Acta NaturaeActa NaturaeActa Naturae2075-8251Acta Naturae Ltd2752810.32607/actanaturae.27528Short communicationsКраткие сообщенияShort CommunicationIntergeneric introgression enhances the adaptive potential of nine-spined stickleback (Pungitius pungitius)Межродовая геномная интрогрессия повышает адаптивный потенциал у девятииглой колюшки (Pungitius pungitius)NedoluzhkoА. V.НедолужкоА. В.
Russian Federation
nedoluzhko@gmail.comSharkoF. S.ШаркоФ. С.
Russian Federation
nedoluzhko@gmail.comRastorguevS. М.РасторгуевС. М.
Russian Federation
rastorgueff@gmail.comEuropean University at St. PetersburgЕвропейский Университет в Санкт-ПетербургеNational Research Center “Kurchatov Institute”НИЦ «Курчатовский институт»Pirogov Russian National Research Medical University of the Ministry of Health of the Russian FederationРоссийский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова Минздрава России220420251711101130310202430012025Copyright ©; 2025, Nedoluzhko А.V., Sharko F.S., Rastorguev S.М.Copyright ©; 2025, Недолужко А.В., Шарко Ф.С., Расторгуев С.М.2025Nedoluzhko А.V., Sharko F.S., Rastorguev S.М.Недолужко А.В., Шарко Ф.С., Расторгуев С.М.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://actanaturae.ru/2075-8251/article/view/27528

Over the past decades, number of evidences has accumulated that demonstrates the importance of genomic introgression between relatively distant eukaryote species, including the introgression of teleost fish species; the three-spined stickleback (Gasterosteus aculeatus) and the nine-spined stickleback (Pungitius pungitius). The whole-genome datasets of both teleost species give reasons for suggesting that the marine population of nine-spined stickleback increases its adaptive potential to the marine environment through introgression with the anadromous three-spined stickleback. These findings demand a reinterpreting of the mechanisms of evolution towards a process in which organisms acquire new traits not only through long-term accumulation and selection of spontaneous mutations, but also via introgression from other species and ecological forms.

За последние десятилетия проведено значительное количество наблюдений, демонстрирующих важность геномной интрогрессии между относительно отдаленными видами позвоночных животных. В том числе, интрогрессия описана между двумя видами костистых рыб – трехиглой (Gasterosteus aculeatus) и девятииглой (Pungitius pungitius) колюшками. Полученные ранее полногеномные данные для обоих видов позволяют предположить, что морские популяции девятииглой колюшки увеличивают свой адаптивный потенциал к морской среде благодаря интрогрессивной гибридизации с проходной трехиглой колюшкой. Эти результаты требуют переосмысления механизмов эволюционного процесса, при которых новые признаки у организмов появляются не только путем долгого накопления случайных мутаций, но и через заимствования у других видов и экологических форм.

introgressionhybridizationnine-spined sticklebackPungitius pungitiusadaptationthree-spined sticklebackGasterosteus aculeatusинтрогрессиягибридизациядевятииглая колюшкаPungitius pungitiusадаптациятрехиглая колюшкаGasterosteus aculeatusRussian Science FoundationРоссийский научный фонд24-76-10054Hu L., Yang R., Wang Y.-H., Gong X. // AoB PLANTS. 2021. V. 13. № 2. P. plab012. doi: 10.1093/aobpla/plab012Martin G., Cottin A., Baurens F.C., Labadie K., Hervouet C., Salmon F., Paulo-de-la-Reberdiere N., Van den Houwe I., Sardos J., Aury J.M., et al. // Plant J. 2022. V. 113. № 4. P. 802–818. doi: 10.1111/tpj.16086Zhang H., Zhang X., Wu G., Dong C., Liu J., Li M. // Mol. Phylogenet. Evol. 2022. V. 180. P. 107686. doi: 10.1016/j.ympev.2022.107686Chiba S. // Evolution. 2005. V. 59. P. 1712−1720.Nichols P., Genner M.J., van Oosterhout C., Smith A., Parsons P., Sungani H., Swanstrom J., Joyce D.A. // Proc. Biol. Sci. 2015. V. 282. P. 20142272. doi: 10.1098/rspb.2014.2272Pereira R.J., Barreto F.S., Burton R.S. // Evolution. 2014. V. 68. P. 204−215. doi: 10.1111/evo.12254Korniienko Y., Nzimora K.C., Vater M., Tiedemann R., Kirschbaum F. // J. Comp. Physiol. A Neuroethol. Sens Neural Behav. Physiol. 2022. V. 208. P. 355−371. doi: 10.1007/s00359-022-01542-5Wang Y., Wang Y., Cheng X., Ding Y., Wang C., Merila J., Guo B. // Mol. Biol. Evolution. 2023. V. 40. № 2. P. msad026. doi: 10.1093/molbev/msad026Frei D., Reichlin P., Seehausen O., Feulner P.G.D. // Mol. Ecol. 2022. V. 32. P. 841–853. doi: 10.1111/mec.16791Heliconius Genome C. // Nature. 2012. V. 487. P. 94−98. doi: 10.1038/nature11041Brauer C.J., Sandoval-Castillo J., Gates K., Hammer M.P., Unmack P.J., Bernatchez L., Beheregaray L.B. // Nat. Climate Change. 2023. V. 13. P. 282–289. doi: 10.1038/s41558-022-01585-1Lamichhaney S., Han F., Webster M.T., Andersson L., Grant B.R., Grant P.R. // Science. 2018. V. 359. P. 224−228. doi: 10.1126/science.aao4593Levin B., Simonov E., Gabrielyan B.K., Mayden R.L., Rastorguev S.M., Roubenyan H.R., Sharko F.S., Nedoluzhko A.V. // Mol. Phylogenet. Evol. 2022. V. 167. P. 107346. doi: 10.1016/j.ympev.2021.107346Meier J.I., Marques D.A., Mwaiko S., Wagner C.E., Excoffier L., Seehausen O. // Nat. Commun. 2017. V. 8. P. 14363. doi: 10.1038/ncomms14363Nedoluzhko A., Sharko F., Tsygankova S., Boulygina E., Ibragimova A., Teslyuk A., Galindo-Villegas J., Rastorguev S. // Heliyon. 2021. V. 7. № 2. P. e06160. doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06160Nedoluzhko A., Sharko F., Tsygankova S., Boulygina E., Slobodova N., Teslyuk A., Galindo-Villegas J., Rastorguev S. // Front Genet. 2022. V. 13. P. 863547. doi: 10.3389/fgene.2022.863547Feng X., Merila J., Loytynoja A. // Mol. Ecol. 2022. V. 31. P. 5386−5401. doi: 10.1111/mec.16651Green R.E., Krause J., Briggs A.W., Maricic T., Stenzel U., Kircher M., Patterson N., Li H., Zhai W., Fritz M.H., et al. // Science. 2010. V. 328. P. 710−722. doi: 10.1126/science.1188021Langmead B., Salzberg S.L. // Nat. Meth. 2012. V. 9. P. 357−359. doi: 10.1038/nmeth.1923Li H. // Bioinformatics. 2011. V. 27. P. 2987−2993. doi: 10.1093/bioinformatics/btr509Korneliussen T.S., Albrechtsen A., Nielsen R. // BMC Bioinformatics. 2014. V. 15. P. 356. doi: 10.1186/s12859-014-0356-4Camacho C., Coulouris G., Avagyan V., Ma N., Papadopoulos J., Bealer K., Madden T.L. // BMC Bioinformatics. 2009. V. 10. P. 421. doi: 10.1186/1471-2105-10-421Ge S.X., Jung D., Yao R. // Bioinformatics. 2020. V. 36. P. 2628−2629. doi: 10.1093/bioinformatics/btz931Wang C., Shikano T., Persat H., Merilä J. // J. Biogeography. 2015. V. 42. P. 2334−2348. doi: https://doi.org/10.1111/jbi.12591Brawand D., Wagner C.E., Li Y.I., Malinsky M., Keller I., Fan S., Simakov O., Ng A.Y., Lim Z.W., Bezault E., et al. // Nature. 2014. V. 513. P. 375−381. doi: 10.1038/nature13726