Изучение генетического разнообразия сортов сои разного происхождения с использованием микросателлитных локусов

Аннотация

Данные о генетическом разнообразии востребованы в селекции и семеноводстве сельскохозяйственных культур. В настоящее время для оценки генетического разнообразия практически всех выращиваемых культур и, в частности, сои, широко применяются молекулярные методы. Наиболее распространенным и предпочтительным, является анализ микросателлитных локусов (SSRSimple Sequence Repeats) так как это наиболее быстрый и дешевый способ генотипирования. Он обладает высокой точностью, надежностью и хорошей воспроизводимостью результатов. Ранее во ВНИИМК были подобраны 9 микросателлитных локусов и на их основе создана система маркеров для идентификации и паспортизации сортов, линий и гибридов сои. Которая использовалась на практике, для создания генетических паспортов всех существующих и вновь созданных сортов сои селекции ВНИИМК. Однако, с увеличением количества анализируемых образцов, некоторые не удавалось различить. Так же, при массовом использовании этих маркеров обнаружилось, что некоторые SSR-локусы менее полиморфны или не дают ожидаемых продуктов ПЦР. Поэтому в настоящем исследовании мы изучали генетический полиморфизм 40 сортов сои разного происхождения с использованием нового набора из восьми SSR-маркеров. Для проведения анализа были отобраны из базы данных праймеры, ограничивающие тринуклеотидные повторы. В результате эксперимента в изученной группе сортов было выявлено 39 аллелей, что в среднем составило 4,88 аллеля на локус. Среднее эффективное число аллелей было 2,94. Индекс полиморфного информационного содержания 0,69. В целом большинство маркеров были высоко полиморфными (со значением PIC выше 0,5). Для каждого сорта получены уникальные ДНК профили, позволяющие различать и идентифицировать их. Выявлен внутрисортовой полиморфизм некоторых сортов сои, который необходимо учитывать при создании молекулярно-генетических паспортов. Кластерный анализ отразил гетерогенность изученной выборки сортов. Все сорта распределились в два кластера. Максимальный уровень различия между генотипами составил 3,75, минимальный – 0,95. Наиболее близкое генетическое родство наблюдалось между сортами Зара и Весточка, что подтверждалось их родословными. Изученный набор микросателлитных локусов может использоваться для анализа генетического разнообразия генотипов сои, а также будет применяться при разработке эффективной технологии молекулярно-генетической идентификации и паспортизации сортов сои.

Ключевые слова: DNA, fragment analysis, genetic certification, genetic diversity, microsatellites, soybean, SSR markers, SSR-маркеры, генетическая паспортизация, генетическое разнообразие, ДНК, микросателлиты, соя, фрагментный анализ

Об авторах

Список литературы

1. Sneller C.H. Pedigree analysis of elite soybean lines // Crop Science. – 1994. – Vol. 34. – P. 1515-1524
2. Datta A.K., Hossain M.A., Rahman L. Genetic divergence in soybean (Glycine max (L.) Merrill // J. Bangladech Agril. Univ. – 2005. – V.3(1) – P.59-63.
3. Bekele А., Alemaw G., Zeleke H. Genetic divergence among soybean (Glycine max (L) Merrill) introductions in Ethiopia based on agronomic traits // Journal of Biology, Agriculture and Healthcare. – 2012. - Vol 2, №6. – P. 6-13.
4. Vollmann J., Fritz C.N., Wagentrist H., Ruckenbauer P. Environmental and genetic variation of soybean seed protein content under Central European growing conditions // Journal of the Science of Food and Agriculture. – 2000. – Vol. 80. – P.1300-1306.
5. Туркав С.З., Лоскутов А.В., Губенко Т.П. Оценка генетической чистоты линий и гибридов подсолнечника с помощью изоферментных маркеров // Научно-технический бюллетень Всесоюзного научно-исследовательского института масличных культур. – 1996. – № 1 (117). – С. 33-37.
6. Hudcovicová M., Kraic J. Utilisation of SSRs for Characterisation of the Soybean (Glycine max (L.) Merr.) Genetic Resources // Crech J. Genet. Plant Breed – 2003. – V.39(4). – P.120-126.
7. Yoon M. S., Lee J., Kim C.Y., Kang J.H., Cho E. G., Bae H.J. DNA profiling and genetic diversity of Korean soybean (Glycine max (L.) Merrill) landraces by SSR markers // Euphytica – 2009. –V. 165 – P.69–77 DOI 10.1007/s10681-008-9757-7
8. Abebe, A. T., Kolawole, A. O., Unachukwu, N., Chigeza, G., Tefera, H., & Gedil, M. Assessment of diversity in tropical soybean (Glycine max (L.) Merr.) varieties and elite breeding lines using single nucleotide polymorphism markers // Plant Genetic Resources: Characterization and Utilization, 2021. – V.19(1) – P. 20–28. DOI:10.1017/s1479262121000034
9. Priolli, R. H. G., Pinheiro, J. B., Zucchi, M. I., Bajay, M. M., & Vello, N. A. Genetic diversity among Brazilian soybean cultivars based on SSR loci and pedigree data // Brazilian Archives of Biology and Technology. – 2010. – V.53 (3). – P. 519–531. DOI:10.1590/s1516-89132010000300004
10. Swar B. R., Swarnalatha V., Reddy M. R. and Vanisri S. SSR based Genetic Diversity in MAGIC Lines of Soybean (Glycine max (L.) Merrill) Int. J. Curr. Microbiol. App. Sci. – 2021. – V. 10(04) – P. 116-126. DOI.org/10.20546/ijcmas.2021.1004.011
11. Bisen, A., Khare, D., Nair, P., & Tripathi, N. SSR analysis of 38 genotypes of soybean (Glycine Max (L.) Merr.) genetic diversity in India // Physiology and Molecular Biology of Plants. – 2014. – V.21(1). – P. 109–115. doi:10.1007/s12298-014-0269-8
12. Волков В. А., Лебедева М. В., Ульянич П. С., Вайман А. А. Опыт создания коммерческой системы тестирования сортовой чистоты сортов сои на основе микросателлитного анализа // Тезисы докладов IV Вавиловской международной научной конференции. – Санкт-Петербург, 20–24 ноября 2017 г. – С. 176.
13. Рамазанова С.А. Идентификация генотипов сои разного происхождения с использованием полиморфизма девяти микросателлитных локусов ДНК // Современные проблемы селекции и технологии возделывания сои. Сб. статей 2-й международной конференции по сое. – Краснодар, 9-10 сентября 2008 г. – С.129-136
14. Рамазанова С.А., Савиченко В.Г., Устарханова Э.Г., Логинова Е.Д., Рамазанов Р.Н., Гучетль А.Х. Поиск новых SSR-локусов ДНК для создания эффективной технологии генотипирования сои // Масличные культуры. – 2021. – Вып. 4 (188). – С.18–24.
15. Soy Base. Integrating Genetics and Genomics to Advance Soybean Research [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://soybase.org/ (дата обращения 10.09.2021).
16. Binkowski J., Miks S. Gene-Calc [компьютерное программное обеспечение]. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gene-calc.pl/pic. (дата обращения 10.09.2021).
17. Hammer O., Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis // Palaeontologia Electronica. – 2001. – V. 4(1) – P. 1- 9.