Amino acid content in spring common wheat grain

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The aim of the study was to determine the differences in the content of amino acids in wheat grains of the world collection of VIR in the agro-climatic conditions of the Republic of Tatarstan and to search for sources of increased content of essential amino acids for the use of these data in breeding. The study was conducted in 2021-2022 at the experimental base of the Tatar Research Institute of Agriculture of the Kazan Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, located 15 km away from Kazan, the soil of the experimental site is gray forest. 354 samples of spring wheat were studied. The determination of the content of seventeen amino acids and protein in wheat grain was carried out using the near-infrared spectroscopy method on the DS 2500F device from FOSS. The protein content in the grain has a significant effect on the amount of essential acids. The correlation between the protein content and the amount of essential acids in wheat grain is high in 2021. r = 0.91 ± 0.02 and average in 2022. r = 0.69± 0.04. The highest content of glutamine in wheat grain was noted - up to 2.22 % and proline - up to 1.55 %. The source of high grain content of histidine 0.38- 0.40 %, isoleucine 0.53-0.54 %, lysine 0.61-0.62 %, methionine 0.28-0.30 %, phenylalanine 0.66-0.67 %, threonine 0.52-0.56 % and tyrosine 0.31-0.36 % was the Ranee sample (k-26982). The Panifor sample was a source of high grain content of cysteine 0.58-0.63 %, histidine 0.39 % and threonine 0.51-0.58 %. The Arrino sample (k-65995) is a source of high grain content of leucine 0.82-0.91 %, tyrosine 0.31-0.34 % and valine 0.75-0.78 %. According to the lysine content in protein (grams of amino acid per 100 grams of protein), samples Ranee (k-26982) - 3.63-3.66 and NIL Avocet Yr15 (k-66241) - 2.86-4.52 were isolated. According to the content of methionine in the protein, samples of Uffo (k- 66798) - 1.80-1.8 and Fiorina (k-66034) - 1.70-1.91 were isolated. According to the threonine content, three samples Ranee (k-26982) - 3.04-3.36, Panifor (k-66039) - 3.09-3.20 and Cub (k- 62510) - 3.07-3.20 were distinguished. The source of the high tryptophan content in the protein were samples Ethos (k- 65002) - 2.00-2.27, Tulaykovskaya 108 (k- 65452) - 2.01-2.26 and Ekada 109 (k-66239) - 2.07-2.14.

About the authors

Damir F. Ashadullin

Tatarian Agricultural Research Institute - autonomous structural subdivision of the Federal Research Center of the Kazan Scientific Center, Russian Academy of Sciences

Email: nsm2308@yandex.ru
420059, Kazan, Orenburgskii tr., 48

Danil F. Ashadullin

Tatarian Agricultural Research Institute - autonomous structural subdivision of the Federal Research Center of the Kazan Scientific Center, Russian Academy of Sciences

420059, Kazan, Orenburgskii tr., 48

N. Z Vasilova

Tatarian Agricultural Research Institute - autonomous structural subdivision of the Federal Research Center of the Kazan Scientific Center, Russian Academy of Sciences

420059, Kazan, Orenburgskii tr., 48

E. V Zuev

Federal Research Center the Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources (VIR)

190031, Sankt-Peterburg, Bolshaya Morskaya, 42-44

A. R Hajrullina

Tatarian Agricultural Research Institute - autonomous structural subdivision of the Federal Research Center of the Kazan Scientific Center, Russian Academy of Sciences

420059, Kazan, Orenburgskii tr., 48

References

  1. Лысиков Ю. А. Аминокислоты в питании человека // Экспериментальная и клиническая гастроэнтероло-гия. 2012. №2. С. 88-105.
  2. Hou Y., Wu G., Nutritionally Essential Amino Acids // Advances in Nutrition. 2018. Vol. 9. No. 6. P. 849-851. doi: 10.1093/advances/nmy054.
  3. Перспективы развития глубокой переработки зерна / Н. Р. Андреев, В. Г. Гольдштейн, Л. П. Носовская и др. // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 11. С. 98-103. doi: 10.24411/0235-2451-2020-11115.
  4. Yigit A., Erekul O. Antioxidant Activity and Essential Amino acid Content of Bread Wheat (Triticum aestivum L.) Varieties // Journal of Agricultural Sciences. 2023. Vol. 29. No. 1. P. 130-141. doi: 10.15832/ankutbd.999660.
  5. Kaur R., Kaur H., Srivastava P. Role of tryptophan content in determining gluten quality and wheat grain characteristics // Heliyon. 2022. Vol. 8. No. 10. Article10715. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844022020035 (дата обращения: 05.02.2023). doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e10715
  6. Vogel K. P., Johnson V. A., Mattern P. J. Reevaluation of Common Wheats from the USDA World Wheat Collection for Protein and Lysine Content (1975) // Historical Research Bulletins of the Nebraska Agricultural Experiment Station (1913-1993). 1993. URL: http://digitalcommons.unl.edu/ardhistrb/172 (дата обращения: 05.02.2023)
  7. Маркс Е. И., Лейболт Е. Л., Заушицына И. Г. Электрофоретические спектры белков и качество урожая пшеницы // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2015. №4(37). С. 26-34.
  8. Формирование химического состава зерна яровой пшеницы при различном уровне минерального питания / Д. В. Чикишев, Н. В. Абрамов, Н. С. Ларина и др. // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2020. Т. 10. № 3. С. 496-505. doi: 10.21285/2227-2925-2020-10-3-496-505.
  9. Горянина Т. А., Макушкин А. Н. Качество зерна сортов озимых тритикале селекции Самарского НИИСХ // Аграрный научный журнал. 2021. №7. С. 4-8. doi: 10.28983/asj.y2021i7pp4-8.
  10. Асеева Т. А., Зенкина К. В., Ломакина И. В. Хозяйственная и биологическая характеристика перспективного универсального сорта яровой пшеницы Далира // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 6. С. 59-64. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10611.
  11. Белышкина М.Е. Биохимический состав семян раннеспелых сортов сои и его вариабельность в зависимости от сортовых особенностей и метеорологических условий вегетационного периода // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2020. № 3 (51). С. 33-40.
  12. Influence of seven levels of chemical/biostimulator protection on amino acid profile and yield traits in wheat / Iwaniuk Р., Konecki R., Kaczynski P., et al. // The Crop Journal. 2022. Vol. 10. No. 4. P. 1198-1206. doi: 10.1016/j.cj.2021.12.007.
  13. Jiang X., Wu P., Tian, J. Genetic analysis of amino acid content in wheat grain // Journal of Genetics. 2014. Vol.93. P. 451-458. doi: 10.1007/s12041-014-0408-6.
  14. Fontaine J., Schirmer B., Horr J. Near-Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) Enables the Fast and Accurate Prediction of Essential Amino Acid Contents.2. Results for Wheat, Barley, Corn, Triticale, Wheat Bran / Middlings, Rice Bran, and Sorghum // Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2002. Vol. 50. No.14. Р. 3902-3911. doi: 10.1021/jf011637k.
  15. Near-Infrared Reflectance Spectrophotometry (NIRS) Application in the Amino Acid Profiling of Quality Protein Maize (QPM) / E. O. Alamu, A. Menkir, M. Adesokan, et al. // Foods. 2022. Vol. 11. No. 18. Article 2779. URL: https://www.mdpi.com/2304-8158/11/18/2779 (дата обращения: 07.02.2023). doi: 10.3390/foods11182779.
  16. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Технологическая оценка зерновых, крупяных и зернобобовых культур / под общ. ред. М. А. Федина. М.: Госагропром СССР, 1988. 121 с.
  17. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований) / Изд. 6-е, стер., перепеч. с 5-го изд. 1985 г. М.: Альянс, 2011. 350 с.
  18. Simon Sarkadi L. Amino acids and biogenic amines as food quality factors // Pure and Applied Chemistry. 2019. Vol. 91, Issue 2. Р. 289-300. doi: 10.1515/pac-2018-0709.
  19. Protein content and amino acid composition of commercially available plant-based protein isolates / S.H.M. Gorissen, J.J.R. Crombag, J.M.G. Senden, et al. // Amino Acids. 2018. Vol. 50. P. 1685-1695 doi: 10.1007/s00726-018-2640-5.
  20. Galili G., Amir R., Fernie A. R. The Regulation of Essential Amino Acid Synthesis and Accumulation in Plants // Annual Review of Plant Biology. 2016. Vol. 67 P. 153-78. doi: 10.1146/annurev-arplant-043015-112213.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 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».