РАЗРАБОТКА МИКРОСАТЕЛЛИТНЫХ МАРКЕРОВ СОСНЫ ОБЫКНОВЕННОЙ С ДЛИННЫМИ МОТИВАМИ НА ОСНОВЕ ПОЛНОГЕНОМНОГО de novo СЕКВЕНИРОВАНИЯ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Благодаря современным методам полногеномного секвенирования стала возможной разработка большого числа ДНК-маркеров, как селективно-нейтральных, так и функциональных. Наиболее информативными, воспроизводимыми, относительно недорогими и высокополиморфными являются микросателлитные локусы, или SSRs (Simple Sequence Repeats). Полногеномное секвенирование значительно облегчает их поиск и разработку. Статья посвящена разработке новых микросателлитных маркеров для сосны обыкновенной ( Pinus sylvesrtis L.). Из полученной черновой геномной сборки сосны обыкновенной были отобраны несколько тысяч контигов, содержащих микросателлитные локусы с нуклеотидными мотивами. Поиск был специально сфокусирован на локусах с длиной мотива более двух нуклеотидов как наиболее надежных для генотипирования даже в простом гель-электрофорезе. Всего протестировано 39 пар праймеров, из них отобраны 6 локусов с три-, тетра- и пентануклеотидными повторами, показавших высокий уровень полиморфизма, надежное генотипирование. Они были дополнительно протестированы в двух популяциях из Северо-Енисейского и Курагинского районов Красноярского края и сравнены с другими популяциями и наборами маркеров по опубликованным данным. Разработанные маркеры могут быть использованы в различных популяционно-генетических исследованиях и для идентификации происхождения древесины и растительного материала.

Об авторах

Наталья Викторовна Орешкова

Красноярский научный центр СО РАН; Красноярский научный центр СО РАН, Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН; Сибирский федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: oreshkova@ksc.krasn.ru
Красноярск, Россия; Красноярск, Россия; Красноярск, Россия

Евгений Иванович Бондар

Красноярский научный центр СО РАН; Сибирский федеральный университет

Email: bone-post@yandex.ru
Красноярск, Россия; Красноярск, Россия

Вадим Витальевич Шаров

Красноярский научный центр СО РАН; Сибирский федеральный университет

Email: vsharov@sfu-kras.ru
Красноярск, Россия; Красноярск, Россия

Константин Валерьевич Крутовский

Сибирский федеральный университет; Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН; Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова; Гёттингенский университет им. Георга-Августа

Email: konstantin.krutovsky@forst.uni-goettingen.de
Красноярск, Россия; Москва, Россия; Воронеж, Россия; Гёттинген, Германия

Список литературы

  1. Белоконь, М. М., Политов Д. В., Мудрик Е. А., Полякова Т. А., Шатохина А. В., Белоконь Ю. С., Орешкова Н. В., Путинцева Ю. А., Шаров В. В., Кузьмин Д. А., Крутовский К. В. Разработка микросателлитных маркеров сосны кедровой сибирской (Pinus sibirica Du Tour) по результатам полногеномного de novo секвенирования // Генетика. 2016. Т. 52. № 12. С. 1418-1427.
  2. Ильинов А. А., Раевский Б. В. Сравнительная оценка генетического разнообразия естественных популяций и клоновых плантаций сосны обыкновенной и ели финской в Карелии // Экол. генет. 2015. Т. 13. № 4. С. 55-67.
  3. Ильинов А. А., Раевский Б. В. Состояние генофонда сосны обыкновенной Pinus sylvestris L. в Карелии // Сиб. лесн. журн. 2016. № 5. С. 45-54.
  4. Носкова Н. Е., Третьякова И. Н. Влияние стресса на репродуктивные способности сосны обыкновенной // Хвойные бореал. зоны. 2006. Т. 23. № 3. С. 54-63.
  5. Орешкова Н. В., Бондар Е. И., Путинцева Ю. А., Шаров В. В., Кузьмин Д. А., Крутовский К. В. Разработка ядерных микросателлитных маркеров с длинными (трех-, четырех-, пяти- и шестинуклеотидными) мотивами для трех видов лиственницы на основе полногеномного de novo секвенирования лиственницы сибирской (Larix sibirica Ledeb.) // Генетика. 2019. Т. 55. № 4. С. 418-425.
  6. Орешкова Н. В., Путинцева Ю. А., Шаров В. В., Кузьмин Д. А., Крутовский К. В. Разработка микросателлитных маркеров лиственницы сибирской (Larix sibirica Ledeb.) на основе полногеномного de novo секвенирования // Генетика. 2017. Т. 53. № 11. С. 1278-1284.
  7. Шуваев Д. Н., Ибе А. А., Щерба Ю. Е., Сухих Т. В., Шилкина Е. А., Усова Е. А., Лисотова Е. В., Репях М. В., Ступакова О. М. Разработка панели ядерных микросателлитных локусов для оценки легальности происхождения древесины сосны обыкновенной в Красноярском крае // Хвойные бореал. зоны. 2020. Т. 38. № 5-6. С. 297-304.
  8. Шуваев Д. Н., Ибе А. А., Щерба Ю. Е., Сухих Т. В., Шилкина Е. А., Шеллер М. А., Усова Е. А., Лисотова Е. В., Репях М. В., Ступакова О. М. Молекулярно-генетическая характеристика популяций сосны обыкновенной в Красноярском крае по панели 15 ядерных микросателлитных локусов // Лесоведение. 2022. № 5. С. 530-539.
  9. Bajc M., Aravanopoulos F. A., Westergren M., Fussi B., Kavaliauskas D., Alizoti P., Kiourtsis F., Kraigher H. (Eds.) Manual for forest genetic monitoring. 1st ed. Ljubljana: Silva Slovenica Publ. Centre, 2020. 326 p.
  10. Beier S., Thiel T., Münch T., Scholz U., Mascher M. MISA-web: a web server for microsatellite prediction // Bioinformatics. 2017. V. 33. N. 16. P. 2583-2585.
  11. Belokon’ M. M., Politov D. V., Mudrik E. A., Polyakova T. A., Shatokhina A. V., Belokon’ Yu. S., Oreshkova N. V., Putintseva Yu. A., Sharov V. V., Kuz’min D. A., Krutovsky K. V. Development of microsatellite genetic markers in Siberian stone pine (Pinus sibirica Du Tour) based on the de novo whole genome sequencing // Rus. J. Genet. 2016. V. 52. Iss. 12. P. 1263-1271 (Original Rus. Text © M. M. Belokon’, D. V. Politov, E. A. Mudrik, T. A. Polyakova, A. V. Shatokhina, Yu. S. Belokon’, N. V. Oreshkova, Yu. A. Putintseva, V. V. Sharov, D. A. Kuz’min, K. V. Krutovsky, 2016, publ. in Genetika. 2016. V. 52. N. 12. P. 1418-1427.).
  12. Breidenbach N., Gailing O., Krutovsky K. V. Development of novel polymorphic nuclear and chloroplast microsatellite markers in coast redwood (Sequoia sempervirens) // Plant Genet. Res.: Characterization and Utilization. 2019. V. 17. N. 3. P. 293-297.
  13. Doyle J. J., Doyle J. L. Isolation of plant DNA from fresh tissue // Focus. 1990. V. 12. N. 1. P. 13-15.
  14. Fang P., Niu Sh., Yuan H., Li Zh., Zhang Y., Yuan L., Li W. Development and characterization of 25 EST-SSR markers in Pinus sylvestris var. mongolica (Pinaceae) // Appl. Plant Sci. 2014. V. 2. Iss. 1. Article number 1300057.
  15. Farjon A. Pines: drawings and descriptions of the genus Pinus. 2nd ed. Leiden, Boston: Brill, 2005. 235 p.
  16. Fussi B., Westergren M., Aravanopoulos F., Baier R., Kavaliauskas D., Finzgar D., Alizoti P., Bozic G., Avramidou E., Konnert M., Kraigher H. Forest genetic monitoring: an overview of concepts and definitions // Environ. Monitor. Assess. 2016. V. 188. Article number 493. 12 p.
  17. Korbie D. J., Mattick J. S. Touchdown PCR for increased specificity and sensitivity in PCR amplification // Nat. Protocols. 2008. V. 3. N. 9. P. 1452-1456.
  18. Liewlaksaneeyanawin C., Ritland C. E., El-Kassaby Y. A., Ritland K. Single-copy, species-transferable microsatellite markers developed from loblolly pine ESTs // Theor. Appl. Genet. 2004. V. 109. N. 2. P. 361-369.
  19. Majeed A., Singh A., Choudhary Sh., Bhardwaj P. Transcriptome characterization and development of functional polymorphic SSR marker resource for Himalayan endangered species, Taxus contorta (Griff) // Industr. Crops Products. 2019. V. 140. Article number 111600.
  20. Meirmans P. G. Using the AMOVA framework to estimate a standardized genetic differentiation measure // Evolution. 2006. V. 60. N. 11. P. 2399-2402.
  21. Meirmans P. G., Hedrick P. W. Assessing population structure: FST and related measures // Molecul. Ecol. Res. 2011. V. 11. N. 1. P. 5-18.
  22. Merritt B. J., Culley T. M., Avanesyan A., Stokes R., Brzyski J. An empirical review: characteristics of plant microsatellite markers that confer higher levels of genetic variation // Appl. Plant Sci. 2015. V. 3. N. 8. Article number 1500025.
  23. Nowakowska J. Microsatellite markers in analysis of forest-tree populations // Microsatellite markers / I. Y. Abdurakhmonov (Ed.). Open Sci.INTECH, 2016. P. 95-116.
  24. Oreshkova N. V., Bondar E. I., Putintseva Yu. A., Sharov V. V., Kuzmin D. A., Krutovsky K. V. Development of nuclear microsatellite markers with long (tri-, tetra-, penta- and hexanucleotide) motifs for three larch species based on the de novo whole genome sequencing of Siberian larch (Larix sibirica Ledeb.) // Rus. J. Genet. 2019. V. 55. N. 4. P. 444-450 (Original Rus. Text © N. V. Oreshkova, E. I. Bondar, Yu. A. Putintseva, V. V. Sharov, D. A. Kuzmin, K. V. Krutovsky, 2019, publ. in Genetika. 2019. V. 55. N. 4. P. 418-425).
  25. Oreshkova N. V., Bondar E. I., Sharov V. V., Dhungana S. P., Gailing O., Krutovsky K. V. Population genetic variation of microsatellite markers developed for Siberian fir (Abies sibirica Ledeb.) and European silver fir (Abies alba Mill.) using whole genome sequencing data // Plant Genet. Res.: Characterization and Utilization. 2023. V. 21. N. 2. P. 149-158.
  26. Oreshkova N. V., Putintseva Yu. A., Sharov V. V., Kuzmin D. A., Krutovsky K. V. Development of microsatellite genetic markers in Siberian larch (Larix sibirica Ledeb.) based on the de novo whole genome sequencing // Rus. J. Genet. 2017. V. 53. N. 11. P. 1194-1199 (Original Rus. Text © N. V. Oreshkova, Yu. A. Putintseva, V. V. Sharov, D. A. Kuzmin, K. V. Krutovsky, 2017, publ. in Genetika. 2017. V. 53. N. 11. P. 1278-1284).
  27. Peakall R. O. D., Smouse P. E. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Molecul. Ecol. Not. 2006. V. 6. N. 1. P. 288-295.
  28. Portela R. M., Medalha L. M. D. S., Quadros J. F. D. S., De Lara J. H., Feitosa Q. A., Costa J. G., Paludeto J. G. Z., Gomes C. A. F. C. Microsatellite markers in the sustainable management of forest genetic resources // IOSR J. Business and Manag. 2024. V. 26. Iss. 2. Ser. 7. P. 37-45.
  29. Porth I., El-Kassaby Y. A. Assessment of the genetic diversity in forest tree populations using molecular markers // Diversity. 2014. V. 6. N. 2. P. 283.
  30. Richardson D. M. (Ed.). Ecology and biogeography of Pinus. Cambridge, UK: Cambridge Univ. Press, 1998. 527 p.
  31. Rozen S., Skaletsky H. Primer3 on the WWW for general users and for biologist programmers // Bioinformatics methods and protocols. Methods in molecular biology / S. Misener, S. Krawetz (Eds.). Totowa: Humana Press, 1999. V. 132 P. 365-386.
  32. Sebastiani F., Pinzauti F., Kujala S. T., Gonzalez-Martınez S. C., Vendramin G. G. Novel polymorphic nuclear microsatellite markers for Pinus sylvestris L. // Conserv. Genet. Res. 2012. V. 4. N. 2. P. 231-234.
  33. Tóth E. G., Vendramin G. G., Bagnoli F., Cseke K., Höhn M. High genetic diversity and distinct origin of recently fragmented Scots pine (Pinus sylvestris L.) populations along the Carpathians and the Pannonian Basin // Tree Genet. Genom. 2017. V. 13. Article number 47.
  34. Ueno S., Wen Y., Tsumura Y. Development of EST-SSR markers for Taxus cuspidata from publicly available transcriptome sequences // Biochem. Syst. Ecol. 2015. V. 63. P. 20-26.
  35. Untergasser A., Cutcutache I., Koressaar T., Ye J., Faircloth B. C., Remm M., Rozen S. G. Primer3 - new capabilities and interfaces // Nucleic Acids Res. 2012. V. 40. Article number 115.
  36. Van Oosterhout C., Hutchinson W. F., Wills D. P. M., Shipley P. MICRO-CHECKER: software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data // Molecul. Ecol. Not. 2004. V. 4. N. 3. P. 535-538.
  37. Van Oosterhout C., Weetman D., Hutchinson W. F. Estimation and adjustment of microsatellite null alleles in nonequilibrium populations // Molecul. Ecol. Not. 2006. V. 6. N. 1. P. 255-256.
  38. Wright S. The interpretation of population structure by F-statistics with special regard to systems of mating // Evolution. 1965. V. 19. N. 3. P. 395-420.
  39. Żukowska W. B, Wójkiewicz B., Lewandowski A., László R., Wachowiak W. Genetic variation of Scots pine (Pinus sylvestris L.) in Eurasia: impact of postglacial recolonization and human-mediated gene transfer // Ann. For. Sci. 2023. V. 80. Iss. 1. Article number 42.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».