Аnalyzing buckwheat genotypes obtained on selective media with zinc in vitro using ISSR markers

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper evaluates four ISSR-markers (М1, М2, М7, and М11) for their effectiveness in research on the genetic distances of regenerated Fagopyrum esculentum plants, which were obtained in vitro on selective media with high doses of ZnSO4×7 H2O (808–1313 mg/L). The level of polymorphism was determined to be high in the combined sample (74.4%). The obtained speciemens might be used in the breeding of new varieties with economically important traits.

Full Text

Restricted Access

About the authors

S. A. Borovaya

Chaikа Federal Scientific Center of Agricultural Biotechnology of the Far East

Author for correspondence.
Email: borovayasveta@mail.ru
Russian Federation, Primorsky Krai, Timiriasevsky, 692539

A. G. Klykov

Chaikа Federal Scientific Center of Agricultural Biotechnology of the Far East

Email: borovayasveta@mail.ru
Russian Federation, Primorsky Krai, Timiriasevsky, 692539

N. G. Boginskaya

Chaikа Federal Scientific Center of Agricultural Biotechnology of the Far East

Email: borovayasveta@mail.ru
Russian Federation, Primorsky Krai, Timiriasevsky, 692539

References

  1. Chrungoo N.K., Dohtdong L., Chettry U. Phenotypic рlasticity in buckwheat // Mol. Breeding and Nutritional Aspects of Buckwheat. London: Elsevier, Academic Press, 2016. Р. 137–149. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-803692-1.00010-9
  2. Blair M., Panaud O., McCouch S. Inter-simple sequence repeat (ISSR) amplification for analysis of microsatellite motif frequency and fingerprinting in rice (Oryza sativa L.) // Theor. Appl. Genetics. 1999. V. 98. P. 780–792. https://doi.org/10.1007/s001220051135
  3. Gilbert J.E., Lewis R.V., Wilkinson M.J., Caligari P.D.S. Developing an appropriate strategy to assess genetic variability in plant germplasm collections // Theor. Appl. Genetics. 1999. V. 98. № 6–7. P. 1125–1131. https://doi.org/10.1007/s001220051176
  4. Sica M., Gamba G., Montieri S., Gaudio L., Aceto S. ISSR markers show differentiation among Italian populations of Asparagus acutifolius // BMC Genetics. 2005. V. 6. P. 1–7. https://doi.org/10.1186/1471-2156-6-17
  5. Meloni M., Perini D., Filigheddu R., Binelli G. Genetic variation in five Mediterranean populations of Juniperus phoenicea as revealed by inter-simple sequence repeat (ISSR) markers // Ann. Bot. 2006. V. 97. № 2. P. 299–304. https://doi.org/10.1093/aob/mcj024
  6. Alhasnawi A.N., Kadhimi А.А., Isahak А. et al. Application of inter simple sequence repeat (ISSR) for detecting genetic analysis in rice (Oryza sativa L.) // J. Pure Appl. Microbiology. 2015. V. 9. № 2. P. 1091–11016.
  7. Aldaej M.I., Rezk A.A., El-Malky M., Shalaby T.A. Comparative genetic diversity assessment and Marker-Trait Association using two DNA marker systems in rice (Oryza sativa L.) // Agronomy. 2023. V. 13. № 2. https://doi.org/10.3390/agronomy13020329
  8. Кадырова Г.Д., Кадырова Ф.З., Мартиросян Е.В., Рыжова Н.Н. Анализ геномного разнообразия образцов и сортов гречихи посевной и татарской ISSR-методом // С.-хоз. биология. 2010. Т. 5. С. 42–48.
  9. Клыков А.Г., Барсукова Е.Н. Биотехнология и селекция гречихи на Дальнем Востоке России. Владивосток: ООО “ПСП95”, 2021. 352 с.
  10. Sabreena N. М., Mahajan R., Hashim M.J. et al. Deciphering allelic variability and population structure in buckwheat: An analogy between the efficiency of ISSR and SSR markers // Saudi J. Biol. Sci. 2021. V. 28. Р. 6050–6056. https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2021.07.061
  11. Shukla A., Srivastava N., Suneja P. et al. Genetic diversity analysis in Buckwheat germplasm for nutritional traits // Indian J. Experim. Biology. 2018. V. 56. № 11. Р. 827–837.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. UPGMA is a dendrogram based on the values of genetic distances for buckwheat regenerants. 1 is a group of variants characterized by the smallest DN compared to the original form; 2 is a group of variants characterized by the largest DN compared to the original form.

Download (1KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».