Genetisk variation hos öring i små vattendrag kring Bråviken

Transkript

1 Genetisk variation hos öring i små vattendrag kring Bråviken Jonas Pettersson, Johan Dannewitz, Tore Prestegaard & Irene Bystedt Natur i Norrköping 1:05

2 Förord En rik biologisk mångfald. Visst låter det bra, men vad menar vi egentligen? De flesta tänker nog på en artrik natur kanske korallrev, regnskogar eller en vacker sommarhage med betande kor. Men faktum är att begreppet biologisk mångfald rymmer mer än så. I Riokonventionen definieras begreppet som mångfalden inom och mellan arter samt av ekosystem. Under många års arbete har forskare, myndigheter, amatörbiologer och andra tillsammans byggt upp en allt större kunskap om utbredningen av olika arter och naturtyper, men mångfalden inom arterna den genetiska mångfalden har vi fortfarande väldigt dålig kunskap om. Detta trots att mångfalden på gennivå är grunden för all biologisk variation. Med denna undersökning ville vi ta reda på hur det är ställt med den genetiska variationen hos öringbestånden kring Bråviken. Resultaten visar att öringen i området kan betraktas som ett komplex av bestånd som troligtvis har en gemensam kolonisationshistoria. Bestånden är genetiskt skilda åt, men inte helt isolerade från varandra. Individer rör sig alltså mellan bäckarna. Resultaten visar också att det är ganska få individer som deltar i reproduktionen i bäckarna. Det finns därför goda skäl att stärka bestånden. Vill vi värna den genetiska variationen bör detta ske genom förbättringar av miljön, exempelvis genom att ta bort vandringshinder och återställa rensade delar av bäckarna. Utsättningar av fisk kan däremot ha en motsatt effekt och minska beståndens genetiska mångfald. Undersökningen är den första av sitt slag i Norrköping och kommer förhoppningsvis att följas av fler studier av genetiken hos våra vilda arter. För en sak är säker vi har mycket mer att lära om den biologiska mångfalden! Trevlig läsning! Eva Siljeholm, ekolog Jonas Edlund, ekolog

3 Drottningholm Genetisk variation hos öring i små vattendrag kring Bråviken Jonas Pettersson, Johan Dannewitz, Tore Prestegaard & Irene Bystedt FiskGen, Sötvattenslaboratoriet, Drottningholm Telefon: , jonas.pettersson@fiskeriverket.se

4 Sammanfattning Fiskeriverkets Sötvattenlaboratorium fick i uppdrag av Norrköpings kommun att analysera eventuella genetiska skillnader mellan ett antal små öringvatten runt Bråviken. Syftet med arbetet var att om möjligt besvara frågorna om öringbestånden är genetiskt skilda åt och om eventuella flaskhalsar i populationstätheterna förekommit nyligen. Åarna som provtogs var följande: Pjältån, Torshagsån, Getåbäcken, Svintunaån, Kolmårdsbäcken, Kvarsebobäcken, och Djupviksbäcken samt Svintunabäcken som är en del av Svitunaån men uppströms tidigare vandringshinder för havsvandrande öring. Vandringshindren är numera borttagna och vid tiden för provtagningen i Svintunabäcken hade havsvandrande öring haft tillträde till bäcken i två säsonger. I det insamlade materialet från de åtta vattendragen kan vi konstatera att det finns genetiska skillnader mellan åarna men också mellan åldersklasser. Skillnaderna är små men statistiskt signifikanta och den tidsmässiga variationen är av samma storleksordning som variationen mellan åarna vilket antyder att antalet lekfiskar i åarna är få. Den största skillnaden finns för öringarna i Svintunabäcken gentemot alla övriga sju populationer. Detta är sannolikt en effekt av att Svintunabäckens öringar tidigare varit skilda från de övriga på grund av hinder för lekuppvandring från havet och att antalet reproducerande individer då sannolikt varit få. De relativt små skillnaderna mellan åarna tyder också på ett visst genutbyte mellan öringarna i de olika åarna. Andelen felvandrare är ändå sannolikt ganska litet vilket gör att man måste betrakta varje å för sig ur skötselsynpunkt. Vi har inte funnit några tecken på att det förekommit några flaskhalsar under senare tid i någon av populationerna.

5 Inledning Runt Bråviken finns ett antal små bäckar och åar som mynnar i viken och håller bestånd av öring som också vandrar ut i Bråviken. Från sju av åarna samlades under - vävnadsprover in från två olika årsklasser av öringungar i syfte att undersöka den genetiska variationen mellan och inom de olika bäckarnas öringpopulationer. Norrköpings kommun gav Sötvattenslaboratoriet i uppdrag att undersöka om öringpopulationerna från sju av åarna runt Bråviken var att betrakta som separata stammar. Kommunen är också intresserad av att veta om någon eller några av populationerna uppvisar tecken på att ha genomgått genetiska flaskhalsar på grund av drastiska nedgångar i antal individer under de närmast föregående åren. Åarna som analyserats avseende den genetiska variationen hos öring var Pjältån, Torshagsån, Getåbäcken, Svintunaån, Kolmårdsbäcken, Kvarsebobäcken, och Djupviksbäcken (Figur 1). Dessutom provtogs hösten också öring från Svintunabäcken uppströms tidigare vandringshinder i Svintunaån vilket ger totalt åtta stycken studerade vattendrag. Vandringshindren är borttagna och vid tiden för provtagningen hade havsvandrande öring haft möjlighet att passera genom dessa under två säsonger. Analyserna utfördes av FISKGEN hos Fiskeriverkets Sötvattenslaboratorium i Drottningholm. Bråviken Figur 1. Kartbild över Bråviken med de provtagna åarna. Material & metoder Insamling av prover Vävnadsprover från öring från Pjältån, Torshagsån, Getåbäcken, Svintunaån, Kolmårdsbäcken, Kvarsebobäcken och Djupviksbäcken samlades in från två år, respektive (tabell 1). Utöver detta provtogs också öring från Svintunabäcken men endast. Endast årsungar (0+) provtogs från och 0+ och åldersbestämda 1+ från vilket gör att vi delat in materialet i två årskullar för alla åarna utom Svintunabäcken. Därmed kan vi ta hänsyn till den tidsmässiga genetiska variationen.

6 Vattendrag Tidpunkt Årsklass Antal Pjältån Torshagsån Getåbäcken Svintunaån * Svintunabäcken Kolmårdsbäcken Kvarsebobäcken * Djupviksbäcken Summa 530 *Öringungar fångade men som bestämts vara 1+ dvs. födda. Tabell 1. Vattendrag, tidpunkt för fisket, årsklasstillhörighet samt antal provtagna och analyserade öringindivider i stickproven. Val av markörer och laborativt arbete På sötvattenslaboratoriets genetiska laboratorium (FiskGen) använder vi mikrosatelliter som genetiska markörer. Mikrosatelliter är DNA-segment som består av korta sekvenser (1-5 baspar) som är repeterade i en lång följd. Mutationshastigheten i dessa regioner är mycket hög. En mutation resulterar oftast i att en repetition av den korta sekvensen antingen läggs till eller tas bort. Varje mikrosatellitsegment varierar därför med avseende på längd mellan individer och ärvs från föräldrarna vilket gör metoden lämplig för t.ex. faderskapsanalyser. Metoden är även lämplig för populationsgenetiska undersökningar då man jämför frekvenser av olika längdvarianter (alleler) mellan populationer. Ofta upptäcker man dessutom populationsspecifika alleler, d.v.s. längdvarianter som bara förekommer i en population. Om det visar sig att allelfrekvenserna skiljer sig mellan populationerna, och man kan utesluta att skillnaderna beror på slumpmässig variation, tyder det på att genflödet mellan populationerna är begränsat. Eftersom mikrosatelliter återfinns i det DNA som inte uttrycks i proteiner antas dessa markörer vara selektivt neutrala. Eventuella skillnader i allelfrekvenser mellan populationer beror således inte på selektiv mortalitet under de tidiga livsstadierna, utan snarare på att genflödet verkligen är begränsat. Markörernas neutrala natur innebär emellertid också att eventuella skillnader mellan populationer inte nödvändigtvis speglar skillnader hos funktionella egenskaper som t.ex. tillväxt eller utseende. I en situation där genflödet mellan

7 två populationer är begränsat finns dock möjligheten för dessa att utveckla populationsspecifika särdrag (anpassningar), och man bör således behandla grupperna som separata populationer med skild genetisk bakgrund. För att få en hög upplösning, vilket ökar sannolikheten att upptäcka eventuell populationsdifferentiering, bör man analysera flera mikrosatelliter (loci). Allelfrekvenserna för respektive mikrosatellitlocus varierar dessutom över tid. Den temporala variationen bör man ta hänsyn till i analyserna genom att analysera fiskar från minst två årsklasser. Vi använder PCR-teknik för att amplifiera sju mikrosatellitloci som vi vet fungerar bra på öring (benämns One9, Ssa197, Ssa85, SsoSL417, Str15, Str60 samt Str73). Med amplifiering menas att man från en individs vävnadsprov först skiljer ut DNA för att sedan göra massor av kopior av de delar av DNA vi vill studera, i det här fallet våra mikrosatelliter. PCR-produkterna separeras sedan med avseende på längd i en automatisk analysutrustning (ABI Prism 310 Genetic Analyzer, se figur 1a). Eftersom en individ har dubbel genuppsättning, där ena uppsättningen ärvts från modern och den andra från fadern, finns alltid två kopior av varje mikrosatellit. Om dessa kopior är lika långa är individen homozygot för den aktuella mikrosatelliten. Är emellertid kopiorna olika långa (olika alleler) är individen heterozygot för mikrosatelliten (se exempel i figur 1b). Som mått på genetisk variation inom varje lokal använder vi den genomsnittliga heterozygotigraden över alla individer i populationen. Heterozygotigraden i populationen, som kan anta värden mellan 0 och 1, anger hur stor del av populationen som är heterozygot i ett locus. Ju högre värde desto mer variabel är populationen för den aktuella mikrosatelliten. Genomsnittlig heterozygotigrad över alla mikrosatelliter erhålls genom att beräkna medelvärdet för alla analyserade loci. a) b) Figur 1. a) Den automatiska analysutrustningen som används för att separera och längdbestämma mikrosatelliter. b) Exempel på en resultatfil från en analys av fem öringar (rader) som undersöktes i tre mikrosatelliter (de tre grupperna av toppar). Den första individen är homozygot för den första mikrosatelliten (båda kopiorna lika långa=en topp) men heterozygot för de två andra (kopiorna olika långa=två toppar). Den tredje individen är heterozygot för alla tre mikrosatelliterna. Längden på varje fragment bestäms genom att DNA strängar av känd längd (ej med i figur 1b) samkörs med proverna. Statistiska metoder Vi använder ett antal statistiska program för att analysera genetiska data. Nedan följer en kort beskrivning av varje program. GENETIX (Belkhir m.fl. 2000). Ett populationsgenetiskt program som används för att studera genetiska skillnader mellan våra stickprov av öring. Som mått på genetisk skillnad

8 använder vi Fst, som definieras som den proportion av den totala genetiska variationen hos två eller flera stickprov som förklaras av skillnader mellan stickproven. Rent teoretiskt kan Fst anta värden mellan 0 och 1, där 0 innebär att den genetiska skillnaden är obefintlig medan 1 innebär att de två grupperna är fixerade för olika genvarianter. För högvariabla markörer som mikrosatelliter är emellertid den övre gränsen reducerad till 1 Hz (genomsnittliga heterozygotigraden över alla stickprov, i detta fall ca 0.57, se tabell 1 i appendix). Man kan med programmet göra icke-hierarkiska jämförelser mellan olika grupper av fiskar för att studera genetiska skillnader t.ex. mellan stammar inom respektive årsklass, eller mellan årsklasser inom stam. ARLEQUIN (Schneider m.fl. 2000). Ett program med vilket man kan göra hierarkiska analyser för att studera genetiska skillnader (Fst) mellan stickprov. Vi har använt programmet för att studera om skillnader som observeras med programvaran ovan (GENETIX) beror på tidsmässig eller rumslig genetisk variation. Detta görs i en hierarkisk analys (AMOVA) som gör det möjligt att i samma analys bestämma hur stor del av den totala genetiska variationen som i det här fallet orsakas av skillnader mellan åar respektive mellan årsklasser i varje å. Man kontrollerar på så sätt för temporal genetisk variation inom populationerna då man jämför populationerna med varandra. PCA-GEN (Goudet 1999). Med PCA-analysen kan man visualisera hur grupperna förhåller sig till varandra. Baserat på allelfrekvenserna inom respektive grupp placeras grupperna ut i ett tvådimensionellt plan där de valda X och Y axlarna förklarar den största andelen av den genetiska variationen (Fst) mellan grupperna. STRUCTURE (Pritchard m.fl. 2000). Ett nyutvecklat program som fått stor uppmärksamhet. Programmet handskas smidigt med ett problem som tidigare varit svårt att komma runt. Traditionellt har man samlat in stickprov från vad man tror är olika bestånd och sedan använt något av de ovan beskrivna programmen för att studera eventuella genetiska skillnader mellan stickproven (populationerna). Det är ju emellertid inte säkert att ett stickprov innehåller individer från endast en population. Speciellt om fisket sker på vandrande fisk i t.ex. en sjö kan ju flera populationer vara representerade i ett och samma stickprov, och detta kan resultera i att fel slutsatser dras om den populationsgenetiska strukturen. STRUCTURE kräver av användaren ingen indelning av materialet. Istället sammanförs initialt alla fångade individer till en grupp (oavsett hur många platser eller populationer man tagit stickprov ifrån). Programmet delar sedan upp individerna i en eller flera grupper. Programmet skattar sedan det mest sannolika antalet grupper (populationer). Det sker genom att individer delas in i det antal grupper som bäst förklarar den genetiska strukturen, d.v.s. hur gener är fördelade inom och mellan individer. Grupptillhörigheten är således inte fix och bestämd av utövaren av studien, utan är från början helt flexibel. Den bakomliggande teorin är för komplicerad för att beskrivas i detta sammanhang. Intresserade läsare uppmanas läsa ursprungsartikeln som i detalj förklarar programmets uppbyggnad. BOTTLENECK (Cornuet & Luikart 1996). Programmet används för att detektera historiska flaskhalsar i en population, d.v.s. perioder då populationsstorleken minskat kraftigt som ett resultat av t.ex. försurning eller uttorkning. Under en flaskhals tenderar mindre vanliga alleler att försvinna p.g.a. slumpmässiga förändringar i arvsmassan mellan generationer, s.k. genetisk drift. En population som gått igenom en flaskhals tappar således genetisk variation, även om populationen ganska omgående repar sig, vilket kan få förödande konsekvenser. Dels ökar inavelsgraden och risken finns att inavelsdepression drabbar populationen, och dels försvinner genetisk variation som i framtiden kan vara nödvändig för

9 att populationen skall kunna anpassa sig till förändrade miljöbetingelser. Programmet undersöker allelfrekvensfördelningen och heterozygotigraden i stickprovet för att avgöra om populationen tidigare genomgått en flaskhals. Resultat och diskussion I appendixet längst bak i rapporten finns allelfrekvenser (rådata) för alla stickprov angivna i en tabell. Nedan följer de resultat som framkommit i studien. Vi fann totalt sett små skillnader i allelfrekvenser mellan åarna som provtagits (Fst=0,061). När vi i nästa steg gjorde parvisa jämförelser mellan alla stickprov från Bråviken fann vi allelfrekvensskillnader både mellan lokaler (åar) och mellan årsklasser inom lokaler (tabell 2). Allra tydligast var avvikelserna i allelfrekvenser mellan Svintunabäckens enda års provtagning och övriga bäckar (tabell 2). De relativt höga Fst- värdena för Svintunabäcken gentemot övriga stickprov överensstämmer med tidigare genetiska studier på stationär-öring som isolerats uppströms vandringshinder för havs- eller sjövandrande öring. D D Kv Kv Ko Ko S S T T G G P P D * D 0,051 * Kv 0,083 0,064 * Kv 0,087 0,070 0,048 * Ko 0,038 0,052 0,063 0,097 * Ko 0,026 0,032 0,056 0,075 0,010 * S 0,094 0,044 0,030 0,079 0,059 0,047 * S 0,081 0,040 0,042 0,104 0,042 0,036 0,017 * T 0,059 0,067 0,059 0,065 0,041 0,022 0,056 0,055 * T 0,078 0,055 0,054 0,061 0,041 0,036 0,047 0,050 0,019 * G 0,051 0,025 0,045 0,070 0,048 0,025 0,025 0,054 0,044 0,052 * G 0,050 0,015 0,054 0,077 0,046 0,029 0,025 0,032 0,039 0,028 0,012 * + + P 0,070 0,057 0,056 0,082 0,060 0,033 0,043 0,061 0,022 0,054 0,026 0,048 * + P 0,126 0,104 0,057 0,111 0,095 0,063 0,046 0,060 0,033 0,064 0,066 0,076 0,018 * Sb 0,293 0,201 0,267 0,261 0,299 0,265 0,235 0,242 0,248 0,252 0,230 0,207 0,251 0,301 Tabell 2. Parvisa Fst värden mellan alla stickproven visas i den undre halvan av tabellen. Plustecknen på den övre halvan visar på vilka Fst värden som är statistiskt skilda från 0 med 95% sannolikhet. Teckenförklaring: D - Djupviksbäcken; Kv Kvarsebobäcken; Ko Kolmårdsbäcken; S Svintunaån; T Torshagsån; G Getåbäcken; P Pjältån; Sb Svintunabäcken. Eftersom vi fann signifikanta skillnader mellan årsklasser inom lokaler gick vi vidare ytterligare och gjorde en hierarkisk analys där man har möjlighet att testa för skillnader mellan lokaler och samtidigt kontrollera för den temporala variationen mellan årsklasser. Denna analys visade på genetiska skillnader mellan de sju vattendragen som provtagits två år, såväl som skillnader mellan årsklasser inom respektive vattendrag (tabell 3).

10 Källa till variation Proportion av den totala genetiska variationen (F ST, procent inom parentes) p-värde Mellan lokaler 0,0294 (2,9) <0.001 Mellan årsklasser från samma lokal 0,0234 (2.3) <0,001 Tabell 3. Genetisk skillnad (F ST ) mellan lokaler samt mellan årsklasser inom lokaler. I tabellen presenteras även p-värden som anger om F ST är större än noll. För att åskådliggöra skillnaderna mellan de olika proven gjorde vi en så kallad PCAanalys. I en sådan analys delas variationen i allelfrekvenser mellan lokaler och år upp i komponenter som sedan kan plottas i flera koordinatsystem. I figur 2 nedan visualiseras skillnaderna (Fst) mellan de olika stickproven genom att de två komponenter som beskriver den största delen av variationen mellan proven plottas i ett koordinatsystem. Figur 2. Resultat från PCA-analysen där relativa genetiska skillnader mellan öringar från 15 stickprov visualiseras. Tillsammans förklarar X och Y axlarna 50% av den genetiska variationen mellan stickproven. Observera att stickprovet från Svintunabäcken skall egentligen vara ytterliggare till höger men har för överskådlighetens skull flyttats in något. Resultatet av analyserna med STRUCTURE gav ingen riktigt tydlig bild av uppdelningen i populationer sannolikt beroende på de tämligen små skillnaderna mellan de olika populationerna med undantag för Svintunabäcken. Den struktur som verkade passa bäst var dock en uppdelning i 7-8 grupper, dvs. en grupp per å inklusive stickprovet från Svintunabäcken.

11 Vidare fann vi inga tecken på att bestånden i någon av åarna minskat kraftigt i storlek under de senaste decennierna. Den något lägre heterozygotigraden i Svintunabäcken kan möjligen tyda på en lägre effektiv populationsstorlek men det behöver inte innebära att populationen gått igenom någon flaskhals. Slutsatser Resultatet av analysen visar på att öringpopulationerna i vattendragen kring Bråviken är skilda åt men att de inte är helt isolerade från varandra. De genetiska skillnaderna mellan öringarna från de olika bäckarna är så pass små att det borde bero på att det förekommer ett visst genflöde mellan dem. Sannolikt ingår de olika åarna i ett komplex av åar kanske med en gemensam kolonisationshistoria och med ett visst utbyte av individer. Hur stort antal individer som rör sig mellan åarna varje år är dock svårt att uppskatta men det är sannolikt få individer som inte återvänder till sin uppväxtplats. Vi fann inga tecken på några historiska flaskhalsar i någon av populationerna även om antalet alleler och heterozygotigraden var lägre i Svintunabäcken än för de övriga. Den lägre variationen hos Svintunabäckens öringar är förmodligen ett resultat av de naturligt lägre individtätheter som ett stationärt bestånd ofta har i förhållande till havsvandrande populationer (Pettersson, ). Trots att det nu är möjligt för havsvandrande öringar att ta sig upp i Svintunabäcken för lek tyder resultatet av våra analyser på att det åtminstone fram till hösten var den stationära öringstammen stått för reproduktionen i provtagningsområdet. Den genetiska variationen mellan årsklasser i en å är ungefär lika stor som mellan åar vilket tyder på att den effektiva populationsstorleken är liten för alla vattendragen. Det innebär att det är få individer som står för reproduktionen under en lekperiod. Att det förekommer ett visst genflöde mellan åarna betyder dock inte att man kan betrakta åarna som likadana eller ömsesidigt utbytbara. De är inte helt isolerade enheter utan fungerar sannolikt alla som genpooler för den naturligt reproducerande öringen i Bråviken vilket betyder att alla åarna bidrar till den genetiska variationen hos öringen i området. På samma sätt har man observerat ett komplex av öringpopulationer hos Gotlands öringar (Laikre mfl. ). Livskraften och överlevnaden hos öringpopulationen i en å är alltså beroende av kontakten med och utbytet av individer från omkringliggande åar, i alla fall på längre sikt. Men samtidigt som ett litet utbyte av genetiskt material mellan bäckarna är nödvändigt, kan utsättningar i bäckarna i området för att stärka öringfisket i Bråviken vara till förfång för öringarna i dessa små vatten på flera sätt. Detta även om man tar avelsfiskar från de lokala populationerna. En effekt kan vara att stora utsättningar av artificiellt uppfödda öringungar från lekfisk som härstammar från de lokala åarna, kan leda till att man medvetet eller omedvetet mångfaldigar utbytet av genetiskt material mellan åarna. Detta kan bryta upp goda genkombinationer och på så sätt förstöra lokala anpassningar unika för varje enskild bäck. Ett annat problem kan vara att man i dessa små populationer endast kan få tag på och använda sig av få avelsfiskar vilket leder till ett genetiskt utarmat avelsmaterial och man får slumpartade förändringar i den gentiska sammansättningen i de olika åarna där utsättningar. Ett annat potentiellt bekymmer är de tämligen stora utsättningar av Gullspångsöring och Åvaåöring som görs och har gjorts i Motala ström. De effekter som utsättningar av främmande stammar kan ha på lokala bestånd är dock svåra att förutsäga. Om man spekulerar kring att Gullspångsöring eller Åvaöring skulle kunna förirra sig upp i och dessutom lyckas leka i någon av småbäckarna runt Bråviken, kan man säga att sannolikheten för detta är låg enligt de studier som gjorts om effekter av utsättningar på vilda populationer (Flemming & Petersson, ; Dannewitz, 2003). Men i detta fallet skall det understrykas att riskerna är svårbedömda och försiktighet bör iakttas i bevarandet av lokala stammar.

12 Som avslutning kan sägas att om man vill gynna och bevara dessa öringpopulationer är det troligen mest effektivt att satsa på att förbättra och utöka lek- och uppväxtområdena i de öringförande bäckarna runt Bråviken. Referenser Belkhir, K., Borsa, P., Chikhi, L., Raufaste, N. & Bonhomme, F. (2000). GENETIX v. 4.02, logiciel sous Windows pour la génétique des populations. Laboratoire Génome, Populations, Interactions, CNRS UMR 5000, Université de Montpellier II, Montpellier, France. Belkhir, K., Castric, V. & Bonhomme, F. (). IDENTIX, a software to test for relatedness in a population using permutation methods. Molecular Ecology Notes 2, Bonnin, I., Prosperi J.-M. & Olivieri I. (1996). Genetic markers and quantitative genetic variation in Medicago truncatula (Leguminosae): a comparative analysis of population structure. Genetics 143, Cornuet, J.M. & Luikart, G. (1996). Description and power analysis of two tests for detecting recent population bottlenecks from allele frequency data. Genetics 144, Cornuet, J.-M., Piry, S., Luikart, G., Estoup, A. & Solignac, M. (1999). New methods employing multilocus genotypes to select or exclude populations as origins of individuals. Genetics 153, Dannewitz, J. (2003). Genetic and ecological consequences of fish releases. PhD-thesis, Uppsala University, Sweden. Fleming, I.A. & Petersson, E. (). The ability of released, hatchery salmonids to breed and contribute to the natural productivity of wild populations. Nordic Journal of Freshwater Research 75, Goudet, J. (1999). PCA-GEN v Institute of Ecology, Biology Building, UNIL, Lausanne, Switzerland. Hendry, A.P., Day T. & Taylor E.B. (). Population mixing and the adaptive divergence of quantitative traits in discrete populations: a theoretical framework for empirical tests. Evolution 55, King, T.L., Kalinowski S.T., Schill W.B., Spidle A.P. & Lubinski B.A. (). Population structure of Atlantic salmon (Salmo salar L.): a range-wide perspective from microsatellite DNA variation. Molecular Ecology 10, Laikre, L., Järvi, T., Johansson, L., Palm, S., Rubin, J-F.,Glimsäter, C.E., Landegren, P. & Ryman, N. (). Spatial and temporal population structure of sea trout at the islandof Gotland, Sweden, delineated from mitochondrial DNA. Journal of Fish Biology 60, Pettersson J. C. E. (). Migration in brown trout Salmo trutta causes and consequences. PhD-thesis, Göteborg University, Sweden. Pritchard J.K., Stephens, M. & Donnelly, P. (2000). Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics 155, Schneider, S., Roessli, D. & Excoffier, L. (2000). ARLEQUIN: A software for population genetics data analysis. Genetics and Biometry Lab, Dept. of Anthropology, University of Geneva.

13 Appendix Tabell 1. Allelfrekvenser (%) för sju mikrosatelliter samt genomsnittlig heterozygotigrad (Hz-grad) och genomsnittligt antal alleler per locus hos stickprov av öring från de undersökta bäckarna runt Bråviken. Locus Alleler Djupviksbäcken Djupviksbäcken Kvarsebobäcken Kvarsebobäcken Kolmårds bäcken Kolmårdsbäcken Svintunaån Svintunaån Getåbäcken Getåbäcken Torshagsån Torshagsån Pjältån Pjältån Svintunabäcken One ,35-1,92 4, ,00 1,64 10, ,63-1, , ,79 3,00 6,00 2,46 6, ,17 3, ,00 4, , ,58 3,45 4, ,00 7,69 22,00 23,21 15,00 2,00 2,46-3,23 20,00 16,28 2,63 6,90 1, ,30 83,00 88,46 58,00 75,00 78,00 78,00 90,98 72,92 88,71 78,00 74,42 76,32 84,48 94, ,00 1, ,00-0,82 2, ,16 11,84 5, ,00-4, ,17 3,00-16, ,64 4,17-2,00 8, Ssa ,00-5,00 12,00 7, ,00 2,33 2,63 3, ,43 41,00 55,77 28,00 50,00 48,00 52,00 43,44 41,67 35,48 22,00 45,35 38,16 43,10 6, ,09 30,00 15,38 40,00 1,79 16,00 14,00 17,21 10,42 16,13 10,00 4,65 14,47 5,17 10, ,26 15,00 19,23 6,00 41,07 26,00 18,00 15,57 37,50 24,19 24,00 20,93 38,16 20,69 84, ,82 4, ,00-10, ,08 9,68 20,00 3, ,00 5,77 2,00 1,79 4,00 4,00 5,74 4,17 8,06 16,00 16,28 2,63 27, ,00-8, ,84-3,23-1, , ,22 10,00 3,85-5,36 1, ,23 4,00 5, Ssa ,00 5,77 4,00 10,71 4,00-0,82 2,08 3,23 16,00 8,14 9,21 6, ,00 30,77 14,00 14,29 19,00 46,00 37,70 27,08 22,58 12,00 16,28 11,84 20,69 38, ,26 28,00 32,69 32,00 26,79 23,00 24,00 29,51 20,83 20,97 32,00 30,23 48,68 46,55 36, ,74 46,00 30,77 50,00 48,21 54,00 30,00 31,15 50,00 53,23 40,00 45,35 30,26 25,86 26, ,

14 Fortsättning på tabell 1. Djupviksbäcken Djupviksbäcken Kvarsebobäcken Kvarsebobäcken Kolmårds bäcken Kolmårdsbäcken Svintunaån Svintunaån Getåbäcken Getåbäcken Torshagsån Torshagsån Pjältån Pjältån Svintunabäcken SsoSL ,87 13, ,79 14,00-7,38 18,75-10,00 2,33 17,11 17, ,00 2, , ,00 13,46-1,79-4,00 0,82 22,92 12,90 2,00 2,33-1, ,57 16,00 11,54 10,00 39,29 36,00 20,00 42,62 4,17 27,42 46,00 56,98 22,37 34,48 6, ,65 54,00 36,54 56,00 37,50 37,00 28,00 30,33 35,42 32,26 22,00 30,23 32,89 22,41 33, , ,00-2,08 6, ,87 3,00 3,85 16,00 8,93 8,00 16,00 2,46 10,42 12,90 2,00 1,16 6,58 10, ,52 3,00 19,23 18,00 1,79 1,00 12,00 5,74 4,17 1,61 2,00 2,33 9,21 8,62 12, ,17-7, ,00 4,00 4, ,00-5,26 1, , ,36 1,00-0, ,17 7,00 5,77-3,57 1,00 8,00 3,28 2,08 4,84 6,00 4,65 3,95 1,72 37, , ,63 1, , Str ,91 18,00 7,69 20,00 16,07 25,00 36,00 12,30 31,25 24,19 36,00 31,40 43,42 41,38 32, ,22 36,00 28,85 38,00 7,14 21,00 14,00 12,30 35,42 37,10 22,00 32,56 22,37 12,07 51, ,35 21,00 57,69 40,00 51,79 33,00 36,00 44,26 25,00 22,58 30,00 26,74 19,74 29,31 7, ,52 25,00 5,77 2,00 25,00 21,00 14,00 31,15 8,33 16,13 2,00 5,81 5,26 8,62 3, , ,00 3,49 9,21 8,62 7,00 Str ,17 60,00 25,00 40,00 62,50 48,00 36,00 39,34 43,75 43,55 38,00 45,35 30,26 10,34 71, ,43 37,00 63,46 60,00 37,50 50,00 56,00 50,82 52,08 38,71 60,00 43,02 68,42 89,66 28, ,04 3, ,00 4,00 1,64 4,17 17,74 2,00 11,63 1, ,35-11, ,00 4,00 8, ,00

15 Fortsättning på tabell 1. Djupviksbäcken Djupviksbäcken Kvarsebobäcken Kvarsebobäcken Kolmårds bäcken Kolmårdsbäcken Svintunaån Svintunaån Getåbäcken Getåbäcken Torshagsån Torshagsån Pjältån Pjältån Svintunabäcken Str ,87% 6,00% 25,00% 42,00% 8,93% 10,00% 12,00% 4,92% 8,33% 3,23% 20,00% 25,58% 9,21% 10,34% 5,00% ,32% ,39% 41,00% 28,85% 20,00% 57,14% 64,00% 28,00% 39,34% 47,92% 37,10% 52,00% 24,42% 53,95% 44,83% 17,00% ,74% 52,00% 30,77% 18,00% 26,79% 25,00% 60,00% 55,74% 43,75% 54,84% 24,00% 32,56% 34,21% 39,66% 78,00% 150-1,00% 15,38% 20,00% 7,14% 1,00% ,84% 4,00% 17,44% 1,32% 5,17% - Hz-grad 0,55 0,58 0,63 0,65 0,65 0,59 0,67 0,65 0,67 0,65 0,69 0,66 0,62 0,56 0,47 Alleler 4,14 5,14 4,57 4,14 4,29 5,00 4,86 5,57 4,86 4,71 5,00 5,00 5,14 4,71 3,71

16 Rapportserien Natur i Norrköping Serien omfattar även nedanstående utgåvor. De kan beställas från Tekniska kontoret, Norrköpings kommun, Rapportserien finns också på kommunens hemsida: 1:92 Bärsjöskogen dokumentation och förslag till skydd Claes Svedlindh, Tomas Fasth, Dan Olofsson och Tommy Tyrberg 1:93 Inventering av tickor i utvalda skogsområden i Norrköpings kommun Dan Olofsson, Svenska Ticksällskapet 2:93 Fågelinventering av ekskogen vid Vilhelmsberg Tommy Tyrberg 3:93 Fågelinventeringar vid Stora Runken, Landsjön, Övre och Nedre Sundet samt Sjöängen 1991 Göran Andersson, Göran Liljedahl, Robert Svensson, Juhani Vuorinen och Johan Zimmerman 4:93 Fågelinventeringar vid Stora Roten, Viksjön och Hampsjön i Kolmården 1991 Göran Liljedahl och Robert Svensson 1:94 Naturinventering av skogsmarken sydväst om Bårlejasjön Anders Tingvall och Niklas Jansson 2:94 Getåravinen skoglig skötselplan med naturvärdesinventering Kristian Svedberg, Magnus Wadstein och Kennert Lindkvist 3:94 Ringstad mosse Inventering av fågelliv och kärlväxtflora 1993 Hans fält 4:94 Åtgärdsprogram för havsöringsvatten i Norrköpings kommun Björn Tengelin 5:94 Naturinventering av Kvillingeförkastningen Pia Kersna, Anders Tingvall, John Nilsson och Niklas Jansson 6:94 Fladdermusinventering i Norrköpings kommun 1994 John Askling och Håkan Ignell 1:95 Inventering av tätortsnära natur i Norrköping Jens Johannesson 2:95 Naturinventering av Djurön John Askling och Håkan Ignell

17 3:95 Slätbakenförkastningen Jens Johannesson 4:95 Kartläggning av dammar kring Norrköpings tätort Karin Olsson 1:96 Vedskalbaggsfaunan i tre ekområden i Norrköping Nicklas Jansson 2:96 Naturinventering av 75 sjöar i Norrköpings kommun Jonas Edlund 3:96 Fjärilsfaunan i Norrköping (Ingelstad, Skriketorp, Marmorbruket, Kolmårdsbranten) Vesa Jussila 1:97 Nedre Glottern en titt under ytan Jonas Edlund 2:97 Vedskalbaggar i två ekområden, Norrkrog och Norsholm Nicklas Jansson 1:98 Bråvikenförkastningen, inom Norrköpings kommun Jens Johannesson 1:99 Sumpskogsinventering i Kolmården Mikael Hagström 2:99 Skalbaggar brandområdet i Glotternskogens naturreservat Nicklas Jansson 1:02 Grunda vegetationsklädda bottnar i Jonsbergs skärgård Jonas Edlund och Eva Siljeholm 2:02 Död ved i Glotternskogen Anneli Gustafsson 1:03 Vedskalbaggsfaunan kring gamla ekar på Malmölandet Nicklas Jansson 2:03 Vattenvegetationen i 14 grunda sjöar i Norrköpings kommun Peter Gustafsson 3:03 Bedömning av långsiktig överlevnad för hotade arter knutna till ekar på Händelö Karl-Olof Bergman

18 1:04 Rödlistade arter i Norrköpings kommun Anneli Gustafsson 2:04 Roxen och Glan - Utvärdering av standardiserade provfisken sommaren Magnus Dahlberg och Henri Engström 1:05 Genetisk variation hos öring i små vattendrag kring Bråviken Jonas Pettersson, Johan Dannewitz, Tore Prestegaard & Irene Bystedt