On the study of molecular markers of the genus Picea in Russia and Belarus

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Currently, degradation of spruce stands is observed in various regions of Russia, which is associated with the transformation of climatic and environmental conditions of the environment. To ensure effective reforestation and afforestation of spruce forests, it is necessary to study the features of the population-genetic structure of plantations in order to preserve the genetic resources of valuable forest-forming tree species. The purpose of this work is to review modern achievements in the study of molecular markers of the genus Picea in Russia and Belarus. To characterize the genetic diversity of spruce populations, 9 ISSR primers with a high level of polymorphism (86,6%) were selected: (GA)9T, (AC)8C, (CA)6RY, (CA)6RG, (CA)6(GT), (CA)6(AC), (AG)8T, (GA)8C and (AG)8YT. The analysis of the mh44 locus of mitochondrial DNA revealed 13 allelic variants and is suitable for studying the genetic diversity of intra- and inter-population genetic variability of spruce. Experimental work with the mitochondrial Nad1 gene has shown the possibility of its application for phylogeographic studies of spruce. The assessment of the genetic variability of microsatellite loci Pt63718, Pt26081, Pt71936 revealed 19 allelic variants and is also suitable for phylogeographic studies. These results are very valuable and can form the basis for studying and characterizing the genetic structure of spruce plantations.

About the authors

Alina P. Degtyareva

All-Russian Research Institute of Forest Genetics, Breeding and Biotechnology

Author for correspondence.
Email: ali.serdyukova@yandex.ru

junior researcher of Forest Genetics and Biotechnology Department

Russian Federation, Voronezh

References

  1. Паленова М.М., Коротков В.Н., Нотов А.А., Сильнягина Г.В., Кинигопуло П.С., Золина Т.А., Югов А.Н. Состояние и задачи совершенствования учета и оценки видового разнообразия древесных и кустарниковых растений в лесном хозяйстве // Лесохозяйственная информация. 2022. № 4. С. 58–84. doi: 10.24419/lhi.2304-3083.2022.4.07.
  2. Рысин Л.П. Хвойные леса России // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2012. Т. 14, № 1 (4). С. 1106–1109.
  3. Дегтярева А.П. Сосна обыкновенная в изменяющихся климатических условиях Центрального Черноземья // Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. 2022. № 144. С. 14–18.
  4. Селиховкин А.В., Поповичев Б.Г., Мандельштам М.Ю., Алексеев А.С. Роль стволовых вредителей в изменении состояния хвойных лесов на северо-западе европейской части России // Лесоведение. 2023. № 3. С. 304–321.
  5. Румянцев Д.Е., Мельник П.Г. Влияние экологических факторов на формирование технических свойств древесины ели в условиях Тверской области // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2009. № 2. С. 28–34.
  6. Стоноженко Л.В., Румянцев Д.Е., Найденова Е.В. Оценка реакции ели европейской на воздействие климатических факторов в древостоях разного породного состава // Лесохозяйственная информация. 2018. № 4. С. 21–30. doi: 10.24419/lhi.2304-3083.2018.4.03.
  7. Матвеева Т.В., Павлова О.А., Богомаз Д.И., Демкович Л.А., Лутова А.Е. Молекулярные маркеры для видоидентификации и филогенетики растений // Экологическая генетика. 2011. Т. 9, № 1. С. 32–43.
  8. Мухина Ж.М., Дубина Е.В. Молекулярные маркеры и их использование в селекционно-генетических исследованиях // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2011. № 66. С. 386–396.
  9. Сухарева А.С., Кулуев Б.Р. ДНК-маркеры для генетического анализа сортов культурных растений // Биомика. 2018. Т. 10, № 1. С. 69–84.
  10. Bachmann K. Molecular markers in plant ecology // New Phytologist. 1994. Vol. 126, iss. 3. P. 403–418. doi: 10.1111/j.1469-8137.1994.tb04242.x.
  11. Петюренко М.Ю., Камалова И.И., Сердюкова А.П. Экстракция суммарной ДНК из Pinus sylvestris L. при оценке полиморфизма – с использованием SSR- и RAPD-маркеров // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2021. № 3. С. 13–25.
  12. Канукова К.Р., Газаев И.Х., Сабанчиева Л.К., Боготова З.И., Аппаев С.П. ДНК-маркеры в растениеводстве // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2019. № 6 (92). С. 220–232. doi: 10.35330/1991-6639-2019-6-92-220-232.
  13. Калько Г.В. ДНК-маркеры для оценки генетических ресурсов ели и сосны // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. 2015. № 4. С. 19–34.
  14. Шейкина О.В., Прохорова А.А., Новиков П.С., Криворотова Т.Н. Разработка методики идентификации клонов плюсовых деревьев ели обыкновенной (Picea abies L.) с использованием ISSR маркеров // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2012. № 83. С. 56–69.
  15. Прохорова А.А., Шейкина О.В., Гладков Ю.Ф. Генетическая изменчивость вегетативных потомств плюсовых деревьев ели на архиве клонов в Республике Марий Эл // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. 2013. № 2. С. 91–100.
  16. Экарт А.К., Семериков В.Л., Ларионова А.Я., Кравченко А.Н. Изменчивость локуса mh44 митохондриальной ДНК в популяциях ели сибирской // Генетика. 2020. Т. 56, № 7. С. 842–847.
  17. Потокина Е.К., Киселева А.А., Николаева М.А., Иванов С.А., Ульянич П.С., Потокин А.Ф. Использование маркеров органельной ДНК для анализа филогеографии восточноевропейской популяции ели европейской Picea abies (L.) H. Karst // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2014. Т. 18, № 4–1. С. 818–830.
  18. Падутов В.Е., Каган Д.И., Ивановская С.И., Баранов О.Ю., Маркевич Т.С. Геногеография ели европейской (Picea abies (L.) Karst.) по данным анализа цитоплазматической ДНК // Доклады Национальной академии наук Беларуси. 2021. Т. 65, № 4. С. 439–447. doi: 10.29235/1561-8323-2021-65-4-439-447.
  19. Падутов В.Е., Хотылева Л.В., Баранов О.Ю., Ивановская С.И. Генетические эффекты трансформации лесных экосистем // Экологическая генетика. 2008. Т. 6, № 1. С. 3–11.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Degtyareva A.P.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».