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

Обложка

Цитировать

Полный текст

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 (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.

Об авторах

О. Н. Бондаренко

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: ton@vniisoi.ru

П. Д. Тимкин

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: tpd@vniisoi.ru

Л. Е. Иваченко

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: ivachenko-rog@yandex.ru

А. А. Блинова

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: baa@vniisoi.ru

А. А. Пензин

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: paa@vniisoi.ru

Список литературы

  1. Sudaric A., Vratarić M., Mladenović-Drinić 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., Sırel I.A., Kaya R.B., Ataman I.H., Tillaboeva Sh., Dönmez 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 Munhoz 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 markersand 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-локусами устойчивости к прорастанию на корню у тритикале // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2011. N 6. С. 144–149. EDN: OOLONX.
  12. Bocianowski J., Nowosad K., Wróbel 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 ESTSSR 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., Галиакпаров 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.
  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).