CC BY
33
ISSN pr. 2412-608Х, ISSN on. 2412-6098 Масличные культуры. Вып. 4 (188), 2021
Научная статья
УДК 633.853.52:575
DOI: 10.25230/2412-608Х-2021-4-188-18-24
Поиск новых SSR-локусов ДНК
для создания эффективной технологии генотипирования сои
Светлана Алексеевна Рамазанова1 Виолетта Георгиевна Савиченко1 Эльмира Гереевна Устарханова2 Елизавета Дмитриевна Логинова1 Руслан Нурмагомедович Рамазанов3 Аслан Хавиретович Гучетль3
'ФГБНУ ФНЦ ВНИИМК
Россия, 350038, г. Краснодар, ул. им. Филатова, д. 17 [email protected]
2Армавирская опытная станция - филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИМК
Россия, г. Армавир, пос. Центральной усадьбы опытной станции ВНИИМК
3Кубанский государственный университет 350040, Краснодар, ул. Ставропольская, д. 149
Ключевые слова: соя, Glycine max (L.) Merr., SSR, микросателлиты, ДНК, паспортизация, генетическое разнообразие
Для цитирования: Рамазанова С.А., Савиченко В.Г., Устарханова Э.Г., Логинова Е.Д., Рамазанов Р.Н., Гучетль А.Х. Поиск новых SSR-локусов ДНК для создания эффективной технологии генотипирования сои // Масличные культуры. 2021. Вып. 4 (188). С. 18-24.
Аннотация. Соя - основная белковомасличная культура, имеющая большое экономическое значение. В настоящее время для характеристики новых сортов, заявленных на выдачу патента, все больше применяют современные методы, основанные на анализе микросателлитных (SSR) локу-сов ДНК. Целью данной работы было провести поиск новых микросателлитных маркеров для оптимизации уже существующей технологии идентификации и паспортизации сортов сои. А так же подобрать условия проведения ПЦР с ними и апробировать на сортах коллекции ВИР. Из литературных источников и библиотечных баз данных были выбраны семь микросателлитных локусов, показавших высокий уровень полиморфизма на образцах сои и локализованных в разных
18
хромосомах. Были подобраны экспериментальным путем оптимальные температуры отжига для всех пар SSR-праймеров. Результаты амплификации ДНК 20 генотипов сои показали, что все семь изученных SSR-локусов полиаллельны. В целом было выявлено 22 аллеля, что в среднем составило 3,1 на локус. Эффективное число аллелей Ne для изученных генотипов сои варьировало от 1,69 до 2,27 и в среднем составило 2,01. Среднее значение индекса полиморфного информационного содержания (PIC) было 0,50. Все изученные образцы сои имеют уникальные наборы аллелей по изученным локусам. Установлено, что семь апробированных нами локусов могут быть использованы при создании эффективной технологии для идентификации и паспортизации генотипов сои.
UDC 633.853.52:575
Search of the new SSR-loci of DNA for development of effective technology for soybean genotyp-ing.
S.A. Ramazanova1, leading researcher, PhD in biology
V.G. Savichenko1, junior researcher
E.G. Ustarkhanova2, head of the lab. of soybean breeding
and seed growing, PhD in agriculture
E.D. Loginova2, laboratory assistant
R.N. Ramazanov3, student
A.Kh. Guchetl3, student
'V.S. Pustovoit All-Russian Research Institute of Oil Crops
17 Filatova str., Krasnodar, 350038, Russia [email protected]
2Armavirskaya experimental station - a branch of V.S. Pustovoit All-Russian Research Institute of Oil Crops
Central Settlement of the VNIIMK experimental station, Armavir, Russia
3Kuban State University
149 Stavropolskaya str., Krasnodar 350040, Russia
Key words: soybean, Glycine max (L.) Merr., SSR, microsatellites, DNA, certification, genetic diversity
Abstract. Soybean is the major protein-oil crop of a huge economic importance. Currently, to describe the new cultivars being applied for a patent there are used the modern methods based on an analysis of microsatellite (SSR) loci of DNA. The purposes of this work were a search of the new microsatellite markers to optimize the existing technology of soybean cultivars certification and identification as well as selection of conditions for PCR analysis and to test them on cultivars from the VIR's collection. Seven microsatellite loci demonstrated the high polymorphism level on soybean cultivars and located in the different chromosomes were chosen in the literary sources and librarian data bases. The optimal temperatures for annealing were selected empirically for all
the pairs of SSR-markers. The results of DNA amplification of 20 soybean genotypes showed all seven studied SSR-loci were polyallel. In general, we revealed 22 alleles that on average are 3.1 per a locus. The effective number of alleles Ne for the studied soybean genotypes varied from 1.69 to 2.27 and on average was equal to 2.01. An average meaning of an index of the polymorphic information content (PIC) was 0.50. All the investigated soybean samples have the unique sets of alleles by the studied loci. Seven approbated loci can be used in development of an effective technology for identification and certification of the soybean genotypes.
Введение. При создании новых сортов сельскохозяйственных культур, сертификации и их коммерческом распространении генетическая паспортизация имеет большое значение. Довольно широкое применение для этих целей получили микросателлитные маркеры (SSR -Simple Sequence Repeats) [1; 2].
SSR-маркеры представляют собой простые повторяющиеся фрагменты ДНК, с единицей повтора 2-6 нуклеотидов. Их присутствие и равномерное распределение в геномах всех высших организмов, преимущественно кодоминантный характер наследования, высокий уровень полиморфизма, относительная простота детекции и высокая воспроизводимость результатов, а также возможность автоматизировать процесс анализа делает их одними из наиболее распространенных ДНК-маркеров [3].
В России и в мире проведено много исследовательских работ по идентификации генотипов растений с помощью мик-росателлитных маркеров. Полиморфизм микросателлитов был изучен у подсолнечника, ячменя, картофеля, риса, льна масличного, винограда, яблони и многих других сельскохозяйственных культур [4; 5; 6; 7; 8; 9;10].
Оценка генетического разнообразия и паспортизация сортов на основе SSR-маркеров также проводилась и на сое. B. Sun et al. проанализировали аллельные профили 149 образцов дикой сои из Китая с использованием 41 SSR-маркера, среднее значение индекса полиморфного информационного содержания PIC (poly-
morphism information content) составило 0,825. Анализ выявил значительные различия среди популяций из провинций Ху-нань, Фуцзянь, Гуанси и Северного Китая. Также они предположили, что провинция Фуцзянь может быть основным центром генетического разнообразия однолетней дикой сои в Южном Китае [11].
Работы индийских ученых показали, что SSR-маркеры эффективны для оценки генетического родства сортов сои. J. Ghosh et al. проводили анализ 32 сортов с использованием 10 пар SSR-праймеров [12]. A. Bisen et al. проанализировали 38 сортов сои с помощью 16 микросателлит-ных локусов. Авторы предполагают, что SSR-маркеры эффективны для изучения генетического разнообразия, родства, а также идентификации разновидностей сои [13].
Сравнительная оценка полиморфизма 37 генотипов сои коллекции Казахстана была проведена с использованием 50 SSR-маркеров по всему геному сои. Было выявлено 167 аллелей. Индекс разнообразия проанализированной коллекции по Шеннону варьировал от 0,349 до 1,562. Среднее значение PIC составило 0,613. Установлены генетические расстояния между казахстанскими сортами, которые варьировали от 0,10 до 1,83. Для каждого коммерческого сорта сои Казахстана был разработан генетический паспорт на основе использования SSR-профилей [14].
Анализ вариабельности девяти микро-сателлитных локусов у 25 сортообразцов сои различного происхождения и четырех диких форм проводили П. Кезимана с соавторами. Индекс полиморфного информационного содержания PIC для изученных локусов составил в среднем 0,73 [15].
Идентификацию генотипов сои на основе микросателлитных маркеров проводили C. Mukuze et al. Они идентифицировали 34 сорта сои с использованием 21 пары SSR-праймеров [16]. В исследованиях M. Zulj Mihaljevic et al. анализи-
ровали 97 сортов 42 парами микросател-литных праймеров [17].
Способ идентификации сортов и гибридных растений сои на основе микро-сателлитных маркеров был разработан в ФГБНУ ФНЦ ВНИИМК в 2008 г. [18; 19]. С помощью набора из девяти пар SSR-праймеров идентифицировали 72 генотипа сои российских и зарубежных селек-центров. Эту систему маркеров успешно применяли для идентификации сортов, линий и селекционных образцов. Однако с увеличением их количества этой системы маркеров стало недостаточно для идентификации некоторых генотипов. Поэтому появилась необходимость оптимизировать существующую технологию. Для идентификации генотипов сои использовали 13 пар полиморфных SSR-праймеров [20]. Но дальнейшие исследования показали, что примененная система молекулярных маркеров так же не позволяет различать некоторые генотипы. Поэтому целью исследования было подобрать новые информативные микро-сателлитные локусы ДНК и оценить возможность их использования для создания эффективной технологии для идентификации и паспортизации генотипов сои.
Материалы и методы. Материалом для исследования служили 20 сортов сои из коллекции ВИР, репродуцированной на Армавирской опытной станции - филиале ФГБНУ ФНЦ ВНИИМК: Лидия, Белор, Даурия, Соер-3, Северная 4, Сиб-НИИК 315, Окская, Ясельда, Витязь 50, СибНИИСХОЗ 6, Алтом, ВНИИОЗ-85, Лучезарная, Росинка, Венера (Приморская 915), Т-25, Альтаир, Брянская 11, Локус, Грибская-30.
Экстракцию ДНК осуществляли из фрагментов зеленых листьев из каждого растения сорта индивидуально и из смеси 10-15 растений по модифицированной методике с использованием СТАВ-буфера [21]. Концентрацию ДНК определяли по интенсивности ее окрашивания бромистым этидием в 1%-ном агарозном геле.
Для исследования из литературных источников выбрали семь микросателлит-ных локусов (SCT413, SAT420, SATT309, SATT149, SATT307, SATT286, SATT532). Экспериментально осуществили подбор температурных режимов для полимераз-ной цепной реакции с ними.
Полимеразную цепную реакцию (ПЦР) проводили в объеме реакционной смеси 25 мкл, содержащей: 67 мМ трис-HCl, рН 8,8; 16,6 мМ сульфата аммония; 1,53,0 мМ MgCh; 0,01 % Tween 20; по 0,2 мМ каждого dNTP; по 10 пМ праймеров; 10 нг матричной ДНК и 1 единицу Taq-полимеразы (НПО «СибЭнзим», Россия). Aмплификацию проводили в термо-циклере MiniAmp Plus (Thermo Fisher, СШA) при следующих температурных режимах: начальная денатурация при 96 °С в течение 2 мин, затем 30-34 цикла при температурно-временном режиме: денатурация при 94 °С - 30 сек, отжиг при 4560 °С - 40 сек, элонгация при 70 °С -
1 мин, финальная элонгация при 70 °С -
2 мин. Количество циклов и температура отжига зависели от используемых прай-меров. Детекцию продуктов амплификации осуществляли с помощью электрофореза высокого разрешения в 8 %-ном полиакриламидном геле в денатурирующих условиях (параметры силы тока и напряжения: 200 mA, 800 V) с последующей окраской геля азотнокислым серебром. После окрашивания гель фотографировали и анализировали.
Для каждого изучаемого локуса были определены индекс полиморфного информационного содержания (PIC) и эффективное число аллелей (Ne). Вычисления проводили с помощью компьютерного программного обеспечения Gene-Calc [22].
Результаты и обсуждение. Для создания эффективной технологии генотипи-рования сои необходима система информативных микросателлитных маркеров с достаточно высоким уровнем полиморфизма. Из литературных источников нами были отобраны семь микро-
сателлитных локусов ДНК, характеристики которых были получены из библиотечных баз данных Primer-BLAST и Soybase [23; 24]. Их характеристика и нуклеотидные последовательности фланкирующих их праймеров представлены в таблице 1.
Таблица 1
Характеристика микросателлитных локусов ДНК сои, полученная из баз данных Primer-BLAST и Soybase
Для каждой из представленных пар праймеров рассчитана температура отжига (в веб-версии программы Рптег-BLAST). Однако эти значения являются приблизительными и требуют их оптимизации экспериментальным путем. Для этого с каждой парой праймеров проводили ПЦР. Образцы ДНК пяти сортов сои амплифицировали по установленному протоколу, изменяя температуру отжига в каждом опыте на 3-5 °С.
Выбор оптимального значения температуры отжига основывался на получен-
ных спектрах ДНК после электрофорети-ческого разделения амплифицированных фрагментов. Необходимо было добиться получения четких, хорошо различимых фрагментов в характерном для каждого локуса диапазоне длин. А также уменьшить неспецифический отжиг праймеров. На рисунке для примера показаны элек-трофореграммы продуктов амплификации с праймерами SAT420 и SCT413. Для праймера SAT420 оптимальной выбрана температура отжига 58 °С, так как при снижении температуры появляются дополнительные, неспецифичные фракции ДНК (рис. А). Для праймера SCT413 лучшего качества фореграммы получены также при 58 °С. При слишком высокой температуре отжиг ухудшается и, как следствие, на фореграмме выявляются нечеткие, плохо различимые фрагменты (рис. Б).
48° С :Е£Саа SV'C —• щщ Я Ни*
■
54о:С 56° С — -- src
12345 1234512345
Рисунок - Оптимизация температуры отжига для ПЦР анализа микросателлитных
локусов; фореграммы продуктов амплификации А - с праймером SАT420, Б - с праймером SCT413; дорожки 1-5 - генотипы сои (ориг.)
В результате проведенных экспериментов для каждой пары праймеров были подобраны оптимальные значения температуры отжига, которые представлены в таблице 2. Из таблицы видно, что у всех праймеров расчетная температура отжига отличается от подобранной нами экспериментально.
№ Ло-кус Локализация Мотив Нуклеотидные последовательности фланкирующих праймеров Размер фраг-мента
1 SCT 413 1 (AT)35 F :GCGCTCCCTTCTTTTCC ACTGAATTGA R:GCGTTTTCTCTCGGTTT CTCTCTTCTTATTA 200
2 SAT 420 20 (AT)19 F :GCGGATGGAGCCAACA R:GCGTGTAGCCCTAGAA AGTT 186
3 SATT 309 18 (ATT)1 3 F :GCGCCTTCAAATTGGCG R:GCGCCTTAAATAAAAC CCGAAACT 147
4 SATT 149 13 (ATT)1 7 F :TTGCACATTCTTTTTGGT AAACAGTCATAA R:GTTGGAGGCCATAGTC ACATTAATCTTAGA 274
5 SATT 307 6 (ATT)1 2 F :GCGCTGGCCTTTAGAAC R:GCGTTGTAGGAAATTTG AGTAGTAAG 162
6 SATT 286 6 (ATT)1 7 F :GCGGCGTTAATTTATGC CGGAAA R:GCGTTTGGTCTAGAATA GTTCTCA 217
7 SATT 532 1 (ATT)1 5 F :GCGCCAATATTATCATG CTTTATGT R:GCGTGTAAAAATCTTTG AATCTTGA 168
Таблица 2
Оптимальные температуры отжига для ПЦР анализа микросателлитных локусов ДНК сои
№ Локус Температура отжига (°С)
Расчетная Экспериментальная (оптимальная)
1 SCT413 64,0 58
2 SAT420 57,1 58
3 SATT309 61,0 50
4 SATT149 61,5 56
5 SATT307 56,5 47
6 SATT286 60,0 58
7 SATT532 57,5 55
По всем изучаемым микросателлит-ным локусам с использованием ПЦР было проведено генотипирование 20 сортов сои коллекции ВИР. Для каждого сорта был получен набор амплифицированных фрагментов ДНК, для которых рассчитали приблизительный размер. Фрагмент наибольшей длины обозначали цифрой 1 и далее цифрами 2, 3, 4 по мере уменьшения их длин. Таким образом, получили характеристики аллельного состояния микросателлитных локусов у образцов сои (табл. 3).
Таблица 3
Полиморфизм микросателлитных локусов ДНК сортов ^и
Как видно из таблицы 3, в основном у изученных сортов выявлено по одному аллелю на локус. Однако у сортов Северная 4, СибНИИК-315, Витязь 50, ВНИИОЗ-85 по локусу Satt532, а у сорта Грибская 30 по локусам SATT532 и SATT309 выявлено по два фрагмента разной длины. Это свидетельствует о наличии внутрисортового полиморфизма у этих сортов и требует дальнейшего изучения.
У большинства изучаемых SSR-локу-сов было выявлено по три аллеля, по ло-кусу SAT286 - четыре, что в среднем составило 3,1 аллеля на локус (табл. 4). При этом эффективное число аллелей для изучаемых генотипов сои варьировало от 1,69 до 2,27 со средним значением 2,01.
Таблица 4
Основные показатели информативности изучаемых микросателлитных локусов
№ Локус Количество аллелей, Na Эффективное число аллелей, Ne Индекс полиморфного информационного содержания, PIC
1 SCT413 3 2,13 0,53
2 SAT420 3 1,69 0,41
3 SATT309 3 1,72 0,42
4 SATT149 3 1,89 0,47
5 SATT307 3 2,27 0,56
6 SATT286 4 2,13 0,53
7 SATT532 3 2,27 0,56
Среднее 3,1 2,01 0,50
Индекс полиморфного информационного содержания (PIC), характеризующий информативность микросателлитных локусов, в изученной группе генотипов сои варьировал от 0,41 до 0,56 со средним значением 0,50. Наибольшее значение PIC было получено по локусам SATT307 и SATT532 - 0,56.
Заключение. В результате исследования были апробированы семь пар прай-меров, описанных в литературе как фланкирующие микросателлитные участки ДНК сои. В зависимости от локуса число аллелей варьировало от 3 до 4 (в среднем 3,1 аллеля на локус). Эффективное число аллелей Ne для изученных генотипов сои в среднем составило 2,01, а
Локус
Генотип SCT SAT SATT SATT SATT SATT SATT
413 420 309 149 307 286 532
Лидия 2 3 2 1 2 2 2
Белор 1 3 2 3 1 1 2
Даурия 3 3 3 3 2 1 2
Соер-3 2 2 2 3 3 2
Северная 4 2 2 2 3 2 1 1,2
СибНИИК-315 3 2 2 3 1 1 1,2
Окская 2 2 2 2 2 1 2
Ясельда 3 2 2 3 2 1 1
Витязь 50 2 2 1 2 2 1,3
СибНИИСХОЗ-6 1 2 3 3 1 1 2
Алтом 1 1 3 3 1 1 3
ВНИИОЗ-85 3 2 3 1 2 1,2
Лучезарная 2 2 2 1 2 1 1
Росинка 2 2 2 3 2 1 1
Венера (Примоская 915) 2 2 3 3 3 1 2
Т-25 2 2 2 1 2 3
Альтаир 3 3 2 3 1 1 1
Брянская 11 1 3 2 1 3 2 3
Локус 2 3 3 1 3 3 1
Грибская 30 2 2 2,3 3 3 2 2,3
значение индекса полиморфного информационного содержания (PIC) 0,50. Из двадцати образцов сои пять оказались генетически неоднородными. Проанализированные образцы различались по аллельному состоянию локусов. Таким образом, изученные маркеры пригодны для создания молекулярно-генетических паспортов и определения генетической однородности сортов сои. Можно сделать вывод, что семь апробированных нами локусов могут быть использованы для создания эффективной технологии для идентификации и паспортизации генотипов сои.
Список литературы
1. Давидчук Н.Д., Корабельская Е.М., Еремеева Н.В., Кобыльский Г.И. Полиморфизм запасных белков и использование его в семеноводстве пшеницы и ячменя // Вестник Тамбовского Государственного Университета. -2009. - Т. 14. - С. 116-121.
2. Азарин К.В., Маркин Н.В., Лотник B.C., Усатов А.В. ДНК маркеры в селекции растений: учеб. пособие // Ростов-на-Дону: Издательство Южного федерального университета, 2012. - С. 16.
3. Сухарева А.С., Кулуев Б.Р. ДНК-маркеры для генетического анализа сортов культурных растений // Биомика. - 2018. - Т. 10. - № 1. - С. 69-84.
4. Гучетль С.З., Зайцев Н.И., Фролов С.С., Фролова И.Н., Кузнецова Е.С. Генотипирование инбредных линий и гибридов подсолнечника селекции Армавирской опытной станции ВНИИМК с помощью микросател-литных локусов // Масличные культуры. - 2019. - № 3 (179). - С. 27-34.
5. Сиволап Ю.М., Бальвинская М.С., Родер М. SSRP-анализ молекулярно-генетического полиморфизма сортов ярового ячменя южно-украинской селекции // Доклады Росс. акад. сельхоз. наук. - 2001. - № 5. - С. 3-7.
6. Колобова О.С., Малюченко О.П. , Шалаева Т.В., Шанина Е.П., Шилов И.А. [и др.]. Генетическая паспортизация картофеля на основе мультиплексного анализа 10 микросателлитных маркеров // Вавиловский журнал генетики и селекции. - 2017. - № 21. - С. 124-127. DOI 10.18699/VJ17.230
7. Супрун И.И., Ковалев В.С., Токмаков С.В., Белан К.А. ДНК-паспортизация современных российских сортов риса с применением SSR-маркеров // Науч. журнал КубГАУ - 2017. - Т. 131. - С. 1-11. DOI: 10.21515/19904665-131-065.
8. Челюстникова Т.А., Гучетль С.З., Антонова Т.С. Микросателлитные локусы для идентификации сортов льна масличного селекции ВНИИМК: подбор информативных праймеров и оптимальных условий ПЦР ДНК // Масличные культуры. - 2019. - № 2 (178). - С. 41-46.
9. Гориславец С.М., Рисованная В.И., Спотарь Г.Ю., Володин В.А. Генотипирование сорта винограда Бессемянный Магарача и анализ его происхождения с использованием SSR-маркеров // Магарач. Виноградарство и виноделие. - 2018. - Т. 20. - С. 19-21.
10. Лыжин А.С., Соловченко А.Е. Создание генетических паспортов подвойных форм яблони на основе анализа полиморфизма микросателлитных последовательностей ДНК // Достижения науки и техники АПК. -
2019. - № 33. - C. 11-13. DOI: 10.24411/0235-24512019-10203.
11. Sun B., Fu C., Yang C., Ma Q. [et al.] Genetic diversity of wild soybeans from some regions of Southern China based on SSR and SRAP markers // American Journal of Plant Sciences. - 2013. - № 4. - Р. 257-268.
12. Ghosh J., Ghosh P.D., Choudhury P.R. An assessment of genetic relatedness between soybean [Glycine max (L.) Merrill] cultivars using SSR markers // American Journal of Plant Sciences. - 2014. - No 5. - Р. 3089-3096.
13. Bisen А., Khare D., Nair P., Tripathi N. SSR analysis of 38 genotypes of soybean (Glycine Max (L.) Merr.) genetic diversity in India // Physiol Mol Biol Plants. - 2015. -No 21 (1). - Р. 109-115.
14. Абугалиева С.И., Волкова Л.А., Нурланова А.А., Жанпеисова А.С., ТуруспековЕ.К. ДНК-фингерприн-тинг сортов сои Казахстана с использованием SSR-маркеров // Биотехнология. Теория и практика. - 2013. -№ 3. - С. 26-34.
15. Кезимана П., Романова Е.В., Трифонова (Кочу-мова) А.А., Шмелькова Е.О. Анализ вариабельности микросателлитных локусов сортов сои (Gtycine max) // Теоретические и прикладные проблемы АПК. - 2016. -№ 4. - С. 3-7.
16. Mukuze C., Tucamuhabwa P., Maphosa M., Dari S., Dramadri I.O. [et al.] Genetic diversity analysis among soybean genotypes using SSR markers in Uganda // African Journal of Biotechnology. - 2020. - Vol. 19 (7). - P. 439448.
17. Zulj Mihaljevic M., Sarcevic H, Lovric A., Andrijanic Z., Sudaric A. [et al.]. Genetic diversity of European commercial soybean [Glycine max (L.) Merr.] germplasm revealed by SSR markers // Genet Resour Crop Evol. - 2020. -No 67. - Р. 1587-1600.
18. Способ идентификации сортов сои на основе микросателлитных (SSR) маркеров: пат. 2388828 РФ : МКП C12Q 1/68 10.05.2010.
19. Способ выделения гибридных растений сои с использованием микросателлитных (SSR) локусов ДНК : пат. 2398883 РФ : МКП C12Q 1/68 10.09.2010.
20. Рамазанова С.А., Коломыцева А.С. Оптимизация технологии генотипирования сои на основе анализа полиморфизма SSR-локусов ДНК // Масличные культуры. - 2020. - № 1 (181). - С. 42-48.
21. Saghai-Maroof M.A., Soliman K.M., Jorgensen R.A., Allard R. W. Ribosomal DNA spacer-length polymorphisms in barley: Mendelian inheritance, chromosomal location, and population dynamics // PNAS USA. - 1984. -81. - P. 8014-8018.
22. Binkowski J., Miks S. Gene-Calc [компьютерное программное обеспечение]: [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://gene-calc.pl/pic (дата обращения: 26.10.2021).
23. SoyBase. Integrating Genetics and Genomics to Advance Soybean Research: [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://soybase.org/ (дата обращения: 10.09.2021).
24. National Center for Biotechnology Information, U.S. National Library of Medicine [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ (дата обращения: 26.10.2021).
References
1. Davidchuk N.D., Korabel'skaya E.M., Eremeeva N.V., Kobyl'skiy G.I. Polimorfizm zapasnykh belkov i ispol'zovanie ego v semenovodstve pshenitsy i yachmenya // Vestnik Tambovskogo Gosudarstvennogo Universiteta. -2009. - T. 14. - S. 116-121.
2. Azarin K.V., Markin N.V., Lotnik B.C., Usatov A.V. DNK markery v selektsii rasteniy: ucheb. posobie // Ros-tov-na-Donu: Izdatel'stvo Yuzhnogo federal'nogo universi-teta, 2012. - S. 16.
3. Sukhareva A.S., Kuluev B.R. DNK-markery dlya ge-neticheskogo analiza sortov kul'turnykh rasteniy // Biomika. - 2018. - T. 10. - № 1. - S. 69-84.
4. Guchetl' S.Z., Zaytsev N.I., Frolov S.S., Frolova I.N., Kuznetsova E.S. Genotipirovanie inbrednykh liniy i gibri-dov podsolnechnika selektsii Armavirskoy opytnoy stantsii VNIIMK s pomoshch'yu mikrosatellitnykh lokusov // Maslichnye kul'tury. - 2019. - № 3 (179). - S. 27-34.
5. Sivolap Yu.M., Bal'vinskaya M.S., Roder M. SSRP-analiz molekulyarno-geneticheskogo polimorfizma sortov yarovogo yachmenya yuzhno-ukrainskoy selektsii // Dokla-dy Ross. akad. sel'khoz. nauk. - 2001. - № 5. - S. 3-7.
6. Kolobova O.S., Malyuchenko O.P. , Shalaeva T.V., Shanina E.P., Shilov I.A. [i dr.]. Geneticheskaya pasporti-zatsiya kartofelya na osnove mul'tipleksnogo analiza 10 mikrosatellitnykh markerov // Vavilovskiy zhurnal genetiki i selektsii. - 2017. - № 21. - S. 124-127. DOI: 10.18699/VJ17.230
7. Suprun I.I., Kovalev V.S., Tokmakov S.V., Belan K.A. DNK-pasportizatsiya sovremennykh rossiyskikh sor-tov risa s primeneniem SSR-markerov // Nauch. zhurnal KubGAU - 2017. - T. 131. - S. 1-11. DOI: 10.21515/1990-4665-131-065.
8. Chelyustnikova T.A., Guchetl' S.Z., Antonova T.S. Mikrosatellitnye lokusy dlya identifikatsii sortov l'na maslichnogo selektsii VNIIMK: podbor informativnykh praymerov i optimal'nykh usloviy PTsR DNK // Maslichnye kul'tury. - 2019. - № 2 (178). - S. 41-46.
9. Gorislavets S.M., Risovannaya V.I., Spotar' G.Yu., Volodin V.A. Genotipirovanie sorta vinograda Bessemyan-nyy Magaracha i analiz ego proiskhozhdeniya s ispol'zovaniem SSR-markerov // Magarach. Vinogradarstvo i vinodelie. - 2018. - T. 20. - S. 19-21.
10. Lyzhin A.S., Solovchenko A.E. Sozdanie genetich-eskikh pasportov podvoynykh form yabloni na osnove analiza polimorfizma mikrosatellitnykh posledovatel'nostey DNK // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. - 2019. - № 33. - C. 11-13. DOI: 10.24411/0235-2451-2019-10203.
11. Sun B., Fu C., Yang C., Ma Q. [et al.] Genetic diversity of wild soybeans from some regions of Southern China based on SSR and SRAP markers // American Journal of Plant Sciences. - 2013. - No 4. - P. 257-268.
12. Ghosh J., Ghosh P.D., Choudhury P.R. An assessment of genetic relatedness between soybean [Glycine max (L.) Merrill] cultivars using SSR markers // American Journal of Plant Sciences. - 2014. - No 5. - R. 3089-3096.
13. Bisen A., Khare D., Nair P., Tripathi N. SSR analysis of 38 genotypes of soybean (Glycine Max (L.) Merr.) genetic diversity in India // Physiol Mol Biol Plants. - 2015. -No 21 (1). - P. 109-115.
14. Abugalieva S.I., Volkova L.A., Nurlanova A.A., Zhanpeisova A.S., Turuspekov E.K. DNK-fingerprinting sortov soi Kazakhstana s ispol'zovaniem SSR-markerov // Biotekhnologiya. Teoriya i praktika. - 2013. - № 3. - S. 26-34.
15. Kezimana P., Romanova E.V., Trifonova (Ko-chumova) A.A., Shmel'kova E.O. Analiz variabel'nosti mikrosatellitnykh lokusov sortov soi (Glucine max) // Te-oreticheskie i prikladnye problemy APK. - 2016. - № 4. - S. 3-7.
16. Mukuze C., Tucamuhabwa P., Maphosa M., Dari S., Dramadri I.O. [et al.] Genetic diversity analysis among soybean genotypes using SSR markers in Uganda // African
Journal of Biotechnology. - 2020. - Vol. 19 (7). - P. 439448.
17. Zulj Mihaljevic M., Sarcevic H., Lovric A., Andri-janic Z., Sudaric A. [et al.]. Genetic diversity of European commercial soybean [Glycine max (L.) Merr.] germplasm revealed by SSR markers // Genet Resour Crop Evol. -2020. - No 67. - P. 1587-1600.
18. Sposob identifikatsii sortov soi na osnove mikrosat-ellitnykh (SSR) markerov: pat. 2388828 RF : MKP C12Q 1/68 10.05.2010. vykhodnye dannye
19. Sposob vydeleniya gibridnykh rasteniy soi s ispol'zovaniem mikrosatellitnykh (SSR) lokusov DNK : pat. 2398883 RF : MKP C12Q 1/68 10.09.2010.
20. Ramazanova S.A., Kolomytseva A.S. Optimizatsiya tekhnologii genotipirovaniya soi na osnove analiza po-limorfizma SSR-lokusov DNK // Maslichnye kul'tury. -2020. - № 1 (181). - S. 42-48.
21. Saghai-Maroof M.A., Soliman K.M., Jorgensen R.A., Allard R.W. Ribosomal DNA spacer-length polymorphisms in barley: Mendelian inheritance, chromosomal location, and population dynamics // PNAS USA. - 1984. -81. - P. 8014-8018.
22. Binkowski J., Miks S. Gene-Calc [komp'yuternoe programmnoe obespechenie]: [Elektronnyy resurs]. -Rezhim dostupa: https://gene-calc.pl/pic (data obrashcheni-ya: 26.10.2021).
23. SoyBase. Integrating Genetics and Genomics to Advance Soybean Research: [Elektronnyy resurs]. -Rezhim dostupa: https://soybase.org/ (data obrashcheniya: 10.09.2021).
24. National Center for Biotechnology Information, U.S. National Library of Medicine: [Elektronnyy resurs]. -Rezhim dostupa: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ (data obrashcheniya: 26.10.2021).
Сведения об авторах
С.А. Рамазанова, ведущий научный сотрудник, канд. биол.наук
В.Г. Савиченко, млад.науч. сотрудник
Э.Г. Устарханова, зав. лаб. селекции и семеноводства
сои, канд.с.-х. наук
Е.Д. Логинова, лаборант-исследователь Р.Н. Рамазанов, студент А.Х. Гучетль, студент
Получено/Received 11.11.2021
Получено после рецензии/Manuscript peer-reviewed 12.11.2021
Получено после доработки/Manuscript revised 15.11.2021 Принято/Accepted 16.11.2021 Manuscript on-line 30.12.2021
