Скрининг генов устойчивости к пирикуляриозу у селекционных образцов риса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рис - одна из наиболее распространенных сельскохозяйственных культур в мире. Для решения проблемы продовольственной безопасности России необходимо увеличивать урожайность сельскохозяйственных культур или расширять их посевные площади. В связи с невозможностью в настоящее время расширения посевных площадей риса в Ростовской области и необходимостью поддержания и увеличения его урожайности, необходимо создавать новые, устойчивые к болезням сорта. Генотипы риса, имеющие несколько генов устойчивости к пирикуляриозу, избегают значительных потерь урожая. Так как пирамидирование и отбор генов устойчивости в одном генотипе традиционными методами селекции осложнен, актуальным является поиск гомозиготных образцов методами маркер-вспомогательной селекции. Цель исследования - идентификация генов устойчивости к пирикуляриозу Pi-1, Pi-2, Pi-33 и Pi-ta у селекционных образцов риса методами MAS. В исследовании использовались CTAB-метод выделения ДНК, ПЦР, электрофорез на агарозных и полиакриламидных гелях. Полученные гели окрашивались в растворе этидиум бромида и фотографировались в ультрафиолете. В качестве контроля наличия генов устойчивости к пирикуляриозу использовали следующие родительские сорта: C104-LAC - для генов Pi-1 и Pi-33, C101-A-51 - для гена Pi-2, IR36 - для гена Pi-ta; Новатор и Боярин как контроли не функциональных аллелей всех изучаемых генов. Анализировалось 446 селекционных образцов седьмого поколения F7. Выявлено 127 образцов риса, сочетающих 2 или 3 различных гена устойчивости к пирикуляриозу. У 43 образцов (1128/1, 1149/3, 1171/2, 1177/3, 1177/4, 1186/4 и др.) идентифицировано соче- тание генов Pi-2 и Pi-33. Наиболее интересны для отбора и дальнейшей селекционной работы образцы с 3 генами устойчивости. Рекомендуем использовать образцы риса с сочетаниями генов устойчивости Pi-1+Pi-2+Pi-33 (1197/1, 1226/2, 1271/1, 1272/2), Pi-1+Pi-2+Pi-ta (1197/4, 1304/2, 1304/3, 1482/3, 1482/4, 1486/1) и Pi-2+Pi-33+Pi-ta (1064/1, 1064/3, 1281/2, 1281/3, 1281/4, 1282/2, 1283/1, 1283/2, 1284/3) для создания новых устойчивых к пирикуляриозу сортов.

Об авторах

Наталия Николаевна Вожжова

Аграрный научный центр «Донской»

Автор, ответственный за переписку.
Email: nvozhzh@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2046-4000

кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник лаборатории маркерной селекции

347740, Российская Федерация, Ростовская обл., г. Зерноград, Научный городок, д. 3

Ольга Сергеевна Жогалева

Аграрный научный центр «Донской»

Email: os.zogaleva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1477-3285

младший научный сотрудник лаборатории маркерной селекции

347740, Российская Федерация, Ростовская обл., г. Зерноград, Научный городок, д. 3

Натия Темуриевна Купрейшвили

Аграрный научный центр «Донской»

Email: kupreyshvilin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1726-4390

техник-исследователь лаборатории маркерной селекции

347740, Российская Федерация, Ростовская обл., г. Зерноград, Научный городок, д. 3

Ангелина Юрьевна Дубина

Аграрный научный центр «Донской»

Email: angel.myshastaja@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1432-7616

техник-исследователь лаборатории маркерной селекции

347740, Российская Федерация, Ростовская обл., г. Зерноград, Научный городок, д. 3

Павел Иванович Костылев

Аграрный научный центр «Донской»

Email: p-kostylev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4371-6848

доктор сельскохозяйственных наук, руководитель центра фундаментальных научных исследований

347740, Российская Федерация, Ростовская обл., г. Зерноград, Научный городок, д. 3

Список литературы

  1. Wang F, Wang F, Hu J, Xie L, Yao X. Rice yield estimation based on an NPP model with a changing harvest index. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2020; 13:2953—2959. doi: 10.1109/JSTARS.2020.2993905
  2. Asibi AE, Chai Q, Coulter JA. Rice Blast: a disease with implications for global food security. Agronomy. 2019; 9(8):451. doi: 10.3390/agronomy9080451
  3. Yulensri Y. Efektifitas Formulasi Cair Konsorsium Bakteri sebagai Pengendali Hama dan Penyakit pada Padi Sawah Organik. Jurnal Ilmiah Inovasi. 2020; 20(3):35—40. doi: 10.25047/jii.v20i3.2366
  4. El-Abbasi IH, Khalil AA, Awad HM, Shoala T. Nano-diagnostic technique for detection of rice pathogenic fungus Pyricularia oryzae. Indian Phytopathology. 2020; 73:673—682. doi: 10.1007/s42360-020-00254-7
  5. Hannum S, Hasibuan U, Sinaga R, Wahyuningsih H. Identification of blast resistance genes in fifteen rice accessions (Oryza sativa L.) from North-Sumatera. In: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Volume 305. IOP Publishing; 2019. p.012076. doi: 10.1088/1755-1315/305/1/012076
  6. Nickolas H, Jayalekshmy VG, Yamini Varma CK, Vighneswaran V. Molecular and field level screening for blast resistance gene donors among traditional rice varieties of Kerala. Journal of Tropical Agriculture. 2018; 56(2):93—98.
  7. Pandian BA, Joel J, Nachimuthu VV, Swaminathan M, Govintharaj P, Tannidi S, Sabariappan R. Markeraided selection and validation of various Pi gene combinations for rice blast resistance in elite rice variety ADT43. Journal of Genetics. 2018; 97(4):945—952. doi: 10/1007/s12041-018-0988-7
  8. Guan H, Hou X, Jiang Y, Srivastava V, Mao D, Pan R, et al. Feature of blast resistant near-isogenic lines using an elite maintainer line II-32B by marker-assisted selection. Journal of Plant Pathology. 2019; 101(3):491—501. doi: 10.1007/s42161-018-00222-1
  9. Correa-Victoria FJ, Tharreau D, Martinez C, Vales M, Escobar F, Prado G, et al. Gene combination for durable blast resistance in Colombia. Fitopatol. Colomb. 2002; 26: 47—54. Available from: http://ciat-library. ciat.cgiar.org/Articulos_Ciat/poster_riceblast.pdf
  10. Noenplab A, Vanavichit A, Toojinda T, Sirithunya P, Tragoonrung S, Sriprakhon S, et al. QTL mapping for leaf and neck blast resistance in Khao Dawk Mali105 and Jao Horn Nin recombinant inbred lines. ScienceAsia. 2006; 32(2):133—142. doi: 10.2306/scienceasia1513-1874.2006.32.133
  11. Jamaloddin M, Durga Rani CV, Swathi G, Anuradha C, Vanisri S, Rajan CPD, et al. Marker Assisted Gene Pyramiding (MAGP) for bacterial blight and blast resistance into mega rice variety «Tellahamsa». PLoS ONE. 2020; 15(6): e0234088. doi: 10.1371/journal.pone.0234088
  12. Murray MG, Thompson WF. Rapid isolation of high molecular weight plant DNA. Nucleic Acids Res. 1980; 8(19):4321—4325. doi: 10.1093/nar/8.19.4321
  13. Ware D, Jaiswal P, Ni J, Pan X, Chang K, Clark K, et al. Gramene: A resource for comparative grass genomics. Nucleic Acids Res. 2002; 30(1):103—105. doi: 10.1093/nar/30.1.103
  14. Sharma RC, Shrestha SM, Pandey MP. Inheritance of blast resistance and associated microsatellite markers in rice cultivar «Laxmi». Journal of Phytopatology. 2007; 155(11–12):749–753. doi: 10.1111/j.14390434.2007.01298.x.
  15. Mukhina ZМ, Myagkikh YА, Bogomaz D, Matveeva TV, Tokmakov SV. Creation of a codominant molecular PCR marker for identification of the gene of race-specific resistance to rice blast infection Pi-ta. Rice growing. 2008; (7):3—4.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».