Kennett, R. (2006). The genetic structure of Australasian green turtles (Chelonia mydas): exploring the geographical scale of genetic exchange. Mol. Ecol., 15, 3931-3946. doi: 10.1111/j.1365-294X.2006.03070.x.
Dray, S., Dufour A. (2007). The ade4 Package: Implementing the Duality Diagram for Ecologists. J. Stat. Softw., 22 (4), 1-20. doi: 10.18637/jss.v022.i04 (URL: https://doi.org/10.18637/jss.v022.i04).
Dunn, O. J. (1964). Multiple comparisons using rank sums. Technometrics, 6, 241-252.
Evanno, G., Regnaut, S., Goudet, J. (2005). Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: a simulation study. Mol. Ecol., 14, 2611-2620. doi: 10.1111/j.1365-294X.2005.02553.x
Ferrera, A., Formia, A., Ciofi, C., Natali, C., Agyekumhene, A., Allman, P. (2021). Genetic structure of olive ridley sea turtles (Lepidochelys olivacea) in Ghana, West Africa. J. Exp. Mar. Biol. Ecol., 544, 151614. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jembe.2021.151614.
Fitak, R. R., Johnsen, S. (2018). Green sea turtle (Chelonia mydas) population history indicates important demographic changes near the mid-Pleistocene transition. Mar. Biol., 165, 110. DOI: https://doi.org/10.1007/s00227-018-3366-3.
FitzSimmons, N. N., Moritz, C., Limpus, C. J., Pope, L., Prince, R. (1997). Geographic structure of mitochondrial and nuclear gene polymorphisms in Australian green turtle populations and male-biased gene flow. Genetics, 147, 1843–1854.
Fitzsimmons, N. N., Moritz, C., Moore, S. S. (1995). Conservation and dynamics of microsatellite loci over 300 million years of marine turtle evolution. Mol. Biol. Evol., 12, 432–440.
Foulley, J. L., Ollivier, L. (2006). Estimating allelic richness and its diversity. Livestock Science, 101, 150-158.
François, O. (2016). Running Structure-like Population Genetic Analyses with R. R Tutorials in Population Genetics. U. Grenoble-Alpes.
Frichot, E., François, O. (2014). LEA: an R package for Landscape and Ecological Association studies. URL: http://membres-timc.imag.fr/Olivier.Francois/lea.html
Frichot, E., Mathieu, F., Trouillon, T., Bouchard, G., Francois, O. (2014). Fast and Efficient Estimation of Individual Ancestry Coefficients. Genetics, 194 (4), 973-983.
García-Machado, E., Ulmo-Díaz, G., Castellanos-Gell, J., Casane, D. (2018). Patterns of population connectivity in marine organisms of Cuba. Bull. Mar. Sci, 94 (2), 193-211. doi: https://doi.org/10.5343/bms.2016.1117.
Goldstein, D. B., Pollock, D. D. (1997). Launching microsatellites: a review of mutation processes and methods of phylogenetic inference. J. Hered., 88, 335-342.
Gulcher, J. (2012). Microsatellite Markers for Linkage and Association Studies. Cold. Spring. Harb. Protoc. DOI: 10.1101/pdb.top068510.
Hansen, M. M., Kenchington, E., Nielsen, E. E. (2001). Assigning individual fish to populations using microsatellite DNA markers. Fish Fish., 2, 93-112.
Hillis, D., Moritz, C., Baner, B. (1996). Molecular Systematics. Sinauer Associates, Inc. Sunderland, Massachusetts, USA.
Hollander, M., Wolfe, D. A. (1973). Nonparametric Statistical Methods. John Wiley & Sons. New York, USA.
Hutchinson, W. F., Carvalho, G. R., Rogers, S. I. (1999). A nondestructive technique for the recovery of DNA from dried fish otoliths for subsequent molecular genetic analysis. Mol. Ecol., 8, 893-894.
Jombart, T. (2008) adegenet: a R package for the multivariate analysis of genetic markers. Bioinformatics, 24: 1403-1405. doi: 10.1093/bioinformatics/btn129.
Jombart, T., Ahmed, I. (2011) adegenet 1.3-1: new tools for the analysis of genome-wide SNP data. Bioinformatics. doi: 10.1093/bioinformatics/btr521.
Jorde, L. B., Watkins, W. S., & Bamshad, M. J. (2001). Population genomics: a bridge from evolutionary history to genetic medicine. Hum. Mol. Genet., 10(20), 2199-2207.
Kamvar, Z. N., Brooks, J. C. and Grünwald, N. J. (2015). Novel R tools for analysis of genome-wide population genetic data with emphasis on clonality. Front. Genet., 6, 208. doi: 10.3389/fgene.2015.00208.
Kamvar, Z. N., Tabima, J. F., Grünwald, N. J. (2014). Poppr: an R package for genetic analysis of populations with clonal, partially clonal, and/or sexual reproduction. PeerJ, 2, e281. doi: 10.7717/peerj.281.
Keenan, K., McGinnity, P., Cross, T. F., Crozier, W. W., Prodöhl, P. A. (2013). diveRsity: An R package for the estimation of population genetics parameters and their associated errors, Methods. Ecol. Evol. doi: 10.1111/2041-210X.12067.
Lee, P. (2008). Molecular ecology of marine turtles: New approaches and future directions. J. Exper. Mar. Biol. Ecol., 356, 25–42.
Li, Y. C., Korol, A. B., Fahima, T., Nevo, E. (2004). Microsatellites within genes: structure, function, and evolution. Mol. Biol. Evol., 21(6), 991-1007.
Ma, L., Ji, Y., Zhang, D. (2015). Statistical measures of genetic differentiation of populations: Rationales, history and current states. Curr. Zool., 61 (5), 886-897.
Manel, S., Gaggiotti, O. E., Waples, R. S. (2005). Assignment methods: matching biological questions with appropriate techniques. Trends. Ecol. Evol., 20 (3), 136-142.
Matley, J. K., Eanes, S., Nemeth, R. S. and Jobsis, P. D. (2019). Vulnerability of sea turtles and fishes in response to two catastrophic Caribbean hurricanes, Irma and Maria. Sci. Rep., 9, 14254. https://doi.org/10.1038/s41598-019-50523-3.
Moncada Gavilán, F., Azanza-Ricardo, J., Martín-Viaña, Y.F., Gerhartz Muro, J.L., Nodarse Andreu, G., Cruz, Y. (2014). Programa de Monitoreo de Tortugas Marinas. En Estado actual de la biodiversidad marino-costera, en la región de los Archipiélagos del Sur de Cuba [pp. 130-141]. Hernández Ávila (Cp). Centro Nacional de Áreas Protegidas. La Habana. Cuba. Impresos Dominicanos s.r.l.
Moncada, F., Abreu, A., Muhila, A., Bell, C., Troeng, S., Bjorndal, K., Bolten, A., Meylan, A., Zurita, J., Espinosa, G., Nodarse, G., Márquez, R., Foley, A., Ehrhart, L. L. (2006). Movement Patterns of Green Turtles (Chelonia mydas) in Cuba and adjacent Caribbean Inferred from Flipper Tag Recaptures. J. Herpet., 40, 22-34.
Nishizawa, H., Abe, O., Okuyama, J., Kobayashi, M., Arai, N. (2011). Population genetic structure and implications for natal philopatry of nesting green turtles Chelonia mydas in the Yaeyama Islands, Japan. Endang. Species. Res, 14, 141-148. doi: 10.3354/esr00355.
Paradis, E. (2020). Population Genomics with R. CRC Press, Taylor & Francis Group, New York, USA.
Paradis, E. 2010. pegas: an R package for population genetics with an integrated-modular approach. Bioinformatics, 26, 419-420.
Peare, T., Parker, P. G. (1996): Local genetic structure within two rookeries of Chelonia mydas (the green turtle). Heredity, 77, 619-628.
Phu, J. L., Pilcher, N. J., Cavada-Blanco, F. (2021). A Survival Blueprint for the Conservation of the Green Sea Turtle Chelonia mydas in Sabah, Malaysia. EDGE of Existence programme, Zoological Society of London, UK.
Poloczanska, E. S., Limpus, C. J., Hays, G. C. (2009). Vulnerability of Marine Turtles to Climate Change. In: Sims D.W. (eds.). Advances in Marine Biology [pp. 151-211], Vol. 56, Burlington: Academic Press. ISBN: 978-0-12-374960-4.
Pritchard, J. K., Stephens, M., Donnelly, P. (2000). Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics, 155, 945-959.
Pritchard, J. K., Wen, W. (2002). Documentation for structure software: Version 2. URL: https://web.stanford.edu/group/pritchardlab/software/readme_structure2.pdf.
Roberts, M. A., Schwartz, T. S., Karl, S. A. (2004). Global Population Genetic Structure and Male-Mediated Gene Flow in the Green Sea Turtle (Chelonia mydas). Analysis of Microsatellite Loci. Genetics, 166, 1857-1870.
Ruiz Valdéz, C. (2017). Identificación de posibles áreas de alimentación de Chelonia mydas (Testudines, Cheloniidae) del archipiélago cubano. (Tesis de Licenciatura). Facultad de Biología. Universidad de La Habana. 58 pp
Ruiz-Urquiola, A., Riverón-Giró, F. B., Pérez-Bermúdez, E., Abreu-Grobois, F., González-Pumariega, M., James-Petric, B. L., Díaz-Fernández, R., Álvarez- Castro, J. M., Jager, M., Azanza-Ricardo, J., Espinosa-López, G. (2010).
Population genetic structure of greater caribbean green turtles (Chelonia mydas) based on mitochondrial dna sequences, with an emphasis on rookeries from southwestern Cuba. Rev. Invest. Mar, 31 (1), 33-52.
Seminoff, J. A., Jones, T. T., Resendiz, A., Nichols, W. J., Chaloupka, M. Y. (2003). Monitoring green turtles (Chelonia mydas) at a coastal foraging area in Baja California, Mexico: multiple indices to describe population status. J. Mar. Biol. Ass, U. K., 83, 1355-1362.
Shamblin, B. M., Hart K. M., Martin, K. J., Ceriani, S. A., Bagley, D. A., Mansfield, K. L., Ehrhart, L. M., Campbell, J. N. (2020). Green turtle mitochondrial microsatellites indicate finer-scale natal homing to isolated islands than to continental nesting sites. Mar. Ecol. Prog. Ser,
, 159-171. https://doi.org/10.3354/meps13348.
Stephens, S. H. (2004). Genetic analysis of the Kemp's ridley sea turtle (Lepidochelys kempii) and estimates of effective population size. (Doctoral Thesis). Texas A&M University.
Sundqvist, L., Keenan, K., Zackrisson, M., Prodöhl, P., Kleinhans, D. (2016). Directional genetic differentiation and relative migration. Ecol. Evol., 6 (11), 3461-3475.
Van Oosterhout, C., Hutchinson, W. F., Wills, D. P. M., Shipley, P. (2004). MICRO-CHECKER: software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data. Mol. Ecol. Notes, 4, 535-538.
Wang, J. (2017). The computer program Structure for assigning individuals to populations: easy to use but easier to misuse. Mol. Ecol. Resour., 17, 981-990.
Weir, B., Cockerham, C. (1984) Estimating F-statistics for the analysis of population structure. Evolution, 38, 1358-1370.
Wright, S. (1951). The Genetical Structure of Populations. Ann. Eugen. 15, 323–354.
Zhang, T., Lin, L., Gaillard, D., Cheng, F., Chen, H., Li, M., Wu, S., Wang, Z., Shi, H. (2021). Rapid authenticity testing of artificially bred green turtles (Chelonia mydas) using microsatellite and mitochondrial DNA markers. PeerJ, 9, e12410. DOI: http://Doi.org/10.7717/peerj.12410.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Categorías
Licencia
Derechos de autor 2023 Revista de Investigaciones Marinas
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Usted es libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y construir a partir del material
Bajo los siguientes términos:
-
Atribución — Usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo de la licenciante.
-
NoComercial — Usted no puede hacer uso del material con propósitos comerciales.
