study of collection samples of spring wheat carrying the resistance gene lr23 in the environmental conditions of the novosibirsk region

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The aim of the study was to identify sources of high expression of agronomic traits of spring wheat and their complex based on the study of collection varieties (2010–2022) carrying the resistance gene Lr23 for breeding in the ecological conditions of the Novosibirsk region. Field studies were carried out in the fields of the Siberian Research Institute of Plant Production and Breeding – a branch of the Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences in 2010–2022. Thirty-four varieties of spring wheat of different geographical origin were studied under infectious background conditions (damage assessment according to the Peterson scale) and in field conditions (study according to the VIR method). Indicators of damage by powdery mildew and leaf rust of wheat at infectious field was Skala cultivar, and under conditions of natural spread of infection are Novosibirskaya 67 (2015–2016) and Khakasskaya (2017–2022). The yield and productivity characteristics were study using the VIR methodology, with the Novosibirskaya 15, Novosibirskaya 31 and Sibirskaya 17 varieties serving as standards. The content of macro- and microelements was determined using atomic absorption spectrometry on ContrAA 800 D device. Sources of resistance to leaf rust in wheat under infectious background conditions were identified, carrying the Lr23 gene together with other effective genes (Lr19, SR). In field conditions, the following varieties were not affected by leaf rust (99 points): Meri M 82, Pastor, Lutescens 540, and Yugo-Vostochnaya 2; very high resistance (9 points) was observed in the following varieties: LT-2, Prokhorovka, Gala, Hybrid 21, Dimitrovka 5–14 IZR, Lee, Tulaikovskaya 1, Pyramida, Red River 68, and PV-18. The following varieties had yields at the standard level: Zlata (423.4 g/m2), Khayat (488.2 g/m2), Uralosibirskaya (541.5 g/m2), Olimp (431.1 g/m2), and Bulyak (553.0 g/m2). Sources of high nutrient content in grain can be the following varieties: Sonora 64 (Cu - 4.40, Mn – 51.0, Zn – 42.1, Fe – 62.1, Mg – 1637.5 and K – 5294.0 mg/kg), Pyramid (Cu - 5.22, Mn – 56.3, Fe – 63.1 and Mg – 1616.5 mg/kg), Inia F 66 (Cu – 5.13, Zn – 47.0, Fe – 65.2 and Mg – 1728.5 mg/kg). We recommend these varieties to breeding for resistance, high yield and high content of micro and macronutrients in grain.

Авторлар туралы

V. Piskarev

Federal Research Center the Institution of Cytology and Genetics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: piskaryov_v@mail.ru

кандидат сельскохозяйственных наук

Ресей, 630090, Novosibirsk, prosp. Akademika Lavrent’eva, 10

N. Boyko

Federal Research Center the Institution of Cytology and Genetics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: piskaryov_v@mail.ru

кандидат сельскохозяйственных наук

Ресей, 630090, Novosibirsk, prosp. Akademika Lavrent’eva, 10

V. Aparina

Federal Research Center the Institution of Cytology and Genetics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: piskaryov_v@mail.ru
Ресей, 630090, Novosibirsk, prosp. Akademika Lavrent’eva, 10

L. Sochalova

Federal Research Center the Institution of Cytology and Genetics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: piskaryov_v@mail.ru
Ресей, 630090, Novosibirsk, prosp. Akademika Lavrent’eva, 10

E. Morozova

Federal Research Center the Institution of Cytology and Genetics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: piskaryov_v@mail.ru
Ресей, 630090, Novosibirsk, prosp. Akademika Lavrent’eva, 10

I. Leonova

Federal Research Center the Institution of Cytology and Genetics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: piskaryov_v@mail.ru

доктор биологических наук

Ресей, 630090, Novosibirsk, prosp. Akademika Lavrent’eva, 10

Әдебиет тізімі

  1. Эффективность листовых подкормок яровой пшеницы в условиях северной лесостепи Западной Сибири / С. В. Шерстобитов, М. М. Визирская, Н. В. Абрамов и др. // Плодородие. 2024. Т. 137. № 2. С. 11–16. doi: 10.25680/S19948603.2024.137.03.
  2. Тенденция преодоления устойчивости к бурой ржавчине интрогрессивных линий мягкой пшеницы с генетическим материалом Aegilops speltoides Tausch / Л. Я. Плотникова, Л. В. Мешкова, Е. И. Гультяева и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2018. Т. 22. № 5. С. 560–567. doi: 10.18699/VJ18.395.
  3. Enlargement of genetic diversity of spring bread wheat resistance to leaf rust (Puccinia triticina Eriks.) in Lower Volga region / E. I. Gultyaeva, S. N. Sibikeev, A. E. Druzhin, et al. // Agricultural Biology. 2020. Vol. 55. No. 1. P. 27–44. doi: 10.15389/agrobiology.2020.1.27eng.
  4. Эффективные в Новосибирской области гены устойчивости пшеницы к бурой ржавчине в связи с изменчивостью популяции Puccinia triticina / Л. П. Сочалова, Н. И. Бойко, А. А. Потешкина и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2023. Т. 184. № 2. С. 235–244. doi: 10.30901/2227-8834-2023-2-235-244.
  5. Genomic approaches to identify molecular bases of Crop Resistance to diseases and to develop future breeding strategies / A. Mores, G. M. Borrelli, G. Laido, et al. // International Journal of Molecular Sciences. 2021. Vol. 22. No. 11. URL: https://www.mdpi.com/1422–0067/22/11/5423 (дата обращения 01.08.2024). doi: 10.3390/ijms22115423.
  6. Плотникова Л. Я., Кнауб В. В. Использование генетического потенциала родов Thinopyrum и Agropyron для защиты пшеницы от болезней и абиотических стрессов // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2024. Т. 28. № 5. С. 536–553. doi: 10.18699/vjgb-24-60.
  7. Orlovskaya O. A., Vakula S. I., Khotyleva L. V. Study of bread wheat lines with genetic material of Triticum species for resistance to fungal diseases // Agricultural Biology. 2021. Vol. 56. No. 1. P. 171–182. doi: 10.15389/agrobiology.2021.1.171eng.
  8. Mining centuries оld in situ conserved Turkish wheat landraces for grain yield and stripe rust resistance genes / D. Sehgal, S. Dreisigacker, S. Belen, et al. // Frontiers in Genetics. 2016. Vol. 7. Article 201. URL: https://www.frontiersin.org/journals/genetics/articles/10.3389/fgene.2016.00201/full (дата обращения 01.08.2024). doi: 10.3389/fgene.2016.00201.
  9. Стародавние сорта пшеницы – источники высокого качества и питательных свойств зерна / В. П. Шаманин, И. В. Потоцкая, С. А. Ессе и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2023. Т. 184. № 4. С. 103–115. doi: 10.30901/2227-8834-2023-4-103-115.
  10. Kroupin P. Yu., Divashuk M. G., Karlov G. I. Gene resources of perennial wild cereals involved in breeding to improve wheat crop (Review) // Agricultural Biology. 2019. Vol. 54. № 3. p. 409–425. doi: 10.15389/agrobiology.2019.3.409eng.
  11. Evidence of decreasing mineral density in wheat grain over the last 160 years / M. S. Fan, F. J. Zhao, S. J. Fairweather-Tait, et al. // Journal of Trace Elements in Medicine and Biology. 2008. Vol. 22. No. 4. P. 315–324. doi: 10.1016/j.jtemb.2008.07.002.
  12. Shewry P. R. Do ancient types of wheat have health benefits compared with modern bread wheat? // Journal of Cereal Science. 2018. Vol. 79. P. 469–476. doi: 10.1016/j.jcs.2017.11.010.
  13. Одинцова И. Г., Пеуша Х. О. О сложности локуса Lr23, контролируемого устойчивость пшеницы к бурой ржавчине // Сб. науч. тр. по прикл. бот., ген. и сел. Л.: ВИР, 1984. Т. 85. С. 13–19.
  14. Кривченко В. И., Одинцова И. Г., Жукова А. Э. Генофонд пшеницы для селекции на устойчивость к болезням // Сб. науч. тр. «Генофонд и селекция растений на устойчивость к болезням и вредителям». Л.: ВИР, 1990. Т. 132. С. 3–10.
  15. Реестр селекционных достижений. URL: https://gossortrf.ru/registry/ (дата обращения: 01.08.2024).
  16. Triticum durum Desf. – ценный источник генов для расширения генетического разнообразия яровой мягкой пшеницы / А. Е. Дружин, С. Н. Сибикеев, Е. И. Гультяева и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2023 Т. 184 № 3. С. 187–195. doi: 10.30901/2227-8834-2023-3-187-195.
  17. Genetic Resources Information System for Wheat and Triticale URL: http://www.wheatpedigree.net/ (дата обращения 20.07.2024).
  18. Пополнение, сохранение в живом виде и изучение мировой коллекции пшеницы, эгилопса и тритикале: методические указания / А. Ф. Мережко, Р. А. Удачин, В. Е. Зуев и др. / под ред. А. Ф. Мережко. Санкт-Петербург: ВИР, 1999. 82 с.
  19. Зоидзе Е. К., Хомякова Т. В. Моделирование формирования влагообеспеченности на территории Европейской России в современных условиях и основы оценки агроклиматической безопасности // Метеорология и гидрология. 2006. № 2. С. 98–105.
  20. Plaschke J., Ganal M. W., Roder M. S. Detection of genetic diversity in closely related bread wheat using microsatellite markers // Theoretical and Applied Genetics. 1995. Vol. 91. P. 1001–1007. doi: 10.1007/BF00223912.
  21. Identification of Leaf Rust Resistance Genes in Selected Egyptian Wheat Cultivars by Molecular Markers Hindawi Publishing Corporation / I. A. Imbaby, M. A. Mahmoud, M. E. M. Hassan, et al. // The Scientific World Journal. 2014. Article 574285. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2014/574285 (дата обращения 01.08.2024). doi: 10.1155/2014/574285.
  22. CIMMYT wheat molecular genetic-s laboratory protocols and applications to wheat breeding / S. Dreisigacker, D. Sehgal, G. Luna, et al. Mexico: CIMMYT, D.F., 2016. 143 p.
  23. Development of robust molecular markers for marker-assisted selection of leaf rust resistance gene Lr23 in common and durum wheat breeding programs / M. Chhetri, H. Bariana, D. Wong, et al. // Molecular Breeding. 2017. Vol. 37. No. 21. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11032-017-0628-6 (дата обращения 01.08.2023). doi: 0.1007/s11032-017-0628-6.
  24. Методические подходы к идентификации эффективных генов, определяющих устойчивость пшеницы к комплексу грибных заболеваний / Е. С. Сколотнева, И. Н. Леонова, Е. Ю. Букатич и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2017. Т. 21. № 7. С. 862–869. doi: 10.18699/VJ17.307.
  25. Peterson R. F., Cambell A. B., Hannah A. E. A diagrammatic scale for estimating rust intensity on leaves and stems of cereals // Canadian Journal of Research. 1948. Vol. 26. No. 5. P. 496–500.
  26. Safavi S. A., Afshari F. Virulence factors of Puccinia triticina on wheat and effectiveness of Lr genes for leaf rust resistance in Ardabil // Archives of Phytopathology and Plant Protection. 2013. Vol. 46. No. 10. P. 1246–1254. doi: 10.1080/03235408.2013.764055.
  27. Сюков В. В., Зубов Д. Е. Генетическая коллекция мягкой пшеницы по устойчивости к бурой листовой ржавчине: метод. рек. Самара: СамНЦ РАН, 2008. 24 с.
  28. Баранова О. А., Сибикеев С. Н., Конькова Э. А. Анализ устойчивости к стеблевой ржавчине и идентификация Sr-генов у интрогрессивных линий яровой мягкой пшеницы // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2023. Т. 184. № 1. С. 177–186. doi: 10.30901/2227-8834-2023-1-177-186.
  29. Разнообразие сортов яровой мягкой пшеницы Татарского НИИСХ / Н. З. Василова, Э. З. Багавиева, Ф. Дамир и др. // Материалы 4 Междунар. конф. «Генофонд и селекция растений». Новосибирск: Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук.
  30. McCallum B. D., Hiebert C. W. Interactions Between Lr67 or Lr34 and Other Leaf Rust Resistance Genes in Wheat (Triticum aestivum) // Frontiers in Plant Science. 2022. Vol. 13 URL: https://www.frontiersin.org/journals/plantscience/articles/10.3389/fpls.2022.871970/full (дата обращения 01.08.2024). doi: 10.3389/fpls.2022.871970.
  31. Mapping a leaf rust resistance gene LrOft in durum wheat Ofanto and its suppressor SuLrOft in common wheat / X. Zhuansun, J. Sun, N. Liu, et al. // Frontiers in Plant Science. 2023. Vol. 14. URL: https://www.frontiersin.org/journals/plant-science/articles/10.3389/fpls.2023.1108565/full (дата обращения 01.08.2024). doi: 10.3389/fpls.2023.1108565.
  32. Bai D., Knott D. Suppression of rust resistance in bread wheat (Triticum aestivum l.) by d-genome chromosomes // Genome. 1992. Vol. 35. P. 276–282. doi: 10.1139/g92-043.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 2024

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».