CC BY
1Научная статья
УДК 633.853.52:631.522
https://doi.org/10.24412/2949-2211-2024-2-1-49-60
SSR-ГЕНОТИПИРОВАНИЕ СОРТОВ СОИ ДАЛЬНЕВОСТОЧНОЙ СЕЛЕКЦИИ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ИХ ГЕНЕТИЧЕСКОГО РОДСТВА
Светлана Игоревна Лаврентьева1, 2, Павел Дмитриевич Тимкин1
Алена Андреевна Иваний1, Алина Евгеньевна Гретченко1, Любовь Егоровна Иваченко1, 2
1 Всероссийский научно-исследовательский институт сои, г. Благовещенск, Россия, lana.lavrenteva.1984@mail.ru
2 Благовещенский государственный педагогический университет, г. Благовещенск, Россия
Аннотация. Для оценки генетического разнообразия сельскохозяйственных культур широко применяются молекулярные методы. Цель исследований - изучение молекулярно-генетического полиморфизма микросателлитов ДНК сортов культурной сои Дальневосточного региона, выявление генетического сходства на основе SSR-анализа и степени генетического родства. Методом ПЦР-анализа с использованием 9 микросателлитных локусов (Satt681, Sat_263, Satt141, Satt181, Sattl, Satt2, Satt5, Satt9 и Soyhsp176) идентифицированы 8 сортов сои дальневосточной селекции и 3 образца сои корейской селекции. На основании выявленного набора аллелей микросателлитных локусов составлены молекулярно-генетические паспорта и построена дендрограмма, характеризующая степень генетического родства 4 сортов сои хабаровской селекции, 4 сортов сои приморской селекции и 3 образцов сои корейской селекции. Кластерный анализ отразил гетерогенность изученной выборки сортов сои. Выявлена высокая генетическая неоднородность сортов сои хабаровской и приморской селек-ций и образцов сои корейской селекции. Установлены уникальные аллели по локусам для корейской селекции - А137, D148, E126; для приморской селекции - В146, С150, С142, D197, E120, E96; для хабаровской селекции - D176, D154, E105, F256, H165, J135, K208. Обнаружены аллели по локусам Satt9 (D168, D186), Satt681 (F244), Sat_263 (H125), Satt141 (J158) и Satt181 (K218), которые характерны для корейской и приморской селекций, что может свидетельствовать о близости их происхождения. Полученные результаты в перспективе можно использовать в селекционных программах по созданию новых адаптивных сортов сои для Дальневосточного региона.
Ключевые слова: Glycine max L., генетическое разнообразие, микросателлиты, SSR-маркеры, генетическая паспортизация.
Для цитирования: SSR-генотипирование сортов сои дальневосточной селекции для выявления степени их генетического родства / С. И. Лаврентьева, П. Д. Тимкин, А. А. Иваний, А. Е. Гретченко, Л. Е. Иваченко // Агронаука. 2024. Том 2. № 1. С. 49-60. https://doi.org/10.24412/2949-2211-2024-2-1-49-60
Original article
SSR GENOTYPING OF SOYBEAN VARIETIES OF THE FAR EASTERN BREEDING TO DETERMINE THE DEGREE OF THEIR GENETIC RELATIONSHIP
Svetlana I. Lavrent'yeva1, 2, Paul D. Timkin1, Alyona A. Ivaniy1, Alina E. Gretchenko1, Lyubov E. Ivachenko1, 2
1 All-Russian Scientific Research Institute of Soybean, Blagoveshchensk, Russia
2 Blagoveshchensk State Pedagogical University, Blagoveshchensk, Russia
Abstract. Molecular methods are widely used to assess the genetic diversity of crops. The aim of the work is to study the molecular genetic polymorphism of DNA microsatellites of cultivars of cultivated soybeans in the Far Eastern region, to build a dendrogram to identify their genetic similarity based on SSR analysis and the degree of genetic kinship. By PCR analysis using 9 microsatellite loci (Satt681, Sat_263, Satt141, Satt181, Satt1, Satt2, Satt5, Satt9 и Soyhsp176), 8 soybean varieties of Far Eastern breeding and 3
© Лаврентьева С. И., Тимкин П. Д., Иваний А. А., Гретченко А. Е., Иваченко Л. Е., 2024
samples of Korean soybean breeding were identified. Based on the identified set of alleles of microsatellite loci, molecular genetic passports were compiled and a dendrogram was constructed characterizing the degree of genetic kinship of 4 soybean varieties of Khabarovsk selection, 4 soybean varieties of Primorsky selection and 3 soybean samples of Korean selection. Cluster analysis reflected the heterogeneity of the studied sample of varieties. A high genetic heterogeneity of soybean varieties of Khabarovsk and Primorye selections and samples of Korean soybean breeding was revealed. Unique alleles have been established by loci for Korean breeding - A137, D148, E126; for Primorsky breeding - B, C150, C142, D197, E120, E96; for Khabarovsk breeding - D176, D154, E105, F256, H165, J135, K208. Alleles were found at the loci Satt9 (D168, D186), Satt681 (F244), Sat_263 (H125), Sattl41 (J158) and Satt18l (K218), which are characteristic of Korean and Primorye selections, which may indicate the proximity of their origin. In the future, the results obtained can be used in breeding programs to create new adaptive soybean varieties for the Far Eastern region.
Keywords: Glycine max L., genetic diversity, microsatellites, SSR-markers, genetic certification.
For citation: Lavrent'eva SI, Timkin PD, Ivanii AA, Gretchenko AE, Ivachenko LE. SSR-genotipirovanie sortov soi dal'nevostochnoi selektsii dlya vyyavleniya stepeni ikh geneticheskogo rodstva [Influence of long-term application of fertilizers on the dynamics of above-ground mass accumulation in wheat]. Agronauka. Agroscience. 2024;2:1:49-60. (in Russ.). https://doi.org/10.24412/2949-2211-2024-2-1-49-60
Введение
Генетическое разнообразие сои очень ограничено, так как большинство сортов выбрано из исходной группы предков [1]. В конце 80-х годов ХХ века для сохранения генофонда растений в селекционных программах начали использовать методы биотехнологии in vitro [2]. Для использования этих методов необходимы маркёры, с помощью которых можно контролировать экспрессию генов. В настоящее время в связи со стремительным развитием ДНК-технологий белковые маркёры оказались практически вытесненными из популяционной генетики изучением полиморфизма на уровне ДНК, позволяющим тестировать генетическую изменчивость не только на уровне продуктов экспрессии гена, но и на уровне генома. Полиморфные последовательности ДНК используются для маркирования генов, участков хромосом, генома, особей, популяций и видов в решении различных задач, в том числе в селекции [3, 4].
Один из наиболее перспективных типов молекулярных маркеров - SSR (Simple Sequence Repeats - простые повторяющиеся последовательности ДНК) [5]. Свойства SSR-маркеров обусловлены тем, что, во-первых, микросателлитные последовательности есть в геномах всех организмов, включая растения; во-вторых, они распределены по всему геному; в-третьих, расположены в основном в некодирующих областях генома и, следовательно, мало подвержены действию естественного отбора [6]. SSR-маркёры под-
ходят для изучения генетического разнообразия и являются сравнительно недорогим классом ДНК-маркеров. В микросателлитных последовательностях накапливаются мутации, что и обусловливает высокий уровень их полиморфизма. Как правило, они почти всегда имеют кодоминантный тип наследования, это позволяет использовать их для оценки гибридности [7]. Все эти достоинства микросателлитов способствовали их широкому применению для идентификации и паспортизации генотипов сои во всем мире. Имеются данные, свидетельствующие, что минимальным количеством локусов, способных решить задачу сортовой идентификации, является четыре. При этом стоит уточнить, что подобранные SSR-маркёры должны быть максимально полиморфны. Имеются давние свидетельства, служащие основанием для использования SSR-маркёров в задачах популяционной генетики и дифференциации сортовых линий. Свойства данных маркёров в виде консервативности в пределах вида и вариабельности в различных сортах позволяют получать предсказуемый и воспроизводимый результат [8]. Данные отличительные черты представленной технологии позволяют дифференцировать сортовые линии как в отечественных лабораториях, так и за рубежом [9-13]. В России идентификация сортов, гибридов и линий сои с использованием ми-кросателлитных локусов проводится в ФГБНУ ФНЦ ВНИИМК (г. Краснодар) [14, 15, 16].
Несмотря на активное изучение молекулярных маркёров сои, генетические особенности сортов сои амурской селекции изучены недостаточно. Для селекционеров большое значение имеет информация о степени генетического родства исходного материала, разнообразие исходных форм различного происхождения, которые используются в селекционном процессе. ДНК-паспортизация сортов сельскохозяйственных растений -наиболее эффективный на сегодняшний день способ их идентификации, который обеспечит защиту авторских прав селекционеров, сведёт к минимуму фальсификат на рынке семян, оптимизирует селекционный процесс.
Цель исследования - изучение моле-кулярно-генетического полиморфизма микросателлитов ДНК сортов культурной сои Дальневосточного региона, выявление генетического сходства на основе SSR-анализа и степени генетического родства.
Условия, материалы и методы. Для составления молекулярно-генетических формул и установления степени генетического родства использовали 7-дневные проростки 8 сортов сои дальневосточной селекции: ВАЗ 100, Салтус, Марината, Иван Караманов (хабаровской селекции), Муссон, Приморская
4, Приморская 86, Сфера (приморской селекции) и 3 образцов сои - Чёрная, Зелёная, Жёлтая (КНДР).
Для проведения опыта производили проращивание семян сои согласно ГОСТ 12044-93 в рулонах фильтровальной бумаги в течение семи дней при температуре 25...27 °С [17]. Проростки сои хранили при температуре -18 °С до проведения исследований. Методика выделения и очистки ДНК была проведена с использованием набора реагентов для выделения геномной ДНК из растений (ООО «Синтол»), согласно прилагаемой инструкции производителя [5]. Концентрация общей геномной ДНК была определена с использованием спектрофотометра EzDrop (Китай) согласно стандартному протоколу, приложенному к прибору. Приемлемой для дальнейшей амплификации была принята концентрация двухцепочечной ДНК 100 нг/мкл. При превышении концентрации, образцы разбавлялись элюентом до 100 нг/ мкл. Производилась оценка очистки образцов. Образцы считались очищенными при коэффициенте длины волны (260/280) равном 2,0±0,5. Для амплификации выделенной ДНК сои применяли 9 пар SSR-праймеров, отобранных на основании литературных источников [8-12, 15, 16] (таблица 1).
Наименование локуса Повтор Последовательность фланкирующих праймеров (5'-3') Концентрация, пкмоль/мкл
Satt681 (ATT)20 f-GCGGTGCACTTGTCAATCTGTT 100
r-GCGGTGAGGCATATGTCAGTC
Sat_263 (AT)l7 f-GCGGTCGATCGTTTCAATTAGTATG 100
(TC)6 r-GCGCTGGCAGCCCTTTATTATC
Satt141 (ATT)26 f-CGGTGGTGGTGTGCATAATAA 100
r-CCGTCATAAAAAGTCCCTCAGAAT
Satt181 (ATT)18 f-TGGCTAGCAGATTGACA 100
r-GGAGCATAGCTGTTAGGA
Sattl (ATT) 24 f-AGTACATAGATATTAAAGTCT 100
r-AAATGATGAACGTGAATTATT;
Satt2 (AAT)18 f-ATAATGTGGAAACTAAATGG 100
r-TAATGTGCCTATCCTTGTCTT
Satt5 (TAA)21 f-TATCCTAGAGAAGAACTAAAAA 100
r-GTCGATTAGGCTTGAAATA
Satt9 (AAT)12 f-ATTACTAGAGAAATTAGTTTA 100
r-CTTACTAGGGTATTAACCCTT
Soyhsp176 (AT) 15 f-TGTGGGCCACAAAACGTATAG 100
r-CGTACGTTCTAGCTAGTCTTC
Таблица 1 - Характеристика исследуемых микросателлитных локусов, для выявления степени генетического родства сои
ПЦР проведена в 3-кратной повторно-сти с использованием вышеперечисленных SSR-праймеров, для которых были оптимизированы температуры отжига (таблица 2).
Амплификация выделенных фрагментов ДНК сои на амплификаторе CFX96 Real-time (Bio-Rad laboratories Inc., США) произведена в 50 мкл готовой реакционной смеси расширенного набора для проведения ПЦР с HS-Taq (ООО «Биолабмикс»). Разделение ампликонов, полученных в результате ПЦР, проводилось электрофоретическим методом в 2 %-м агарозном геле с бромистым этидием, в 0,5хТВЕ буфере. Визуализация осуществлена облучением геля ультрафиолетом с использованием гель-до-кументирующей системы GelDoc EZ (Bio-Rad laboratories Inc., США).
Для каждого праймера была вычислена величина информационного полиморфизма (Polymorphic Information Content - PIC) источников [18], частота встречаемости и
Результаты и обсуждение
С применением SSR-праймеров исследовали 8 сортов сои дальневосточной селекции и 3 образца сои корейской селекции. В качестве молекулярных маркёров использовали девять микросателлитных локусов (Satt681, Sat_263, Satt141, Satt181, Satt1, Satt2, Satt5, Satt9 и Soyhsp176). Во всех сортах сои дальневосточной селекции и образцах сои корейской селекции выявлен полиморфизм.
Результаты проведённой работы позволили выявить 40 аллелей для 9 используемых SSR-локусов. Число аллелей на локус
эффективное число аллелей. Регистрация результатов и анализ данных с электро-фореграмм производились в программном обеспечении Image Lab Version 6.0.14 Standard Edition. Аллельное состояние каждого локуса обозначали в соответствии с размером продуктов амплификации (п. н.). Отсутствие амплифицированного фрагмента на электрофореграмме обозначали 0. Статистическую обработку полученных данных осуществляли с применением пакета программы POPGENE [1]. В опыте по маркированию генома сортов сои на основе анализа бинарной матрицы произвели расчёт индекса генетических различий (index of Genetic Differences - DN) исследуемых генотипов сои. Для визуализации обнаруженных генетических дистанций была построена дендрограмма методом невзвешенного попарно-группового анализа (Unweighted Pairwise-Group Analysis - UPGMA).
варьировало от 3 до 6. Максимальное число аллелей у локуса БоП9 - 6, минимальное число аллелей у локуса БоП! - 3. Для остальных исследуемых локусов выявлено 4 или 5 аллелей (таблица 3). Среднее число аллелей на локус составило 4,44.
Параметром, свидетельствующим об информативности локуса, служит эффективное число аллелей (пе). Данная метрическая величина демонстрирует число различных аллелей в исследуемой выборке сорто-образцов. Число выявленных аллелей будет совпадать с числом эффективных, если показатели встречаемости локусов будут
Таблица 2 - Оптимальная температура отжига праймера
Наименование локуса Температура отжига (°С) Наименование локуса Температура отжига (°С)
Satt681 70 Satt2 60
Sat_263 6S Satt5 SS
Satt141 63 Satt9 4S
Satt181 63 Soyhsp176 60
Satt1 60 - -
Таблица 3 - Оценка уровня генетического разнообразия SSR-локусов 11 генотипов сои
Наименование локуса Молекулярная масса (п. н.) Число аллелей, n ' a Эффективное число аллелей, n ' e Величина информационного полиморфизма, PIC
Satt1 137...154 3 2,69 0,63
Satt2 146...176 4 2,81 0,64
Satt5 142.194 4 2,57 0,61
Satt9 148.197 6 5,26 0,81
Soyhsp176 96.126 5 3,46 0,71
Satt681 235.265 4 3,90 0,74
Sat_263 125.165 4 3,10 0,68
SattUl 135.198 5 3,90 0,74
Satt181 175.225 5 3,90 0,74
Среднее значение - 4,44 3,51 0,70
одинаковы. Для исследуемых образцов этот показатель варьировал от 2,57 (Satt5) до 5,26 (Satt9). Среднее эффективное число аллелей на локус составило 3,51 (таблица 3).
Важным показателем, характеризующим микросателлитные локусы, является величина информационного полиморфизма (PIC). Данный показатель демонстрирует потенциал локуса в дифференциации сортообразцев в исследуемой задаче [19]. Значения PIC варьируют от 0 до 1. Индекс PIC способен принимать значения от 0 до 1, где 0 - единичное проявление аллеля в выборке, 1 - множественное. Для изученных нами SSR-локусов PIC варьирует от 0,61 (Satt5) до 0,81 (Satt9) (таблица 3). Среднее значение величины информационного полиморфизма для изученной группы сортов и образцов сои составило 0,70, что свидетельствует о высоком полиморфизме исследуемых локусов.
Аллели SSR-локусов представлены на электрофореграммах фрагментами ДНК разной молекулярной массы. На рисунках 1 и 2 показаны электрофореграммы результатов амплификации ДНК исследуемых сортов сои дальневосточной селекции и образцов сои корейской селекции по локусу Satt7.
Я — — «Р#
1 я ■ — >—к
щ Z "Г
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Дорожки фрагменты ДНК сортов (2-3 - Чёрная, 5-6 - Зелёная, 7-8 - Жёлтая, 9-10 - Муссон), 1, 4, 11 - маркёры молекулярных масс (DNA Ladder, 100+ bp)
Рисунок 1 - Электрофореграмма продуктов амплификации ДНК сортов и образцов сои по локусу Satt1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Дорожки фрагменты ДНК сортов (2 - Приморская 4, 3-4 - Приморская 86, 5-6 - Сфера, 7-8 - ВАЗ 100, 10 - Салтус,
11-12 - Марината, 13-14 - Иван Караманов), 1, 9, 15 - маркёры молекулярных масс (DNA Ladder, 100+ bp)
Рисунок 2 - Электрофореграмма продуктов амплификации ДНК сортов сои по локусу Satt 1
В результате амплификации получили межсортовую полиморфную картину распределения фрагментов ДНК трёх аллелей этого локуса (а137, А145, А154) (таблица 4).
В двух образцах сои корейской селекции (Чёрная, Жёлтая) выявлен аллель А137. Сорт Муссон приморской селекции, образец Зелёная корейской селекции и сорта Марината и Иван Караманов хабаровской селекции содержат аллель А154 с повышенной молекулярной массой.
Дискриминационные возможности этой маркерной системы были оценены для исследуемых восьми сортов сои дальневосточной селекции и трёх образцов корейской сои. По результатам обработки подготовлены схемы электрофореграмм для оформления эталонных генетических паспортов сортов.
В итоге для каждого сорта сои на основании выявленного набора аллелей ми-кросателлитных локусов составлены мо-лекулярно-генетические паспорта, или так называемые генетические формулы генотипов, представленные в таблице 4. Большими буквами латинского алфавита обозначен код локуса, а нижний индекс - аллельное состояние данного локуса.
Результаты обработки полученных данных свидетельствуют о высокой генетической неоднородности сортов сои дальнево-
сточной селекции и образцов сои корейской селекции. Установлены уникальные аллели по локусам для корейской селекции - А137, ^48, Е126' приморской селекции - ВМ6, С^0, С142, D197, Е120, Е96; хабаровской селекции - D176,
^54, ^ ^ к208. Также выявлены
аллели по локусам БаП9 (D168, D186), БаН68! (Р244), Sat_263 (Н125), БаП141 (J158) и БаП181 (К218), которые характерны для корейской и приморской селекций, что может свидетельствовать о близости их происхождения.
Для всех выявленных аллелей по каждому локусу были вычислены частоты их встречаемости в изученной выборке сортов сои дальневосточной селекции и образцов сои корейской селекции (рисунок 3).
Несмотря на высокую величину информационного полиморфизма, только у локуса Satt5 выявлен аллель С1(5 с частотой встречаемости более 50 %. Такая невысокая встречаемость большинства аллелей исследуемых локусов свидетельствует об относительно низкой генетической близости сортов сои дальневосточной селекции и образцов сои корейской селекции.
На основании полученных данных далее была проведена оценка степени генетического родства изученных генотипов сои и статистическая обработка полученных данных с применением программы POPGENE.
Название сорта Формула*
Чёрная А R С D Е Р Н 1 К 137 176 1(5 168 115 235 135 158 218
Зелёная А R С D Е Р Н 1 К 154 154 185 148 126 244 125 191 218
Жёлтая А R С D Е Р Н 1 К 137 163 185 186 126 244 135 158 175
Муссон А R С D Е Р Н 1 К 154 146 150 197 120 244 145 198 218
Приморская 4 А R С D Е Р Н 1 К 145 154 142 168 115 235 125 158 195
Приморская (4 А R с D Е Р Н | К 145 154 194 168 96 256 135 158 218
Сфера А R с D Е Р Н | К 145 163 185 186 115 235 135 162 195
ВАЗ 100 А RCDE Р Н | К 145 163 185 176 105 256 145 162 208
Салтус А RCDE Р Н | К 145 163 194 154 105 265 145 135 208
Марината А R с D Е Р Н | К 154 163 194 154 115 265 165 135 208
Иван Караманов А RCDE Р Н | К 154 154 185 176 115 256 135 162 225
* Примечание - код локуса: А - Satt1, В - Satt2, С - Satt5, D - Satt9, Е - Soyhsp176, F - Satt681, Н - Sat_263, ] -Satt141, К - Satt^8^.
Таблица 4 - Молекулярно-генетические формулы 11 генотипов сои, полученные путём микросател-литного анализа
а
б
а) Soyhsp176, Satt181, Satt681, Satt^4^, Sat_263 б) сортов сои дальневосточной селекции и образцов
сои корейской селекции
Рисунок 3 - Частота встречаемости аллелей локусов Satt1, Satt2, Satt5, Satt9
Анализ бинарной матрицы позволил рассчитать генетическую идентичность (в1) и генетические расстояния (вЭ) исследуемых сортов сои дальневосточной селекции и образцов сои корейской селекции. Для визуализации обнаруженных генетических дистанций была построена дендрограмма методом невзвешенного попарно-группового анализа (иРвМА) (рисунок 4).
С использованием полученных результатов, проведена оценка степени генетического родства изученных генотипов сои дальневосточной и корейской селекций. Анализ иерархического дендрита позволил выделить в выборке исследованных генотипов сои два основных кластера. В кластер I вошло большинство исследуемых сортов и образцов сои, за исключением образца сои Жёлтая (корейская селекция) и сорта Приморская 4 (приморская селекция), которые сгруппированы в кластер II. Большой кластер I можно разделить на два подкластера !а и !б. Подкла-стер !а демонстрирует генетическую близ-кородственность таких сортовых линий, как Чёрная (селекция КНДР), Мусон (приморская
селекция ), Салтус (хабаровская селекция). В то же время подкластер !б является более крупной группой близких друг к другу сортов. В этот подкластер включён ряд сортовых линий: Зелёная (селекция КНДР), Сфера (приморская селекция), Иван Караманов, ВАЗ 100 и Марината (хабаровская селекция), Приморская 86 (приморская селекция). Анализируя расположение и состав подкласте-ров !а и !б, можно обнаружить интересную закономерность - сортовые линии из КНДР присутствует в обеих группах, несмотря на дальнюю региональную отдалённость. В целом все сорта, исследуемые в данном эксперименте, демонстрируют близкое генетическое родство, несмотря на дифференциацию по различным кластерам, что в целом объясняется ареалом произрастания на Дальнем Востоке.
Выводы
Таким образом, проведённые исследования показали высокий уровень информативности девяти изученных SSR-локусов. Для каждого сорта получены уникальные
II
рор1
рор4
рор9
рор2
рор7
рор11
рорЮ
рорб
рорЗ
рорЗ
рор5
pop 1 - Чёрная, pop 2 - Зелёная, pop 3 - Жёлтая, pop 4 - Муссон, pop 5 - Приморская 4, pop 6 - Приморская 86, pop 7 - Сфера, pop 8 - ВАЗ 100, pop 9 - Салтус, pop10 - Марината, pop 11 - Иван Караманов
Рисунок 4 - Дендрограмма генотипов сои
ДНК-профили, позволяющие различать и идентифицировать их. Выявлен внутрисо-ртовой полиморфизм некоторых сортов сои, который необходимо учитывать при создании молекулярно-генетических паспортов. На основании выявленного набора аллелей микросателлитных локусов составлены молекулярно-генетические паспорта и построена дендрограмма, характеризующая степень генетического родства 4 сортов сои хабаровской селекции, 4 сортов сои приморской селекции и 3 образцов сои корейской селекции. Кластерный анализ отразил гетерогенность изученной выборки сортов. Выявлена высокая генетическая неоднородность сортов сои хабаровской, приморской селекций и образцов сои корейской селекции. Установлены уникальные аллели по локусам для корейской селекции - А137, D148, Е126, приморской селекции - ^ С 150, С142, ^97, Е120, Е96, хабаровской
селекции - D176, D154, E105, F256, H165, J135, К208. Обнаружены аллели по локусам Satt9 ^168,
D186), Satt68^ (Р244), Sat_263 (Н125), SattU^
(J158) и Satt^8^ (К218), которые характерны
для корейской и приморской селекций,
что может свидетельствовать о близости их
происхождения. Полученные данные могут
использоваться для анализа генетического
разнообразия генотипов сои, будут приме-
няться при разработке эффективной технологии молекулярно-генетической идентификации и паспортизации сортов сои, а также для формирования генетической базы данных SSR-фингерпринтов. Наличие такой базы данных позволит эффективно решать вопросы, связанные с идентификацией образцов сои, при возникновении спорных вопросов об их генетической идентичности и сортовой принадлежности.
Благодарности
Выражаем благодарность за предоставленные материалы исследований сортов сои хабаровской селекции Т. А. Асеевой, члену-корреспонденту РАН, доктору сельскохозяйственных наук, директору ФГБНУ «Дальневосточный научно-исследовательский институт сельского хозяйства»; сортов сои приморской селекции - Е. С. Бутовец, кандидату сельскохозяйственных наук, ведущему научному сотруднику лаборатории селекции сои ФГБНУ «ФНЦ Агробиотехно-логий Дальнего Востока им. А. К. Чайки»; и образцов сои корейской селекции - К. С. Голохваст, члену-корреспонденту РАО, доктору биологических наук, директору Сибирского федерального научного центра Агробиотехнологий РАН, директору Томского НОЦ ПИШ «Агробиотек».
Список источников
1. Nguyen H. T., Bhattacharyya M. K. The Soybean Genome. Compendium of Plant Genomes // New York: Springer Cham, 2017. 211 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64198-0
2. Дорошенко Н. П., Трошин Л. П., Алзубайди Х. К. И. Биотехнология - наука и отрасль сельского хозяйства // Научный журнал КубГАУ. 2016. № 116 (02). C. 1700-1732.
3. Мухина Ж. М., Дубина Е. В. Молекулярные маркёры и их использование в селекционно-генетических исследованиях // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2011. № 66. С. 386-496.
4. Gramene: Development and integration of trait and gene ontologies for rice / P. Jaisval, D. Ware, J. Ni, K. Chang [et al.] // Comparative and functional genomics. 2002. Vol. 3. Р. 132-136. https://doi. org/10.1002/cfg.156
5. Zietkiewicz E., Rafalski A., Labuda D. Genome Fingerprinting by Simple Sequence Repeat (SSR)-Anchored Polymerase Chain Reaction Amplification // Genomics. 1994. Vol. 20. № 2. P. 176-183. https:// doi.org/10.1006/geno.1994.1151
6. Hamada H., Petrino M. C., Takugana T. A novel repeated element with Z-DNA-forming potential is widely found in evolutionarily diverse eukaryotic genomes // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1982. Vol. 79. № 23. P. 6465-6469. https://doi.org/10.1073/pnas.79.21.6465
7. Varshney R. K., Graner A., Sorrells M. E. Genic microsatellite markers in plants: Features and applications // Trends in Biotechnology. 2005. Vol. 23. № 1. P. 48-55. https://doi.Org/10.1016/j.tibtech.2004.11.005
8. Genetic mapping and variability of seven soybean simple sequence repeat loci / M. Morgante, A. Rafalski, P. Biddle, S. Tingey, A. M. Olivieri // Genome. 1994. Vol. 37. № 5. P. 763-769. https://doi. org/10.1139/g94-109
9. ДНК-фингерпринтинг сортов сои Казахстана с использованием SSR маркеров / C. И. Абуга-лиева, Л. А. Волкова, А. А. Нурланова, А. С. Жанпеисова, Е. К. Туруспеков // Биотехнология. Теория и практика. 2013. № 3. С. 26-34. https://doi.org/10.11134/btp.3.2013.4
10. SSR analysis of 38 genotypes of soybean (Glycine max (L.) Merr.) genetic diversity in India / A. Bisen, D. Khare, P. Nair, N. Tripathi // Physiology and Molecular Biology of Plants. 2015. Vol. 21. № 1. P. 109-115. https://doi.org/ 10.1007/s12298-014-0269-8.
11. Kujane K., Sedibe M. M. , Mofokeng A. Genetic diversity analysis of soybean (Glycine max (L.) Merr.) genotypes making use of SSR markers // Australian Journal of Crope Science. 2019. Vol. 13. № 7. P. 1113-1119. https://doi.org/10.21475/ajcs.19.13.07.p1638
12. Fine Mapping, Candidate Gene Identification and Co-segregating Marker Development for the Phytophthora Root Rot Resistance Gene RpsYD25 [Electronic resource] / C. Zhong, S. Sun, X. Zhang, C. Duan, Z. Zhu // Frontiers Genetics. 2020. Vol. 11. Article 799. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00799
13. Hudcovicova M., Kraic J. Utilisation of SSRs for Characterisation of the Soybean (Glycine max (L.) Merr.) Genetic Resources // Czech Journal of Genetics and Plant Breeding. 2003. V. 39 (4). P. 120-126. https://doi.org/10.17221/3729-CJGPB
14. Брынцев С. И., Уварова А. Г., Ярыгина И. В. Проблемы выращивания сои и возможные пути решения // Молодёжная наука - гарант инновационного развития АПК: материалы X Всероссийской (национальной) научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 19-21 декабря 2018 года. Курск: Издательство КГСХА, 2019. С. 45-50.
15. Рамазанова С. А. Идентификация сортов сои (Glycine max L.) с использованием микроса-теллитных локусов ДНК // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. 2016. № 2(166). С. 63-67.
16. 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. https://doi.org/10.25230/2412-608X-2020-1-181-42-48
17. ГОСТ 12044-93. Семена сельскохозяйственных культур. Методы определения заражённости болезнями, 2011. Введ. 1994-06-0. Москва: Стандартинформ, 2011. 55 с.
18. Гучетль С. З., Фролов С. С., Кузнецова Е. С. Подбор информативных праймеров и оптимальных условий ПЦР для проведения SSR-анализа геномной ДНК сои селекции АОС ВНИИМК // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. 2018. №3 (175). С. 28-33. https://doi.org/10.25230/2412-608X-2018-3-175-28-33
19. Чесноков Ю. В., Артемьева А. М. Оценка меры информационного полиморфизма генетического разнообразия // Сельскохозяйственная биология. 2015. Т. 50. № 5. С. 571-578. https://doi. org/10.15389/agrobiology.2015.5.571rus
References
1. Nguyen HT, Bhattacharyya MK. The Soybean Genome. Compendium of Plant Genomes. New York: Springer Cham. 2017. 211 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64198-0
2. Doroshenko NP, Troshin LP, Alzubaidi KhK.I. Biotekhnologiya - nauka i otrasl' sel'skogo khozyaistva [Biotechnology - science and branch of agriculture]. Nauchnyi zhurnal KubGAU. Scientific journal of KubSAU. 2016;116:02:1700-1732. (in Russ.).
3. Mukhina ZhM., Dubina EV. Molekulyarnye markery i ikh ispol'zovanie v selektsionno-geneticheskikh issledovaniyakh [Molecular markers and their use in selection and genetic research]. Politematicheskii setevoi elektronnyi nauchnyi zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. Polythematic network electronic scientific journal of the Kuban State Agrarian University. 2011;66:386-496.
4. Jaisval P, Ware D, Ni J, Chang K [et al.] Gramene: Development and integration of trait and gene ontologies for rice. Comparative and functional genomics. 2002;3:132-136. https://doi.org/10.1002/ cfg.156
5. Zietkiewicz E, Rafalski A, Labuda D. Genome Fingerprinting by Simple Sequence Repeat (SSR)-Anchored Polymerase Chain Reaction Amplification. Genomics. 1994;20:2:176-183. https://doi. org/10.1006/geno.1994.1151
6. Hamada H, Petrino MC, Takugana T. A novel repeated element with Z-DNA-forming potential is widely found in evolutionarily diverse eukaryotic genomes. Proceedings of the National Academy of Sciences. 1982;79:23:6465-6469. https://doi.org/10.1073/pnas.79.21.6465
7. Varshney RK, Graner A, Sorrells ME. Genic microsatellite markers in plants: Features and applications. Trends in Biotechnology. 2005;23:1:48-55. https://doi.org/10.1016/_j.tibtech.2004.11.005
8. Morgante M, Rafalski A, Biddle P, Tingey S, Olivieri AM. Genetic mapping and variability of seven soybean simple sequence repeat loci. Genome. 1994; 37:5:763-769. https://doi.org/10.1139/g94-109
9. Abugalieva CI, Volkova L. A., Nurlanova A. A., Zhanpeisova A. S., Turuspekov E. K. DNK-fingerprinting sortov soi Kazakhstana s ispol'zovaniem SSR markerov [DNA fingerprinting of Kazakhstan soybean varieties using SSR markers]. Biotekhnologiya. Teoriya i praktika. Biotechnology. Theory and practice. 2013;3:26-34. (in Russ.). https://doi.org/10.11134/btp.3.2013.4
10. Bisen A, Khare D, Nair P, Tripathi N. SSR analysis of 38 genotypes of soybean (Glycine max (L.) Merr.) genetic diversity in India. Physiology and Molecular Biology of Plants. 2015;21:1:109-115. https:// doi.org/ 10.1007/s12298-014-0269-8
11. Kujane K, Sedibe MM, Mofokeng A. Genetic diversity analysis of soybean (Glycine max (L.) Merr.) genotypes making use of SSR markers. Australian Journal of Crope Science. 2019;13:7:1113-1119. https:// doi.org/10.21475/ajcs.19.13.07.p1638
12. Zhong C, Sun S, Zhang X, Duan C, Zhu Z. Fine Mapping, Candidate Gene Identification and Co-segregating Marker Development for the Phytophthora Root Rot Resistance Gene RpsYD25. Frontiers Genetics. 2020;11:799. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00799
13. Hudcovicova M, Kraic J. Utilisation of SSRs for Characterisation of the Soybean (Glycine max (L.) Merr.) Genetic Resources. Czech Journal of Genetics and Plant Breeding. 2003;39(4):120-126. https://doi. org/10.17221/3729-CJGPB
14. Bryntsev SI, Uvarova AG, Yarygina IV. Problemy vyrashchivaniya soi i vozmozhnye puti resheniya [Problems of growing soybeans and possible solutions]. Molodezhnaya nauka - garant innovatsionnogo razvitiya APK: materialy X Vserossiiskoi (natsional'noi) nauchno-prakticheskoi konferentsii studentov, aspirantov i molodykh uchenykh. Youth science is a guarantor of innovative development of the agro-industrial complex: materials of the X All-Russian (national) scientific and practical conference of students, graduate students and young scientists, December 19-21, 2018. Kursk: KGSHA Publishing House. 2019:45-50. (in Russ.).
15. Ramazanova SA. Identifikatsiya sortov soi (Glycine max L.) s ispol'zovaniem mikrosatellitnykh lokusov DNK [Identification of soybean varieties (Glycine max L.) using microsatellite DNA loci]. Maslichnye kul'tury. Nauchno-tekhnicheskii byulleten' Vserossiiskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta maslichnykh kul'tur. Oilseed crops. Scientific and technical bulletin of the All-Russian Research Institute of Oilseeds. 2016;2(166):63-67. (in Russ.).
16. Ramazanova SA, Kolomytseva AS. Optimizatsiya tekhnologii genotipirovaniya soi na osnove analiza polimorfizma SSR-lokusov DNK [Optimization of soybean genotyping technology based on the analysis of polymorphism of SSR DNA loci]. Maslichnye kul'tury. Oilseed crops. 2020;1(181): 42-48. (in Russ.). https://doi.org/10.25230/2412-608X-2020-1-181-42-48
17. GOST 12044-93. Semena sel'skokhozyaistvennykh kul'tur. Metody opredeleniya zarazhennosti boleznyami [Agricultural seeds. Methods for determining disease infestation]. 2011. Vvedenie 1994-06-0. Moscow: Standartinform, 2011. 55 p. (in Russ.).
18. Guchetl' S. Z., Frolov S. S., Kuznetsova E. S. Podbor informativnykh praimerov i optimal'nykh uslovii PTsR dlya provedeniya SSR-analiza genomnoi DNK soi selektsii AOS VNIIMK [Selection of informative primers and optimal PCR conditions for SSR analysis of genomic DNA of soybean selection AOS VNIIMK]. Maslichnye kul'tury. Nauchno-tekhnicheskii byulleten' Vserossiiskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta maslichnykh kul'tur. Oilseed crops. Scientific and technical bulletin of the All-Russian Research Institute of Oilseeds. 2018;3(175):28-33. (in Russ.). https://doi.org/10.25230/2412-608X-2018-3-175-28-33
19. Chesnokov YuV, Artem'eva AM. Otsenka mery informatsionnogo polimorfizma geneticheskogo raznoobraziya [Assessment of the measure of information polymorphism of genetic diversity]. Sel'skokhozyaistvennaya biologiya. Agricultural biology. 2015;50:5:571-578. (in Russ.). https://doi. org/10.15389/agrobiology.2015.5.571rus
Информация об авторах
С. И. Лаврентьева - канд. биол. наук; П. Д. Тимкин - мл. науч. сотр.; А. А. Иваний - лаборант; А. Е. Гретченко - науч. сотр.; Л. Е. Иваченко - д-р биол. наук
Information about the authors
S. I. Lavrentieva - Cand. of Biol. Sci; P. D. Timkin - Junior Researcher; A. A. Ivaniy - Laboratory Assistant; A. E. Gretchenko - Researcher; L. E. Ivachenko - Dr of Biol. Sci.
Статья поступила в редакцию 16.02.2024; The article was submitted 16.02.2024; одобрена после рецензирования 19.02.2024; approved aftee reviewing 19.02.2024; принята к публикации 21.02.2024 accepted for publication 21.02.2024
