ИЗМЕНЧИВОСТЬ МИКРОСАТЕЛЛИТНЫХ ЛОКУСОВ АРХИВНЫХ КЛОНОВ И ИСПЫТАТЕЛЬНЫХ КУЛЬТУР СОСНЫ ОБЫКНОВЕННОЙ НА СЕВЕРЕ КАЗАХСТАНА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В Казахстане селекционно-генетические объекты создавались по единой общесоюзной программе в 80—90-е гг. прошлого столетия под методическим руководством Центрального научно-исследовательского института лесной генетики и селекции (ЦНИИЛГиС, г. Воронеж). С момента создания опытных объектов по сосне обыкновенной и в течение более 30-летнего испытания ее клонового и семенного потомства получены определенные результаты — выделены перспективные клоны и полусибсы, получены сорта-клоны на основании фенотипической оценки их продуктивности и устойчивости. Однако в Казахстане до сих пор не проведена генетическая идентификация объектов селекционно-генетического назначения. Цель работы заключается в исследовании Pinus sylvestrtis L. в архивах клонов и испытательных культурах на севере Казахстана на основании изменчивости микросателлитных локусов. В результате проведенных исследований установлены значения показателей основных популяционных параметров индивидуальной и внутривидовой изменчивости, подразделенности и дифференциации исследованных 15 плюсовых деревьев сосны обыкновенной. Проведен сравнительный анализ генетических характеристик клонов с их семенным потомством (полусибсами) по трем генерациям. По результатам микросателлитного анализа были установлены клоны и семьи полусибсов 3-х генераций с наиболее высоким уровнем генетического разнообразия и наличием в составе генотипов редких и уникальных аллелей, перспективных для использования в селекционных и лесовосстановительных работах.

Об авторах

Н.  К Чеботько

Казахский научно-исследовательский институт лесного хозяйства и агролесомелиорации им. А.Н. Букейхана

Email: chebotkon@mail.ru
ул. Кирова, д. 58, Щучинск, 020000 Казахстан

Я.  А Крекова

Казахский научно-исследовательский институт лесного хозяйства и агролесомелиорации им. А.Н. Букейхана

Email: chebotkon@mail.ru
ул. Кирова, д. 58, Щучинск, 020000 Казахстан

С.  И Ивановская

Институт леса НАН Беларуси

Email: chebotkon@mail.ru
ул. Пролетарская, д. 71, Гомель, 246050 Республика Беларусь

А.  В Падутов

Институт леса НАН Беларуси

Автор, ответственный за переписку.
Email: chebotkon@mail.ru
ул. Пролетарская, д. 71, Гомель, 246050 Республика Беларусь

Список литературы

  1. Белоконь Ю.С., Гордеева Н.В., Гордон Н.Ю., Белоконь М.М., Политов Д.В. Применение ДНК-маркеров для паспортизации ЛСП и сертификации семян хвойных пород // Лесохозяйственная информация. 2008. № 3—4. С. 35—38.
  2. Гладков Ю.Ф., Шейкина О.В. Моделирование состава плюсовых деревьев для создания лесосеменной плантации сосны обыкновенной с использованием SSR-маркеров // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2022. № 3 (55). С. 63—75.
  3. Ильинов А.А., Раевский Б.В. Сравнительная оценка генетического разнообразия естественных популяций и клоновых плантаций сосны обыкновенной и ели финской в Карелии // Экологическая генетика. 2015. Т. 13. № . 4. С. 55—67.
  4. Ильинов А.А., Раевский Б.В. Состояние генофонда сосны обыкновенной Pinus sylvestris L. в Карелии // Сибирский лесной журнал. 2016. № 5. С. 45—54.
  5. Крекова Я.А., Чеботько Н.К., Каган Д.И. Селекционно-генетическая оценка и молекулярная паспортизация клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной Северного Казахстана // Сохранение лесных генетических ресурсов: Мат-лы VII Междунар. совещ. по сохранению лесных генетических ресурсов (ВНИИЛМ, Пушкино, Россия, 20—22.09.2022). Пушкино, 2022. С. 14.
  6. Крекова Я.А., Чеботько Н.К., Каган Д.И. Селекционная оценка и генотипирование клонов плюсовых деревьев Рinus sylvestris L. в Северном Казахстане // Лесохозяйственная информация. 2023. № 2. С. 115—126.
  7. Криворотова Т.Н., Шейкина О.В. Генетическая структура лесосеменных плантаций и насаждений сосны обыкновенной в Среднем Поволжье // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2014. № 1 (21). С. 77—86.
  8. Милютин Л.И. Анализ современного состояния отечественной лесной селекции // Плодоводство, семеноводство, интродукция древесных растений. 2019. Т. 22. С. 130—132.
  9. Мосин В.И., Бреусова А.И., Чеботько Н.К. Итоги испытания плюсовых деревьев и популяций сосны в Казахстане // Лесная генетика и селекция на рубеже тысячелетий: Мат-лы науч.-практич. конферен. (26—29 июня 2001 г.). Воронеж, 2002. С. 119—125.
  10. Новиков П.С., Шейкина О.В. ISSR-анализ деревьев сосны обыкновенной (Pinys sylvestris) различных селекционных категорий // Научный журнал КубГАУ. 2012. № 82 (08). С. 1—13.
  11. Падутов В.Е., Баранов О.Ю., Воропаев Е.В. Методы молекулярно-генетического анализа. Минск: Юнипол, 2007. 176 с.
  12. Рогозин М.В. Программа селекции хвойных пород в лесосеменном районе // Сохранение лесных генетических ресурсов: Мат-лы 4-го Междунар. совещания. Барнаул, 2015. С. 150—152.
  13. Семериков В.Л., Семерикова С.А., Дымшакова О.С., Зацепина К.Г., Тараканов В.В., Тихонова И.В., Экарт А.К., Видякин А.И., Жамьянсурен С., Роговцев Р.В., Кальченко Л.И. Полиморфизм микросателлитных локусов хлоропластной ДНК сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) в Азии и Восточной Европе // Генетика. 2014. Т. 50. № 6. С. 577—585.
  14. Тихонова И.В., Семериков В.Л., Семерикова С.А., Дымшакова О.С., Зацепина К.Г. О выборках в исследованиях внутривидового генетического разнообразия сосны обыкновенной // Сибирский лесной журнал. 2014. № 4. С. 99—109.
  15. Чеботько Н.К., Хадиев Р.М., Корниенко М.А. Селекционные исследования сосны обыкновенной в Казахстане // Инновационные пути развития лесного хозяйства и особо охраняемых природных территорий: проблемы и перспективы: Мат-лы Межд. научно-практич. конф., посвящ. 80-летию организации Наурзумского государственного природного заповедника, Астана, 9 сентября 2011 г. С. 354—358.
  16. Чеботько Н.К., Крекова Я.А., Бейсенбай А.Б., Шарипова А.К. Оценка клонового потомства плюсовых деревьев сосны обыкновенной на севере Казахского мелкосопочника // 3i: intellect, idea, innovation — интеллект, идея, инновация. 2022. № 4. С. 212—221.
  17. Шейкина О.В., Лебедева Э.П., Шигапов З.Х. Фенотипическая и генетическая изменчивость клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной на лесосеменной плантации в Чувашской Республике. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2013. 160 с.
  18. Шеллер М.А., Чиокырлан Е., Михайлов П.В., Кулаков С.С., Кулакова Н.Н., Ибе А.А., Сухих Т.В., Курту А.Л. Генетическое разнообразие сосны обыкновенной (Рinus sylvestris L.) в Средней Сибири по результатам анализа изменчивости хлоропластных микросателлитных локусов // Биосфера. 2023. Т. 15. № 4. С. 343—348.
  19. Auckland L.D., Bui T., Zhou Y., Shepherd M., Williams C. Conifer Microsatellite Handbook. Texas A&M University: College Station, TX, USA, 2002. 57 p.
  20. Bernhardsson C., Floran V., Ganea S.L., García-Gil M.R. Present genetic structure is congruent with the common origin of distant Scots pine populations in its Romanian distribution // Forest Ecology and Management. 2016. V. 361. № 77. P. 131—143.
  21. Bilgen B.B., Kaya N. Genetic diversity among Pinus sylvestris L. populations and its implications for genetic conservation: comparison of nuclear and chloroplast microsatellite markers // Fresenius Environmental Bulletin. 2017. V. 26. № 11. P. 6873—6881.
  22. Dering M., Baranowska M., Beridze B. et al. The evolutionary heritage and ecological uniqueness of Scots pine in the Caucasus ecoregion is at risk of climate changes // Scientific Reports. 2021. V. 11. № 1. P. 22845.
  23. Kavaliauskas D., Danusevičius D., Baliuckas V. New insight into genetic structure and diversity of Scots pine (Pinus sylvestris L.) populations in Lithuania based on nuclear, chloroplast and mitochondrial DNA markers // Forests. 2022. V. 13. № 8. P. 1179.
  24. Lefort F., Echt C., Streiff R., Vendramin G.G. Microsatellite sequences: a new generation of molecular markers for forest genetics // Forest Genetics. 1999. V. 6 (1). P. 15—20.
  25. Nei M. Genetic distance between populations // American Naturalist. 1972. V. 106. № 949. P. 283—392.
  26. Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research — an update // Bioinformatics. 2012. V. 28. № 19. P. 2537—2539.
  27. Provan J., Soranzo N., Wilson N.J., McNicol J.W., Forrest G.I., Cottrell J., Powell W. Gene-pool variation in Caledonian and European Scots pine (Pinus sylvestris L.) revealed by chloroplast simple sequence repeats // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 1998. № 265. P. 1697—705.
  28. Sebastiani F., Pinzauti F., Kujala S.T., González-Martínez S.C., Vendramin G.G. Novel polymorphic nuclear microsatellite markers for Pinus sylvestris L. // Conservation Genetics Resources. 2012. V. 4. P. 231—234.
  29. Scalfi M., Piotti A., Rossi M., Piovani P. Genetic variability of Italian southern Scots pine (Pinus sylvestris L.) populations: the rear edge of the range // European Journal of Forest Research. 2009. V. 128. P. 377—386.
  30. Yeh F.C., Yang R.C., Boyle T.B., Ye Z.H., Mao J.X. POPGENE Version 1.32: The User-Friendly Shareware for Population Genetic Analysis // Molecular Biology and Biotechnology Centre. Univ. Alberta, Canada, 1999.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».