Геномное исследование выявило различия между популяциями черного морского ежа в Средиземном море

Исследование под руководством Марты Паскуаль (Университет Барселоны) и Ксавьера Турона (CEAB-CSIC) проанализировало генетическую структуру черного морского ежа (Arbacia lixula) — ключевого вида для мелководных прибрежных экосистем Средиземноморья.

Результаты, опубликованные в журнале Frontiers in Marine Science, показывают, что глобальное потепление может оказать ограниченное влияние на этот вид, поскольку на его популяции больше влияет соленость, чем температура. Это открытие указывает на уязвимость другого распространенного вида — съедобного ежа Paracentrotus lividus.

Методология и ключевые выводы

  • Ученые провели геномный анализ 240 особей из 11 популяций черного ежа от Тарифы (Испания) до Дальяна (Турция) с помощью метода genotyping-by-sequencing (GBS).
  • Обнаружены генетические различия между популяциями западного и восточного Средиземноморья.
  • Структурирование популяций в основном определяется вариабельностью солености, тогда как температура играет второстепенную роль.
  • Популяции в целом хорошо связаны, за исключением разрыва между восточной и западной частями моря, что может способствовать изменению их ареала при необходимости.

Контраст с другим видом

Эти данные контрастируют с результатами предыдущего исследования того же коллектива по виду P. lividus. У того вида популяционная структура выражена сильнее, а различия определяются и соленостью, и температурой.

«Это означает, что черный морской еж может лучше существовать в сценарии глобального потепления и, следовательно, потенциально вытеснить P. lividus из-за большей связности своих популяций. Такая смена видов может сильно повлиять на экосистемы из-за роли ежей как инженеров», — отмечает Ксавьер Турон.

Следующий шаг: секвенирование генома

Следующая цель — детальное изучение выявленных геномных регионов. В рамках проекта Catalan Earth Biogenome исследователи из Университета Барселоны под руководством Синты Пергеролес приступили к секвенированию генома Arbacia lixula. Эта модель станет фундаментальным инструментом для локализации регионов, затронутых факторами среды, и идентификации конкретных генов.