Источники и доноры признака многорядности початка для гибридной селекции кукурузы в коллекции ВИР

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Актуальность. Признак числа рядов зерен на початке кукурузы является одним из ключевых для улучшения продуктивности кукурузы. Эффекты генов, контролирующих этот признак мало изучены. Поиск источников и доноров этого признака актуален для гибридной селекции.

Цель — поиск источников и доноров признака многорядности початка в коллекции ВИР для вовлечения в селекцию гибридной кукурузы.

Материалы и методы. Исследования проведены на 16 линиях (S3–6) кукурузы с различной инбредностью и варьированием числа рядов зерен на початке от 18 до 36, экзотической 8-рядной расе CUZCO, характеризующейся крупным зерном, и популяции МР-20 с 20–36-рядным початком. Гибридизацию и учет урожая проводили в полевых условиях предгорной зоны Кабардино-Балкарской Республики.

Результаты. Проведено ранжирование по схожим фенотипическим признакам 16 линий кукурузы с многорядным початком на 5 групп. Анализ структуры початка экспериментального гибрида F1 между популяцией МР-20 и 8-рядной, крупнозерной расой CUZCO показал, что признак многорядности початка и крупнозерности проявляется по типу неполного доминирования. Потенциал урожайности экспериментального простого гибрида составил не менее 12,2 т в пересчете на 1 га при уборочной влажности зерна 37 % и группе спелости по ФАО не ниже 600. Существенным недостатком линий кукурузы с многорядным початком является высокая уборочная влажность зерна.

Заключение. Коллекция многорядных линий кукурузы служит ценным источником генов, контролирующих важные количественные признаки, и может быть вовлечена в селекцию гибридной кукурузы для ее селекционного улучшения.

Об авторах

Эдуард Балилович Хатефов

Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Автор, ответственный за переписку.
Email: haed1967@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5713-2328
SPIN-код: 7929-8148
ResearcherId: T-6816-2018

д-р биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Полина Михайловна Богдан

Федеральный исследовательский центр агробиотехнологий Дальнего Востока им. А.К. Чайки

Email: polina_bogdan84@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3052-5521
SPIN-код: 8721-8062

канд. с.-х. наук

Россия, Приморский край, Уссурийск

Александр Андреевич Грушин

Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: gnuvosvniir@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2842-1512
SPIN-код: 3457-1434

канд. биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Ирина Владимировна Филь

Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: irinafil1974@icloud.com
ORCID iD: 0000-0001-5005-3926
SPIN-код: 3223-8030

канд. с.-х. наук

Россия, Санкт-Петербург

Василий Васильевич Шерстобитов

Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: scherstobitow@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8308-5107

канд. биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Владислав Николаевич Бойко

Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: boyko_vlad@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7919-1302
SPIN-код: 9993-8900

канд. с.-х. наук

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Shiferaw B., Prasanna B.M., Hellin J., Banziger M. Crops that feed the world 6. Past successes and future challenges to the role played by maize in global food security // Food Secur. 2011. Vol. 3. P. 307–327. doi: 10.1007/s12571-011-0140-5
  2. specagro.ru [Электронный ресурс]. Дайджест ключевых публикаций в СМИ. № 14. Рынок зерновых. Самара: ФГБУ «Центр агроаналитики» Минсельхоз РФ. 37 с. https://specagro.ru/sites/default/files/2020-09/daydzhest-zernovye_no14.pdf [дата обращения 27.05.2023]
  3. Sluyter A., Dominguez G. Early maize (Zea mays L.) cultivation in Mexico: Dating sedimentary pollen records and its implications // PNAS. 2006. Vol. 103, N. 4. P. 1147–1151. doi: 10.1073/pnas.0510473103
  4. Sigmon B., Vollbrecht E. Evidence of selection at the ramosa1 locus during maize domestication // Mol Ecol. 2010. Vol. 19, N. 7. P. 1296–1311. doi: 10.1111/j.1365-294X.2010.04562.x
  5. Bommert P., Nagasawa N.S., Jackson D. Quantitative variation in maize kernel row number is controlled by the FASCIATED EAR2 locus // Nat Genet. 2013. Vol. 45. P. 334–337. doi: 10.1038/ng.2534
  6. Il Je B., Gruel J., Lee Y.K., et al. Signaling from maize organ primordia via FASCIATED EAR3 regulates stem cell proliferation and yield traits // Nat Genet. 2016. Vol. 48. P. 785–791. doi: 10.1038/ng.3567
  7. Wang J., Lin Z., Zhang X., et al. krn1, a major quantitative trait locus for kernel row number in maize // New Phytologist. 2019. Vol. 223, N. 3. P. 1634–1646. doi: 10.1111/nph.15890
  8. Brown P.J., Upadyayula N., Mahone G.S., et al. Distinct genetic architectures for male and female inflorescence traits of maize // PLoS Genet. 2011. Vol. 7. ID e1002383. doi: 10.1371/journal.pgen.1002383
  9. Peng B., Li Y.X., Wang Y., et al. QTL analysis for yield components and kernel-related traits in maize across multi-environments // Theor Appl Genet. 2011. Vol. 122. P. 1305–1320. doi: 10.1007/s00122-011-1532-9
  10. Yang J.L., Jiang H.Y., Yeh C.-T., et al. Extreme-phenotype genome-wide association study (XP-GWAS): a method for identifying trait-associated variants by sequencing pools of individuals selected from a diversity panel // Plant J. 2015. Vol. 84, N. 3. P. 587–596. doi: 10.1111/tpj.13029
  11. Liu X., Huang M., Fan B., et al. Iterative usage of fixed and random effect models for powerful and efficient genome-wide association studies // PLoS Genet. 2016. Vol. 12. ID e1005767. doi: 10.1371/journal.pgen.1005767
  12. Bommert P., Il Je B., Goldshmidt A., Jackson D. The maize G alpha gene COMPACT PLANT2 functions in CLAVATA signalling to control shoot meristem size // Nature. 2013. Vol. 502. P. 555–558. doi: 10.1038/nature12583
  13. Wu Q., Xu F., Jackson D. All together now, a magical mystery tour of the maize shoot meristem // Curr Opin Plant Biol. 2018. Vol. 45, N. A. P. 26–35. doi: 10.1016/j.pbi.2018.04.010
  14. Vollbrecht E., Springer P.S., Goh L., et al. Architecture of floral branch systems in maize and related grasses // Nature. 2005. Vol. 436. P. 1119–1126 doi: 10.1038/nature03892
  15. Bortiri E., Chuck G., Vollbrecht E., et al. ramosa2 encodes a LATERAL ORGAN BOUNDARY domain protein that determines the fate of stem cells in branch meristems of maize // Plant Cell. 2006. Vol. 18, N. 3. P. 574–585. doi: 10.1105/tpc.105.039032
  16. Satoh-Nagasawa N., Nagasawa N., Malcomber S., et al. A trehalose metabolic enzyme controls inflorescence architecture in maize // Nature. 2006. Vol. 441. P. 227–230. doi: 10.1038/nature04725
  17. Gallavotti A., Long J.A., Stanfield S., et al. The control of axillary meristem fate in the maize ramosa pathway // Development. 2010. Vol. 137, N. 17. P. 2849–2856. doi: 10.1242/dev.051748
  18. Pautler M., Eveland A.L., LaRue T., et al. FASCIATED EAR4 encodes a bZIP transcription factor that regulates shoot Meristem size in maize // Plant Cell. 2015. Vol. 27, N. 1. P. 104–120. doi: 10.1105/tpc.114.132506
  19. Chuck G., Cigan A.M., Saeteurn K., Hake S. The heterochronic maize mutant Corngrass1 results from overexpression of a tandem microRNA // Nat Genet. 2007. Vol. 39. P. 544–549. doi: 10.1038/ng2001
  20. Zhang D., Sun W., Singh R., et al. GRF-interacting factor1 regulates shoot architecture and meristem determinacy in maize // Plant Cell. 2018. Vol. 30, N. 2. P. 360–374. doi: 10.1105/tpc.17.00791
  21. Liu L., Du Y.F., Shen X.M., et al. KRN4 controls quantitative variation in maize kernel row number // PLoS Genet. 2015. Vol. 11. ID e1005670. doi: 10.1371/journal.pgen.1005670
  22. Шмараев Г.Е., Матвеева Г.В. Изучение и поддержание образцов коллекции кукурузы. Методические рекомендации. Ленинград: ВИР, 1985. 49 с.
  23. Сотченко В.С. Селекция. Семеноводство. Технология возделывания кукурузы. Пятигорск: РАСХН ГНУ ВНИИ кукурузы, 2009.
  24. Широкий унифицированный классификатор СЭВ и международный классификатор СЭВ видов Zea mays L. / под ред. В.Г. Кукекова. Ленинград: Б.и., 1977. 70 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Початки кукурузы стандарта WT (а) и линий с различным числом рядов зерен, ранжированные по фенотипическим группам А (b), С1 (c), С2 (d), С3 (e), В (f)

Скачать (372KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Число рядов зерен на початках с фасциацией верхушки: а — 16 рядов (стандарт), b — 32–34 ряда, с — 22–24 ряда, d — 20–22 ряда

Скачать (580KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Початки (слева) зерновки (в центре, справа) экспериментального гибрида F1 между популяцией МР-20 и крупнозерной расой крахмалистой кукурузы CUZCO

Скачать (327KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024


 


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».