Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Структура биосистем различных уровней организации на основе множественного анализа параметров разнообразия

Диссертация: Структура биосистем различных уровней организации на основе множественного анализа параметров разнообразия
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Сложность и многозначность системных параметров биологических объектов требуют разработки комплексного применения генетических, экологических, биогеографических и эволюционных методов исследований. Поскольку генетические и многие измеряемые экологические параметры, характеризующие особенности структуры и функционирования биосистем во времени, не являются непосредственно наблюдаемыми величинами… Читать ещё >

Структура биосистем различных уровней организации на основе множественного анализа параметров разнообразия (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1.
  • МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ БИОСИСТЕМ
    • 1. 1. Методы изучения биосистем различных уровней организации и оценка системных параметров
      • 1. 1. 1. Методы изучения генетической структуры популяций и оценки системных параметров
      • 1. 1. 2. Методы изучения хорологической структуры популяций и определения типов распределения и характера использования ресурсов
      • 1. 1. 3. Анализ методов исследования организационной структуры сообществ и определения системных параметров
    • 1. 2. Анализ информационных систем и методов множественного анализа параметров биосистем
      • 1. 2. 1. Анализ информационных систем, предназначенных для изучения организационно-функциональной структуры биосистем
      • 1. 2. 2. Методологические основы множественного анализа параметров разнообразия биосистем
  • ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ I
  • ГЛАВА II.
  • МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 2. 1. Объекты исследований и методы получения данных
      • 2. 1. 1. Объекты исследования генетической структуры популяций
      • 2. 1. 2. Объекты исследования хорологической структуры популяций
      • 2. 1. 3. Объекты исследования влияния различных лимитирующих факторов на структуру биоценозов
    • 2. 2. Методы обработки и анализа данных
      • 2. 2. 1. Методы оценки генетической структуры популяции
      • 2. 2. 2. Методы оценки хорологической структуры популяций
      • 2. 2. 3. Методы оценки разнообразия структуры сообществ
      • 2. 2. 4. Фактографическая информационная система как основа оценки и анализа организационно-функциональной структуры биосистем
  • ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ II
  • ГЛАВА III.
  • ГЕНЕТИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ПОПУЛЯЦИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ГЕНОМНОГО МАРКИРОВАНИЯ
    • 3. 1. Генетическая структура популяций европейской (С. capreolus L.) и сибирской (С. pygargus Р.) косули на основе RAPD- маркеров
    • 3. 2. Генетическая структура популяций сибирского журавля (G. leucogeranus), горбатого кита (М novaeangliae) и калифорнийской лисицы (U. littoralis) на основе минисателлитных маркеров ДНК
    • 3. 3. Генетическая структура партеногенетических видов рода Darevskia (D. dahli, D. armeniaca и D. unisexualis) на основе мини- и микросателлитных маркеров ДНК
  • ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ III
  • ГЛАВА IV.
  • ХОРОЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ПОПУЛЯЦИЙ И ХАРАКТЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ КРУПНЫМИ МЛЕКОПИТАЮЩИМИ
    • 4. 1. Хорологическая структура популяций лосей (A. alces) в зоне бореальных лесов
    • 4. 2. Хорологическая структура популяций белых медведей (U. maritimus), обитающих в арктических морях России
  • ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ IV
  • ГЛАВА V.
  • ВЛИЯНИЕ ЛИМИТИРУЮЩИХ ФАКТОРОВ СРЕДЫ НА СТРУКТУРУ СООБЩЕСТВ
    • 5. 1. Структура лесных сообществ и динамика их разнообразия
    • 5. 2. Структура луговых сообществ и динамика их разнообразия
    • 5. 3. Структура сообществ лесных мелких млекопитающих и динамика их разнообразия
  • ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ V
  • ГЛАВА VI.
  • ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭКОЛОГО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
    • 6. 1. Использование мини- и микросателлитных маркеров ДНК для анализа наследуемых изменений и восстановления редких исчезающих видов животных
    • 6. 2. Использование синхронных наземных и космических данных для картирования местообитания животных и растений
    • 6. 3. Использование информационных систем и математических моделей для изучения разнообразия биосистем различных уровней организации
  • ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ VI

Актуальность проблемы.

Современная эпоха характеризуется глобальными процессами изменениями структуры и функционирования биосистем различных уровней организации под влиянием антропогенных факторов. Эти процессы угрожают генетическому, таксономическому, типологическому и биоценотическому разнообразию, поэтому чрезвычайно актуальна задача его сохранения. Однако сохранение биологического разнообразия невозможно без понимания особенностей структуры и закономерностей функционирования биосистем. Для этого нужны эффективные методы оценки статических и динамических свойств биосистем различных уровней организации, что обуславливает необходимость совершенствования процедур анализа и принятия решений. За последнее столетие методы оценки системных параметров биологических объектов разработаны достаточно хорошо. Однако при изучении организационно-функциональной структуры биосистем применяются в основном одномерные статистические методы сравнения в пространственно-временных масштабах. Существенная ограниченность одномерных критериев может быть устранена множественным анализом системных параметров на основе интервальных оценок.

Сложность и многозначность системных параметров биологических объектов требуют разработки комплексного применения генетических, экологических, биогеографических и эволюционных методов исследований. Поскольку генетические и многие измеряемые экологические параметры, характеризующие особенности структуры и функционирования биосистем во времени, не являются непосредственно наблюдаемыми величинами, возникает необходимость нахождения их несмещенных оценок, которые можно получить с помощью методов системного анализа, интегрированных баз данных и соответствующих компьютерных программ. Этот концептуальный подход обеспечивает высокий уровень интеграции и структурирования данных и создает теоретическую основу для анализа, моделирования и прогнозирования биологических процессов, что является необходимым условием для обеспечения научно-обоснованного и устойчивого развития системы человек — биосфера.

Цель и основные задачи исследований.

Целью работы являлось изучение структуры биосистем разных уровней организации на основе математической формализации особенностей их функционирования и создания адекватных информационных моделей.

Для достижения этой цели решались следующие задачи.

1. Проведение комплексного анализа современного состояния методов изучения генетической и хорологической структуры популяций и структурно-функциональной организации сообществ.

2. Разработка методологической концепции и принципов исследования структуры и динамики функционирования биосистем различных уровней организации на основе множественного анализа параметров разнообразия.

3. Усовершенствование методов интервальных оценок параметров разнообразия биосистем различных уровней организации и создание информационной системы с интегрированной проблемно-ориентированной базой данных.

4. Изучение генетической структуры популяций аутбредных, инбредных и пар-теногенетических видов и эволюционных связей между подвидами и видами на основе синтеза концепций обобщенного гена и множественного анализа генетических параметров.

5. Исследование хорологической структуры популяций и характера использования животными ресурсов биотопов на примере арктических и лесных экосистем.

6. Получение количественной оценки влияния биотических, абиотических и антропогенных факторов на пространственно-временную структуру сообществ животных и растений на основе синтеза демографического подхода и множественного анализа параметров разнообразия.

Научная новизна полученных результатов.

1. Разработан единый подход к множественному анализу параметров биосистем различных уровней организации на основе модифицированных методов интервальных оценок различных показателей: гетерозиготности, внутрии межпопуляци-онного индексов сходства/различия, времени дивергенции видов, генетического расстояния, генетического и генного разнообразия, степени подразделенности популяций, доминирования мономорфных и полиморфных локусов, группового и индивидуального индексов использования ресурсов, иерархических и сплайновых индексов разнообразия сообществ, а-, ^-разнообразия.

2. Впервые разработаны фактографическая информационная система Biosystem 96 и специальный класс математических моделей для накопления, обработки и представления данных по разнообразию биосистем различных уровней организации, выявлению пространственно-временного распределения животных, описанию динамики восстановительной сукцессии лесов пихтово-еловых формаций, анализу селективного характера использования ресурсов в условиях значительных флуктуаций факторов среды.

3. Впервые проведен сравнительный анализ генетической структуры популяций позвоночных животных, отличающихся по происхождению, эволюционной истории, условиям обитания, уровню инбредности, с применением мультилокусных RAPD-PCR, минии микросателлитных маркеров ДНК и разработанных методов оценки параметров разнообразия.

4. Выявлены хорологическая структура, закономерности биотопического распределения и характер использования ресурсов биотопов белыми медведями и лосями с использованием синхронных данных космических и наземных измерений.

5. На основе разработанной методологии комплексного анализа динамики разнообразия установлены закономерности структурных изменений сообществ лесных и травяных экосистем при различных уровнях антропогенного воздействия.

Основные защищаемые положения.

1. Разработанный единый комплексный подход, включающий концепцию обобщенного гена, декомпозиционный принцип исследования структуры популяций и биоценозов, методы несмещенного оценивания и множественный анализ параметров биосистем, фактографическую информационную систему с проблемно-ориентированной базой данных, является перспективной методологией для исследования статических и динамических свойств биосистем.

2. Генетическая структура популяций исследованных видов позвоночных животных адекватно описывается репрезентативным набором полиморфных RAPD-PCR, минии микросателлитных локусов ДНК. Она характеризуется генетически эффективной численностью популяций, показателями генетически эффективных межпопу-ляционных миграций генов, компактной одновершинностью функций распределения локусов, эволюционно значимыми генетическими дистанциями, выражающими бифуркацию и значимости времени дивергенции, коэффициентами идентичности генов по состоянию и происхождению, максимально возможными значениями генного разнообразия при фиксированном количестве полиморфных локусов.

3. Хорологическая структура популяций определяется неоднородностью пространственного распределения кормовых ресурсов и видовыми особенностями питания, общим характером видоспецифических местообитаний и степенью привязанности к ним, селективно-групповым и индивидуальным характером использования ресурсов, меняющимся распределением особей в пространстве, межсезонными направлениями и внутрисезонными стереотипными путями перемещений, сезонной и суточной активностью, биологией размножения.

4. Структура сообществ определяется особенностями формирования статических и динамических свойств биоценозов в зависимости от биотических, абиотических и антропогенных факторов, возможным глобальным потеплением климата для сообществ широколиственно-хвойных лесов, изменением параметров разнообразия при переходе из полидоминантного в монодоминантное состояние для луговых сообществ, различием организационно-функциональной структуры сообществ для мелких лесных млекопитающих.

Практическое значение работы.

Полученные результаты могут использоваться при решении ряда задач природоохранной практики: оценка генетического разнообразия исчезающих видов животных и разработка рекомендаций по улучшению генетической структуры популяцийвыявление факторов и механизмов, определяющих клональное разнообразие однополых видов животных, и разработка рекомендаций по их сохранениювыявление характера распределения крупных растительноядных млекопитающих и их воздействие на восстанавливаемые сообщества бореальных лесовопределение динамики параметров экологического и таксономического разнообразия растительных сообществ в условиях антропогенного воздействия.

Разработанная универсальная комплексная методология (информационные и формализованные математические модели, методы, алгоритмы, программы) оценки состояния и динамики параметров разнообразия биосистем различных уровней организации может быть рекомендована для проведения популяционно-генетических и экологических исследований, а также при создании соответствующих интегрированных информационных систем.

Пилотная версия фактографической информационной системы, предназначенной для оценки разнообразия биосистем на основе экологического мониторинга, внедрена в практику исследований заповедников Уральского региона.

Разработанные методы оценки межпопуляционного и внутрипопуляционного генетического разнообразия послужили основой выбора оптимальной стратегии и улучшения генетической структуры затухающей западной популяции стерха (Grus leucogeranus). Предложенные рекомендации получили высокую оценку Международного фонда Журавля в 1995 г. и переданы в Окский биосферный заповедник. Определенные нами оптимальные плотности лосей {Alces alces) использовались для мероприятий по восстановлению производных типов леса Висимского заповедника.

Апробация работы. Основные результаты научных исследований доложены на 30 российских и международных совещаниях, симпозиумах и конференцях: Москва,.

1989; Moscow, 1989; Ohio, USA, 1990; Virginia, USA, 1990; Новгород, 1990; Москва, 1991; Fairbanks, USA, 1991; Москва, 1991; Ленинград, 1991; Киев, 1991; Chicago, USA, 1993; Ancorage, USA, 1994; Москва, ЮНЕП, 1995; Санкт-Петербург, 1995; Washington D.C., USA, 1995; Кировград, 1996; Stralsund, Germany, 1996; Anchorage, USA, 1997, Istanbul, Turky, 1997; Singapore, 1997; Пущино-на Оке, 1997; Campery, France, 1998; Москва, 1998; Москва, 1999; Киев, 1999; Кировград, 1999; Москва, 2001; Rome, Italy, 2002; Москва, 2003; Санкт-Петербург, 2003.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 64 работы. В 2004 году авторский коллектив, включающий В. Г. Петросяна, был удостоен главной премии по биологии МАИК «Наука/Интерпериодика» за цикл работ, опубликаованных в журнале «Генетика» в 2001;2003 гг.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения и выводов. Текст диссертации изложен на 304 страницах, включает 66 рисунков и 45 таблиц.

Список литературы

содержит 126 названий на русском и 185 на иностранных языках.

Основные выводы диссертации.

1. Разработан единый комплексный подход, включающий концепцию обобщенного гена, декомпозиционный принцип исследования структуры биоценозов, методы несмещенных оценок и множественный анализ системных параметров популяций и сообществ, информационную систему и проблемно ориентированные базы данных, который позволяет эффективно исследовать статические и динамические свойств биосистем различных уровней организации.

2. Генетическая структура популяций позвоночных животных, отличающихся по происхождению, эволюционной истории, условиям среды обитания, уровню инбред-ности, включая двуполые и однополые виды, адекватно определяется по набору полиморфных RAPD-, минии микросателлитных маркеров ДНК.

2.1. Генетическая структура популяций близкородственных видов европейской (С. capreolus) и сибирской (С. pygargus) косули характеризуется высокой микрохромосомной изменчивостью, полиморфизмом ядерных RAPDлокусов ДНК, действием стабилизирующего отбора, высокой эффективной численностью и стабильными меж-популяционными миграциями генов. Показатели внутрипопуляционной гетерозигот-ности (от 0,18 до 0,042) ранжируются в упорядоченный ряд с востока на запад. Калибровочные оценки темпов молекулярной эволюции семейства Cervidae и модифицированные генетические дистанции по Джуксу — Кантору, полученные в данной работе, определяют бифуркацию сибирской косули на два подвида (С. pygargus pygargus, С. pygargus tianschanicus) в интервале 229 — 462,3 тыс. лет. Время видообразования сибирской и европейской косуль — 1,375 — 2,75 млн. лет.

2.2. Сравнительный анализ генетической структуры горбатого кита {М. novaeangliae) (тихоокеанской и атлантической), шести популяций калифорнийских островных лисиц (Ulittoralis) и географически изолированных обской и якутской популяций сибирского журавля (G. leucogeranus) показал, что региональные субпопуляции М. novaeangliae не являются единой панмиктической популяцией (Р<10'4) и мера подразделенности в терминах FST — статистики Райта варьирует в диапазоне 0,101 -0,157. Установлено, что внутрипопуляционная генетическая изменчивость и межпо-пуляционное различие (от 0,2109 до 0,402) изолированных популяций U. littoralis главным образом определяются численностью особей, расстоянием между островами и размерами островов. Средние значения гетерозиготности, индекса генетического сходства и количества совпадающих фрагментов для произвольных двух особей G. leucogeranus из двух популяций статистически не различаются (Р>0,852- Р>0,491- Р>0,325). Однако данные по5Гстатистике указывают, что оценки меры дифференциации групп особей из этих популяций находятся в пределах подразделенных популяций (Р=0,01). Мера подразделенности (0,108 — 0,133) популяцией G. leucogeranus сопоставима с межрегиональной подразделенностью М. novaeangliae.

2.3. Внутрипопуляционная изменчивость партеногенетических видов ящериц рода Darevskia (D. dahli, D. armeniaca, D. unisexualis) Армении в значительной степени обусловлена мутационными процессами, происходящими в геноме — нестабильных микросателлитных (GATA)4, (GACA)4 и (ТСС)5о-локусах. Разработанные модели позволили вычленить мутационную составляющую генетической изменчивости исследованных популяций. Анализ межпопуляционного генного разнообразия на основе изменчивости М13, (GACA)n и (ТСС)П локусов указывает на дифференциацию популяций D. dahli северо-западной и северо-восточной Армении (Fsf=0,0272- Р=3×10'13) и генетическую однородность армянской и интродуцированной на Украину популяций D. armeniaca, характерную для одного клона (FST= О, -Р=1).

3. Адаптивный характер хорологической структуры популяций крупных млекопитающих — лося (A. alces) и белого медведя (U. maritimus) — в зоне бореальных лесоь и акваторий арктических морей формируется неоднородностью пространственного размещения кормовых ресурсов и видовыми особенностями питания, общими свойствами видоспецифических местообитаний и степенью привязанности к ним, селективно-групповым и индивидуальным способами использования ресурсов, характером распределения особей в пространстве, межсезонными повторяющимися направлениями и внутрисезонными стереотипными путями перемещений, адаптивными особенностями сезонной и суточной активности в зависимости от репродуктивного статуса.

3.1. Численность лося (A. alces) зимой обуславливается наличием и доступностью кормов, видовой предпочитаемостыо поедания, а его пространственное размещение формируется под влиянием ландшафтно-географических особенностей и определяется главным образом типом лесов и степенью антропогенной трансформированное&trade-, а также климатическими условиями и комплексом природоохранных факторов. Хорологическая структура лосей в Висимском заповеднике характеризуется высокой плотностью, низкой внутрисезонной активностью и равномерной миграцией по долготно — широтным направлениям в период устойчивого снежного покрова. Для пяти типов местообитаний многолетняя средняя плотность населения — от 2,0 до 6,35 особей на 1000 га угодий. На основе разработанной динамической модели сукцессии типов леса («потребитель—ресурс») выявлено, что оптимальная плотность лосей для восстанавливаемых биотопов заповедника составляет от 1 до 4 особей на 1000га.

3.2. Адаптивный характер хорологической структуры популяций белых медведей (U. maritimus) в Баренцевом, Карском морях и в море Лаптевых формируется сезонной дифференциацией местообитаний, суточной изменчивостью, сезонной и годовой мобильностью в зависимости от репродуктивного статуса, максимальными значениями суточной мобильности в период образования льда, минимальными энергетическими затратами мигрирующих особей и оседлых самок после выхода из родовых берлог, стереотипными внутрисезонными перемещениями, агрегированностью животных зимой и равномерным распределением летом в пределах ареала, селективным характером использования ресурсов для различных типов концентрации льда в периоды максимальной протяженности ледового покрова (январь — май), таяния льда (июнь-сентябрь) и наиболее интенсивного образования льда (октябрь — декабрь), предпочтением смешанных (85%) и постоянных (8%) типов льда, слабой привязанностью к побережью материка (1,5%) и пропорциональной приуроченностью к островам (5,5%).

4. Структурные характеристики сообществ растений и животных, полученные с помощью системных параметров аи р-разнообразия, таксономических, экологических, географических характеристик видов, множественного, иерархического и сплайн-индексов разнообразия, позволяют выявлять особенности формирования динамических и статических свойств биоценозов в зависимости от биотических, абиотических и антропогенных факторов.

4.1. На основе установленной дифференциации структур лесных ассоциаций по высоте, параметрами таксономического, типологического, фитоценотического, а-и р — разнообразия и микроклимата продемонстрирована высокая эффективность использования разработанных моделей и методов для изучения структурной организации лесных фитоценозов. Установлено, что в условиях Средне — Уральского низкого-рья (Висимский заповедник) типологическое разнообразие бореальных лесов (высота 350 — 450 м) и неморальных темнохвойных лесов (высота 450 — 600 м) представлено 14 ассоциациями. Они достаточно адекватно описываются экспоненциальными и гиперболическими моделями распределения видов по обилию. При естественном развитии лесов бидоминантная фаза повторяется через 300 -350 лет, а пихтовая и еловая фазы могут сменять друг друга примерно через 75−100 лет.

4.2. Структурно — функциональные свойства пойменных лугов сохраняют ста У бильность, если динамика системных параметров при воздействии антропогенных факторов соответствует флуктуационным изменениям. При переходе состояния системы из полидоминантного в монодоминантное наблюдается структурное изменение сообщества, при котором состав и соотношение доминирующих видов и обилие видов не остаются в пределах естественной для них флуктуационной изменчивости. Наиболее благоприятно для поддержания высокого разнообразия луговых сообществ их сенокосное использование.

4.3. Структура сообществ мелких млекопитающих коренного, условно-коренного и вторичных типов леса и на лугу определяется главным образом биотическими факторами. Индексы разнообразия имеют наибольшее значение (0,72) в коренном типе, средние значения (0,66) в условно-коренном типе леса и наименьшие значения (0,51 и 0,57) для производного типа леса и на лугу соответственно. Структуры сообществ мелких млекопитающих в коренном и условно-коренном типах леса формируются оседлыми и транзитными особями, а направленные изменения, вызванные сукцессионными процессами, главным образом, определяются транзитными особями. Для восстанавливаемых местообитаний структура в основном определяется транзитными особями. Установлена закономерность уменьшения влияния случайных факторов на формирование структуры сообществ при переходе от климаксного типа леса к вторичному лугу. Структурное разнообразие сообществ и плотности населения животных свидетельствуют о наличии обратной зависимости между ними.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

И ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ.

Разработанный нами комплексный подход к изучению структуры биосистем различных уровней организации, основанный на методологии множественного анализа системных параметров в трех взаимосвязанных направлениях исследований — по-пуляционной генетики, экологии популяций и сообществ, — позволил создать адекватные информационные модели этих систем, формализовать особенности их функционирования, описать основные механизмы генетической изменчивости популяций, выявить экологическое значение и закономерности хорологической структуры популяций и динамики разнообразия сообществ.

В диссертации обосновано положение о том, что только на базе комплексных эколого-генетических исследований, охватывающих разные уровни организации биосистем, с помощью множественного сравнения параметров и с применением компьютерных программ могут быть созданы достаточно адекватные модели для анализа и прогноза биологических процессов.

Проведенные нами исследования закономерностей внутрии межпопуляцион-ной генетической изменчивости позволили подойти к пониманию механизмов формирования генетического и генного разнообразия бисексуальных и однополых видов животных. Показано, что генетическая изменчивость изученных нами популяций позвоночных животных определяется эволюционной историей, происхождением, уровнем инбредности, эффективной численностью, площадью ареала и типом распределения особей в разных частях внутри ареала, условиями среды обитания, эффективной численностью миграции генов, мутацией минии микросателлитных нестабильных локусов ДНК. Установлено, что высокий уровень гетерозиготности и генного разнообразия — один из важнейших факторов устойчивости популяций — поддерживается комплексом видоспецифических механизмов.

Разработанные нами информационные модели, методы, алгоритмы и программы на основе геномного маркирования могут быть теоретической основой исследований генетической изменчивости эукариотических организмов: растений, беспозвоночных и позвоночных животных, включая приматов и человека.

На основе исследований хорологической структуры популяций с применением синхронных космических и наземных измерений нами показано, что ее адаптивный характер обеспечивается в основном видовыми особенностями питания, общими свойствами видоспецифических местообитаний и степенью привязанности к ним, селективно-групповым и индивидуальным способами использования ресурсов, агреги-рованностью и вариабельностью их распределения в пространстве, межсезонными повторяющимися направлениями и внутрисезонными стереотипными путями перемещений.

Показано, что демографический подход с применением декомпозиционного принципа разложения сообществ на структурные составляющие — эффективный способ изучения сложных систем. Структурные характеристики сообществ растений и животных, полученные с помощью системных параметров, позволили выявить особенности формирования динамических и статических свойств биоценозов в зависимости от биотических, абиотических и антропогенных факторов.

Показано, что разработанные нами информационные модели, методы оценки разнообразия, базы данных и информационная система создают теоретическую базу для решения ряда важных практических задач: систематики и филогении, охраны редких исчезающих видов животных и местообитний, создания информационных систем и баз данных с целью анализа и прогноза динамики биологических ресурсов и биоразнообразия на локальном, региональном и федеральном уровнях.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А., Бежаева З. И., Староверов О. В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. 235 с.
  2. Дж., Нильсон Э., Уоли Дж. Теория сплайнов и ее приложение. М.: Мир, 1972. 158 с.
  3. А.Ф., Ленченко В. Ф., Старабогатов Я. И. Биоразнообразие, его охрана и мониторинг // Мониторинг биоразнообразия. М.:Наука, 1997. С. 16−24.
  4. Ю. П. Генетические процессы в популяциях. М.: Наука, 1982. 278 с.
  5. А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982.486 с.
  6. Г. Е. Модели вымирания и продолжительность существования популяций млекопитающих // Жизнеспособность популяций /Под. ред. Сулея М. М.: Мир, 1989. С. 53−77.
  7. Г. И., Букварева Е. Н., Петросян В. Г. Интерактивная информационная система для заповедников // Заповедники СССР их настоящее и будущее. Новгород. АН СССР, Ч. 1. 1990. С. 34—36.
  8. Г. И., Петросян В. Г., Овчинников Г. К., Мордвинцев И. Н. Определение эффективности радарных данных для изучения растительности в зоне боре-альных лесов // М.:ИЭМЭЖ АН СССР, 1991. 73 с.
  9. Г. И., Овчинников Г. К., Мордвинцев И. Н., Петросян В. Г. Некоторые вопросы обработки радарных данных для изучения бореальных лесов // Исследование Земли из космоса. 1992. № 3. С. 50—60.
  10. Г. И., Овчинников Г. К., Петросян В. Г., Пэнк Л. Ф., Дуглас Д. С. Обра ботка данных космического мониторинга для изучения крупных млекопитающих в арктической среде // Исследование Земли из космоса. 1992. № 2. С. 75—81.
  11. Г. И., Овчинников Г. К., Мордвинцев И. Н., Петросян В. Г., Пэнк Л. Ф., Дуглас Д. С. Обработка данных КА «Океан» для классификации растительности бореальных лесов // Исследование Земли из космоса. 1993. № 2. С. 25—34.
  12. Г. И., Петросян В. Г. Комплексная методология выделения типов леса, чувствительных к глобальному потеплению климата // Успехи соврем, биологии. 1995. Т. 115, № 1. С. 5—12.
  13. Г. И., Петросян В. Г., Гарнер Г. У. Изучение экологии белого медведя (Ursus maritimus) в Российской Арктике по данным спутниковой биотелеметрии // Успехи соврем, биологии. 1997. Т. 117, № 3. С. 336—345.
  14. Г. И., Петросян В. Г., Марин Ю. Ф. Методические аспекты оценки изменения структуры сообществ мелких млекопитающих // Успехи соврем, биологии. 1995. Т. 115, № 5. С. 573−585.
  15. Г. И., Алпацкий И. В., Петросян В. Г. Исследование зависимости сезонных перемещений самок белых медведей от репродуктивного статуса // ДАН. 2001. Т. 379, № 6. С. 1—4.
  16. М., Харпер Дж., Таунсенд К. Экология особи, популяции и сообщества. М.: Мир, 1989. Т.1- 667с., Т.2 477с.
  17. A.JI. Тероия метода и подсчет животных по пересечениям их следов с маршрутом учетчика // Копытные фауны СССР. М.: Наука, 1980. С. 4—7.
  18. В.И. Альфа-разнообразие растительных сообществ и факторы, его определяющие // Сборник биологического разнообразия: подходы к изучению и сохранению. С-Пб.: БИН РАН, 1992а. С. 162—169.
  19. В.И. Разнообразие растительности в пределах ландшафта // Сборник биологического разнообразия: подходы к изучению и сохранению. С-Пб.:БИН РАН, 19 926. С. 34—40.
  20. . Анализ генетических данных. М.: Мир, 1995. 400 с.
  21. Я.Я., Говоруха JL С. Советская Арктика. М.: Наука, 1970. 252 с.
  22. A.M. Мнимые и действительные проблемы биоразнообразия // Успехи соврем, биологии. 1996. Т. 116, № 4. С. 493—505.
  23. В.В., Горшков В. Г. Характеристики восстановления лесных экосистем после пожаров. С-Пб.: БИН РАН, 1992. 39 с.
  24. Грейг-Смит П. Количественная экология растений. М.: Мир, 1967. 360 с.
  25. Я.С., Дружинин И. П. Модели природных систем. Новосибирск. Наука, 1978.219 с.
  26. А.А., Чистова Т. Ю., Яценко В. Н., Чудиновская Г. А. О хромосомном полиморфизме косуль // Популяционная изменчивость вида и проблемы охраны генофонда млекопитающих. М.: Наука, 1983. С. 37.
  27. А. А., Марков Г. Г., Герасимов С., Николов X. Краниометрическое исследование сибирской косули (Capreolus pygargus Pall.) // Докл. АН СССР. 1985. Т. 281, № 2. С. 503—506.
  28. А.А., Баскевич М. И. Кариотипы косуль (Capreolus pygargus) Дальнего Востока// Зоол. журн. 1987. Т. 66, № 2. С. 314—317.
  29. А.А., Минаев А. Н. Пространственно-этологическая структура популяции европейской косули (Capreolus capreolus) в заповеднике «Лес на Ворскле» // Актуальные проблемы морфологии и экологии высших позвоночных. М.:Наука, 1988. 4.2. С. 509−538.
  30. А.А. Цитогенетичекая изменчивость // Европейская и сибирская косули. / Ред. Соколов В. Е. М.: Наука, 1992. С. 47—50.
  31. И.С. Эволюция и экология партеногенетического размножения у пресмыкающихся // Современные проблемы теории эволюции. М.: Наука, 1993. С. 89—109.
  32. А.Д., Залигин Б. С. Моря СССР. М.: МГУ, 1982. 350 с.
  33. ., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977. 128 с.
  34. И.М., Сугоркина Н. С., Петросян В. Г. Методика обработки карт экспрес-оценки засоренности лугов // Экол. проблемы сохранения ист. и культ, наследия. М., 2001. Ч. 1.С. 148—160.
  35. Жизнеспособность популяции. Природоохранные аспекты / Под. ред. Сулея. М.: Мир, 1989.224 с.
  36. .Г., Полуэктов Р. А. Управление экологическими системами. М.: Наука, 1988.295 с.
  37. Р.С. Роль экологических факторов в лесообразовательном процессе на Урале. Свердловск.: Изд. -во УНЦ АН СССР, 1981. 111 с.
  38. П.Г. Эколого-морфологический анализ популяции лося. Минск.: Наука и техника, 1983. 216 с.
  39. .П. Темнохвойные леса Среднего Урала // Под. ред. Колесникова Б. П. Свердловск.: Изд-во УНЦ АН СССР, 1979. С. 144.
  40. Г. Анализ популяций животных. М.:Мир, 1979. 362 с.
  41. К.Я., Бельчанский Г. И., Петросян В. Г. Концептуальные аспекты космического мониторинга биоразнообразия // ДАН СССР. 1992. Т. 332, № 1. С. 200— 203.
  42. Короткевич E. JL, Данилкин А. А. Филогения, эволюция, систематика // Европейская и сибирская косули. М.: Наука, 1992. С. 8—21.
  43. Г. В. Роль копытных в лесных экосистемах // Фитофаги в растительных сообществах. М.: Наука. 1980, С. 88—100.
  44. Г. В. Места обитания, перемещения и взаимосвязи лося с лесной растительностью // Биология и использование лося. М.: Наука, 1986. С. 61−70.
  45. В.А. Охотничья таксация. М.: Лесная промышленность, 1979. 199 с.
  46. В.А., Ломанов И. К. Факторы, влияющие на длину суточного хода лося в европейской части РСФСР // Вопросы учета охотничьих животных. М. Лесная промышленность, 1986. С. 5—21.
  47. Л., Бэрроуклаф Д. Ф. Эффективная численность популяции, генетическая изменчивость и их использование для управления популяциями // Жизнеспособность популяции: Природоохранные аспекты / Под. ред. Сулея М.: Мир, 1989. С. 117−157.
  48. А.П. Понятие устойчивости в биологии: Матемитические аспекты // Человек и биосфера. М.: Изд-во МГУ, 1976. № 1. с. 138−175.
  49. А.П. Ранговые распределения численности фитопланктона Белого моря // Науч. докл. высш. школы. Биол. науки. 1979. № 4. С. 14—26.
  50. А.П. Структура экологических сообществ. М.: Изд-во МГУ. 1980. 181 с.
  51. Ли Ч. Введение в популяционную генетику. М.: Мир, 1978. 555с.
  52. О.А. Оценка обилия мелких млекопитающих методом безвозвратного изъятия // Вестн. зоологии. 1991. № 1. С. 80— 86.
  53. Ю.Ф., Петросян В. Г. Информационная система BIOSYSTEM и проблемы создания единых баз данных заповедников Урала // Исследования эталонных природных комплексов Урала. Екатерингбург, 2001. С. 1−4.
  54. Ю.Ф., Петросян В. Г., Марина Л. В. Ботанические базы данных в интерактивной информационной системе Висимского заповедника // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. С-Пб.: БИН, 1995. С. 33—34.
  55. Л.В., Марин Ю. Ф., Петросян В. Г. К изучению биоразнообразия растительного покрова Висимского заповедника с использованием информационной технологии // Компьютерные базы данных в ботанических исследованиях. С-Пб.: БИН, 1995. С. 34—35.
  56. .М. Теоретические основы современной фитоценологии. М.: Наука, 1985. 137 с.
  57. Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.
  58. И.Н., Петросян В. Г. Применение спутниковой телеметрии и геоинформационных систем для изучения экологии крупных млекопитающих // Исследование Земли из космоса. 1994. № 2. С. 119—124.
  59. Э. Экологическое разнообразие и ее измерение. М.:Мир, 1992. 128 с.
  60. В.Г., Петросян В. Г. Применение пакетов прикладных программ для статистической обработки данных. ЦИПК // М.: ЦИПК. Министерство промышленности РФ. 1992. 48 с.
  61. Г. А. Основы общей экологии и охраны природы. Л.: Изд-во, ЛГУ, 1979. 352 с.
  62. Ю. Экология. М.: Мир. 1986. Т. 1 325 е., Т. 2 — 373с.
  63. С. А., Хомяков П. М. Моделирование развития экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 216 с.
  64. Ю.А. Принципы и методы количественного анализа в фаунистических исследованиях. М.: Наука, 1982. 284 с.
  65. .И., Петросян В. Г. Влияние горного рельефа на размер групп аргали О. а. аттоп и их распределение в верховьях Чаган-Бургазы (Юго-Восток Республики Алтай)// Териофауна России и сопредельных территорий. М.: ИПЭЭ РАН, 2003. С. 251—252.
  66. В.Г. Развитие методов оценки динамики обилия и оптимальной плотности крупных растительноядных млекопитающих // Мониторинг биоразнообразия. М.:Наука, 1997. С. 172—178.
  67. В.Г. Принципы и методы оценки разнообразия биологических систем на разных уровнях иерархии с применением Biosystem 96 // Изучение и охрана разнообразия фауны, флоры и основных экосистем Евразии. М.'.Наука, 2000. С. 244−256.
  68. В.Г., Букварева Е. Н., Марин Ю. Ф. Интерактивная информационная система (Biosystem 1.0) Висимского заповедника. Екатеринбург: УрО АН СССР, 1992. С. 38 —41.
  69. В.Г., Букварева Е. Н., Марин Ю. Ф. Интерактивная информационная система Висимского заповедника // Экология. 1993. № 3. С.79—83.
  70. В.Г., Лотарев Д. Т. Диалоговый пакет прикладных программ. М.: ЦИПК. Министерство промышленности РФ, 1992. 80 с.
  71. В.Г., Марин Ю. Ф., Маланьин А. Г. Применение BIOSYSTEM 1.0 для оценки динамики обилия, миграционной подвижности и оптимальной плотности лося Висимского заповедника // Проблемы заповедного дела. Екатеринбург, 1996. С. 245—248.
  72. Петросян В. Г, Корнеева Т. М., Нухимовская Ю. Д., Павлов А. В., Бессонов С. А. Информационная поисковая система по фауне и флоре заповедников России // Информационные системы по биоразнообразию видов и экосистем. С-Пб.: ЗИН, 2003. С. 61−63.
  73. В.Г., Марин Ю. Ф. Интерактивная информационная система BIOSYSTEM 1.0 для изучения биоразнообразия и биоресурсов заповедников России // Проблемы заповедного дела. Екатеринбург, 1996. С. 211—215.
  74. В.Г., Марина JI.B., Марин Ю. Ф. Применение BIOSYSTEM 1.0 для оценки разнообразия растительного покрова Висимского заповедника // Проблемы заповедного дела. Екатеринбург, 1996. С. 230—233.
  75. В.Г., Сафронова Л. Д., Иванова Т. В., Кудрявцев И. В. Математические модели и база данных анализа коллекции t-комплексных мышей // Териофауна России и сопредельных территорий. М.: ИПЭЭ РАН, 2003. С. 261—262.
  76. В.Г., Токарская О. Н., Кашенцева Т. А., Корочкин Л. И., Рысков А. П. Оценка подразделенности популяций на основе данных ДНК фингерпринтинга и модифицированной F-статистики Райта // Генетика. 2003. Т. 39, № 2. С. 229—235.
  77. С.Г., Токарская О. Н., Семенова С. К., Рысков А. П. Диагностические возможности мультилокусных маркеров ДНК в систематике диких копытных животных (Artiodactyla) // Генетика. 1997. Т. 33, № 7. С. 961—966.
  78. С.Г. Зимний маршрутный учет охотничьих животных // Тр. Окского Гос. заповедника. Рязань, 1973. Вып. 9. С. 39—49.
  79. Роль экологических факторов в лесообразавательном процессе на Урале / Ред. Зубарева Р. С. Свердловск: Изд-во УНЦ АН СССР, 1981. 111 с.
  80. Р. Основы общей экологии. М.: Мир, 1979. 419 с.
  81. Я.С. Учет численности животных методом повторного оклада // Методы учета охотничьих животных в лесной зоне. Тр. Окского госзаповедника. Рязань, 1973. Вып. 9. С. 62 —68.
  82. Я.С. Лес и копытные. М.: Лесная промышленность. 1984. 129 с.
  83. Я.С. Основы охотоведения. М.: Изд-во МГУ, 1986. 160 с.
  84. А.П. Мультилокусный ДНК фингепритинг в генетико — популяционных исследованиях биоразнообразия // Молекуляр. биология 1999. Т. 33, № 6. С. 997— 1011.
  85. А. П., Кан Н.Н., Мартиросян И. А., Петросян В. Г., Токарская О. Н. Повышенная варибельность ТСС-микросателлитных локусов в популяциях партено-генетического вида ящериц Lacerta unisexualis Darevsky II Генетика. 2000. Т. 36, № 11. С. 1501—1506.
  86. B.C. Оценка численности животных при окладном способе учета // Бюл. МОИП. Отд. биол. 1970. Т. LXXV. Вып. 6. С. 17—26.
  87. В.Е., Данилкин А. А., Марков Г. Г. Таксономия Capreolus в свете современных исследований // Европейская и сибирская косули. М.: Наука, 1992. С. 60−63.
  88. В.Г., Терещенко Л. И., Сметанин М. М. Биоразнообразие. М.: Наука, 1994. С. 86- 98.
  89. О.Н., Ефремова Д. А., Кан Н. Г., Петросян В. Г., Рысков А. П. Изменчивость мультилокусных маркеров ДНК в популяциях сибриской (Capreolus pygargus Pall.) и европийской (С. capreolus L.) косуль // Генетика. 2000. Т. 36, № 11. С. 1520—1529.
  90. О.Н., Петросян В. Г., Кашенцева Т. А., Рысков А. П. Применение геномной дактилоскопии для оценки генетического разнообразия популяций Сибирского журавля //Проблемы заповедного дела. Екатеринбург. 1996. С. 145−149.
  91. В.Г., Сибгатуллин Р. З., Сазыкина B.C. Природа субнеморальных пих-тово-еловых лесов среднего Урала // Информационные материалы Средне
  92. Уральского горно-лесного биогеоценологического стационара по итогам 1974 года. Сверловск.: УроАН, 1975. С. 32—38.
  93. В.Г. Пространственная структура первобытных темнохвойных лесов и обобщенная схема их возрастного развития // Исследования природы в заповедниках Урала. Сверловск.: УроАН, 1987. С. 60—63.
  94. К. Экология и управление природными ресурсами. М.: Мир, 1971. 463 с.
  95. С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967. С. 632.
  96. С.М. Белый медведь. М.: Агропромиздат. 1989. 189 с.
  97. К.П. Динамика численности копытных животных и заповедность. Охотоведение. М.: Лесная промышленность, 1977. 232 с.
  98. К.П. Оосбенности численности лося в заповедниках европейской ча-сити РСФСР //Копытные фауны СССР. М.: Наука, 1980. С. 50—51.
  99. В.Д., Кондрик Е. К., Левич А. П. Ранговое распределение численности фитопланктона Белого моря // ДАН СССР. 1977. Т. 236, № 1. С. 264—267.
  100. В.Д., Левич А. П. Откуда берутся индексы разнообразия? // Человек и биосфера. М. 1980. № 4. С. 164−184.
  101. В.Д., Гильманов Т. Г. Экология. М.: Изд-во. МГУ, 1980. 433 с.
  102. Ю.И. Биологическое разнообразие: сущность и проблемы // Успехи соврем. биологии. 1991. Т. 111, № 4. С. 499—506.
  103. Н.М., Былова A.M. Экология. 2-изд. М.: Просвещение, 1988. 433 с.
  104. Г. Дисперсионный анализ. М.: Наука, 1980. 512 с.
  105. Р. Имитационное моделирование систем искуство и нука. М.: Мир, 1978.418 с.
  106. И.А. Эколого-физиологические основы популяционных отношений у животных. М.: Изд-во МГУ. 1977. 262 с.
  107. И.А. Экология. М.: Высшая школа, 2003. 512 с.
  108. П.Б. Учет зимнего пребывания лосей в лесных угодьях Средней полосы // Ресурсы фауны промысловых зверей в СССР и их учет. М.: Изд-во АН СССР, 1963. С. 118—124.
  109. Aebischer N. J, Robertson Р.А., Kenward R.E. Compositional analysis of habitat use from animal radio-tracking data//J. Ecol. 1993. V.74. P. 1313—1323.
  110. Aggawal R.K., Majumdar K.C., Lang J.W., Singh L. Generic affinities among croco-dilians as revealed by DNA fingerprinting with a Bkm-derived probe //Proc. Natl. Acad. Sci. USA. V. 91. 1994. P. 10 601—10 605.
  111. Alldredge J. R., Ratti J. T. Comparison of some statistical techniques for analysis of resource selection // J. Wildlife Management. 1986. V. 50. P. 157—165.
  112. Alldredge J. R., Ratti J. T. Further comparison of some statistical techniques for analysis of resource selection. //J. Wildlife Management. 1992. V. 56. P. 1−9.
  113. Amstrup, S. C., Durner, G. Polar bear research in the Beaufort Sea// Proc. 11th Working meeting of the IUCN/SSC Polar Bear Specialists Group. Gland.: Cambridge. 1995. P. 145—153.
  114. Amstrup, S. C., Gardner G. Polar bears maternity denning in the Beaufort Sea // J. Wildlife Manag. Vol. 58 (1). 1994. P. 1—10.
  115. Amstrup S.C., Durner G.M., Stirling I., Lunn N.J., Messier F. Movements and distribution of polar bears in the Beaufort sea // Can. J. Zool. 2000. V. 78. P. 948−966.
  116. Argos. Location and data collection satellite system user’s guide. Service Argos. // Toulouse, 1984. 36 p.
  117. Anderson D.R., Paspahala R.S. Correction of bias in belt transect studies of immobile object//J. Wildlife Management. 1970. P. 141−146.
  118. Arthur S. M., Manly B. F. J., McDonald L. L., Garner, W. G. Assessing habitat selection when availability changes // Ecology. 1996. V. 77(1). P. 215—227.
  119. Bailey E., Lear T. Comparison of Thoroughbred and Arabian horses using RAPD markers //Anim. Genet. 1994. V. 25, № 1. p. 105—107.
  120. Baker C. S., Gilbert D. A., Weinrich M. T. Population characteristics of DNA fingerprints in humpback whales (Megaptera novaeangliae) II Heredity. 1993. V. 84. P. 281— 290.
  121. Bartlet M.S. Multivariate analysis // J. Royal Statistical Soc. Suppl. 1947. 9B. P. 176 — 197.
  122. Belchansky G.I., Douglas D.C., Petrosyan V.G., Mordvintsev I.N., Garner G.W. Satellite Remote Sensing of Arctic marine Mammals Sea-Ice Habitats // IGARSS'97. IEEE. Singapore. 1997. P. 228— 235.
  123. Belchansky G.I., Petrosyan V.G. New technologies of ecological data processing // International CODATA Conference Columbus (Ohio. USA), 1990. P. 15
  124. Belchansky G.I., Petrosyan V.G., Douglas D.C., Mordvintsev I.N. Satellite remote sensing of polar bear sea-ice habitats. Fairbanks.: Institute of Arctic Biology. University of Alaska. 1999.4 p.
  125. Belchansky G.I., Petrosyan V.G., Ovchinnikov G. K., Pank L.F., Douglas D. C. Processing of data from space monitoring to study large arctic mammals // Sov. J. Remote Sensing. 1992. № 10. P. 311 — 323.
  126. Belikov S. E., Wiig O., Garner G. W., Arthur, S. M. Research on polar bears in Sev-ernaya Zemlya (Russia) 1991−92 // Proc. 11-th Working meeting IUCN/SSC Polar Bear Specialists Group. Gland Cambridge. 1995. P. 167 —173.
  127. Berger W.H., Parker F. L. Diversity of planktonic Foraminifera in deep sea sediments // Science. 1970. P. 168—175.
  128. Brock M.K., White B.N. Application of DNA fingerpriting to the recovery program on the endangered Puerto Rican parrot // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1992. V. 89. P. ¦ 11 121−11 125.
  129. Braun-Blanquet J. Plant sociology: The study of plant communities. McGraw-Hill. 1932. 439 p.
  130. Bromham L., Rambaut A., Harvey P.H. Determinants of rate variation in mammalian DNA sequence evolution //Molec. Evol. 1996. № 43. P. 610—621.
  131. W., Stirling I., Taylor M., Ramsay M. A., Kolenosky G. В., Crete M., Kearney S., Luttich S. Research on polar bears in Canada 1988−1992 // Proc. 11-th Working meeting IUCN/SSC Polar Bear Specialists Group. Gland. Cambridge. 1995. P. 33—57.
  132. Carmer S. G., Swanson M. R. An evaluation often pairwise multiple comparison procedures by Monte-Carlo methods // J. Amer. Statistical Assoc. 1973. № 68. P. 66— 74.
  133. Chakraborty R. A note on Nei’s measure of gene diversity in a substructuted population// Humangenetick. 1974. № 21. P. 85—88.
  134. Cheah Y.C., Nedeau J.H., Pugh S., Paigen B. New murine polymorphisms detected by random amplified polymorphic DNA (RAPD) PCR and mapped by use of recombinant inbred strains // Mamm. Genome. 1994. V. 5, № 12. P. 762—767.
  135. Cheah Y.C., Paigen B. Mapping new murine polymorphisms detected by random amplified polymorphic DNA (RAPD) PCR // Mamm. Genome. 1996. V. 7. P. 549— 550.
  136. Chen L., Leibenguth F. Studies on multilocus fingerprints, RAPD markers, and mitochondrial DNA of a gynogenetic fish (Carassius auratus gibelio) // Biochem. Genet. 1995. V. 33. № 9−10. P. 297—306.
  137. Chesson J. Measuring preference in selective predation// Ecology. 1978. V. 59. P. 211−215.
  138. Cleary J.D., Kerrie N., Wang Y.-H., Pearson C.E. Evidence of cis-acting factors in replication -mediated trinucleotide repeat instability in primate cells // Nature Genetics. 2002. V. 31. P. 37−46.
  139. Cock M. J. The assessment of preference // J. Animal Ecology. 1978. V. 47. P. 805— 816.
  140. Cockerham С. C. Drift and mutation with a finite number of allelic state // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. V. 81. 1984. P. 530—534.
  141. Comincini S., Sironi M., Bandi C. RAPD analysis of systematic relationships among the Cervidae //Heredity. 1996. V. 76, № 3. P. 215—221.
  142. Cronin M.A. Mitochondrial DNA phylogeny of deer (Cervidae) // Mammals. 1991. V. 72. № 3. P. 553—556.
  143. Crowley P.H. Resampling methods for computation intensive data analysis in ecology and evolution // Ann. Rev. Ecology and Systematics. 1992. № 23. P. 405—447.
  144. Danforth B.N., Freeman-Gallant C.R. DNA fingerprinting data and the problem of non-independence among pairwise comparisons// Mol. Ecol. 1996. V. 5, № 2. P. 221— 227.
  145. Danilkin A. Behavioral ecology of Siberian and European roe deer. L.: Chapman and Hall, 1996. 277 p.
  146. Darevsky I. S., Kupriyanova L. A. Uzzell T. Biology of the Reptilia / Ed. Gans C. New York State Museum, 1985. № 15. P. 481—491.
  147. Davis M.B., Botkin D.B. Sensitivity of cool temperature forests and their fossil pollen to rapid climatic change // Quaternary Res. 1985. № 23. P. 327—340.
  148. Day R.W., Quinn G. P. Comparisons of treatments after an analysis of variance in ecology // Ecological Monographs. 1989. № 58. P. 433 — 463.
  149. Demaster, D. P., Sterling I. Ursus maritimus // Mammal Species. 1984. № 145. 7 p.
  150. Derocher A. E., Sterling I., Distribution of polar bears (Ursus maritimus) during the ice-free period in western Hudson Bay // Can. J. Zool. 1990. V. 68. P. 1395—1403.
  151. Dietvorst P., van der Maarel E., van der Putten H. A new approach to the minimal area of plant community // Vegetatio. 1982. V. 50(1). P. 77—91.
  152. Eberhardt L.L. Transect methods for population studies // J. Wildlife Management. 1978. P. 1−31.
  153. Eberhardt L.L. Line transect based on right angle distances // J. Wildlife Management. 1979. P. 768−774.
  154. Edenius L., Danell K., Nyquist H. Effects of simulated moose browsing on growth, mortality, and fecundity in scots pine relations to plant productivity // Canad. J. Forest Res. 1995. V. 25. P. 529—535.
  155. Enslein K., Ralson A., Wilf H.S. Statistical methods for digital computers. Moscow. MIR. 1986. 464 p.
  156. EOS Reference Handbook. Wash (DC).: NASA Goddard Space Flight Center. 1991. 147 p.
  157. Fancy S. G., Pank L. F., Douglas L. F., Curby L. F., Garner L. F., Amstrup L. F., Re-gelin W. L. Satellite telemetry: a new tool for wildlife research and management // U.S. Fish and Wildl. Serv. Resour. Publ. 1988. № 172. 55 p.
  158. Fisher R. A., Corbet A.S., Williams C.B. The relation between the number of species and the number of individuals in a random sample of an animal population // Anim. Ecol. 1943. V. 12, № 1. P. 42−58.
  159. Garner G. W., Amstrup S. C., Douglas D. C., Gardner C. L. Performance and utility of satellite telemetry during field studies of free-ranging polar bears in Alaska // Proc. Tenth Int. Symp. on Biotel. Univ. Arkansas Press, 1989. P. 66−76.
  160. G. W., Knick S. Т., Douglas D. C. Seasonal movements of adult female polar bears in the Bering and Chukchi Seas // Int. Conf. Bear Res. and Manage. Washington D.C., 1990. P. 219—226.
  161. Garner, G.W., Knick, S. T. Research on polar bears in western Alaska 1986−1988 // Proc. of the Eleventh Working Meeting of the IUCN/SSC Polar Bear Specialist Group. IUCN. Gland and Cambridge. UK. 1991. P. 54—61.
  162. Garner G.W., Amstrup S.C., Stirling I., Belikov S.E. Habitat considerations for polar bears in the north Pacific // Trans. N. Amer. Wildl. Conf. 1994. № 59. p. 111—120.
  163. Garner G.W., McDonald L., Robson D.S. Challenges in the estimation of population size for polar bears in western Alaska // Trans. N. Amer. Wildl. 1994. Conf. № 59. P. 180—188.
  164. Garner G. W., Belikov S. E., Stishov M. S., Arthur S. M. Research on polar bears in western Alaska and Eastern Russia 1988−1992 // Proc. 11-th Working meeting of the IUCN/SSC Polar Bear Specialists Group. Greland. Cambridge, 1995. P. 155—164.
  165. Garner G. W., Chadwick V. J. Apical Predators in the Arctic Marine System and Potential Radioactive Contamination // Arctic Res. 1997. V. 11. P. 30—32.
  166. Gauch H.G., Whittaker R.H. Hierarchical classification of community data // J. Ecol. 1981. V. 69. P. 537—557.
  167. Gelman A., Carlinc J.B., Stern H.S., Rubin D.B. Bayesian data Analysis. Chapman and Hall, USA, 1995.
  168. Georges M., Lathrop M., Hilbert P. On the use of DNA fingerprints for linkage studies in cattle // Genomics. 1990. V. 6, № 3. P. 461 — 474.
  169. Gilbert D. A., Lehman N., O’Brien S. V., Wayne R. R. Genetic fingerprinting reflects population differentiation in the California channel island fox //Nature. 1990. V. 344. P. 764−766.
  170. Gilbert D. A., Pacher C., Pusey A. E. Analytical DNA fingerprinting in lions: parentage, genetic diversity and kinship // Heredity. 1991. V. 82. P. 378—386.
  171. Global change in the geosphere biosphare: Initial priorities an IGBP. Wash. D.C.: Nat. Acad. Press, 1986. 91 p.
  172. Gorman G. C., Renzi J. Genetic distance and heterozygosity estimates in electropho-retic studies: Effect of sample size // Cpeia. 1979. P. 242—249.
  173. Haberfeld A., Cahaner A., Yoffe O. DNA fingerprints of farm animals generated by microsatellite and minisatellite DNA probes // Anim. Genet. 1991. V. 22, № 3. P. 299— 305.
  174. Haym P.W. An examination of the strip census method for estimating animal populations//J. Wildlife Manag. 1949. V. 13. P. 145−157.
  175. Harrington J.B. Climatic change: our view of causes // Can. J. Forest Res. 1987. V. 11. P. 1313—1339.
  176. Hill W.C. DNA fingerprints applied to animal and bird populations // Nature. 1987. V. 327. P. 97—99.
  177. Hochberg Y. A sharper Bonferroni procedure for multiple tests of significance // Biometrika. 1988. V. 75. P. 800—802.
  178. Holm S. A simple sequentially rejective multiple test procedure // Scandinavian J. Statistics 1979. V. 6. P. 65—70.
  179. Hommel G. Multiple test procedures for arbitrary dependence structures // Metrika. 1986. V. 33. P. 321—336.
  180. Hotelling H. The generalization of Student’s ratio // Ann. Mathematical Statistic. 1931. V. 2. P. 360—378.
  181. Hurlbert S.H. The non-concept of species diversity: a critique and alternative parameters//Ecology. 1971. V. 52. P.123—145.
  182. Hutcheson K. A test for comparing diversites based on the Shannon Formula 11 Theor. Biol. 1970. V. 29. P.151—154.
  183. Jeffreys A.J., Wilson V., Thein S.L. Hipervariable «minisatellite» regions in human DNA//Nature. 1985a. V. 314. P. 67—70
  184. Jeffreys A.J., Wilson V., Thein S.L. Individual-specific «fingerprints» of human DNA // Nature. 1985b. V. 316. P. 76—79
  185. Johnson D.H. The comparison of usage and avalibility Measurments for evaluating resource preference // J. Ecol. 1980. V. 61. P. 65—71.
  186. Johnson R. A., Wichern D. W. Applied multivariate statistical analysis. New Jersey. Prentice-Hall. Englewood Cliffs. 1982. 230 p.
  187. Kaufman D.W., Swith G.G., Jones R.M. Use of assesment lines to estimate density of small mammals //J. Ecol. 1971. V. 16. P. 127—147.
  188. Kempton R.A., Taylor L.R. Models and statistics for species diversity // Nature. 1976. V. 262. P. 818—820.
  189. Kempton R.A., Taylor L.R. The Q-statistics and the diversity of floras // Nature. 1978, V. 275. P. 252—253.
  190. Kimberling D.N., Ferreira A.R., Shuster S.M., Keim P. RAPD marker estimation of genetic structure among isolated northern leopard from populations in the south-western USA//Mol. Ecol. 1996. V. 5, № 4. P. 521—529.
  191. Kimura M., Maruyamma T. Genetic variability and effective population size when local extinction and recolonization of subpopulation are freguent // Proc. Nat. Acad. Sci. 1990. V. 77. P. 6710 — 6714.
  192. Konver J.L., Patil S.A. Propoesties of estimators of Wildlife population density for the line transect method // Biometrics. 1974. V. 30. P. 225−230.
  193. Korotkov K.O., Morosova O.V., Belonovskaja E.A. The USSR vegetation syntaxa prodromus / Ed. Vilchek G. Moscow, 1991. 346 p.
  194. Krauss S.L. Accurate gene diversity estimates from amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers // Molec. Ecol. 2000. V. 9. P. 1241−1245.
  195. Lamont B.B., Downes S., Fox J. E. D. Importance-value curves and diversity indices applied to a species-rich heathland in Western Australia // Nature. 1977. V. 265, № 5593. P. 438—441.
  196. Li W.-S., Tanimura M. The molecular clock runs more slowly in man than in apes and monkeys // Nature. 1987. V. 326, № 5. P. 93—96.
  197. Longmire J.L., Gee G. F., Hardehopf C. L., Mark G. A. Establishing paternity in Wooping Cranes (Grus americana) by DNA analysis // Auk. 1992. V. 109. P. 522—529.
  198. Louppen J.M., van der Maareal E., Jansen J.G. TABORD, a program for structuring phytosociological tables // Vegetatio. 1978. V. 38, № 3. P. 143—156.
  199. Lynch M. Estimation of relatedness by DNA fingerprinting // Mol. Biol. Evol. 1988. V. 5. P. 584—599.
  200. Lynch M. The similarity index and DNA fingerprinting // Mol. Biol. Evol. 1990. V.7, № 5. P. 478 — 484.
  201. Lynch M., Milligan B.G. Analysis of population genetic structure with RAPD markers // Mol. Ecol. 1994. V. 1, № 3. P. 91—99.
  202. Maarel E van der. The working group for data-processing of the international society for plant geography and ecology in 1972−1973 // Vagetatio V. 32. P. 65—72.
  203. MacArthur R.H., Recher H.F., Cody M.L. On the relation between habitat selection and species didersity // Amer. Nat. 1966. V. 100. P. 319— 327.
  204. Maktav D., Belchansky G.I., Sunar F., Petrosyan V.G. Coastal information system in Turkey: A case study in Koycegiz-Dalyan specially protected area // Исследование Земли из космоса. 1998. № 5. С. 55—64.
  205. Maktav D., Belchansky G.I., Sunar F., Petrosyan V.G. Integration of ground truth and spaceborne sensor data with a GIS for coastal zone management of the Turkish Mi-deterranean coasts // Technical University Press. Istanbul. Turkey. 2000. 144 p.
  206. Manly B.F.J., McDonald L.L., Thomas D.L. Resourse selection by animals: statistical design and analysis for field studies. Chapman & Hall. L. 1993. 150 p.
  207. Marcum C. L., Loftsgaarden, D. 0. A nonmapping technique for studying habitat preferences. // J. Wildlife Manag. 1980. V. 44 (4). P. 963—968.
  208. Marinelli L., Messier F., Plante Y. Use of DNA fingerprinting to determine parentage in muskrats (Ondatra zibethicus) // Heredity. 1992. V. 83, №. 5. P. 356—360.
  209. Mauser D.M., Jarvis R.L., Gilmer R.L. Movements and habitat use of mallard brood-sin northeastern California // J. Wildlife Manag. 1994. V. 58. P. 88—94.
  210. May R. M., Patterns of species abundance and diversity // Ecology and Evolution of communities. Cambridge. Harvard University Press, 1975. P. 81—120.
  211. May R.M. Patterns in multi species communities // Theoretical Ecology: Principles and Applications. Blackwell (Oxford), 1981. P. 197—227.
  212. Mcintosh R.P. An index of diversity and the relation of certain concepts to diversity //Ecology. 1967. V. 48. P. 392—404.
  213. Milliken G.A., Johnson D.E. Analysis of messy data. Voulume 1. Designed experiments. Van Nostrand Rainhold. New York. USA. 1984. 237 p.
  214. Messier F., Taylor M. K., Ramsay M. Seasonal activity patterns of female polar bears (Ursus maritimus) In Canadian Arctic as revealed by satellite telemetry // Zoology (London). 1992. V. 218. P. 219—229.
  215. Mitchell J.F. The seasonal response of a general circulation model to changes in CO2 and sea temperature // Quart. J. Royal. Mot. Soc. 1983. V. 109: P. 113—152.
  216. Miyamoto M.M., Kraus F., Ryder O.A. Phylogeny and evolution of antlered deer determined from mitochondrial DNA sequences // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1990. V. 87. № 12. P. 6127—6131.
  217. Miyamoto M.M., Tanhauser S.M., Laipis PJ. Systematics relationships in the artio-dactyl tribe (family Bovidae), as determined from mitochondrial DNA sequences// Syst. Zool. 1989. V. 38. № 2, P. 342 — 349.
  218. Morsch G., Leibenguth F. DNA fingerprinting in roe deer using the digoxigenated probe (GTG)5 //Anim.Genet. 1994. V. 25, № 1. P. 25—30.
  219. Motomura I. A statistical treatment of associations // Jpn. J. Zool. 1932. P. 379— 383.
  220. Nei M. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from small number of individuals // Genetics. 1974. V. 89. P. 583—590.
  221. Nei M. Genetic distance between populations // Amer. Naturalist. 1972. V. 106. 283—292.
  222. Nei M., Roychoudury A. K. Sampling variances of heterozygosity and genetic distance // Genetics. 1976. P. 379—390.
  223. Nei M., Tajima F. Maximum likelihood estimation of the number of nucleotide substitution from restriction sites data// Genetics. 1983. V. 105: P. 207—217.
  224. Neu С. W., Byers С. R., Peek J. M. A technique for analysis of utilization availability data // J. Wildlife Manag. 1974. V. 38. P. 541—545.
  225. O’Brien P.C. Procedures for comparing samples with multiple endpoints // Biometrics. 1984. V. 40. P. 1079—1087.
  226. Orloci L., Wildi O. Mulva-4, a package for multivariate analysis of vegetation data. Swiss Federal Institute of Forestry Research. 1986. 121 p.
  227. Orloci L. Ranking species by an information criterion // J. Ecol. 1976a. V. 64. P. 23—35.
  228. Orloci L. TRGRPS An Interactive algorithm for group recognition with an example from Spartinetea // Vegetatio. V. 32 19 766. P. 117—120.
  229. Pank L. F., Regelin W. L., Beaty D., Curatolo J. A. Performance of a prototype satellite tracking system for caribou // Proc. Fifth. Intern. Conf. Wildl. Biotelemetry. Chicago. 1985. P. 36—42.
  230. Petrosyan V. G. Conceptual elaboration of database for the system of mathematical models of Biosphere Reserves // Int. Symposium on the State-of-the-Art of Remote Sensing Technologies for Biosphere Studies. Moscow, 1989. P. 10.
  231. Petrosyan V.G., Pavlov A.V., Bessonov A.S. Informational systems of Russians biodiversity. Rome: Italian Nat. Acad. Sciences. 2003. P. 78—79.
  232. Petrusewicz K. Residents and migrants in the population // Acta theriol. 1983. 28. № l.P. 128—133.
  233. Pielou E.C. Mathematical Ecology. N.Y.:J.Wiley and Sons, 1975. 385 p.
  234. Plotsky Y., Kaiser M.G., Lamont S.J. Genetic characterization of highly inbred chicken lines by two DNA methods: DNA fingerprinting and polymerase chain reaction using arbitrary primers // Anim. Genet. 1995. V. 26, № 3. P. 163—170.
  235. Polar Bears // Proc. 11th Working metting of the IUCN/SSC Polar Bear Specialists Group. Gland. Cambridge. 1995. 192 p.
  236. Pollock K.H. A family of density estimators for line transect sampling // Biometrics. 1978. V. 34. P. 475−478.
  237. Press W.H., Brian P.F., Teukolsky S.A., Vetterling W.T. Numerical recipes. The art of Scientific Computing. Combridge Univ. Press, 1987. 797 p.
  238. Ramsay M. A., Stirling, I., Reproductive biology and ecology of female polar bears (Ursus maritimus) II Zoology (London). 1988. V. 214. P. 601—634.
  239. Randi E., Pierpaoli M., Danilkin A. Mitochondrial DNA polymorphism in populations of Siberian and European roe deer (Capriolus pygargus and C. capreolus) II Heredity. 1998. № 3. P. 429—437.
  240. Rao С. K. An asymptotic Expansion of the distribution of Wilks criterion // Bull. Intern. Statistical Instit. 1963. № 33. P. 177 — 180.
  241. Ripley B.D. Spatial statistics. New Rork.: Johm wiley & sons. 1991. 280 p.
  242. Ryskov A.P., Jincharadse A.O., Prosnyak M.I. M13 phage DNA as a universal marker for DNA fingerprint of animals, plants and microorganisms// FEBS Letters. 1988. V. 233. P. 388 — 392.
  243. Schooley, R.L. Annual variation in habitat selection: patterns concealed by pooled data // J. Wildlife Manag. 1994. V. 58. P. 367—374.
  244. Scott J. M., Davis F., Csuti B. GAP analisis: Protection Biodiversity Using Geographic Information Systems. University of Idaho, 1990. 176 p.
  245. Scott M.P., Haymes K.M., Williams S.M. Parentage analysis using RAPD PCR // Nucl. Acids Res. 1992. V. 20. P. 5493.
  246. Shannon С. E., Weaver W. The mathematical theory of communication. Univ. Illinois Press, 1949. 117 p.
  247. Sheldon A.L. Equability indices: Dependence on the species count // Ecology. 1968. V. 50(3). P. 466—467.
  248. Simpson E.N. Measurment of diversity //Nature. 1949. V. 163 P. 688.
  249. Sokolov V.E., Gromov V.S. The contemporary ideas on roe deer (Capreolus Gray, 1821) systematization: morphological, ethnological and hybridological analysis // Mammalia. 1990. № 54. P. 431—444.
  250. Solbrig, O.T. The Iubs-Scope-Unesco program of research in biodiversity // J. Ecol. Applications. 1992. V. 2(2). P. 131 — 138.
  251. Sorensen T. A method of establishing groups of equal amplitude in plant sociology based on similarity of a species content. K. danske vidensk Selsk., 1948. № 5(4). P. 1— 34.
  252. Stenhouse G.B., Latour PB, Kutny L., Maclean N., Glover G. Productivity, Survival, and Movements of Female Moose in a Low Density Population, Northwest-Territories, Canada // Arctic. 1995. V. 48, Iss 1. P. 57—62
  253. Stephens J.C., Gilbert D.A., Yuhki N., O’Brien S.V. Estimating of heterozygosity for single -probe multilocus DNA fingerprints // Mol. Biol. Evol. 1992. V. 9, № 4. P. 729 — 743.
  254. Tegelsrom H. G., Sjoberg G. Introduced Swidich Canada geese (Branta canadensis) have low levels of genetic variations as revealed by DNA fingerpriting // Evol. Biol. 1995. V. 8. P. 195—207.
  255. Thomas D. L., Taylor, E. J. Study designs and tests for comparing resource use and availability // J. Wildlife Manag. 1990. V. 54, № 2. P. 322—330.
  256. Tokarskaya О. H., Petrosyan V. G., Kashentseva T.A., Panchenko V.G., Ryskov A. P. DNA fingerprinting in captive population of the endangered Siberian crane (Grus lea-cogeranus) И Electrophoresis. 1995. № 16. P. 1766—1772.
  257. Tokarskaya O.N., Petrosyan V.G., Kashentseva T.A., Riskov A.P. Analysis of re-latadness and genetic diversity in Sibirian Cranes Grus leacogeranus by DNA fingerprinting // Vogelwelt. 1999. № 20. P. 383—389.
  258. Tretyak A.P., Ryskov A.P., Sevastyanova G.A. DNA fingerpriting of Bombyx mori L. Testing of genetypic vatiability of parthenogeneyic strains // FEBS. Letters. 1992. V. 303. P. 258—260.
  259. Turner B.J., Elder J.F.Jr., Laughlin T.F., Davis W.P. Genetic variation in clonal vertebrates detected by simple-sequence DNA fingerprinting // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1990. V. 87, № 15. P. 5653—5657.
  260. Turner M.G., Gardner R.H. Quantitative Methods in Landscape Ecology. New York, Berlin, London. Springer-Verlag, 1991. 536 p.
  261. Vanballenberghe V., Ballard W.B. Limitation and regulation of moose populations // Canadian J. Zool. 1994. V. 72. P. 2071—2077.
  262. Webb D.J. The statistics of relative abundance and diversity // Theor. Biol. 1974. V. 43. P. 277−292.
  263. Wei R., Dentine M.R., Bitgood J. J. Random amplified polymorphic DNA markers in crosses between inbred lines of Rhode Island red and White Leghorn chickens // Anim. Genet. 1997. V. 28, № 4. P. 291—294.
  264. Wetton J.Y., Carter R.E., Parkin D.T., Walters D. Demographig study of a wild house sparrow population by DNA fingerprinting // Nature. 1987. V. 327. P. 147—149.
  265. Whilson M.V., Mohler C.L. Measuring compositional change along gradients // Vegetatio. 1983. V. 54. P. 129—141.
  266. Whilson M.V., Shmida A. Measuring beta diversity with presence-absence data // J. Ecol. 1984. V. 72. P. 1055—1064.
  267. White G. C., Garrott R. A. Analysis of wildlife radio-tracking data. San Diego: Acad. Press, 1990. 123 p.
  268. Whittaker R. H. Vegetation of the Siskiyou Mountains Origon and California // Ecol. Monogr. 1960. V. 30(3). P. 145—156
  269. Whittaker R. H. Dominance and diversity in land plant communities // Science. 1965. № 147. p. 250—260.
  270. Whittaker R.H. Evolution and maserment of species diversity // Taxon. 1972. V. 21. № 2−3. P. 213—251.
  271. Whittaker R.H. Evolution of species diversity in land communities. Evolutionary Biology. New York, 1977. V. 10. P. 1—67.
  272. Wiig О. Status of polar bears in Norway 1993. Proc. 11-th Working meeting of the IUCN/SSC Polar Bear Specialists Group. Gland. Cambridge. 1995. P. 109—114.
  273. Williams I., Kubelik A.R., Livak K.I. DNA- polymorphism amplifed by arbitrary primers are useful as genetic markers // Nucl. Acids Res. 1990. V. 18, № 22. P. 6531— 6535.
  274. Wishart D. Clustian 1С, user manual. London.: Computer center University College. 1975.124 p.
  275. Wright S. P. Adjusted P-values for simultaneous inference // Biometrics. 1992.V. 48. P. 1005—1013.
  276. Wright S. The genetical structure of populations // Ann. Eugenics. 1951. V. 15. P. 323—354.
  277. Yuhki N., O’Brien P. DNA Variation of the mammalian major histocompatibility complex reflects genomic diversity and population history // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1990. V. 87. P. 836—840.
  278. Zahl S. Jackknifing and index diversity //Ecology. 1977. V. 58. P. 907—913.
  279. Zhang X.Y., Warshamana G.S., Qu G.Z., Ehrlich M. Effect of internal direct and inverted Alu repeat sequences on PCR // PCR Methods Appl. 1994. V. 4. № 2. P. 109— 116.
  280. Zhivotovsky L.A. Estimating population structure in diploids with multilocus dominant DNA markers //Molec. Ecol. 1999. V. 8, № 4. P. 907—913.
  281. Zhivotovsky L.A., Feldman M. W., Grishechkin S.A. Microsatellite variability and genetic distances// Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1995. V. 92. P. 11 549—11 552.
  282. Zhivotovsky L.A., Feldman M. W., Grishechkin S.A. Biased mutation and microsatellite variation // Mol. Biol. Evol. 1997. V.14, № 9. P. 926 — 933.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!