Генотипическая кластеризация 51 сорта культурной и форм дикой сои с использованием SSR-маркеров


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Сорта сои характеризуются в основном морфологическими и биохимическими признаками. Однако при попытке использовать данные параметры в идентификации и дифференциации сортов исследователи сталкиваются с затруднениями, что усложняет работу с близкородственными сортовыми линиями. Микросателлитные маркеры, или SSR (простые повторы последовательности), являются отличным инструментом для идентификации и дифференциации сортов, выявления степени их генетического родства и защите авторских прав. Цель исследования - получение молекулярно-генетических формул для сортов культурной и форм дикой сои с последующим выявлением их генетического родства. Материалом исследования служил 51 образец культурной и дикой сои (39 культурных сортов сои селекции ФГБНУ ФНЦ ВНИИ сои и 12 форм дикой сои). Из исследуемых образцов выделялось геномная ДНК, которая затем была амплифицирована. Полученные ампликоны разделили в 2%-м агарозном геле и детектировали длину получившихся фрагментов в двух повторностях. Для молекулярно-генетической характеристики использовали 9 микросателлитных локусов ( Satt1 , Satt2 , Satt5 , Satt9 , Soyhsp176 , Satt681 , Sat_263 , Satt141 , Satt181 ) . Результаты, демонстрирующие длину каждого локуса, проанализировали алгоритмом UPGMA для регистрации генетического родства или отдаленности. Получены молекулярногенетические формулы исследуемых образцов, которые в дальнейшем можно использовать для составления генетических паспортов. На основе алгоритма UPGMA 51 генотип сои сгруппировали в 13 основных кластеров. Большинство форм дикой сои, произрастающих в Амурской области, продемонстрировали генетическую близость благодаря принадлежности к трем близко расположенным кластерам. Однако форма дикой сои из Хабаровского края (Дикая соя 31) и одна из форм Амурской области (КЗ-6337), не входящая в указанные кластеры, оказались генетически отдалены от других групп дикой сои. Эти результаты свидетельствуют об адекватности использования 9 SSR-локусов для задач идентификации, выявления родства и дальнейшей паспортизации сои.

Об авторах

Алена Андреевна Иваний

Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт сои»

Автор, ответственный за переписку.
Email: iaa@vniisoi.ru
ORCID iD: 0009-0004-7304-7771

младший научный сотрудник лаборатории биотехнологии

Российская Федерация, 675027, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Игнатьевское шоссе, д. 19

Андрей Андреевич Пензин

Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт сои»

Email: paa@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0002-8578-9818
SPIN-код: 1467-9500

научный сотрудник лаборатории биотехнологии

Российская Федерация, 675027, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Игнатьевское шоссе, д. 19

Ольга Николаевна Бондаренко

Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт сои»

Email: ton@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0002-5051-7695
SPIN-код: 1592-0588

научный сотрудник лаборатории биотехнологии

Российская Федерация, 675027, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Игнатьевское шоссе, д. 19

Анастасия Андреевна Блинова

Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт сои»

Email: baa@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0002-7234-0595
SPIN-код: 8575-0595

научный сотрудник, заведующий лабораторией биотехнологии

Российская Федерация, 675027, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Игнатьевское шоссе, д. 19

Алина Евгеньевна Гретченко

Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт сои»

Email: gae@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0003-3930-5672
SPIN-код: 3750-4348

научный сотрудник лаборатории физиологии и биохимии растений

Российская Федерация, 675027, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Игнатьевское шоссе, д. 19

Любовь Егоровна Иваченко

Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт сои»

Email: ivachenko-rog@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4870-2223
SPIN-код: 4641-4820

доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории биотехнологии

Российская Федерация, 675027, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Игнатьевское шоссе, д. 19

Павел Дмитриевич Тимкин

Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт сои»

Email: tpd@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0001-6655-1049
SPIN-код: 2729-2815

младший научный сотрудник лаборатории биотехнологии

Российская Федерация, 675027, Амурская область, г. Благовещенск, ул. Игнатьевское шоссе, д. 19

Список литературы

  1. Korir NK, Han J, Shangguan L, Wang C, Kayesh E, Zhang Y, et al. Plant Variety and cultivar identification: advances and prospects. Critical Reviews in Biotechnology. 2013;33(2):111-125. doi: 10.3109/07388551.2012.675314
  2. Kim YH, Park HM, Hwang TY, Lee SK, Choi MS, Jho S, et al. Variation block-based genomics method for crop plants. BMC Genomics. 2014;15(1):477. doi: 10.1186/1471-2164-15-477
  3. Gautam AK, Verma RK, Avasthi S, Sushma, Bohra Y, Devadatha B, et al. Current insight into traditional and modern methods in fungal diversity estimates. Journal of Fungi. 2022;8(3):226. doi: 10.3390/jof8030226 EDN: SXJPCZ
  4. Oliveira M, Azevedo L. Molecular markers: An overview of data published for fungi over the last ten years. Journal of Fungi. 2022;8(8):803. doi: 10.3390/jof8080803 EDN: JRTUAE
  5. Hou X, Li L, Peng Z, Wei B, Tang S, Ding M, et al. A platform of high-density INDEL/CAPS markers for map-based cloning in Arabidopsis. The Plant Journal. 2010;63(5):880-888. doi: 10.1111/j.1365-313x.2010.04277.x
  6. Chaudhary R, Maurya GK. Restriction fragment length polymorphism. In: Vonk J, Shackelford TK. (eds.) Encyclopedia of Animal Cognition and Behavior. Cham, Switzerland: Springer; 2019. doi: 10.1007/978-3-319-47829-6_175-1
  7. Atoui A, El Khoury A. PCR-RFLP for Aspergillus species. In: Moretti A, Susca A. (eds.) Mycotoxigenic Fungi. Methods in Molecular Biology, volume 1542. New York, USA: Humana Press; 2017. p.313-320. doi: 10.1007/978-1-4939-6707-0_20
  8. Ibrahimi M, Brhadda N, Ziri R, Fokar M, Iraqi D, Gaboun F, et al. Analysis of genetic diversity and population structure of Moroccan date palm (Phoenix dactylifera L.) using SSR and DAMD molecular markers. Journal of Genetic Engineering and Biotechnology. 2023;21(1):66. doi: 10.1186/s43141-023-00516-7 EDN: JYOHAN
  9. Abugalieva SI, Zatybekov AK, Enuarbek SN, et al. Izuchenie geneticheskogo raznoobraziya i pasportizatsiya sortov soi Glycine max (L.) Merr. [Study of genetic diversity and certification of soybean varieties Glycine max (L.) Merr.]. Almaty; 2017. (In Russ.).
  10. Zatybekov AK, Turuspekov YT, Doszhanova BN, Abugalieva SI. A study of the genetic diversity in the world soybean collection using microsatellite markers associated with fungal disease resistance. Proceedings on applied botany, genetics and breeding. 2020;181(3):81-90. doi: 10.30901/2227-8834-2020-3-81-90 EDN: MMIRVY
  11. Ivaniy AA, Penzin AA. Comparative analysis of the yield of DNA released by a set of DNA-extran 3 when working with seeds and seedlings. In: Agro-industrial complex: problems and development prospects: conference proceedings. Blagoveshchensk; 2023. p.58-62. (In Russ.). doi: 10.22450/9785964205385_1_58 EDN: DPUUAN
  12. Ramazanova SA. Identification of soybean (Glycine max L.) cultivars using microsatellite DNA loci. Maslichnye kul’tury. Nauchno-tekhnicheskii byulleten’ Vserossiiskogo nauchno-issledovatel’skogo instituta maslichnykh kul’tur. 2016;(2):63-67. (In Russ.). EDN: WXSKMT
  13. Kumar SP, Susmita C, Sripathy KV, Agarwal DK, Pal G, Singh AN, et al. Molecular characterization and genetic diversity studies of Indian soybean (Glycine max (L.) Merr.) cultivars using SSR markers. Molecular Biology Reports. 2021;49(3):2129-2140. doi: 10.1007/s11033-021-07030-4
  14. Mukuze C, Tukamuhabwa P, Maphosa M, Dari S, Dramadri IO, Obua T, et al. Genetic diversity analysis among soybean genotypes using SSR markers in Uganda. Afr J Biotech. 2020;19(7):439-448. doi: 10.5897/ AJB2020.17152 EDN: ZRJMEW
  15. Bondarenko ON, Blinova AA, Ivachenko LE, Lavrentieva SI. Selection of microsatellite DNA loci for creating molecular genetic passports of wild forms and varieties of Amur soybean breeding. Vestnik of the Far East branch of the Russian Academy of Sciences. 2022;(2):37-48. (In Russ.). doi: 10.37102/08697698_2022_222_02_3 EDN: TJLSZW

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».