Influence of Application of Various Doses of Lime Immeliorant into the Soil on QTL Mapping in Spring Bread Wheat (Triticum aestivum L.)

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

In this work, quantitative trait loci (QTL) were mapped for the first time in spring bread wheat (Triticum aestivum L.) when various doses of a lime ameliorant, raw-milled dolomite, were introduced into the soil in order to reveal and identify genetic determinants that determine the ecological genetic interaction “genotype–environment” in recombinant inbred lines of this crop. As a result of the research, 29 economically valuable traits were evaluated and a total of 150 QTLs were mapped. The significance of the relationship between the identified QTLs and polymorphism for each studied trait was established based on the threshold values of the likelihood ratio of the logarithm of odds (LOD-score). It was found that when half and full doses of the ameliorant were applied to the soil, the QTLs that determine the manifestation of 14 studied traits changed their location on the linkage groups depending on the applied dose of raw ground dolomite, and the QTL of 15 traits remained stable and did not change the localization on the chromosomes established in the experiments. Conducted correlation and one-way analysis of variance made it possible to establish the nature of the conjugation of the relationship between the traits and the dose of the introduced lime ameliorant. When performing mathematical calculations, the maximum likelihood criterion and statistical criteria for assessing the significance of the results were used. The results obtained are of interest for the subsequent study of the ecological and genetic mechanisms of the realization of the studied traits and the control of growth, development and productivity in spring soft wheat, and the establishment of trigger mechanisms for the action of the ameliorant on the physiological state of plants.

作者简介

Yu. Chesnokov

Agrophysical Research Institute

编辑信件的主要联系方式.
Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Russia, 195220, Saint-Petersburg

М. Fesenko

Agrophysical Research Institute

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Russia, 195220, Saint-Petersburg

А. Ivanov

Agrophysical Research Institute

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Russia, 195220, Saint-Petersburg

D. Rusakov

Agrophysical Research Institute

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Russia, 195220, Saint-Petersburg

N. Kocherina

Agrophysical Research Institute

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Russia, 195220, Saint-Petersburg

U. Lohwasser

Leibniz-Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Germany, 06466, Seeland, OT Gatersleben

А. Börner

Leibniz-Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Germany, 06466, Seeland, OT Gatersleben

参考

  1. Paterson A.H., Damon S., Hewitt J.D. et al. Mendelian factors underlying quantitative traits in tomato: comparison across species, generations, and environments // Genetics. 1991. V. 127. P. 181–197. https://doi.org/10.1093/genetics/127.1.181
  2. Stuber C.W., Lincoln S.E., Wolff D.W. et al. Identification of genetic factors contributing to heterosis in hybrid from two elite maize inbred using molecular marker // Genetics. 1992. V. 132. P. 823–839. https://doi.org/10.1093/genetics/132.3.823
  3. Allard R.W. History of plant population genetics // Ann. Rev. Genet. 1999. V. 33. P. 1–27.
  4. Börner A., Schumann E., Furste A. et al. Mapping of quantitative trait loci determining agronomic important characters in hexaploid wheat // Theor. Appl. Genet. 2002. V. 105. P. 921–936. https://doi.org/10.1007/s00122-002-0994-1
  5. Чесноков Ю.В., Почепня Н.В., Бёрнер А. и др. Эколого-генетическая организация количественных признаков растений и картирование локусов, определяющих агрономически важные признаки у мягкой пшеницы // Доклады Академии наук. 2008. Т. 418. № 5. С. 693–696.
  6. Чесноков Ю.В., Гончарова Э.А., Почепня Н.В. и др. Идентификация и картирование QTL физиолого-агрономических признаков яровой мягкой пшеницы (Triticum aestivum L.) в градиенте доз азотного питания // Сельскохозяйственная биология. 2012. № 3. С. 47–60.
  7. Чесноков Ю.В., Мирская Г.В., Канаш Е.В. и др. Идентификация и картирование QTL у яровой мягкой пшеницы (Triticum aestivum L.) в контролируемых условиях агроэкобиополигона в отсутствии и при внесении азотного удобрения // Физиология растений. 2018. Т. 65. № 1. С. 52–65. https://doi.org/10.7868/S0015330318010062
  8. Артемьева А.М., Соловьева А.Е., Кочерина Н.В. и др. ДНК-маркированные линии двойных гаплоидов Brassica rapa L. и идентифицированные QTL, контролирующие хозяйственно ценные признаки для использования в селекции листовых капустных культур // Каталог мировой коллекции ВИР. Вып. 810. СПб: ВИР, 2012. 174 с.
  9. Egorova K.V., Sinyavina N.G., Artemyeva A.M. et al. QTL analysis of the content of some bioactive compounds in Brassica rapa L. grown under light culture conditions // Horticulturae. 2021. V. 7(12). P. 583. https://doi.org/10.3390/horticulturae7120583
  10. Филатенко А.А., Шитова И.П. Широкий унифицированный классификатор СЭВ рода Triticum L. Л.: ВИР, 1989. 44 с.
  11. Nelson J.C. QGENE: Software for mapping–based genomic analysis and breeding // Mol. Bred. 1997. V. 3. P. 239–245. https://doi.org/10.1023/A:1009604312050
  12. Kosambi D.D. The estimation of map distances from recombination values // Ann. Eugen. 1944. V. 12. P. 172–175. https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.1943
  13. Ganal M.D., Röder M.S. Microsattelite and SNP markers in wheat breeding // Genomics Assisted Crop Improvement: Genomics Applications in Crops / Eds Varshney R.K., Tuberosa R. Dordrecht, Germany: Springer, 2007. V. 2. P. 1–24.
  14. Morton N.E. Sequential test for the detection of linkage // Am. J. Hum. Genet. 1955. V. 7. P. 277–318.
  15. Liu B.H. Statistical Genomics: Linkage, Mapping, and QTL Analysis. London, New York, Washington: CRC Press, 1998. 611 p.
  16. Кочерина Н.В., Артемьева А.М., Чесноков Ю.В. Использование лод-оценки в картировании локусов количественных признаков у растений // Докл. РАСХН. 2011. № 3. С. 14–17.
  17. Lander E.S., Botstein D. Mapping Mendelian factors underlying quantitative traits using RFLP linkage maps // Genetics. 1989. V. 129. P. 185–199. https://doi.org/10.1093/genetics/121.1.185
  18. Лакин Г.Ф. Биометрия. М.: “Высшая школа”, 1990. 352 с.
  19. Фишер Р.Э. Статистические методы для исследователей. М.: Гоcстатиздат, 1958. 267 с.
  20. Дубенок Н.Н. Состояние и перспективы развития мелиорации земель в Российской Федерации // Мелиорация и водное хозяйство. 2017. № 2. P. 27–31.
  21. Сычев В.Г., Аканова Н.И. Современные проблемы и перспективы химической мелиорации кислых почв // Плодородие. 2019. № 1(106). P. 3–7. https://doi.org/10.25680/S19948603.2019.106.01
  22. Иванов И.А., Иванов А.И., Цыганова Н.А. Изменение свойств подзолистых и дерново-подзолистых почв на песчаных породах при окультуривании // Почвоведение. 2004. № 4. С. 489–499.
  23. Иванов А.И., Иванова Ж.А., Воробьёв В.А., Цыганова Н.А. Агроэкологические последствия длительного применения дефицитных систем удобрения на хорошо окультуренных дерново-подзолистых почвах // Агрохимия. 2016. № 4. С. 10–17.
  24. Иванов А.И., Янко Ю.Г. Мелиорация как необходимое средство развития сельского хозяйства нечерноземной зоны России // Агрофизика. 2019. № 1. С. 67–78. https://doi.org/10.25695/AGRPH.2019.01.09
  25. Сычев В.Г., Шафран С.А., Виноградова С.Б. Плодородие почв России и пути его регулирования // Агрохимия. 2020. № 6. С. 3–13. https://doi.org/10.31857/S0002188120060125
  26. Литвинович А.В., Ковлева А.О., Хомяков Ю.В. и др. Сортовая реакция яровой пшеницы на известкование при различных уровнях азотного питания // Агрохимия. 2017. № 5. С. 78–85.
  27. Litvinovich A., Pavlova O., Lavrishchev A. et al. Dynamics of soil pH after utilization of by-products of industrial rock processing as a calcareous material in acid soils // Com. Soil Sci. Plant Anal. 2021. V. 52. P. 93–101. https://doi.org/10.1080/00103624.2020.1849267
  28. Abate E., Hussien S., Laing M., Mengistu F. Aluminium toxicity tolerance in cereals: Mechanisms, genetic control and breeding methods // African J. Agricul. Res. 2013. V. 8(9). P. 711–722. https://doi.org/10.5897/AJARx12.003
  29. Gupta N., Gaurav S.S., Kumar A. Molecular basis of aluminium toxicity in plants: a review // Am. J. Plant Sci. 2013. V. 4. P. 21–37. https://doi.org/10.4236/ajps.2013.412A3004
  30. Ryan P.R. Assessing the role of genetics for improving the yield of Australia’s major grain crops on acid soils // Crop Past. Sci. 2018. V. 69. P. 242–264. https://doi.org/10.1071/cp17310
  31. Kochian L.V., Piñeros M.A., Liu J., Magalhaes J.V. Plant adaptation to acid soils: The molecular basis for crop aluminum resistance // Ann. Rev. Plant Biol. 2015. V. 66. P. 571–598. https://doi.org/10.1146/annurev-arplant-043014-114822
  32. Li Q., Li A., Yu X., Dai T. et al. Soil acidification of the soil profile across Chengdu Plain of China from the 1980s to 2010s // Sci. Total Env. 2020. V. 698. 134320. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134320
  33. Чесноков Ю.В., Мирская Г.В., Канаш Е.В. и др. Картирование QTL у яровой мягкой пшеницы (Triticum aestivum L.) в контролируемых условиях агроэкобиополигона // Физиология растений. 2017. Т. 64. № 1. С. 55–68. https://doi.org/10.7868/S0015330316060026
  34. Усков И.Б., Якушев В.П., Чесноков Ю.В. Управление агробиологическими системами – физико-агрономические и генетико-селекционные аспекты (к 85-летию Агрофизического научно-исследовательского института) // Сельскохозяйственная биология. 2017. Т. 52. № 3. С. 429–436. https://doi.org/10.15389/agrobiology.2017.3.429rus
  35. Чесноков Ю.В. Управление продукционным процессом посредством агрофизических, физиологических и молекулярно-генетических методов в системе точного земледелия // Матер. II Междунар. науч. конф. “Тенденции развития агрофизики: от актуальных проблем земледелия и растениеводства к технологиям будущего”, посвященной памяти академика Е.И. Ермакова. СПб, 2–4 октября 2019. СПб: ФГБНУ АФИ. 2019. С. 8–19.
  36. Чесноков Ю.В. QTL-анализ и управление продуктивностью растений в системе точного земледелия // Овощи России. 2020. № 4. С. 12–19. https://doi.org/10.18619/2072-9146-2020-4-12-19
  37. Чесноков Ю.В., Канаш Е.В., Мирская Г.В. и др. Картирование QTL-индексов диффузного отражения листьев яровой гексаплоидной пшеницы (Triticum aestivum L.) // Физиология растений. 2019. Т. 66. № 1. С. 46–57 https://doi.org/10.1134/S0015330319010044

版权所有 © Ю.В. Чесноков, М.А. Фесенко, А.И. Иванов, Д.В. Русаков, Н.В. Кочерина, У. Ловассер, А. Бёрнер, 2023

##common.cookie##