Научная статья на тему 'К вопросу о микросателлитных ассоциациях культурной сои Амурской области с сельскохозяйственными признаками'

К вопросу о микросателлитных ассоциациях культурной сои Амурской области с сельскохозяйственными признаками Текст научной статьи по специальности «Биологические науки»

CC BY
24
5
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
соя / SSR-анализ / ДНК-маркеры / микросателлитные локусы / молекулярно-генетическая паспортизация / soybean / SSR-analysis / DNA markers / microsatellite loci / molecular genetic certification

Аннотация научной статьи по биологическим наукам, автор научной работы — Бондаренко Ольга Николаевна, Тимкин Павел Дмитриевич, Блинова Анастасия Андреевна, Иваченко Любовь Егоровна, Пензин Андрей Андреевич

В исследовании выполнялся поиск и оценка силы корреляции между длиной микросателлитных локусов и хозяйственно-ценными признаками. В опыте по маркированию генетических систем сортов сои ДНК выделяли с помощью готового коммерческого набора, проводили стандартную ПЦР на готовой реакционной смеси. Проанализированы 18 сортов селекции Всероссийского научно-исследовательского института сои с использованием 15 пар праймеров, из которых наиболее специфично себя проявили и полностью пригодны для идентификации и паспортизации имеющихся генотипов сои 8 (Satt1, Satt2, Satt5, Satt9, Soyhsp176, Satt681, Satt141, Satt181) и 1 частично (Sat_263). Корреляционный анализ проводился путем расчета коэффициента взаимной сопряженности Пирсона. Для оценки возможного влияния на хозяйственно-ценные признаки в базах данных NCBI и soybase провели поиск ассоциаций простых последовательных повторов (SSRs) с локусами количественных признаков (QTLs). В результате корреляционного анализа отметили прямую взаимосвязь длин локусов Satt5, Sat_263, Satt181 и обратную у Satt2 с высотой растения: среднее значение коэффициента корреляции (r) равно 0,485; 0,55; 0,435 и -0,422 соответственно. Прямая зависимость установлена между Satt1(r= 0,561) и Satt2 (r= 0,562) и массой семян растений, обратная – между Satt9 (r= -0,453), Satt681 (r= -0,527) и массой семян. С признаком потенциальной урожайности обнаружена слабая обратная корреляция у Satt2 (r= -0,321). Это свидетельствует о том, что микросателлиты могут проявлять себя как маркер определенного признака.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по биологическим наукам , автор научной работы — Бондаренко Ольга Николаевна, Тимкин Павел Дмитриевич, Блинова Анастасия Андреевна, Иваченко Любовь Егоровна, Пензин Андрей Андреевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотрDOI: 10.21285/2227-2925-2023-13-3-425-433
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

To the question of microsatellite associations of cultivated soybean of the Amur Oblast with agricultural traits

This prospecting study evaluated the correlation strength between the length of microsatellite loci and valuable agricultural traits. For labeling the genetic systems of soybean varieties, DNA was isolated using a ready-made kit followed by subjecting the manufactured reaction mixture to standard PCR. In total, 15 primer pairs were used to analyze 18 varieties of the All-Russian Soybean Research Institute selection. Eight samples (Satt1, Satt2, Satt5, Satt9, Soyhsp176, Satt681, Satt141 and Satt181) were the most specific and fully suitable for the identification and certification of available soybean genotypes; however, sample Sat_263 was only partially applicable. The possible influence of loci on agricultural traits was determined by searching for associations of simple sequence repeats (SSRs) with quantitative trait loci (QTLs) in the NCBI and soybase databases. To identify the statistical relationship between different attributes and loci lengths, a correlation analysis was performed by calculating Pearson’s coefficient. This analysis revealed a direct relationship between the length of Satt5, Sat_263 and Satt181 loci and plant height, with an inverse relationship being observed in the case of Satt2. The mean value of the correlation coefficient (r) comprised 0.485, 0.55, 0.435 and -0.422, respectively. Samples Satt1(r = 0.561) and Satt2 (r = 0.562) indicate a direct correlation between their length and plant seed weight, while an inverse correlation was established in the case of Satt9 (r= -0.453) and Satt681 (r= -0.527). A weak inverse correlation was found with the trait of potential yield with Satt2 (r = -0.321). This indicates the ability of microsatellites to act as a marker of a particular trait.

Текст научной работы на тему «К вопросу о микросателлитных ассоциациях культурной сои Амурской области с сельскохозяйственными признаками»

ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ

Научная статья

УДК 633.853.52: 631.522:575:577.29 EDN: BMAWTK

DOI: 10.21285/2227-2925-2023-13-3-425-433

К вопросу о микросателлитных ассоциациях культурной сои Амурской области с сельскохозяйственными признаками

О.Н. Бондаренко , П.Д. Тимкин, Л.Е. Иваченко, А.А. Блинова, А.А. Пензин

Всероссийский научно-исследовательский институт сои, г. Благовещенск, Российская Федерация

Аннотация. В исследовании выполнялся поиск и оценка силы корреляции между длиной микросателлитных локусов и хозяйственно-ценными признаками. В опыте по маркированию генетических систем сортов сои ДНК выделяли с помощью готового коммерческого набора, проводили стандартную ПЦР на готовой реакционной смеси. Проанализированы 18 сортов селекции Всероссийского научно-исследовательского института сои с использованием 15 пар праймеров, из которых наиболее специфично себя проявили и полностью пригодны для идентификации и паспортизации имеющихся генотипов сои 8 (Sattl, Satt2, Satt5, Satt9, Soyhsp176, Satt681, Satt141, Satt181) и 1 частично (Sat_263). Корреляционный анализ проводился путем расчета коэффициента взаимной сопряженности Пирсона. Для оценки возможного влияния на хозяйственно-ценные признаки в базах данных NCBI и soybase провели поиск ассоциаций простых последовательных повторов (SSRs) с локусами количественных признаков (QTLs). В результате корреляционного анализа отметили прямую взаимосвязь длин локусов Satt5, Sat_263, Satt181 и обратную у Satt2 с высотой растения: среднее значение коэффициента корреляции (r) равно 0,485; 0,55; 0,435 и -0,422 соответственно. Прямая зависимость установлена между Satt1(r= 0,561) и Satt2 (r= 0,562) и массой семян растений, обратная - между Satt9 (r= -0,453), Satt681 (r= -0,527) и массой семян. С признаком потенциальной урожайности обнаружена слабая обратная корреляция у Satt2 (r= -0,321). Это свидетельствует о том, что микросателлиты могут проявлять себя как маркер определенного признака.

Ключевые слова: соя, SSR-анализ, ДНК-маркеры, микросателлитные локусы, молекулярно-генетическая паспортизация

Для цитирования: Бондаренко О.Н., Тимкин П.Д., Иваченко Л.Е., Блинова А.А., Пензин А.А. К вопросу о микросателлитных ассоциациях культурной сои Амурской области с сельскохозяйственными признаками // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2023. Т. 13. N 3. С.425-433. https://doi.org/10.21285/2227-2925-2023-13-3-425-433. EDN: BMAWTK.

PHYSICOCHEMICAL BIOLOGY

Original article

To the question of microsatellite associations of cultivated soybean of the Amur Oblast with agricultural traits

Ol'ga N. BondarenkoM, Pavel D. Timkin, Lyubov E. Ivachenko, Anastasia A. Blinova, Andrey A. Penzin

All-Russian Research Institute of Soybean, Blagoveshchensk, Russian Federation

Abstract. This prospecting study evaluated the correlation strength between the length of microsatellite loci and valuable agricultural traits. For labeling the genetic systems of soybean varieties, DNA was isolated using a ready-made kit followed by subjecting the manufactured reaction mixture to standard PCR. In total, 15 primer pairs were used to analyze 18 varieties of the All-Russian Soybean Research Institute selection. Eight samples (Satt1, Satt2, Satt5, Satt9, Soyhsp176, Satt681, Satt141 and Satt181) were the most specific and fully suitable for the identification and certification of available soybean genotypes; however, sample Sat_263 was only partially applicable. The possible influence of loci on agricultural traits was determined by searching for associations of simple sequence repeats (SSRs) with quantitative trait loci (QTLs) in the NCBI and soybase databases. To identify the statistical relationship between different attributes and loci lengths, a correlation analysis was performed by calculating Pearson's coefficient. This analysis revealed a direct relationship between the length of Satt5, Sat_263 and Satt181 loci and plant height, with an inverse relationship being observed in the case of Satt2. The mean value

© Бондаренко О.Н., Тимкин П.Д., Иваченко Л.Е., Блинова А.А., Пензин А.А., 2023

of the correlation coefficient (r) comprised 0.485, 0.55, 0.435 and -0.422, respectively. Samples Satt1(r = 0.561) and Satt2 (r = 0.562) indicate a direct correlation between their length and plant seed weight, while an inverse correlation was established in the case of Satt9 (r= -0.453) and Satt681 (r= -0.527). A weak inverse correlation was found with the trait of potential yield with Satt2 (r = -0.321). This indicates the ability of microsatellites to act as a marker of a particular trait.

Keywords: soybean, SSR-analysis, DNA markers, microsatellite loci, molecular genetic certification

For citation: Bondarenko O.N., Timkin P.D., Ivachenko L.E., Blinova A.A., Penzin A.A. To the question of microsatellite associations of cultivated soybean of the Amur Oblast with agricultural traits. Izvestiya Vuzov. Prikladnaya Khimiya i Biotekhnologiya = Proceedings of Universities. Applied Chemistry and Biotechnology. 2023;13(3):425-433. (In Russian). https://doi.org/10.21285/2227-2925-2023-13-3-425-433. EDN: BMAWTK.

ВВЕДЕНИЕ

Среди возделываемых сельскохозяйственных культур ввиду высокой питательной ценности соя является одной из самых востребованных культур, что делает ее важным объектом для исследований и объясняет необходимость постоянного ее улучшения и выведения новых сортов, что, в свою очередь, направлено на обеспечение потребностей населения. В последние годы на помощь селекционерам пришла биотехнология, что значительно упрощает и ускоряет селекционный процесс и, как итог, может привести к значительному увеличению темпов прироста хозяйственно-ценных признаков [1-3].

Несмотря на активное изучение молекулярных маркеров сои, генетические особенности сортов амурской селекции изучены недостаточно. Для их анализа используются локусы количественных признаков (QTLs) и локусы простых последовательных повторов (SSRs). Анализ (ЗТЬб может основываться на изучении фено-типических проявлений. В случае SSRs достоверно неизвестно их влияние на какой-либо признак. Чаще всего они используются для картирования генома, определения родства или ДНК-паспортизации сортов сельскохозяйственных растений,что на сегодняшний день является наиболее эффективным способом их идентификации с целью защиты авторских прав селекционеров и сведению к минимуму фальсификации на рынке семян [4, 5].

Некоторые микросателлитные локусы играют роль в цитофизиологии эукариот, им отводится функция регуляторных участков, контролирующих экспрессию генов. Известно, что ББРв-локусы в пределах генома являются своеобразными метками того или иного признака. Это свойство объясняется тем, что для большинства подобных последовательностей характерно расположение рядом с геном, который опосредует связанный признак, что особенно удобно для картирования геномов различных сортов. Локусы, отвечающие за проявление количественного признака, называются QTLs. Они, как правило, и ассоциированы с SSRs-локусами, что дает возможность предположить наличие взаимосвязи между последовательностями микросателлитов и самим геном. Данных о влиянии SSRs-локусов сои на регуляцию генов и, как следствие, на фенотип на данный момент нет [6-8].

Поиск ассоциаций SSR-локусов с полезными признаками является важной задачей геномики, поскольку эти локусы позволяют отслеживать сцепленные с ними гены. Для сложных признаков частым явлением становится полигенная представленность в геноме. Для упрощения процесса отбора оценивают именно сами

микросателлитные маркеры как наиболее удобные для детекции [9, 10].

Таким образом, простые повторяющиеся последовательности могут использоваться не только для паспортизации и идентификации различных сортов, но и как самостоятельные маркеры для селекционного отбора, в случае если будут выяснены конкретные механизмы ассоциации с проявлением хозяйственно-ценных признаков.

Не существует однозначного ответа о наличии взаимосвязи между длиной или последовательностью нуклеотидов в SSR-локусах и проявлением того или иного признака. Как правило, длина SSR-локуса не влияет напрямую на проявление признаков у растений. Однако возможно, что длина SSR-локуса может влиять на реализацию сложных признаков посредством появления новых сайтов связывания транскрипционных факторов, индуцированных инсерциями и делециями [11-16].

Цель исследований - поиск и оценка силы корреляции между длиной микросателлитных локусов и хозяйственно-ценными признаками.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

Объектом исследования послужили 18 сортов селекции Всероссийского научно-исследовательского института сои: Кружевница, Умка, Лидия, Веретейка, Даурия, Золушка, Лазурная, Топаз, Сентябринка, Грэй, ВНИИС-18, Алпетра, Золотница, Апис, Лучистая, Тисей, Пепелина, Чародейка.

Для проведения опыта по маркированию генетических систем сортов культурной сои семена первоначально проращивали согласно ГОСТ 12044-93 в рулонах фильтровальной бумаги в течение семи суток при комнатной температуре. Проростки сои хранили при температуре минус 18 °С до проведения исследований. Выделение и очистка суммарной ДНК были выполнены с использованием набора реагентов для «ДНК-Экстран» (ООО «Синтол», Россия) с целью выделения геномной ДНК из растений. Концентрации двухцепочечной ДНК измеряли на флюориметре MAXLIFE (OOO «МВМ-Диа-гностик», Россия) согласно инструкции по применению к набору Test dsDNA-100. По результатам данного этапа перед проведением амплификации концентрацию образцов выделенной ДНК разбавляли до 100 нг/мкл.

Для амплификации выделенной ДНК применяли 15 пар SSR-праймеров, предложенных ранее авторами из ФГБНУ ФНЦ «Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур» в качестве маркерной системы для идентификации и паспортизации сортов культурной сои1. ПЦР проведена в 3-х аналитических

повторах с использованием представленных 15 пар SSR-праймеров [17].

ПЦР осуществляли в финальном объеме реакционной смеси 25 мкл, которая включала в себя 12,5 мкл готовой реакционной смеси «БиоМастер» HS-Taq ПЦР-Color (2*) (ООО «Биолабмикс», Россия), содержащей 100 мM Трис-Н(Д рН=8,5 (при 25 "С), 100 мM KCl, 0,4 мМ каждого дезок-синуклеозидтрифосфата, 4 мМ MgCl2, 0,06 ед. акт/мкл Taq ДНК-полимеразы, 0,2% Tween 20, стабилизаторы HS-Taq ДНК-полимеразы и красители; 10 нг образца выделенной ДНК; по 10 пМ прямого и обратного праймеров; 9,5 мкл стерильной воды. Амплификацию выделенных фрагментов ДНК сои проводили с помощью амплифи-катора CFX96 (Real-time) (Bio-Rad laboratories Inc., США) при следующих температурных режимах: начальная денатурация - при 96 "С в течение 2 мин, затем 32 цикла при температурно-временном режиме: денатурация - при 94 "С в течение 30 сек, отжиг праймера при температуре 45-60 "С (в зависимости от праймера) в течение 40 сек, элонгация - при температуре 70 "С в течение 1 мин; финальная элонгация - при температуре 70 "С в течение 2 мин. Для каждой из представленных пар праймеров была рассчитана температура отжига (в веб-версии программы PrimerBLAST)2 [18] и была проведена их оптимизация экспериментальным путем. Для этого с каждой парой праймеров проводили ПЦР, где ДНК образцов сои амплифицировали по установленному протоколу, изменяя температуру отжига в каждом опыте на 3-5 "С. Выбор оптимального значения температуры отжига основывался на получении четких, хорошо различимых амплифицированных фрагментов в характерном для каждого локуса диапазоне количества п.н.

Продукты реакции были разделены методом электрофореза в 2%-м агарозном геле, окрашенном бромистым этидием, в 0,5*ТВЕ с использованием камеры для горизонтального электрофореза SE-1 (ООО «Компания Хеликон», Россия) в течение 1,5-2 ч при силе тока 50 мА и напряжении 90-100 В. Визуализация осуществлена путем облучения геля ультрафиолетом с использованием гель-документирующей системы GelDoc EZ (Bio-Rad laboratories Inc., США). Идентификацию и определение размеров аллелей микросателлитных локусов проводили с использованием программы Image Lab Version 6.0.14 Standard Edition. Выявленные по каждому локусу аллели обозначали цифрами через запятую: аллель с максимальным значением молекулярной массы обозначали цифрой 1, далее по мере его уменьшения - цифрами 2, 3, 4.

Поиск ассоциированных с SSRs-маркерами генов QTLs проводили по базам данных soybase3, NCBI4 с помощью инструментария List of QTL, List of Traits, BLAST.

Анализ взаимосвязи длин локусов и хозяйственно-ценных признаков осуществляли с помощью расчета коэффициента взаимной сопряженности Пирсона [19]. Для интерпретации результатов корреляционного анализа воспользовались таблицей Чеддока (табл. 1).

Таблица 1. Сила корреляционной связи Table 1. Strength of the correlation

Абсолютное значение r xy Теснота (сила) корреляционной связи

менее 0,3 слабая

от 0,3 до 0,5 умеренная

от 0,5 до 0,7 заметная

от 0,7 до 0,9 высокая

более 0,9 весьма высокая

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Из исследуемых 15 пар праймеров те, что фланкировали локусы Soyprp1, Soygy2, Sat_1, Sat_43, Sat_36 и 138сЮ4, не гибридизировались с матричной ДНК (табл. 2).

Невозможность гибридизации некоторых праймеров с их мишенями объясняется неточностью и устаревшим протоколом для предоставленных праймеров в литературе! по сравнению с более современными из soybase для аналогичных локусов (табл. 3).

Таким образом, из 15 микросателлитных локусов полностью пригодными для идентификации и паспортизации имеющихся генотипов сои оказались только 8 и 1 частично (ва^263). На основании биоинформационного анализа баз данных 1\ЮВ1 и soybase использование локусов Soygy2 на данный момент не рекомендовано с целью паспортизации ввиду отсутствия их апробации с биоинформатических баз данных и получения противоречивых результатов. Маркеры 138сЮ4, Sat_263 стоит применять с осторожностью ввиду низкой валидации фланкирующих участков для этих локусов. Использование маркеров типа Sat1/Sat43 рекомендуется с учетом обновленных версий праймеров по литературным источникам, имеющимся на эоуЬаве. На рисунке показана электрофореграмма результатов амплификации ДНК неко-тооых состав сои по локусу БайЭ.

IHK

1 вир ■

BOO 4M -

2 3 4 5 fi 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1С 17 IB IS 2Û 21 22 23

Sttl

Электрофореграмма продуктов амплификации ДНК сортов сои по локусу Satt9. Дорожки 2-21 - фрагменты ДНК сортов (2-5 - Кружевница, 6-9 - Умка, 10-13 - Лидия, 14-17 - Веретейка, 18-21 -Даурия); 22-23 - отрицательный контроль (-ДНК); 1, 24 - маркер молекулярных весов (DNA Ladder, 100+ bp)

Electrophoregram of DNA amplification products of soybean varieties at the Satt9 locus. Lanes 2-21 are DNA fragments of varieties (2-5 - Lacemaker, 6-9 - Umka, 10-13 - Lydia, 14-17 - Vereteyka, 18-21 - Dauria); 22-23 - negative control (-DNA); 1, 24 - molecular weight marker (DNA Ladder, 100+ bp)

1Рамазанова С.А. Идентификация сортов сои с использованием молекулярно-генетических методов: дис. ... канд. биол. наук. Краснодар, 2008. 107 с. EDN: NQFMYT.

2Finding primers specific to your PCR template (using Primer3 and BLAST) // National Library of Medicine [Электронный ресурс]. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/tools/primer-blast/ (06.07.2023).

3SoyBase. Integrating Genetics and Genomics to Advance Soybean Research [Электронный ресурс]. URL: https://soybase.org/ (06.07.2023).

4National Library of Medicine [Электронный ресурс]. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ (06.07.2023).

Таблица 2. Длины микросателлитов различных сортов Table 2. Microsatellites lengths of different varieties

Наименование локуса, размер продуктов амплификации (п.н.)

Наименование сорта Sattl CN t 4—1 CD S Satt5 05 t 4—1 CD S Soyhsp176 1 00 CO t a S Sat_263 Satt141 Satt181

Кружевница 137 154 150 206 115 244 135 148 225

Умка 137 154 136 159 115 244 135 187 225

Лидия 137 154 150 186 115 244 135 187 208

Веретейка 137 154 150 212 115 244 135 187 225

Даурия 145 154 150 168 115 244 135 187 218

Золушка 154 154 160 176 115 244 135 210 208

Лазурная 145 154 150 154 115 244 135 210 185

Топаз 145 154 136 138 115 244 135 210 170

Сентябринка 145 154 136 200 115 244 135 210 208

Грэй 137 146 160 186 115 244 165 210 218

ВНИИС-18 145 146 160 186 115 244 156 210 208

Алпетра 145 146 160 186 115 244 165 210 208

Золотница 137 154 160 212 115 244 156 210 170

Апис 125 154 160 212 115 244 156 210 208

Лучистая 125 146 160 212 120 244 156 210 208

Тисей 125 146 160 206 115 244 180 210 208

Пепелина 137 154 160 168 115 244 156 210 208

Чародейка 154 163 160 186 115 200 165 210 208

Таблица 3. Характеристика исследованных микросателлитных локусов Table 3. Characteristics of the studied microsatellite loci

Локусы Последовательность использованных праймеров в литературе Последовательность праймеров по soybase

Sat_1 f-CTGGTGGACTATTGATACGACC r-AACTGCGAAGATACTACCCTCC f-GCGGATACGACCAAAAATTGTT r-GCGAACTGCGAAGATACTACCC

Sat_43 f-AAATTCTGTTCATTGTCCGTC r-CATTTTAATATCCCGAGTAGG f-GCGGTCCGTCAATGAATATTAAATTAAAA r-GCGAAAGCGGCAGAGAGAGAAAGGT

Soygy2 f-AAAATTGAAAGTGTCACACCCC r-TTAAAATCGATTAATTGGCATGA В данный момент отсутствует в базах данных SSRs (soybase), nucleotide (NCBI)

138ct04 f-ACAATTTATTATTGTGCACGC r-ATTGTGCGCGTGTATGCG Имеется как SSR-маркер, но не предоставлены праймеры (soybase)

Sat_263 f-GCGGTCGATCGTTTCAATTAGTATG r-GCGCTGGCAGCCCTTTATTATC Имеется как SSR-маркер, но не предоставлены праймеры (soybase)

Soyprpl f-CGAAGAGCTACGTGCCAAATT r-GTTAGAAAACTCCGCCCACAC f-CGTGCCAAATTACATCA r-TGATGGGAACAAGTACATAA

Sat_36 f-AAAGTCATAACTGGCACTCCAAGTTT r-GAACATAACAATAATAAATATAGCTC f-GCGACTCCAAGTTTTTTTTGTTT r-GCGGGAGTTAGAGGAAGAGAACA

Таблица 4. Локусы SSRs и их ассоциации с QTL (исследуемые признаки сои подчеркнуты) Table 4. Loci of SSRs and their associations with QTL (soybean traits studied are underlined)

Локус Ассоциированные QTLs Локус Ассоциированные QTLs

Sattl Seed oil 37-10 Seed protein 33-3 Seed yield 29-1 Hypocotyl weight 1-2 Pubescence density 1-2

Satt2 Canopy wilt 1-3 Seed height 1-8 Seed Leu 1-3 Seed linoleic 6-6 Seed Met plus Cys 1-1 Seed weight 18-2 Seed weight 49-10 Seed yield 21-6 Seed yield 5-2 Satt181 Pubescence density 3-2 Pubescence length 1-2 Seed daidzein 2-2 Seed genistein 2-6 Seed glycitein 2-8 Seed isoflavone 1-3 Seed set 5-27 Seed tocopherol, alpha 3-3 Seed tocopherol, total 3-5 Seed weight 34-4

Satt5 Lodging 27-5 Phytoph 6-2 Plant height 35-5 Pod maturity 28-1 Seed oil 38-3 Seed yield 28-10 Soyhsp176 Canopy width 1-2 Plant height 11-3 Plant height 7-2 Seed abortion 1-3

Fe effic 3-4 Flower number 1-2 Japanese beetle resistance 1-8 Phytoph 14-5 Sclero 2-21 Sclero 3-15 Sclero 4-9 Sclero 5-13 Sclero 6-10 Seed isoflavone 4-2 Seed linolenic 14-6 Seed oil 24-5 Seed oil 39-14 Seed stearic 8-5 Soyprpl На данный момент этому локусу не присвоено наличие каких-либо ассоциаций

Satt9 Satt681 Canopy wilt 3-6 Seed glycinin 2-4

Satt141 Corn earworm 9-1 First flower 13-3 Internode length 2-9 Leaflet shape 6-5 Pod wall to Pod weight ratio 1-3 Sat_263 На данный момент этому локусу не присвоено наличие каких-либо ассоциаций

Бондаренко О.Н., Тимкин П.Д., Иваченко Л.Е. и др. К вопросу о микросателлитных ассоциациях... Bondarenko O.N., Timkin P.D., Ivachenko L.E., et al. To the question of microsatellite associations...

Таблица 5. Хозяйственно-ценные признаки исследуемых сортов Table 5. Economically valuable traits of the studied varieties

Название сорта Высота растений, см Масса 1000 семян, г Потенциальная урожайность, т/га

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Кружевница 62-68 115-145 2,93

Сентябринка 52-61 132-157 3,15

Веретейка 66-79 123-140 2,95

Лидия 57-90 158-168 3,05

Умка 65-95 170-198 3,84

Даурия 50-80 182-214 3,64

Золушка 71-81 151-177 3,28

Лазурная 60-90 163-203 3,64

Топаз 44-62 140-177 2,63

Грэй 76-91 142-145 3,42

ВНИИС-18 72-87 133-145 4,02

Алпетра 65-85 153-156 2,92

Золотница 56-63 145-170 3,02

Апис 62-81 145-165 3,05

Лучистая 72-85 125-149 3,12

Тисей 82-104 134-144 3,45

Пепелина 59-68 142-154 3,28

Чародейка 70-88 179-217 2,89

Таблица 6. Корреляция между признаком и длиной локуса Table 6. Correlation between trait and locus length

Наименование признака

Наименование локуса, размер продуктов амплификации (п.н.)

CD

со

CN

CD

со

CD

со

CD

со

CD К "Н

а

00

■н 00 со

4—1 4—1

CD

со

со со CN

I

4-1

CD

СО

■н ■н

4-1 4-1

CD

со

Высота растений, см

Масса 1000 семян, г

Потенциальная урожайность

-0,255 0,561

0,009

-0,422 0,562

-0,321

0,485 0,028

0,035

0,204 -0,453

-0,233

0,153 -0,222

-0,080

-0,165 -0,527

0,236

0,551 -0,114

0,015

0,147 0,202

0,067

0,435 -0,281

0,278

Биоинформатический поиск ассоциаций указал, что приведенные маркеры могут быть использованы для генотипирования определенных качеств, которые сцеплены с находящимися рядом участками, так называемыми QTLs (табл. 4).

Следующим шагом были отобраны хозяйственно-ценные признаки, с которыми имеется QTL-ас-социация исследованных SSR-локусов. В результате анализа было отобрано 3 признака: высота растений, масса 1000 семян, потенциальная урожайность (табл. 5) [20].

После того как были отобраны подходящие хозяйственно-ценные признаки, был проведен корреляционный анализ между длинами ампликонов,

полученных после проведения ПЦР, и показателями хозяйственно-ценных признаков (табл. 6).

Была выявлена прямая взаимосвязь высоты растений с локусами Satt5 (умеренная), Satt181 (умеренная), Ба_263 (заметная), а также обратная зависимость с Satt2 (умеренная). Масса 1000 семян имела прямую корреляцию с БаП1 (заметная), Ба^2 (заметная) и обратную корреляцию с Бай9 (умеренная) и БаН681 (заметная). Потенциальная урожайность имела обратную корреляцию с Бай2 (умеренная). Разнонаправленная корреляции БаН2 с разными признаками объясняется тем, что урожайность и высота растений могут быть взаимоисключающими показателями, при высокой урожайности и высоте растения теряется масса семян.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования было обнаружено, что Satt1, Satt2, Satt5, Satt9, Satt681, Sat_263, Satt181 имеют некоторую связь с каким-либо признаком, Satt2 же имеет связь сразу с тремя, показывая прямую корреляцию с массой семян и отрицательную с высотой растения и урожайностью. Это

свидетельствует о том, что микросателлиты могут проявлять себя как маркер определенного признака или же они имеют некую регуляторную функцию и способны увеличивать или уменьшать экспрессию определенных генов, для подтверждения или опровержения чего требуется более детальный и трудоемкий их анализ с помощью chip-seq-технологии.

СПИСОК

1. Sudaric A., Vrataric M., Mladenovic-Drinic S., Matosa M. Biotechnology in soybean breeding // Genetika. 2010. Vol. 42, no. 1. P. 91-102. https://doi.org/10.2298/gensr1001091s.

2. Singh G., Dukariya G., Kumar A. Distribution, importance and diseases of soybean and common bean: a review // Biotechnology Journal International. 2020. Vol. 24, no. 6. P. 86-98.

https://doi.org/10.9734/bji/2020/v24i630125.

3. Bakhsh A., Sirel I.A., Kaya R.B., Ataman I.H., Tillaboeva Sh., Donmez B.A., et al. Contribution of genetically modified crops in agricultural production: success stories. In: Policy Issues in Genetically Modified Crops. Academic Press, 2021. P. 111-142. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-820780-2.00006-6.

4. Hwang S., Lee T.G. Integration of lodging resistance QTL in soybean // Scientific Reports. 2019. Vol. 9. P. 6540. https://doi.org/10.1038/s41598-019-42965-6.

5. Achard F., Butruille M., Madjarac S., Nelson P.T., Duesing J., Laffont J-L., et al. Single nucleotide polymorphisms facilitate distinctness-uniformity-stability testing of soybean cultivars for plant variety protection // Crop Science. 2020. Vol. 60, no. 5. P. 2280-2303. https://doi.org/10.1002/csc2.20201.

6. Tiwari S., Tripathi N., Tsuji K., Tantwai K. Genetic diversity and population structure of Indian soybean (Glycine max (L.) Merr.) as revealed by microsatellite markers // Physiology and Molecular Biology of Plants. 2019. Vol. 25, no. 4. P. 953-964. https://doi.org/10.1007/s12298-019-00682-4.

7. Vieira M.L.C., Santini L., Diniz A.L., de Freitas Mun-hoz C. Microsatellite markers: what they mean and why they are so useful // Genetics and Molecular Biology. 2016. Vol. 39, no. 3.

https://doi.org/10.1590/1678-4685-GMB-2016-0027.

8. Wang H., Campbell B., Happ M., McConaughy S., Lorenz A., Amundsen K., et al. Development of molecular inversion probes for soybean progeny genomic selection genotyping // bioRxiv. 2022. https://doi.org/10.1101/2022.05.03.490091.

9. Daware A., Das S., Srivastava R., Badoni S., Singh A.K., Agarwal P., et al. An efficient strategy combining SSR markers- and advanced QTL-seq-driven QTL mapping unravels candidate genes regulating grain weight in rice // Frontiers in Plant Science. 2016. Vol. 7. https://doi.org/10.3389/fpls.2016.01535.

10. Zatybekov A.K., Turuspekov Y.T., Doszhanova B.N., Abugalieva S.I. A study of the genetic diversity in the world soybean collection using microsatellite markers associated with fungal disease resistance // Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2020. Vol. 181, no. 3. P. 81-90.

https://doi.org/10.30901/2227-8834-2020-3-81-90.

11. Майер Н.К., Крупин П.Ю., Пыльнев В.В., Рубец В.С., Коршунов А.В., Дивашук М.Г. Анализ полиморфизма SSR-маркеров, сцепленных с QTL-ло-кусами устойчивости к прорастанию на корню у тритикале // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2011. N 6. С. 144-149. EDN: OOLONX.

12. Bocianowski J., Nowosad K., Wrobel B., Szulc P. Identification of associations between SSR markers and quantitative traits of maize (Zea mays L.) // Agronomy. 2021. Vol. 11, no. 1. P. 182. https://doi.org/10.3390/agronomy11010182.

13. Fliege C.E., Ward R.A., Vogel P., Nguyen H., Quach T., Guo M., et al. Fine mapping and cloning of the major seed protein quantitative trait loci on soybean chromosome 20 // The Plant Journal. 2022. Vol. 110, no. 1. P. 114-128. https://doi.org/10.1111/tpj.15658.

14. Chen Ch., Chen Y., Huang W., Jiang Y., Zhang H., Wu W. Mining of simple sequence repeats (SSRs) loci and development of novel transferability-across EST-SSR markers from de novo transcriptome assembly of Angelica Dahurica // PLOS ONE. 2019. Vol. 14, no. 8. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221040.

15. Ott A., Trautschold B., Sandhu D. Using microsatellites to understand the physical distribution of recombination on soybean chromosomes // PLOS ONE. 2011. Vol. 6, no. 7. P. e22306.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022306.

16. Sun M., Jing Y., Zhao X., Teng W., Qiu L., Zheng H., et al. Genome-wide association study of partial resistance to sclerotinia stem rot of cultivated soybean based on the detached leaf method // PLOS ONE.

2020. Vol. 15, no. 5. P. e0233366. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0233366 .

17. Рябушкина Н.А., Омашева М.Е., Галиакпа-ров Н.Н. Специфика выделения ДНК из растительных объектов // Биотехнология. Теория и практика. 2012. N 2. C. 9-26.

https://doi.org/10.11134/btp.2.2012.1. EDN: VKUFWV.

18. Ye J., Coulouris G., Zaretskaya I., Cutcutache I., Rozen S., Madden T.L. Primer-BLAST: a tool to design target-specific primers for polymerase chain reaction // BMC Bioinformatics. 2012. Vol. 13, no. 1. https://doi.org/10.1186/1471-2105-13-134.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

19. Das D., Das A. Statistics in biology & psychology. Academic Publishers, 1980. 351 p.

20. Присяжная И., Присяжная С., Липкань А., Сахаров В., Усанов В. Исследование посевных качеств семян сои в семеноводческих хозяйствах Амурской области // Journal of Agriculture and Environment.

2021. Т. 19. N 3.

https://doi.org/10.23649/jae.2021.3.19.4.

1. Sudaric A., Vrataric M., Mladenovic-Drinic S., Matosa M. Biotechnology in soybean breeding. Genetika. 2010;42(1):91-102.

https://doi.org/10.2298/gensr1001091s.

2. Singh G., Dukariya G., Kumar A. Distribution, importance and diseases of soybean and common bean: a review. Biotechnology Journal International. 2020;24(6):86-98.

https://doi.org/10.9734/bji/2020/v24i630125.

3. Bakhsh A., Sirel I.A., Kaya R.B., Ataman I.H., Tillaboeva Sh., Donmez B.A., et al. Contribution of genetically modified crops in agricultural production: success stories. In: Policy Issues in Genetically Modified Crops. Academic Press; 2021, p. 111-142. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-820780-2.00006-6.

4. Hwang S., Lee T.G. Integration of lodging resistance QTL in soybean. Scientific Reports. 2019;(9):6540. https://doi.org/10.1038/s41598-019-42965-6.

5. Achard F., Butruille M., Madjarac S., Nelson P.T., Duesing J., Laffont J-L., et al. Single nucleotide polymorphisms facilitate distinctness-uniformity-stability testing of soybean cultivars for plant variety protection. Crop Science. 2020;60(5):2280-2303. https://doi.org/10.1002/csc2.20201.

6. Tiwari S., Tripathi N., Tsuji K., Tantwai K. Genetic diversity and population structure of Indian soybean (Glycine max (L.) Merr.) as revealed by microsatellite markers. Physiology and Molecular Biology of Plants. 2019;25(4):953-964.

https://doi.org/10.1007/s12298-019-00682-4.

7. Vieira M.L.C., Santini L., Diniz A.L., de Freitas Mun-hoz C. Microsatellite markers: what they mean and why they are so useful. Genetics and Molecular Biology. 2016;39(3).

https://doi.org/10.1590/1678-4685-GMB-2016-0027.

8. Wang H., Campbell B., Happ M., McConaughy S., Lorenz A., Amundsen K., et al. Development of molecular inversion probes for soybean progeny genomic selection genotyping. bioRxiv. 2022. https://doi.org/10.1101/2022.05.03.490091.

9. Daware A., Das S., Srivastava R., Badoni S., Singh A.K., Agarwal P., et al. An efficient strategy combining SSR markers- and advanced QTL-seq-driven QTL mapping unravels candidate genes regulating grain weight in rice. Frontiers in Plant Science. 2016;7. https://doi.org/10.3389/fpls.2016.01535.

10. Zatybekov A.K., Turuspekov Y.T., Doszhanova B.N., Abugalieva S.I. A study of the genetic diversity in the world soybean collection using microsatellite markers associated with fungal disease resistance. Proceedings on Applied Botany, Genetics and Breeding. 2020;181(3):81-90. https://doi.org/10.30901/2227-8834-2020-3-81-90.

11. Maier N.K., Krupin P.Yu., Pyl'nev V.V., Rubets V.S., Korshunov A.V., Divashuk M.G. Analysis of polymorphism of SSR markers linked to QTL loci, resistance to germination on the root of triticale. Izvestiya Timiry-azevskoi sel'skokhozyaistvennoi akademii = Izvestiya of Timiryazev Agricultural Academy. 2011;(6):144-149. (In Russian). EDN: OOLONX.

12. Bocianowski J., Nowosad K., Wrobel B., Szulc P. Identification of associations between SSR markers and quantitative traits of maize (Zea mays L.). Agronomy. 2021;11(1):182.

https://doi.org/10.3390/agronomy11010182.

13. Fliege C.E., Ward R.A., Vogel P., Nguyen H., Quach T., Guo M., et al. Fine mapping and cloning of the major seed protein quantitative trait loci on soybean chromosome 20. The Plant Journal. 2022;110(1):114-128. https://doi.org/10.1111/tpj.15658.

14. Chen Ch., Chen Y., Huang W., Jiang Y., Zhang H., Wu W. Mining of simple sequence repeats (SSRs) loci and development of novel transferability-across EST-SSR markers from de novo transcriptome assembly of Angelica Dahurica. PLOS ONE. 2019;14(8). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221040.

15. Ott A., Trautschold B., Sandhu D. Using microsatellites to understand the physical distribution of recombination on soybean chromosomes. PLOS ONE. 2011;6(7):e22306.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022306.

16. Sun M., Jing Y., Zhao X., Teng W., Qiu L., Zheng H., et al. Genome-wide association study of partial resistance to sclerotinia stem rot of cultivated soybean based on the detached leaf method. PLOS ONE. 2020;15(5):e0233366. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0233366.

17. Ryabushkina N.A., Omasheva M.E., Ga-liakparov N.N. Specifics of DNA extraction from plant objects. Biotekhnologiya. Teoriya i praktika = Eurasian Journal of Applied Biotechnology. 2012;(2):9-26. (In Russian). https://doi.org/10.11134/btp.2.2012.1. EDN: VKUFWV.

18. Ye J., Coulouris G., Zaretskaya I., Cutcutache I., Rozen S., Madden T.L. Primer-BLAST: a tool to design target-specific primers for polymerase chain reaction. BMC Bioinformatics. 2012;13(1). https://doi.org/10.1186/1471-2105-13-134.

19. Das D., Das A. Statistics in biology & psychology. Academic Publishers; 1980. 351 p.

20. Prisyazhnaya I., Prisyazhnaya S., Lipkan' A., Sakharov V., Usanov V. Study of sowing qualities of soybean seeds in seed farms of Amur region. Journal of Agriculture and Environment. 2021;19(3). (In Russian). https://doi.org/10.23649/jae.2021.3.19.4.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Бондаренко Ольга Николаевна,

научный сотрудник,

Всероссийский научно-исследовательский институт сои,

675000, г. Благовещенск, Игнатьевское шоссе, 19, Российская Федерация, I><1ton@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0002-5051-7695

Тимкин Павел Дмитриевич,

младший научный сотрудник, Всероссийский научно-исследовательский институт сои,

675000, г. Благовещенск, Игнатьевское шоссе, 19, Российская Федерация, tpd@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0001-6655-1049

Блинова Анастасия Андреевна,

младший научный сотрудник, Всероссийский научно-исследовательский институт сои,

675000, г. Благовещенск, Игнатьевское шоссе, 19, Российская Федерация, baa@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0002-7234-0595

Иваченко Любовь Егоровна,

д.б.н., ведущий научный сотрудник, Всероссийский научно-исследовательский институт сои,

675000, г. Благовещенск, Игнатьевское шоссе, 19, Российская Федерация, ivachenko-rog@yandex.ru https://orcid.org/0000-0003-4870-2223

Пензин Андрей Андреевич,

младший научный сотрудник, Всероссийский научно-исследовательский институт сои,

675000, г. Благовещенск, Игнатьевское шоссе, 19, Российская Федерация, paa@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0002-8578-9818

Вклад авторов

Все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Информация о статье

Поступила в редакцию 01.03.2023. Одобрена после рецензирования .08.06.2023. Принята к публикации 31.08.2023.

INFORMATION ABOUT THE AUTHORS

Ol'ga N. Bondarenko,

Researcher,

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean,

19, Ignatievsky Highway, Blagoveshchensk, 675000,

Russian Federation,

c><ton@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0002-5051-7695

Pavel D. Timkin,

Junior Researcher,

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean,

19, Ignatievsky Highway, Blagoveshchensk, 675000,

Russian Federation,

tpd@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0001-6655-1049

Anastasia A. Blinova,

Junior Researcher,

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean,

19, Ignatievsky Highway, Blagoveshchensk, 675000,

Russian Federation,

baa@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0002-7234-0595

Lyubov E. Ivachenko,

Dr. Sci. (Biology), Leading Researcher, All-Russian Scientific Research Institute of Soybean,

19, Ignatievsky Highway, Blagoveshchensk, 675000, Russian Federation, ivachenko-rog@yandex.ru https://orcid.org/0000-0003-4870-2223

Andrey A. Penzin,

Junior Researcher,

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean,

19, Ignatievsky Highway, Blagoveshchensk, 675000,

Russian Federation,

paa@vniisoi.ru

https://orcid.org/0000-0002-8578-9818

Contribution of the authors

The authors contributed equally to this article.

Conflict interests

The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this article. The final manuscript has been read and approved by all the co-authors.

information about the article

The article was submitted 01.03.2023. Approved after reviewing 08.06.2023. Accepted for publication 31.08.2023.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.