IMPACT OF PARENTS GENETIC DIVERGENCE ON HETEROSIS OF F1-HYBRIDS OF SPRING TRITICALE


Cite item

Full Text

Abstract

Molecular heterogeneity was studied in 20 spring triticale accessions by using ISSR- and RAPD-markers, which allowed the studied material to be grouped according to the degree of genetic relationship and to choose genetically distant parental pairs for crosses to obtain heterotic hybrids. Expression of heterosis of F1 triticale hybrids was studied. Evaluation of the degree of parents genetic divergence on the heterosis level of F1-hybrids revealed that increase of genetic distance values between parental components leads to higher probability of obtaining heterotic hybrids.

About the authors

Olga A Orlovskaya

Institute of Genetics and Cytology of the NASB, Minsk, Republic of Belarus

Email: O.Orlovskaya@igc.bas-net.by 220072, Republic of Belarus, Minsk, Akademicheskaya St., 27

Lidia V Koren

Institute of Genetics and Cytology of the NASB, Minsk, Republic of Belarus

Email: L.Koren@igc.bas-net.by 220072, Republic of Belarus, Minsk, Academycheskaya St., 27

Lubov V Khotyleva

Institute of Genetics and Cytology of the NASB, Minsk, Republic of Belarus

Email: L.Khotyleva@igc.bas-net.by 220072, Republic of Belarus, Minsk, Academycheskaya st., 27

References

  1. Орловская О. А., Корень Л. В., Хотылева Л. В., 2012. Оценка генетического полиморфизма образцов яровой тритикале (× Triticosecale Wittmack) посредством RAPD- И ISSR-маркеров // Вавиловский журнал генетики и селекции. Т. 16. С. 279–284.
  2. Турбин Н. В., Хотылева Л. В., Тарутина Л. А., 1974. Диаллельный анализ в селекции растений. Мн. 182 c.
  3. Bao J., Lee S., Chen C. et al., 2005. Serial analysis of gene expression study of a hybrid rice strain (LYP9) and its parental cultivars // Plant Physiol. Vol.138. P. 1216–1231.
  4. Duvick D. N., 1999. Heterosis: feeding people and protecting natural resources // The Genetics and Exploitation of Heterosis in Crops / Eds. J. G. Coors, S. Pandey: American Society of Agronomy, Inc., Crop Science Society of America, Inc., Soil Science Society of America, Inc., Madison, WI. Р. 19–29.
  5. Fabrizius M. A., Busch R. H., Khan K. et al., 1998. Genetic diversity and heterosis of spring wheat crosses //Crop. Sci. Vol. 38. P. 1108–1112.
  6. Fischer S., Maurer H. P., Würschum T. et al., 2010. Development of heterotic groups in triticale // Crop Sci. Vol. 50. P. 584–590.
  7. Goral H., Tyrka M., Spiss L., 2005. Assessing genetic variation to predict the breeding value of winter Triticale cultivars and lines // J. Appl. Genet. Vol. 46. P. 125–131.
  8. Griffing, B., 1956. Concept of general and specific combining ability in relation to diallel crossing system // Aust. J. Biol. Vol. 9. P. 463–493.
  9. Khotyljova L. V., Koren L. V., Kaminskaya L. N., 1998. Development and study of spring triticale lines with Vrn genes // Proc. 4th International Triticale Symposium, Canada. P. 21–23.
  10. Kusterer B., Piepho H.-P., Utz H. F. et al., 2007. Heterosis for biomass-related traits in Arabidopsis investigated by quantitative trait loci analysis of the triple testcross design with recombinant inbred lines // Genetics. Vol. 177. P. 1839–1850.
  11. Melchinger A. E., Piepho, H.-P., Utz H. F. et al., 2007. Genetic basis of heterosis for growth-related traits in Arabidopsis investigated by testcross progenies of near-isogenic lines reveals a significant role of epistasis // Genetics. Vol. 177. P. 1827–1837.
  12. Meyer S., Pospisil H., Scholten S. et al., 2007. Heterosis associated gene expression in maize embryos 6 days after fertilization exhibits additive, dominant and overdominant pattern // Trends Biochem Sci. Vol. 20. P. 56–59.
  13. Nei M., Li W.-H., 1979. Mathematical model for studying genetic variation in terms of restriction endonucleases // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. Vol. 76. P. 5269–5273.
  14. Nimbal S., Behl R. K., Chhabra A. K., 2009. RAPD analysis for genetic polymorphism in bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes varying for grain protein content // The South Pacific Journal of Natural Science. Vol. 27. P. 49–56.
  15. Oettler G., H. C. Becker and G. Hoppe., 2001. Heterosis for yield and other agronomic traits of winter triticale F1 and F2 hybrids // Plant Breed. Vol. 120. P. 351–353.
  16. Oettler G., Tams S. H., Utz H. F. et al., 2005. Prospect for hybrid breeding in winter triticale: I. Heterosis and combining ability for agronomic traits in Eurapean elite germplasm // Crop. Sci. Vol. 45. P. 1476–1482.
  17. Pfeiffer W. H., Sayre K. D., Mergoum M., 1998. Heterosis in spring triticale hybrids // Proc. 4th Int. Triticale Symp., Canada, Vol. I. P. 86–91.
  18. Schrag T. A., Möhring H. P., Maurer B. S. et al., 2009. Milecular marker-based prediction of hybrid performance in maize using unbalanced data from multiple experiments with factoral crosses // TAG. Vol. 118. P. 741–751.
  19. Song S, Qu H, Chen C. et al., 2007.Differential gene expression in an elite hybrid rice cultivar (Oryza sativa, L) and its parental lines based on SAGE data // BMC. Plant Biol. Vol. 7. P. 49.
  20. Sozen E., 2010. Evaluation of ISSR markers to assess genetic variability and relationship among winter triticale (x Triticosecale Wittmack) cultivars // Pak. J. Bot. Vol. 42. P. 2755–2763.
  21. Stuber CW., Polacco M., Senior M. L., 1999. Synergy of empirical breeding, marker-assisted selection, and genomics to increase crop yield potential // Crop Sci. Vol. 39. P. 1571–1583.
  22. Tams S. H., Melchinger A. E., Oettler G., Bauer E., 2002. Assessment of genetic diversity in European winter triticale using molecular markers nad pedigree date // Proc. 5th Int. Triticale Symp., Poland, Vol. I. Р. 95–103.
  23. Van De Peer Y., De Wachter R., 1994. TREECON for Windows: a software package for the construction and drawing of evolutionary trees for the Microsoft Windows environment // Comput. Applic. Biosci. Vol. 10. P. 569–570.
  24. Vyhnánek T., Nevrtalová E., Slezáková K., 2009. Detection of the genetic variability of triticale using wheat and Rye SSR markers // Genetics. Vol. 37. P. 23–29.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2012 Orlovskaya O.A., Koren L.V., Khotyleva L.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».