Genotyping of Gleditsia triacanthos L. based on RbcL gene expression and using ISSR markers in arid climate conditions

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Background. Fighting against desertification is one of the priorities in the world. Gleditsia triacanthos L. is a promising species for afforestation as it has high drought resistance. Genotyping of G. triacanthos has not been previously conducted based on the study of photosynthetic productivity by evaluating the expression of the large subunit gene of RuBisCo - RbcL and linking it to ISSR markers.

Purpose. To conduct the genotyping of individuals in the G. triacanthos population by evaluation the quantitative expression of the large subunit gene of RuBisCo - RbcL and their linkage to ISSR markers.

Materials and methods. The study was carried out at the arboretum of the FSC of agroecology RAS, where 10 individuals of G. triacanthos in good vital state were selected. The expression of RbcL was evaluated using RT-PCR. ISSR analysis was performed to examine the genetic structure of the studied G. triacanthos individuals. Statistical analysis of experimental data was performed using the software package Statistica 12.0 (StatSoft, USA) and POPGENE version 1.31.

Results. Based on the results of the RbcL expression evaluation, individuals with different transcriptional activity were identified: 20% of G. triacanthos individuals had high expression, 40% had moderate expression, and 40% had low expression. Effective primers from the UBC group, 836 and 873, were identified during ISSR analysis in G. triacanthos individuals. Genotyping by ISSR revealed two groups of G. triacanthos individuals with high and low RbcL expression.

Conclusion. The acquired data can potentially be used in molecular breeding of G. Triacanthos to obtain not only drought-resistant genotypes, but also genotypes with high photosynthetic productivity to address agroforestry tasks.

Sobre autores

Pavel Krylov

Federal Scientific Center of Agroecology, Complex Melioration, and Protective Afforestation RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: krylov-p@vfanc.ru
ORCID ID: 0000-0001-9587-5886
Código SPIN: 9652-7459
Scopus Author ID: 57213164834
Researcher ID: V-6884-2017

Cand. Sc. (Biology), Leading Researcher, Head of the Laboratory of Genomic and Postgenomic Technologies

 

Rússia, 97, Universitetsky pr., Volgograd, 400062, Russian Federation

Petr Kuzmin

Federal Scientific Center of Agroecology, Complex Melioration, and Protective Afforestation RAS

Email: kuzmin-p@vfanc.ru
ORCID ID: 0000-0002-1303-765X
Código SPIN: 7551-8803
Scopus Author ID: 56192995500
Researcher ID: N-4277-2016

Cand. Sc. (Agriculture), Docent, Leading Researcher, Head of the Laboratory of Molecular Breeding

 

Rússia, 97, Universitetsky pr., Volgograd, 400062, Russian Federation

Bibliografia

  1. Balakina, A. A., Nefedieva, E. E., & Larikova, Yu. S. (2021). Study of the structure and composition of the seed coat of Gleditsia and some changes in its structure during swelling. Agrarian Bulletin of the Urals, 206(3), 46-52. https://doi.org/10.32417/1997-4868-2021-206-03-46-52 EDN: https://elibrary.ru/BTTYJU
  2. Belyaev, A. I., Krylov, P. A., Pugacheva, A. M., & Derevshchikova, L. V. (2023). Analysis of the presence of genomes of woody shrub plants used in agroforestry of the southern regions of Russia. Izvestiya Nizhnevolzhskogo Agrouniversitetskogo Kompleksa: Nauka i Vysshee Professionalnoe Obrazovanie, 70(2), 30-42. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2023-02-03 EDN: https://elibrary.ru/TTKJCA
  3. Kryuchkov, S. N., Solonkin, A. V., & Solomentseva, A. S. (2024). Intensive methods for growing seedlings of small-seeded woody species in semi-desert conditions. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 16(1), 144-163. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2024-16-1-702 EDN: https://elibrary.ru/VWPTXX
  4. Kulik, K. N. (2022). Current state of protective plantations in the Russian Federation and their role in mitigating the consequences of droughts and desertification of lands. Scientific and Agricultural Journal, 188(3), 8-13. https://doi.org/10.34736/FNC.2022.118.3.001.08-13 EDN: https://elibrary.ru/LWWQFG
  5. Kulik, K. N., Belyaev, A. I., & Pugacheva, A. M. (2023). The role of protective afforestation in combating drought and desertification of agricultural landscapes. Arid Ecosystems, 94(1), 4-14. https://doi.org/10.24412/1993-3916-2023-1-4-14 EDN: https://elibrary.ru/CSZXWA
  6. Martynyuk, A. A., Turchin, T. Ya., Cheplyansky, I. Ya., & Kulik, A. K. (2023). Current state of state protective forest belts of the steppe and semi-desert zones, main directions of their preservation and rehabilitation. Izvestiya Nizhnevolzhskogo Agrouniversitetskogo Kompleksa: Nauka i Vysshee Professionalnoe Obrazovanie, 69(1), 78-81. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2023-01-07 EDN: https://elibrary.ru/TLKSNA
  7. Melnik, K. A., & Khuzakhmetova, A. Sh. (2022). Features of fruiting of introduced representatives of the Gleditsia genus complex in terms of age. Izvestiya Nizhnevolzhskogo Agrouniversitetskogo Kompleksa: Nauka i Vysshee Professionalnoe Obrazovanie, 68(4), 184-193. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2022-04-21 EDN: https://elibrary.ru/YWSHZO
  8. Yakushina, L. G., & Shkhalakhova, R. M. (2021). Efficiency of SSR and ISSR markers for assessing genetic polymorphism of varieties and hybrids of garden chrysanthemum (Chrysanthemum × hortorum Bailey). Problems of Botany of Southern Siberia and Mongolia, 20-1, 520-525. https://doi.org/10.14258/pbssm.2021105
  9. Abd-Dada, H., Bouda, S., Khachtib, Y., Bella, Y. A., & Haddioui, A. (2023). Use of ISSR markers to assess the genetic diversity of an endemic plant of Morocco (Euphorbia resinifera O. Berg). Journal of Genetic Engineering & Biotechnology, 21(1), 91. https://doi.org/10.1186/s43141-023-00543-4 EDN: https://elibrary.ru/FWMQAY
  10. Andablo-Reyes, A. D. C., Moreno-Calles, A. I., Cancio-Coyac, B. A., Gutiérrez-Coatecatl, E., Rivero-Romero, A. D., et al. (2023). Agri-silvicultures of Mexican Arid America. Journal of Ethnobiology and Ethnomedicine, 19(1), 39. https://doi.org/10.1186/s13002-023-00612-5 EDN: https://elibrary.ru/YEMDHA
  11. Dorogina, O. V., Nuzhdina, N. S., Zueva, G. A., Gismatulina, Y. A., & Vasilyeva, O. Y. (2022). Specific shoot formation in Miscanthus sacchariflorus (Poaceae) under different environmental factors and DNA passportization using ISSR markers. Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii, 26(1), 22-29. https://doi.org/10.18699/VJGB-22-04 EDN: https://elibrary.ru/AAYMFL
  12. Kader, A., Sinha, S. N., & Ghosh, P. (2022). Clonal fidelity investigation of micropropagated hardened plants of jackfruit tree (Artocarpus heterophyllus L.) with RAPD markers. Journal of Genetic Engineering & Biotechnology, 20(1), 145. https://doi.org/10.1186/s43141-022-00426-0 EDN: https://elibrary.ru/EJPWVA
  13. Kalmykova, E., & Lazarev, S. (2023). Increasing the biodiversity of the dendroflora of sparsely wooded regions by adapted representatives of the genus Robinia L. Agriculture, 13(3), 695. https://doi.org/10.3390/agriculture13030695 EDN: https://elibrary.ru/FVQNPY
  14. Martin-Avila, E., Lim, Y. L., Birch, R., Dirk, L. M. A., Buck, S., Rhodes, T., et al. (2020). Modifying plant photosynthesis and growth via simultaneous chloroplast transformation of rubisco large and small subunits. The Plant Cell, 32(9), 2898-2916. https://doi.org/10.1105/tpc.20.00288 EDN: https://elibrary.ru/FJTOLD
  15. Müller, M., Kües, U., Budde, K. B., & Gailing, O. (2023). Applying molecular and genetic methods to trees and their fungal communities. Applied Microbiology and Biotechnology, 107(9), 2783-2830. https://doi.org/10.1007/s00253-023-12480-w EDN: https://elibrary.ru/VEICHK
  16. Sharwood, R. E., Ghannoum, O., Kapralov, M. V., Gunn, L. H., & Whitney, S. M. (2016). Temperature responses of Rubisco from Paniceae grasses provide opportunities for improving C3 photosynthesis. Nature Plants, 2, 16186. https://doi.org/10.1038/nplants.2016.186 EDN: https://elibrary.ru/WVMHWA
  17. Sheikina, O. V., & Romanov, E. M. (2024). Variability of Scots pine (Pinus sylvestris L.) plus trees in the Middle and Upper Volga Region with the use of ISSR markers. Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii, 28(2), 148-154. https://doi.org/10.18699/vjgb-24-17 EDN: https://elibrary.ru/TVPFSO
  18. Shestibratov, K. A., Baranov, O. Y., Mescherova, E. N., Kiryanov, P. S., Panteleev, S. V., Mozharovskaya, L. V., et al. (2021). Structure and phylogeny of the curly birch chloroplast genome. Frontiers in Genetics, 12, 625764. https://doi.org/10.3389/fgene.2021.625764 EDN: https://elibrary.ru/SLSAEC
  19. Tao, Y., Chiu, L.-W., Hoyle, J. W., Dewhirst, R. A., Richey, C., Rasmussen, K., et al. (2023). Enhanced photosynthetic efficiency for increased carbon assimilation and woody biomass production in engineered hybrid poplar. Forests, 14(4), 827. https://doi.org/10.3390/f14040827 EDN: https://elibrary.ru/WVJMEF
  20. Xiao, F., Zhao, Y., Wang, X., & Jian, X. (2023). Full-length transcriptome characterization and comparative analysis of Gleditsia sinensis. BMC Genomics, 24(1), 757. https://doi.org/10.1186/s12864-023-09843-y EDN: https://elibrary.ru/FLFRPG
  21. Zhao, Z., Zhang, H., Wang, P., Yang, Y., Sun, H., et al. (2023). Development of SSR molecular markers and genetic diversity analysis of Clematis acerifolia from Taihang Mountains. PLOS ONE, 18(5), e0285754. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0285754 EDN: https://elibrary.ru/EOIASA
  22. Zoschke, R., & Bock, R. (2018). Chloroplast translation: structural and functional organization, operational control, and regulation. Plant Cell, 30(4), 745-770. https://doi.org/10.1105/tpc.18.00016 EDN: https://elibrary.ru/YIIWHJ

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

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».