A Study of Honey Bee (Apis mellifera L. 1758) Population in Some Regions in Northwest Iran Using the Geometric Morphometric Method

Document Type : Original Article

Authors

1 B.Sc Student, Department of Plant and Animal Biology, Faculty of Biological Science and Technology, University of Isfahan, Isfahan, Iran

2 Assistant Professor, Department of Plant and Animal Biology, Faculty of Biological Science and Technology, University of Isfahan, Isfahan, Iran

Abstract

The honey bee is one of the most economically important insect species due to its crucial role in the pollination of agricultural and non-agricultural plants, as well as its direct product contributions. The western honey bee, Apis mellifera, now considered a cosmopolitan species due to its widespread distribution by humans, originated in Africa, Europe, and West Asia. This study aimed to evaluate the diversity of this bee in parts of northwest Iran. Worker bees were collected from six study stations in West Azerbaijan and East Azerbaijan provinces and assessed using the geometric morphometric method. Changes in the size and shape of the forewings and hindwings were investigated using 16 homologous landmarks at the bifurcation of the wings. Regarding the size of the forewings and hindwings, the Chahar Borj population of West Azerbaijan had the largest, while the Malekan population of East Azerbaijan had the smallest wings. Significant differences were observed between all the study stations of East Azerbaijan and those of West Azerbaijan. In terms of forewing shape, significant differences were found in all pairwise comparisons except between the populations of Sahand Mountain and Kordeh Deh village. However, for the hindwing, significant differences were observed in only three pairwise comparisons. Additionally, the regression analysis revealed that, unlike the hindwing, changes in the forewing's size and shape are interdependent, with allometry also being observed. This study demonstrates that despite the geographical proximity of the study stations, significant diversity exists in the bee populations.
Introduction
Bees are insects with a lineage dating back 120 million years. Honey bees include 10 species belonging to the genus Apis, of which the species Apis mellifera has become a cosmopolitan species with the help of humans. Honey bees produce valuable products for humans and play a crucial role in crop pollination. In recent years, this species has experienced a global decline due to factors such as habitat destruction, pollution, pesticides, and diseases. One aspect that can aid in the adaptation of bees and better equip them to face these challenges is genetic diversity. In this study, the morphological diversity of honey bees, which can sometimes reflect genetic diversity, was investigated in areas of northwest Iran using the geometric morphometric method. This approach is expected to provide insights into the adaptability and resilience of honey bee populations in these regions.
 
Materials and Methods
A total of 218 bees were collected from 6 study stations located in West Azerbaijan and East Azerbaijan provinces during the spring and summer of 2022 with the cooperation of beekeepers and were transferred to the laboratory and placed in ethanol. Microscopic slides of the right forewing and hindwing of 180 bees were prepared and were photographed using a stereomicroscope equipped with a camera. The number of 16 landmarks in the forewing and 5 landmarks in the hindwing were selected at the bifurcation of the wings and were landmarked using tpsDig2 software. The coordinates of the landmarks were also saved. Then, these coordinates were statistically analyzed in different pieces of software in order to detect possible differences in the shape and size of the fore and hindwings in different populations.
Research Findings
In terms of the size of the forewings and hindwings, comparisons between the populations revealed diversity. The average centroid size of the forewings and hindwings indicated that the Chahar Borj honey bee population had the largest wings, while the Malekan honey bee population had the smallest. A one-way non-parametric Kruskal-Wallis Analysis of Variance, along with its post hoc tests on the centroid size data of the forewings and hindwings, revealed significant differences among most of the populations. Regarding the general shape of the forewings and hindwings, various analyses, including Principal Component Analysis, Canonical Variate Analysis, and Multivariate Analysis of Variance, highlighted diversity and significant differences between the populations. Cluster Analysis of the populations based on forewing and hindwing data further divided these populations into three distinct clusters. In examining the relationship between wing size and shape, Regression Analysis indicated the presence of allometry solely in the forewing.
 
Discussion of Results and Conclusion
Economically, honey bees are one of the most important insect species. Both morphological and molecular characteristics are employed to evaluate their diversity and to differentiate between populations and species. In recent years, geometric morphometry has been increasingly utilized to distinguish between species, subspecies, and populations. In this study, geometric morphometrics was applied to assess the diversity of the forewings and hindwings of bees. The results revealed that despite the sampled populations being located in a relatively small geographical area, they exhibited a considerable amount of diversity. This finding is significant because a lack of population diversity in honey bees renders them more vulnerable to pests, diseases, and the impacts of climate change. The study underscores the importance of understanding and preserving the genetic and morphological diversity within bee populations to enhance their resilience against environmental challenges.
Acknowledgment
The authors wish to express their sincere gratitude to the journal officials and referees for their valuable contributions. This study was conducted with the financial support of the University of Isfahan and the award granted by the late Dr. Kazemi Ashtiani of the National Elite Foundation, dedicated to young assistant professors. We extend our heartfelt thanks to both these esteemed institutions for their support and assistance.

Keywords

Main Subjects


مقدمه

زنبورها از زمانی که دایناسورها در بیش از 120 میلیون سال پیش روی زمین راه می‌‌رفتند، پرواز و گیاهان گلدار را گرده‌‌افشانی می‌‌کرده‌‌اند. در طول صد میلیون سال گذشته، زنبورها و گیاهان گلدار به گونه‌‌ای تکامل یافته‌‌اند که بدون یکدیگر روی زمین یافت نمی‌‌شوند. زنبورها علاوه‌‌بر نقش مهمی که در گرده‌‌افشانی و تأمین امنیت غذایی دارند، محصولات باارزش دیگری مانند عسل، موم، بره‌‌موم و ژل رویال را در اختیار ما قرار می‌‌دهند که در ساخت سایر محصولات باارزش مانند داروها، شربت‌‌ها، شمع‌‌ها، مرهم‌‌ها، پمادها، محصولات آرایشی، محصولات مرتبط با مو و غیره استفاده می‌‌شوند(Cardinal & Danforth, 2013; Kane & Faux, 2021) .

به‌‌طور کلی، آنچه که زنبور عسل نامیده می‌‌شود شامل 10 گونه متعلق به جنس Apis، خانوادۀ Apidae و راستۀ Hymenoptera  است. زنبور عسل غربی، Apis mellifera، به‌‌طور طبیعی در غرب آسیا، اروپا و آفریقا پراکنش دارد (Engel, 1999; Arias & Sheppard, 2005; Han et al., 2012)؛ اما اهلی‌‌سازی و انتقال این گونه توسط انسان، آن را به گونه‌‌ای جهان‌‌وطن تبدیل کرده است که در سراسر جهان به‌‌جز قطب جنوب و بسیاری از جزایر اقیانوسی پراکنده شده است (Ruttner, 1988; Hung et al., 2018). نه گونۀ دیگر Apis به‌‌طور انحصاری در آسیا یافت می‌‌شود (Han et al., 2012). پژوهش‌‌های مورفولوژیک و مولکولی پنج دودمان اصلی تکاملی زنبورهای عسل شامل A (آفریقا) و زیرنژاد آن Z، M (اروپای غربی و شمالی)، C (اروپای شرقی)، O (خاور نزدیک و آسیای مرکزی) و Y (شرق آفریقا و شبه‌‌جزیرۀ عربی) با بیش از 33 زیرگونه (که نژادهای جغرافیایی نیز نامیده می‌‌شود) را نشان می‌دهد (Ruttner, 1988; Requier et al., 2019; Ilyasov et al., 2020). از این دودمان‌‌ها و زیرگونه‌ها، Apis mellifera meda Skorikov 1929b (زنبور عسل ایرانی) و Apis mellifera anatoliaca Maa 1953 (زنبور عسل آناتولی) متعلق به دودمان A (فرعی Z) و همچنین Apis mellifera remipes Gerstäcker1 متعلق به دودمان O، به نظر می‌‌رسد در ایران پراکنش داشته باشند (Ilyasov et al., 2020).

گرده‌افشان‌های وحشی و زنبورهای عسل به‌‌دلیل فعالیت‌های انسانی مانند تخریب زیستگاه، آلودگی، آفت‌کش‌ها و بیماری‌ها کاهشی جهانی را در سطوح مختلف تجربه می‌کنند (Kükrer et al., 2021)؛ علاوه‌‌بر این زنبورهای عسل بومی درنتیجۀ اختلاط ژنتیکی به‌‌دلیل فعالیت‌‌های تجاری، مانند جایگزینی زنبورهای عسل محلی با گونه‌‌های غیر بومی و شیوه‌‌های زنبورداری که کلنی‌‌ها را بین مناطق جغرافیایی جابجا می‌‌کند، از انقراض محلی رنج می‌‌برند (De La Rúa et al., 2009). این چالش‌ها تأثیرات منفی بر جمعیت زنبور عسل دارند و به‌‌طور احتمالی به انقراض آنها کمک می‌کنند؛ اما گاهی اوقات جمعیت‌های بومی به‌‌دلیل ساختار ژنتیکی خود با این چالش‌ها بهتر مواجه می‌شوند (Büchler et al., 2014). تنوع، کلید سازگاری با این شرایط است؛ بنابراین مطالعۀ تنوع ژنتیکی و مورفولوژیکی زنبور عسل و حفظ و نگهداری آن در سطوح مختلف، یعنی سطوح جمعیت و زیرگونه‌ها، برای حفاظت از گونه‌ها و اکوسیستم‌های زنبورهای عسل و خدمات اقتصادی ارائه‌‌شده توسط آنها، اهمیت زیادی دارد (Kükrer et al., 2021).

تعداد مطالعات متمرکز بر جمعیت زنبور عسل ایران رو به افزایش است. در این مطالعات از روش‌‌های مورفولوژیکی (Tahmasebi et al., 1998; Parichehreh Dizji et al., 2017; Boulhasani, et al., 2018; Dadgostar et al., 2020a; Dadgostar,  et al., 2020b)  و روش‌‌های مولکولی (Rahimi et al., 2016, 2018, 2022; Salehi & Nazemi-Rafie, 2020) برای بررسی ساختار جمعیت‌‌های زنبور عسل ایرانی Apis mellifera meda استفاده شده است. در پژوهش حاضر، از روش مورفومتریک هندسی برای بررسی تفاوت بین جمعیت‌‌های جمع‌‌آوری‌‌شده از مکان‌‌های مختلف استان‌‌های آذربایجان غربی و شرقی استفاده شده است.

 

مواد و روش‌‌ها

نمونه‌‌برداری و آماده‌‌سازی نمونه‌‌ها

تعداد 218 عدد زنبور کارگر از شش ایستگاه مطالعاتی واقع در استان‌‌های آذربایجان غربی و آذربایجان شرقی (جدول 1) طی بهار و تابستان 1401 با همکاری زنبورداران جمع‌‌آوری، به آزمایشگاه منتقل و در اتانول قرار داده شد. به اذعان زنبورداران، زنبورهای منطقه از نژاد قفقازی هستند. نمونه‌‌ها با تکاندن کادر داخل کندو به داخل کیسۀ پلاستیکی جمع‌‌آوری شد. بال جلو و عقب سمت راستِ 180 زنبور به‌‌دقت جدا شد و روی لام قرار گرفت و بال‌‌های آسیب‌‌دیده در ساخت لام استفاده نشد. بعد از اضافه‌‌کردن یک قطره اتانول روی بال‌‌ها، لامل روی آنها قرار گرفت و اسلاید بال آماده شد. اسلاید‌‌های آماده‌‌شده بلافاصله با استفاده از سیستم تجزیه و تحلیل تصویر متشکل از استریومیکروسکوپ Nikon SMZ-2B شرکت نیکون (Nikon: 9-16, Ohi 3-Chome, Shinagawa-Ku, Tokyo 140, Japan) و دوربین دیجیتال میکروسکوپ شرکت سلسترون (Celestron: 2835 Columbia St. Torrance, California 90503 U.S.A) متصل به رایانه تصویربرداری شد. اسلایدها تا حد امکان در جهت یکسان و مشابه در زیر استریومیکروسکوپ قرار گرفت. تمام تصاویر با درشت‌‌نمایی 6/0 گرفته و تصاویر مربوط به نمونه‌‌های هر جمعیت در پوشه‌‌های جداگانه‌‌ای در رایانه ذخیره شد.

 

عددی‌‌کردن تصاویر و آماده‌‌سازی داده‌‌ها برای تجزیه و تحلیل آماری

تعداد 16 لندمارک در بال جلو و پنج لندمارک در بال عقب در محل انشعاب رگبال‌‌ها انتخاب شد. لندمارک‌‌گذاری روی تصاویر در محیط نرم‌‌افزار tpsdig2 نسخۀ 64 بیت ویرایش 32/2 (Rohlf, 2015) صورت گرفت و فایل مختصات لندمارک tps برای هر جمعیت ایجاد شد. لندمارک‌‌گذاری با ترتیب یکسانی (شکل 2) در همۀ تصاویر صورت گرفت و تصاویری که به هردلیل فاقد موقعیت هرکدام از لندمارک‌‌ها بود، از لندمارک‌‌گذاری حذف شد. درنهایت، داده‌‌های لندمارک مربوط به تمام جمعیت‌‌ها با ترتیب مشخص‌‌شده در جدول 1 در فایلی ذخیره و آمادۀ تجزیه و تحلیل شد.

 

 

شکل 1- ایستگاههای مطالعاتی در استان‌‌های آذربایجان غربی (نقده، چهاربورج و میاندوآب) و آذربایجان شرقی (مراغه، سهند و ملکان). (تصویر از Google Earth گرفته شده است.)

Figure 1 - Study stations in West Azerbaijan (Naqadeh, Chahar Borj, and Miandoab) and East Azerbaijan (Maragheh, Sahand, and Malekan) provinces. (Image taken from Google Earth.)

 

 

جدول 1- مشخصات ایستگاههای نمونه‌‌برداری، تعداد کل نمونه‌‌های جمع‌‌آوری‌‌شده، تعداد اسلاید‌‌های ساخته‌‌شده و لندمارک‌‌شده و جایگاه هر جمعیت در ماتریس دادۀ کل به تفکیک بال جلو و بال عقب

Table 1 - Characteristics of the sampling stations, total number of collected samples, number of prepared and landmarked slides, and the position of each population in the overall data matrix, differentiated by forewing and hindwing.

ردیف

شهرستان/شهر

محل نمونه‌‌برداری

مختصات جغرافیایی

ارتفاع از سطح دریا (متر)

تعداد کل نمونه‌‌ها

اسلایدهای ساخته‌‌شده

لندمارک‌‌گذاری بال جلو

جایگاه جمعیت در ماتریس داده

لندمارک‌‌گذاری بال عقب

جایگاه جمعیت در ماتریس داده

1

نقده

قره‌‌داغ تپه

36°57’34” N

45°23’18 ” E

1500

45

30

30

1-30

30

1-30

2

چهاربورج

منطقۀ مرحمت‌‌آباد

37°07’41.3” N

45°58’18.4” E

1282

30

30

29

31-59

30

31-60

3

میاندوآب

جان‌‌آقا تپه

36°58’10” N

46°06’10” E

1314

40

30

30

60-89

30

61-90

4

مراغه

روستای کرده‌‌ده

37°30’40” N

46°25’50” E

1980

33

30

30

90-119

29

91-119

5

مراغه

کوه سهند

37°43’51” N

46°30’00” E

3500

36

30

29

120-148

30

120-149

6

ملکان

ملکان

37°08’45” N

46°06’10” E

1302

34

30

30

149-178

29

150-178

 

شکل 2- لندمارک‌‌گذاری با استفاده از نرم‌‌افزار tpsDig2: بال جلو دارای 16 لندمارک و بال عقب دارای پنج لندمارک طبق ترتیب تشان داده شده است.

Figure 2 - Landmarking using tpsDig2 software: The forewing has 16 landmarks and the hindwing has five landmarks, as indicated in the shown sequence.

 

 

تجزیه و تحلیل آماری داده‌‌ها

ماتریس دادۀ کل لندمارک‌‌ها به تفکیک بال جلو و بال عقب وارد نرم‌‌افزار MorphoJ ویرایش 1.07a (Klingenberg, 2011) و برای احتمال وجود داده‌‌های خارج از محدودۀ (Outlier) ناشی از اشتباهات احتمالی در رعایت ترتیب لندمارک‌‌ها در لندمارک‌‌گذاری، ارزیابی شد؛ سپس به‌‌منظور حذف تغییرات غیر شکلی و ترازکردن و انطباق (Superimposition) لندمارک‌‌ها، تحلیل پروکراستی تعمیم‌‌یافته (Generalized Procrustes Analysis) در نرم‌‌افزار MorphoJ و tpsRelw نسخۀ 64 بیت ویرایش 75/1 (Rohlf, 2015) انجام شد. ماتریس اندازۀ مرکزی و ماتریس وزنی محاسبه‌‌شده توسط نرم‌‌افزار tpsRelw برای بال جلو و بال عقب به‌‌طور جداگانه به‌‌منظور تجزیه و تحلیل‌‌های بعدی ذخیره شد. اثر آلومتریک برای ارزیابی اینکه آیا رابطه‌‌ای بین تغییرات شکل و اندازه وجود دارد یا خیر با استفاده از ماتریس وزنی و ماتریس اندازۀ مرکزی و با کمک بستۀ نرم‌‌افزاریtpsRegr  نسخۀ 64 بیت ویرایش 50/1 (Rohlf, 2015) محاسبه شد. تجزیه و تحلیل مؤلفه‌‌های اصلی (Principle Component Analysis) به عنوان ابزاری برای بررسی الگوهای تنوع در جمعیت با استفاده از ماتریس واریانس - کوواریانس و تجزیه و تحلیل متغیر کانونی (Canonical Variate Analysis) برای تجزیه و تحلیل و آزمون تفاوت بین جمعیت‌‌ها به ترتیب با استفاده از نرم‌‌افزار MorphoJ و NTSYSpc ویرایش 02/2 (Rohlf, 2000) صورت گرفت. تحلیل واریانس تک‌‌متغیرۀ غیر پارامتری Kruskal-Wallis روی داده‌‌های اندازۀ مرکزی برای تشخیص تفاوت در اندازۀ بال‌‌ها در جمعیت‌‌ها به همراه آزمون تعقیبی (آزمون Dunn’s) برای بررسی تفاوت‌های احتمالی بین هر جفت از جمعیت‌‌های مقایسه‌‌شده انجام شد. تحلیل واریانس چندمتغیرۀ PERMANOVA یک‌‌طرفه روی داده‌‌های مختصات لندمارکی انطباق‌‌یافته با تحلیل پروکراستی برای تشخیص تفاوت در شکل بال‌‌ها در جمعیت‌‌ها توسط نرم‌‌افزار PAST v4.12 (Hammer et al., 2001) با 9999 جایگشت (Permutation) به همراه آزمون تعقیبی Bonferroni-corrected انجام شد. آزمون‌های جایگشت برخلاف نسخه‌های پارامتریک MANOVA به فرضیاتی مانند نرمال‌‌بودن داده‌ها نیاز ندارند. خوشه‌‌بندی یا تحلیل خوشه‌‌ای روی داده‌‌های ماتریس وزنی برای تشخیص ارتباطات فنتیک بین جمعیت‌‌های مطالعه‌‌شده توسط نرم‌‌افزار NTSYSpc انجام شد.

 

نتایج

تنوع اندازۀ بال جلو و بال عقب

اندازۀ مرکزی که با ریشۀ دوم مجموع مربع فاصلۀ هر لندمارک تا مرکز آرایش فضایی لندمارک‌‌های هر نمونه محاسبه می‌‌شود، به عنوان اندازۀ هندسی هر نمونه معرفی می‌‌شود. میانگین اندازۀ مرکزی در بال جلو، جمعیت زنبورهای عسل چهاربورج را واجد بزرگ‌‌ترین بال‌‌ها و جمعیت زنبورهای عسل ملکان را دارای کوچک‌‌ترین بال‌‌ها نشان داد (تصویر سمت چپ شکل 3)؛ همچنین میانگین اندازۀ مرکزی در بال عقب، جمعیت زنبورهای عسل چهاربورج را واجد بزرگ‌‌ترین بال‌‌ها و جمعیت زنبورهای عسل ملکان را دارای کوچک‌‌ترین بال‌‌ها نشان داد (تصویر سمت راست شکل 3).

 

تحلیل واریانس یک‌‌طرفه (ANOVA)

تحلیل واریانس یک‌‌طرفه (ANOVA) روشی آماری برای آزمایش این فرضیۀ صفر است که چندین نمونۀ تک‌‌متغیره از جمعیت‌‌های با میانگین یکسان گرفته شده است. فرض می‌‌شود که نمونه‌‌ها نزدیک به توزیع نرمال و دارای واریانس‌‌های مشابهی هستند. اگر تعداد نمونه‌‌های جمعیت‌‌ها برابر باشد، این دو فرض، حیاتی نیست؛ اما اگر مفروضات به‌‌شدت نقض شود، باید به جای آن از تحلیل واریانس یک‌‌طرفۀ غیرپارامتری Kruskal-Wallis استفاده شود. نتایج آزمون نرمال Shapiro-Wilk و آزمون همگنی Levene’s روی داده‌‌های اندازۀ مرکزی بال‌‌های جلو و عقب به‌‌طور جداگانه نشان داد که برخی از جمعیت‌‌ها از توزیع نرمال داده‌‌ها و همگنی واریانس میانگین‌‌ها پیروی نمی‌‌کنند؛ درنتیجه با توجه به نابرابربودن تعداد نمونه‌‌ها در جمعیت‌‌ها، استفاده از تحلیل واریانس یک‌‌طرفۀ معمول ممکن نیست. تجزیه و تحلیل واریانس یک‌‌طرفۀ غیرپارامتری Kruskal-Wallis روی داده‌‌‌های کل اندازۀ مرکزی بال جلو و بال عقب به‌‌طور جداگانه برای بررسی تفاوت‌های احتمالی معنی‌دار بین جمعیت‌‌ها و درون جمعیت‌ها انجام شد و آزمون تعقیبی (آزمون Dunn’s) برای بررسی تفاوت‌های احتمالی بین هر جفت از جمعیت‌‌های مقایسه‌‌شده انجام شد. نتایج تحلیل Kruskal-Walli روی اندازۀ مرکزی نشان داد بین جمعیت‌‌ها ازنظر اندازۀ بال جلو (P=1.536E-29) و بال عقب (P=6.714E-28) اختلاف معنی‌‌دار وجود دارد و نتایج آزمون تعقیبی دان نیز نشان داد که بیشتر جمعیت‌‌های مقایسه‌‌شده با هم اختلاف معنی‌‌دار دارند (جدول 2). از میان جمعیت‌‌های بررسی‌‌شده در رابطه با اندازۀ مرکزی بال جلو، تنها جمعیت‌‌های نقده - چهاربورج، نقده - میاندوآب، چهاربورج - میاندوآب، روستای کرده‌‌ده - کوه سهند، روستای کرده‌‌ده - ملکان و کوه سهند - ملکان فاقد اختلاف معنی‌‌دار بود؛ همچنین از میان جمعیت‌‌های بررسی‌‌شده در رابطه با اندازۀ مرکزی بال عقب، با الگوی مشابهی جمعیت‌‌های یادشدۀ فوق فاقد اختلاف معنی‌‌دار بود (جدول 2).

 

 

شکل 3- میانگین اندازۀ مرکزی در بال جلو (تصویر سمت چپ) و بال عقب (تصویر سمت راست). جمعیت زنبور عسل چهاربورج دارای بزرگ‌‌ترین و جمعیت زنبور عسل ملکان دارای کوچک‌‌ترین بال‌‌های جلو و عقب است.

Figure 3 - Average centroid size in the forewing (left image) and hindwing (right image). The Chahar Borj honey bee population has the largest, and the Malekan honey bee population has the smallest forewings and hindwings.

 

جدول 2- نتایج آزمون Dunn’s test (post hoc) روی اندازۀ مرکزی بال جلو و بال عقب. مقادیر p-values Bonferroni Corrected در سمت راست و مقادیر z statistic در سمت چپ جدول است.

Table 2 - Results of Dunn’s test (post hoc) on the centroid size of the forewing and hindwing. Bonferroni Corrected p-values are on the right side and z statistic values are on the left side of the table.

 

ایستگاه مطالعاتی

نقده

چهاربورج

میاندوآب

روستای کرده‌‌ده

کوه سهند

ملکان

بال جلو

نقده

-

2.804

1.178

3.891

5.379

6.579

چهاربورج

0.07583

-

1.636

6.661

8.114

9.327

میاندوآب

1

1

-

5.068

6.546

7.757

روستای کرده‌‌ده

0.001498

4.07E-10

6.02E-06

-

1.521

2.688

کوه سهند

1.13E-06

7.37E-15

8.86E-10

1

-

1.145

ملکان

7.10E-10

1.64E-19

1.31E-13

0.1077

1

-

بال عقب

نقده

-

1.511

1.21

4.561

6.156

6.385

چهاربورج

1

-

0.3006

6.059

7.667

7.883

میاندوآب

1

1

-

5.761

7.366

7.585

روستای کرده‌‌ده

7.64E-05

2.06E-08

1.26E-07

-

1.542

1.809

کوه سهند

1.12E-08

2.65E-13

2.64E-12

1

-

0.2821

ملکان

2.56E-09

4.78E-14

4.98E-13

1

1

-

 

 

تنوع شکل بال جلو و بال عقب

تجزیه و تحلیل مؤلفه‌‌های اصلی (PCA)

با تجزیه و تحلیل مؤلفه‌‌های اصلی (PCA) تمام نمونه‌‌ها توسط نرم‌‌افزار MorphoJ، حدود 818/32 درصد تنوع شکل بین نمونه‌‌ها توسط دو مؤلفۀ اول استخراج‌‌شده از ماتریس واریانس - کوواریانس توضیح داده شد (مؤلفۀ اول 192/18 درصد و مؤلفۀ دوم 626/14 درصد)؛ همچنین 817/82 درصد تنوع توسط 10 مؤلفۀ اول از 28 مؤلفه توضیح داده شد. در بال عقب نیز دو مؤلفۀ اول توضیح‌‌دهندۀ حدود 395/57 درصد تنوع شکل بین نمونه‌‌ها بود (مؤلفۀ اول 571/33 درصد و مؤلفۀ دوم 824/23 درصد) و شش مؤلفه، 100 درصد تنوع را توضیح داد. شکل 4 ترسیم پراکندۀ (scatter plot) حاصل از این تحلیل را نشان می‌‌دهد.

تجزیه و تحلیل متغیر کانونی (CVA)

نتایج تحلیل متغیر کانونی روی بال جلو و بال عقب در شکل 5 نشان داده شده است. در این نمودار، صفحه‌‌ها نشان‌‌دهندۀ آرایش فضایی مرجع، ارتفاع میله‌‌ها نشان‌‌دهندۀ فاصلۀ هر جمعیت با آرایش فضایی مرجع و فاصلۀ میله‌‌ها از هم نشان‌‌دهندۀ فاصلۀ جمعیت‌‌ها از یکدیگر است. براساس نتایج در بال جلو، جمعیت‌‌های روستای کرده‌‌ده و ملکان به ترتیب بیشترین و کمترین اختلاف را با آرایش فضایی مرجع نشان داد. طبق نتایج در بال عقب نیز جمعیت‌‌های نقده و ملکان به ترتیب بیشترین و کمترین اختلاف را با آرایش فضایی مرجع نشان داد.

 

شکل 4- ترسیم پراکندۀ (scatter plot) تحلیل مؤلفه‌‌های اصلی (PCA) در بال جلو (تصویر سمت چپ) و بال عقب (تصویر سمت راست).

Figure 4 - Scatter plot of Principal Component Analysis (PCA) for the forewing (left image) and hindwing (right image).

 

 

 

 

 

شکل 5- نتایج تحلیل متغیر کانونی (CVA) روی بال جلو (سمت چپ) و بال عقب (سمت راست). صفحه‌‌ها در نمودار نشان‌‌دهندۀ آرایش فضایی مرجع و میله‌‌ها نشان‌‌دهندۀ فاصلۀ هر جمعیت با آرایش فضایی مرجع است. فاصلۀ میله‌‌ها از یکدیگر نیز نشان‌‌دهندۀ فواصل جمعیت‌‌ها از هم است.

Figure 5 - Results of Canonical Variate Analysis (CVA) on the forewing (left side) and hindwing (right side). The planes in the chart represent the spatial arrangement of the reference, and the bars indicate the distance of each population from the spatial arrangement of the reference. The distances between the bars also represent the distances between the populations.

 

 

تجزیه و تحلیل چندمتغیرۀ واریانس (MANOVA)

تجزیه و تحلیل چندمتغیرۀ واریانس PERMANOVA که از آزمون جایگشت (Permutation Test) برای تعیین معنی‌‌داری تفاوت‌‌ها استفاده می‌‌کند، روی داده‌‌های مختصات لندمارکی انطباق‌‌یافته با تحلیل پروکراستی توسط نرم‌‌افزار PAST v4.12 با تعداد 9999 جایگشت انجام شد. نتایج این آزمون نشان داد بین جمعیت زنبورها تفاوت معنی‌‌داری ازلحاظ شکل بال جلو (F=5.452, p (same)= 0.0001) و بال عقب (F=1.164, p (same)= 0.0006) وجود داشت. نتایج آزمون تعقیبی نشان داد در بال جلو غیر از جمعیت‌‌های روستای کرده‌‌ده و کوه سهند، بقیۀ مقایسۀ جمعیت‌‌ها اختلاف معنی‌‌دار داشت؛ اما در بال عقب به‌‌جز جمعیت‌‌های روستای کرده‌‌ده - نقده، کوه سهند - چهاربورج و کوه سهند - روستای کرده‌‌ده، سایر مقایسۀ جمعیت‌‌ها با هم اختلاف معنی‌‌دار نشان نداد (جدول 3).

خوشه‌بندی یا تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis)

خوشه‌بندی یا تحلیل خوشه‌ای فرآیند گروه‌بندی افراد با ویژگی‌های مشابه یا اندازۀ متغیر مشابه است. همان‌‌گونه که در شکل 6 مشاهده می‌‌شود، در خوشه‌‌بندی جمعیت‌‌ها به‌‌واسطۀ بال جلو (تصویر بالا)، جمعیت‌‌های نقده، کوه سهند، روستای کرده‌‌ده و ملکان یک خوشه و جمعیت‌‌های میاندوآب و چهاربورج نیز هرکدام یک خوشۀ مجزا تشکیل داد؛ همچنین خوشه‌‌بندی جمعیت‌‌ها برحسب تشابه در بال عقب سه خوشۀ مجزا را نشان داد. جمعیت‌‌های نقده و ملکان یک خوشه، جمعیت‌‌های میاندوآب، کوه سهند و روستای کرده‌‌ده یک خوشه و جمعیت چهاربورج نیز یک خوشه را تشکیل داد.

 

 

جدول 3- نتایج آزمون تعقیبی Bonferroni-corrected (post hoc) روی داده‌‌های مختصات لندمارکی انطباق‌‌یافته با تحلیل پروکراستی بال جلو و بال عقب. مقادیر p-values در سمت راست و مقادیر F-Value در سمت چپ جدول است.

Table 3 - Results of the Bonferroni-corrected (post hoc) test on the landmark coordinate data aligned with Procrustes analysis for the forewing and hindwing. P-value results are on the right side, and F-Value results are on the left side of the table.

 

ایستگاه مطالعاتی

نقده

چهاربورج

میاندوآب

روستای کرده‌‌ده

کوه سهند

ملکان

بال جلو

نقده

-

5.417

6.806

4.333

3.603

5.504

چهاربورج

0.0015

-

13.03

3.483

5.325

2.864

میاندوآب

0.0015

0.0015

-

7.389

4.99

11.85

روستای کرده‌‌ده

0.003

0.006

0.0015

-

1.756

2.654

کوه سهند

0.0015

0.0015

0.0015

0.843

-

3.644

ملکان

0.0015

0.0375

0.0015

0.069

0.0015

-

بال عقب

نقده

-

2.578

1.021

4.695

1.678

1.017

چهاربورج

0.6135

-

1.082

2.295

5.021

1.589

میاندوآب

1

0.3525

-

1.011

1.044

0.9976

روستای کرده‌‌ده

0.0405

1

1

-

4.362

3.622

کوه سهند

1

0.0165

0.9885

0.0315

-

1.97

ملکان

1

1

1

0.138

1

-

شکل 6- نتایج تحلیل خوشه‌‌ای جمعیت‌‌های مطالعه‌‌شده در بال جلو (بالا) و بال عقب (پایین). در هر بال سه خوشۀ مجزا از جمعیت‌‌ها مشاهده می‌‌شود.

Figure 6 - Results of cluster analysis of the studied populations in the forewing (top) and hindwing (bottom). In each wing, three distinct clusters of populations are observed.

 

رابطۀ بین تغییر اندازه و شکل بال، آلومتری یا ایزومتری

رابطۀ بین تغییرات اندازه و تغییرات شکل بال‌‌ها با رگرسیون بررسی شد. نتایج تجزیه و تحلیل آماری نشان داد که تغییرات آلومتریک در بال جلو وجود داشته است (Wilk’s Lambda = 0.79237403, P <0.05)؛ ولی در بال عقب دیده نشد و این مسئله به این معنی است که تغییرات اندازه و تغییرات شکل در بال جلو به یکدیگر وابستگی دارند.

 

بحث

زنبور عسل به‌‌دلیل نقشی که در گرده‌‌افشانی گیاهان و محصولات گلدار و تولید عسل دارد، یکی از مهم‌‌ترین حشرات است. اندازۀ بازار جهانی عسل در سال 2021 حدود 17/8 میلیارد دلار بود و انتظار می‌‌رود تا سال 2029 به 69/12 میلیارد دلار افزایش یابد (Fortune Business Insights, 2022). تخمین زده می‌‌شود که زنبور عسل مسئول 12 از 16 میلیارد دلار ارزش گرده‌‌افشانی سالانه در ایالات متحده است (Calderone, 2012; Rader et al., 2016; Khalifa et al., 2021). کارشناسان کاهش چشمگیر سالانه در کلنی‌‌های زنبور عسل از سال 2006 را گزارش کرده‌‌اند. این کاهش به دلایل زیادی مانند آفات، آفت‌‌کش‌‌ها، بیماری‌‌ها، از دست دادن زیستگاه، کاهش گونه‌‌ها و تنوع ژنتیکی نسبت داده شده است (Nowierski, 2021). تنوع ژنتیکی گونه به آن کمک می‌‌کند تا بهتر با شرایط محیطی و بیماری‌‌های متغیر مقابله کند (Somero, 2012; Forsman, 2014; Dillon and Lozier, 2019)؛ بنابراین نظارت بر تنوع و حفظ آن دارای اهمیت است. تنوع فنوتیپی گاهی اوقات بیانگر تنوع ژنتیکی است (Crispo, 2008; Silva et al., 2013)؛ بنابراین در این پژوهش از تنوع ساختار بال برای ارزیابی تنوع جمعیت زنبور عسل در مناطق مطالعه‌‌شده استفاده شد. منطقی است که فرض شود شیوه‌های زنبورداری مانند جابجایی کلنی‌های زنبور عسل و تجارت زنبور عسل ممکن است به‌‌تدریج تنوع زنبورها را کاهش دهد؛ بنابراین فرض بر این است که تنوع در جمعیت‌های زنبور در مکان‌های مطالعه‌‌شده وجود ندارد.

در این پژوهش، از اندازۀ مرکزی بال‌‌ها به عنوان معیاری برای بررسی تنوع اندازه در بین جمعیت زنبور عسل استفاده شد. میانگین اندازۀ مرکزی بال جلو و عقب نشان داد جمعیت زنبور عسل چهاربورج بزرگ‌‌ترین و جمعیت زنبور عسل ملکان کوچک‌‌ترین بال جلو و عقب را دارند. تحلیل ANOVA و تحلیل تعقیبی post hoc نشان داد در بال‌‌های جلویی نه تا از 15 مقایسه دوبه‌‌دو و در بال عقبی نه تا از 10 مقایسه دوبه‌‌دو دارای اختلاف معنی‌‌دار است و در این زمینه بال جلو و بال عقب به‌‌طور دقیق الگوی یکسانی نشان می‌‌دهند؛ همچنین از مختصات لندمارک انطباق‌‌یافته برای ارزیابی تفاوت معنی‌دار در شکل بال با استفاده از تحلیل‌های MANOVA و تحلیل تعقیبی post hoc استفاده شد. داده‌‌های به‌‌دست‌‌آمده نشان داد در بال‌‌های جلویی 14 تا از 15 مقایسه دوبه‌‌دو و در بال عقبی سه تا از 15 مقایسه دوبه‌‌دو معنی‌‌دار است. با نگاه دقیق‌تر به داده‌ها، در رابطه با اندازۀ مرکزی جمعیت‌‌های آذربایجان شرقی و آذربایجان غربی باوجود نزدیکی برخی ایستگاهها با یکدیگر، تفاوت معنی‌‌دار نشان دادند. در رابطه با شکل بال نیز جمعیت‌‌های تمام ایستگاههای مطالعاتی به‌‌جز ایستگاههای کوه سهند و کرده‌‌ده با هم اختلاف معنی‌‌دار داشتند؛ اما در شکل بال عقب چنین الگویی مشاهده نشد و تنها جمعیت‌‌های کوه سهند با کرده‌‌ده، کوه سهند با چهاربورج و کرده‌‌ده با نقده اختلاف معنی‌‌دار نشان دادند. تئوری جداسازی با فاصله (IBD) بیان می‌کند که وقتی پراکندگی (یعنی جریان ژن) بین مناطق یا جمعیت‌ها ازنظر جغرافیایی محدود می‌شود، تفاوت‌های ژنتیکی ممکن است به‌‌صورت محلی جمع شود (Slatkin, 1993; Wright, 1943) و نظریۀ جداسازی توسط محیط (IBE) بیان می‌کند که تفاوت‌های ژنتیکی با تفاوت در محیط زیست افزایش می‌‌یابد (Wang and Summers, 2010; Sexton et al., 2014; Wang & Bradburd, 2014)؛ همچنین داده‌‌های به‌‌دست‌‌آمده در پژوهش حاضر نشان می‌‌دهد که تغییرات در اندازۀ بال و تغییرات در شکل بال در بین جمعیت‌‌ها در بال جلو وابسته به هم و در بال عقب مستقل از یکدیگر است.

امکان مطالعۀ خصوصیات مورفولوژیکی و مولکولی برای ارزیابی تمایز بین جمعیت‌‌ها وجود دارد (Dutech et al., 2005). مورفولوژی بال ارزیابی‌‌شده با روش مورفومتریک هندسی برای شناسایی و تمایز گونه‌های مختلف (Santoso et al., 2018; Ndungu et al., 2023)، زیرگونه‌ها (Henriques et al., 2020; Abed et al., 2021) و جمعیت‌های (Boulhasani, et al., 2018; Aglagane et al., 2022; Buala & Sopaladawan, 2022) زنبور عسل استفاده شده است. هوش مصنوعی، نرم‌‌افزارها و برنامه‌‌های کاربردی مبتنی‌‌بر وب نیز به‌‌منظور تسهیل استفاده از ریخت‌‌شناسی بال برای طبقه‌‌بندی و تجزیه و تحلیل بیشتر زنبورهای عسل توسعه یافته‌‌اند (Bustamante et al., 2021; Rebelo et al., 2021; Rodrigues et al., 2022). برای ارزیابی تنوع جمعیت‌های زنبور عسل در چند نقطه از استان‌های آذربایجان شرقی و غربی از روش مورفومتریک هندسی استفاده شد. به‌‌طور کلی، داده‌های به‌‌دست‌‌آمده نشان می‌دهد که با وجود اینکه تمام ایستگاههای مطالعه‌‌شده در کمتر از 12500 کیلومتر مربع واقع شده‌اند، تنوع چشمگیری در اندازۀ بال و شکل بال در هر دوی بال‌های جلویی و عقبی وجود دارد که تنوع جمعیت‌های زنبور عسل را در این منطقه نشان می‌دهد. مطالعات نشان می‌‌دهد که تنوع ژنتیکی، سلامت کلی کلنی‌‌های زنبور عسل را بهبود می‌‌بخشد. کندوهای دارای تنوع ژنتیکی، مقاومت بیشتری نسبت به بیماری دارند و به محرک‌‌های محیطی مختلف پاسخ مؤثرتری می‌‌دهند. فقدان تنوع ژنتیکی برای زنبورهای عسل، آسیب‌‌پذیری ایجاد می‌‌کند؛ به طوری که زنده نمی‌‌مانند در اقلیم درحال تغییر که اکنون مرطوب یا خشک‌‌تر از حد معمول است؛ همچنین نگرانی وجود دارد که ناتوانی زنبور عسل در مبارزه با بیماری یا عفونت انگلی ممکن است بر پایداری زنبورداری تأثیر منفی بگذارد (Tarpy et al., 2013; Cridland et al., 2018; Alburaki et al., 2023).

مشارکت نویسندگان

ر. ع. طراحی مطالعه، تجزیه و تحلیل داده‌‌ها و نوشتن مقاله را به عهده داشت. ز.ز. جمع‌‌آوری نمونه‌‌ها، فعالیت آزمایشگاهی و جمع‌‌آوری داده‌‌های مختصات لندمارک را به عهده داشت. نویسندگان نسخۀ نهایی را خواندند و تأیید کردند.

تضاد منافع

نویسندگان اعلام می‌‌کنند که هیچ تضاد منافعی ندارند.

 

سپاسگزاری

نویسندگان از مسئولین مجله و داوران صمیمانه سپاسگزاری و قدردانی می‌‌کنند. این مطالعه با حمایت مالی دانشگاه اصفهان و جایزۀ مرحوم دکتر کاظمی آشتیانی بنیاد ملی نخبگان برای استادیاران جوان انجام شده است؛ بنابراین از هر دو نهاد سپاسگزاری می‌‌شود.



Abed, F., Bachir-Bouiadjra, B., Dahloum, L., Yakubu, A., Haddad, A., & Homrani, A. (2021). Procruste analysis of forewing shape in two endemic honeybee subspecies Apis mellifera intermissa and A. m. sahariensis from the Northwest of Algeria. Biodiversitas Journal of Biological Diversity, 22(1), 154–164. https://doi.org/10.13057/BIODIV/D220121
Aglagane, A., Tofilski, A., Er-Rguibi, O., Laghzaoui, E. M., Kimdil, L., El Mouden, E. H., ... & Aourir, M. (2022). Geographical Variation of Honey Bee (Apis mellifera L. 1758) Populations in South-Eastern Morocco: A Geometric Morphometric Analysis. Insects, 13(3), 288. https://doi.org/10.3390/insects13030288
Alburaki, M., Madella, S., Lopez, J., Bouga, M., Chen, Y., & vanEngelsdorp, D. (2023). Honey bee populations of the USA display restrictions in their mtDNA haplotype diversity. Frontiers in Genetics, 13, 3566. https://doi.org/10.3389/FGENE.2022.1092121/BIBTEX
Arias, M. C., & Sheppard, W. S. (2005). Phylogenetic relationships of honey bees (Hymenoptera: Apinae: Apini) inferred from nuclear and mitochondrial DNA sequence data. Molecular Phylogenetics and Evolution, 37(1), 25–35. https://doi.org/10.1016/J.YMPEV.2005.02.017
Boulhasani, S., Rajabi Maham, H., & Naderi, M. (2018). Wing geometric-morphometric analysis to determine the population diversity of Iranian honey bee (Apis mellifera meda) in Northwest of Iran. Journal of Animal Research (Iranian Journal of Biology), 31(3), 245–254. https://animal.ijbio.ir/article_1398.html [In Persian].
Buala, S., & Sopaladawan, P. N. (2022). Geometric morphometric analysis of forewings of Apis Mellifera Linnaeus, 1758 (Hymenoptera: Apidae) populations in Thailand. Tropical Natural History, 22(1), 56–66. https://li01.tci-thaijo.org/index.php/tnh/article/download/256705/175246/942685
Büchler, R., Costa, C., Hatjina, F., Andonov, S., Meixner, M. D., Conte, Y. L., … & Wilde, J. (2014). The influence of genetic origin and its interaction with environmental effects on the survival of Apis Mellifera L. colonies in Europe. Journal of Apicultural Research, 53(2), 205–214. https://doi.org/10.3896/IBRA.1.53.2.03
Bustamante, T., Fuchs, S., Grünewald, B., & Ellis, J. D. (2021). A geometric morphometric method and web application for identifying honey bee species (Apis spp.) using only forewings. Apidologie, 52(3), 697–706. https://doi.org/10.1007/s13592-021-00857-7
Calderone, N. W. (2012). Insect pollinated crops, insect pollinators and US agriculture: Trend analysis of aggregate data for the period 1992–2009. Plos One, 7(5), e37235. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0037235
Cardinal, S., & Danforth, B. N. (2013). Bees diversified in the age of eudicots. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 280(1755). https://doi.org/10.1098/RSPB.2012.2686
Cridland, J. M., Ramirez, S. R., Dean, C. A., Sciligo, A., & Tsutsui, N. D. (2018). Genome sequencing of museum specimens reveals rapid changes in the genetic composition of honey bees in California. Genome Biology and Evolution, 10(2), 458–472. https://doi.org/10.1093/GBE/EVY007
Crispo, E. (2008). Modifying effects of phenotypic plasticity on interactions among natural selection, adaptation and gene flow. Journal of Evolutionary Biology, 21(6), 1460–1469. https://doi.org/10.1111/j.1420-9101.2008.01592.x
Dadgostar, S., Delkash Roudsari, S., Nozari, J., Tahmasbi, G., & Hosseini Naveh, V. (2020a). Comparison between natives honey bee (Apis mellifera meda) and Carniolan hybrid ‎races (Apismellifera carnica) in Hamedan province‎. Iranian Journal of Plant Protection Science, 50(2), 187–195. https://doi.org/10.22059/ijpps.2019.249277.1006822
Dadgostar, S., Nozari, J., & Tahmasbi, G. (2020b). Wing characters for morphological study on the honey bee (Apis mellifera L.) populations among six provinces of Iran. Arthropods, 9(4), 129–138. http://www.iaees.org/publications/journals/arthropods/articles/2020-9(4)/wing-characters-of-honey-bee.pdf  [In Persian].
De La Rúa, P., Jaffé, R., Dall’Olio, R., Muñoz, I., & Serrano, J. (2009). Biodiversity, conservation and current threats to European honeybees. Apidologie, 40(3), 263–284. https://doi.org/10.1051/APIDO/2009027
Dillon, M. E., & Lozier, J. D. (2019). Adaptation to the abiotic environment in insects: The influence of variability on ecophysiology and evolutionary genomics. Current Opinion in Insect Science, 36, 131–139. https://doi.org/10.1016/j.cois.2019.09.003
Dutech, C., Sork, V. L., Irwin, A. J., Smouse, P. E., & Davis, F. W. (2005). Gene flow and fine-scale genetic structure in a wind-pollinated tree species, Quercus lobata (Fagaceaee). American Journal of Botany, 92(2), 252–261. https://doi.org/10.3732/ajb.92.2.252
Engel, M. S. (1999). The taxonomy of recent and fossil honey bees (Hymenoptera: Apidae; Apis). Journal of Hymenoptera Research, 8(2), 165-196. https://kuscholarworks.ku.edu/bitstream/handle/1808/16476/Engel_JoHR_8(2)165.pdf?sequence=1
Forsman, A. (2014). Effects of genotypic and phenotypic variation on establishment are important for conservation, invasion, and infection biology. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(1), 302–307. https://doi.org/10.1073/pnas.1317745111
Fortune Business Insights. (2022). Honey Market Size, Share; Global Industry Trends [2022-2029]. Retrieved March 10, 2023: https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/honey-market-100551 (pp. 1–213).
Hammer, Ø., Harper, D. A. T., & Ryan, P. D. (2001). PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica, 4(1), 9. http://palaeo-electronica.org/2001_1/past/issue1_01.htm
Han, F., Wallberg, A., & Webster, M. T. (2012). From where did the Western honeybee (Apis mellifera) originate?. Journal of Ecology and Evolution, 2(8), 1949-1957. https://doi.org/10.1002/ECE3.312
Henriques, D., Chávez-Galarza, J., Teixeira, J. S. G., Ferreira, H., Neves, C. J., Francoy, T. M., & Pinto, M. A. (2020). Wing geometric morphometrics of workers and drones and single nucleotide polymorphisms provide similar genetic structure in the Iberian honey bee (Apis mellifera iberiensis). Insects, 11(2), 89. https://doi.org/10.3390/insects11020089
Hung, K. L. J., Kingston, J. M., Albrecht, M., Holway, D. A., & Kohn, J. R. (2018). The worldwide importance of honey bees as pollinators in natural habitats. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 285(1870), 1-8. https://doi.org/10.1098/RSPB.2017.2140
Ilyasov, R. A., Lee, M. L., Takahashi, J. I., Kwon, H. W., & Nikolenko, A. G. (2020). A revision of subspecies structure of western honey bee Apis mellifera. Saudi Journal of Biological Sciences, 27(12), 3615–3621. https://doi.org/10.1016/J.SJBS.2020.08.001
Kane, T. R., & Faux, C. M. (2021). Honey bee medicine for the veterinary practitioner. John Wiley & Sons.
Khalifa, S. A. M., Elshafiey, E. H., Shetaia, A. A., El-Wahed, A. A. A., Algethami, A. F., Musharraf, S. G., … & El-Seedi, H. R. (2021). Overview of bee pollination and its economic value for crop production. Insects, 12(8), 688. https://doi.org/10.3390/INSECTS12080688
Klingenberg, C. P. (2011). MorphoJ: An integrated software package for geometric morphometrics. Molecular Ecology Resources, 11(2), 353–357. https://doi.org/10.1111/J.1755-0998.2010.02924.X
Kükrer, M., Kence, M., & Kence, A. (2021). Honey bee diversity is swayed by migratory beekeeping and trade despite conservation practices: Genetic evidence for the impact of anthropogenic factors on population structure. Frontiers in Ecology and Evolution, 9, 162. https://doi.org/10.3389/FEVO.2021.556816/BIBTEX
Ndungu, N., Vereecken, N. J., Gerard, M., Kariuki, S., Kati, L. K., Youbissi, A., … & Nkoba, K. (2023). Can the shape of the wing help in the identification of African stingless bee species? (Hymenoptera: Apidae: Meliponini): Wing geometric morphometrics: A tool for African stingless bee taxonomy. International Journal of Tropical Insect Science, 43(1), 1-11. https://doi.org/10.1007/s42690-023-00980-1
Nowierski, R. M. (2021). Pollinators at a Crossroads. Retrieved from: https://www.usda.gov/media/blog
Parichehreh Dizji, S., Nadali, R., & Babayi, M. (2017). Study on some morphological characteristics of the Iranian race honey bee Apis mellifera meda (Hymenoptera, Apidae) in north of Iran. Plant Protection (Scientific Journal of Agriculture), 39(4), 79–91. https://doi.org/10.22055/ppr.2016.12485
Rader, R., Bartomeus, I., Garibaldi, L. A., Garratt, M. P., Howlett, B. G., Winfree, R., … & Woyciechowski, M. (2016). Non-bee insects are important contributors to global crop pollination. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(1), 146–151. https://doi.org/10.1073/pnas.1517092112
Rahimi, A., Mirmoayedi, A., Kahrizi, D., Zarei, L., & Jamali, S. (2016). Genetic diversity of Iranian honey bee (Apis mellifera meda Skorikow, 1829) populations based on ISSR markers. Cellular and Molecular Biology (Noisy-Le-Grand, France), 62(4), 53–58. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27188735/
Rahimi, A., Mirmoayedi, A., Kahrizi, D., Zarei, L., & Jamali, S. (2018). Genetic variation in Iranian honey bees, Apis mellifera meda Skorikow, 1829, (Hymenoptera: Apidae) inferred from PCR-RFLP analysis of two mtDNA gene segments (COI and 16S rDNA). Sociobiology, 65(3), 482-490. https://doi.org/10.13102/sociobiology.v65i3.2876
Rahimi, A., Mirmoayedi, A., Kahrizi, D., Zarei, L., & Jamali, S. (2022). Molecular genetic diversity and population structure of Iranian honey bee (Apis mellifera meda) populations: Implications for breeding and conservation. Journal of Plant Diseases and Protection, 129(6), 1331–1342. https://doi.org/10.1007/S41348-022-00657-W/METRICS
Rebelo, A. R., Fagundes, J. M., Digiampietri, L. A., Francoy, T. M., & Bíscaro, H. H. (2021). A fully automatic classification of bee species from wing images. Apidologie, 52(6), 1060–1074. https://doi.org/10.1007/s13592-021-00887-1
Requier, F., Garnery, L., Kohl, P. L., Njovu, H. K., Pirk, C. W., Crewe, R. M., & Steffan-Dewenter, I. (2019). The conservation of native honey bees is crucial. Trends in Ecology & Evolution, 34(9), 789–798. https://doi.org/10.1016/J.TREE.2019.04.008 
Rodrigues, P. J., Gomes, W., & Pinto, M. A. (2022). DeepWings©: Automatic wing geometric morphometrics classification of honey bee (Apis mellifera) Subspecies using deep learning for detecting landmarks. Big Data and Cognitive Computing, 6(3), 70. https://doi.org/10.3390/bdcc6030070
Rohlf, F. J. (2000). NTSYSpc numerical taxonomy and multivariate analysis system, version 2.02e. Exeter Software, Setauket, NY.
Rohlf, F. J. (2015). The tps series of software. Hystrix, the Italian Journal of Mammalogy, 26(1), 9–12. https://doi.org/10.4404/hystrix-26.1-11264
Ruttner, F. (1988). Biogeography and taxonomy of honey bees. Springer-Verlag Berlin Heidelberg GmbH. https://doi.org/10.1016/0169-5347(89)90176-6
Salehi, S., & Nazemi-Rafie, J. (2020). Discrimination of Iranian honeybee populations (Apis mellifera meda) from commercial subspecies of Apis mellifera L. using morphometric and genetic methods. Journal of Asia-Pacific Entomology, 23(2), 591–598. https://doi.org/10.1016/J.ASPEN.2020.04.009
Santoso, M. A. D., Juliandi, B., & Raffiudin, R. (2018). Honey Bees species differentiation using geometric morphometric on wing venations. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 197(1), 012015. https://doi.org/10.1088/1755-1315/197/1/012015
Sexton, J. P., Hangartner, S. B., & Hoffmann, A. A. (2014). Genetic isolation by environment or distance: which pattern of gene flow is most common?. Evolution, 68(1), 1–15. https://doi.org/10.1111/evo.12258
Silva, S. E., Silva, I. C., Madeira, C., Sallema, R., Paulo, O. S., & Paula, J. (2013). Genetic and morphological variation in two littorinid gastropods: Evidence for recent population expansions along the East African coast. Biological Journal of the Linnean Society, 108(3), 494–508. https://doi.org/10.1111/j.1095-8312.2012.02041.x
Slatkin, M. (1993). Isolation by distance in equilibrium and non-equilibrium populations. Evolution, 47(1), 264-279. https://doi.org/10.2307/2410134
Somero, G. N. (2012). The physiology of global change: Linking patterns to mechanisms. Annual Review of Marine Science, 4(1), 39–61. https://doi.org/10.1146/annurev-marine-120710-100935
Tahmasebi, G. H., Ebadi, R., Esmaili, M., & Kambousia, J. (1998). Morphological study of honeybee (Apis mellifera L.) in Iran. Journal of Crop Production and Processing, 2(1), 89–101. https://jcpp.iut.ac.ir/article-1-268-en.html [In Persian].
Tarpy, D. R., Vanengelsdorp, D., & Pettis, J. S. (2013). Genetic diversity affects colony survivorship in commercial honey bee colonies. Naturwissenschaften, 100(8), 723–728. https://doi.org/10.1007/S00114-013-1065-Y/FIGURES/2
Wang, I. J., & Bradburd, G. S. (2014). Isolation by environment. Molecular Ecology, 23(23), 5649–5662. https://doi.org/10.1111/mec.12938
Wang, I. J., & Summers, K. (2010). Genetic structure is correlated with phenotypic divergence rather than geographic isolation in the highly polymorphic strawberry poison-dart frog. Molecular Ecology, 19(3), 447–458. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2009.04465.x
Wright, S. (1943). Isolation by distance. Genetics, 28(2), 114–138. https://doi.org/10.1093/GENETICS/28.2.114