Анализ генотипов гречихи, полученных на селективных средах с цинком in vitro, с помощью ISSR-маркеров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Показана эффективность использования четырех ISSR-маркеров (М1, М2, М7 и М11) для исследования генетической изменчивости регенерантов Fagopyrum esculentum, полученных на селективных средах с высокими дозами ZnSO4×7 H2O(808–1313 мг/л) in vitro. Обнаружен высокий уровень полиморфизма в объединенной выборке – 74.4%. Полученные образцы могут быть использованы в селекции для создания сортов с хозяйственно-ценными признаками.

Полный текст

Гречиха посевная (Fagopyrum esculentum Moench) – традиционная крупяная культура во многих странах мира. Она обладает высокой пластичностью и большим потенциалом генетического улучшения [1]. Применение современных биотехнологических методов значительно расширяет возможности селекции F. esculentum. Маркеры межмикросателлитной последовательности (ISSR) успешно используются для исследования генетического разнообразия растений вследствие высокой информативности и получения воспроизводимых результатов [2–7]. ISSR-анализ внутривидового генетического полиморфизма видов и сортов гречихи проведен ранее Г.Д. Кадыровой с соавт. [8] с помощью 13 ISSR-праймеров. В результате было отобрано четыре наиболее информативных – М1 ((AC)8GC), М2 ((AC)8CTG), М7 ((CAG)5) и М11 ((CA)6AG), приводящих к формированию воспроизводимых, четких полиморфных спектров, состоящих не менее чем из 20 фрагментов. С использованием маркеров М1, М2, М7 и М11 нами были изучены генетическая изменчивость и хозяйственно ценные признаки F. esculentum, что позволило повысить результативность отбора перспективных линий и показало эффективность применяемой маркерной системы [9].

В настоящей работе с использованием четырех ISSR-маркеров (М1, М2, М7 и М11) проведено исследование пробирочных образцов гречихи сорта Изумруд регенерантного происхождения, полученных in vitro на средах Мурасиге и Скуга (МС) с высокой концентрацией тяжелого металла цинка (ZnSO4×7H2O в дозах 808, 909, 1010, 1111, 1212 и 1313 мг/л). Асептические черенки гречихи культивировали с токсикантом в течение 21 сут, а затем выжившие генотипы субкультивировали и микроклонально размножали на средах МС. Для исследования морфобиологических признаков полученных генотипов пробирочные растения высаживали на вегетационной площадке с почвенным субстратом и проводили исследование биометрических показателей и продуктивности.

В результате проведенных исследований было выявлено, что четыре ISSR-маркера продуцировали 61 полиморфных ампликона. Полиморфизм в объединенной выборке составил 74.4%. На базе бинарных матриц проведен подсчет индекса генетических дистанций Нея (DN). Анализ полученных данных показал, что при сравнении с исходной формой (контролем in vitro) генотипы были распределены по двум группам. Первая группа (1) имела наименьшие DN – 0.0796–0.1176. В эту группу, помимо контрольных растений, вошли образцы, полученные на среде с более низкими концентрациями ZnSO4×7H2O, равными 808 и 909 мг/л, и вариант Zn 1212. Наибольшие генетические различия с исходной формой продемонстрировали растения из второй группы (2), полученные с помощью соли цинка в концентрациях 1010, 1111 и 1313 мг/л, показавшие максимальные значения DN, равные 0.1793–0.2348 и образовавшие на древе отдельный кластер на UPGMA-дендрограмме (рис. 1).

 

Рис. 1. UPGMA-дендрограмма, основанная на значениях генетических дистанций Нея для регенерантов гречихи. 1 – группа вариантов, характеризующаяся наименьшими DN по сравнению с исходной формой; 2 – руппа вариантов, характеризующаяся наибольшим DN по сравнению с исходной формой.

 

Результаты исследования биометрических показателей пробирочных растений-регенерантов гречихи, высаженных в почву на вегетационной площадке, представлены в табл. 1. Растения, подвергшиеся воздействию соли цинка в дозе 1010, 1111 и 1313 мг/л (вторая группа с наибольшими DN), характеризуются рядом преимуществ по сравнению с остальными образцами. Они превзошли контроль, а также группу растений вариантов Zn 808, Zn 909 и Zn 1212 по толщине первого междоузлия в 1.2–1.4 раза, варьируя в пределах 0.54–0.58 см. Число боковых ветвей второго порядка у второй группы больше, чем у первой, в среднем в 2.9 раза. Отмечено также наличие боковых ветвей третьего порядка у растений второй группы, в то время как у первой группы они отсутствуют. Соответственно, семенная продуктивность одного растения из второй группы составила 2.96–5.78 г, что в среднем на 38.1% выше, чем у первой.

 

Таблица 1. Биометрические показатели регенерантов гречихи, полученных на селективных средах с цинком

Содержание цинка в МС, мг/л

Высота растения, см

Толщина первого междоузлия, см

Длина первого междоузлия, см

Число боковых ветвей

Семенная продуктивность одного растения, г

1-го пoрядка

2-го порядка

3-го порядка

Контроль in vitro

151.2 ± 15.0a

0.46 ± 0.06a

2.0 ± 0.5b

3.3 ± 1.5a

0a

0a

3.09a

Zn 808

159.8 ± 3.8a

0.42 ± 0.02a

2.9 ± 0.5a

2.3 ± 0.6b

1.0 ± 1.0b

0a

2.97a

Zn 909

140.9 ± 7.2b

0.42 ± 0.02a

2.4 ± 0.4ab

4.3 ± 0.6ac

1.0 ± 1.0b

0a

2.53a

Zn 1010

127.8 ± 8.7c

0.56 ± 0.06b

2.7 ± 0.3a

2.3 ± 0.6b

2.0 ± 1.0c

1.0 ± 1.0b

2.96a

Zn 1111

142.3 ± 48.5b

0.58 ± 0.04b

2.7 ± 0.6a

2.3 ± 0.6b

2.0 ± 1.7c

0.3 ± 0.6b

4.88b

Zn 1212

133.5 ± 2.1c

0.41 ± 0.01a

3.1 ± 0.2a

4.7 ± 0.6c

1.0 ± 1.0b

0a

2.65a

Zn 1313

136.2 ± 8.2c

0.54 ± 0.06b

1.8 ± 0.3b

4.7 ± 2.5c

3.0 ± 1.0cd

1.0 ± 0.0b

5.78d

Примечание. Разные строчные буквы в одном и том же столбце указывают на существенные различия между вариантами при p < 0.05.

 

По мнению ряда исследователей, ISSR-маркеры в высокой степени полиморфны у гречихи [8, 10, 11]. Полученные с их помощью паттерны ПЦР-продуктов видоспецифичны, а сам метод весьма успешен при идентификации генотипов.

Таким образом, используемая маркерная система, включающая ISSR-маркеры М1, М2, М7 и М11, пригодна для идентификации генетических различий и выявляет высокий уровень полиморфизма у регенерантов F. esculentum. Данные молекулярно-генетических исследований подтверждают, что применение селективных сред с высокими концентрациями ионов цинка приводит к появлению хозяйственно ценных признаков у исследуемых образцов.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с использованием в качестве объекта животных.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с участием в качестве объекта людей.

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

Об авторах

С. А. Боровая

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

Автор, ответственный за переписку.
Email: borovayasveta@mail.ru
Россия, Приморский край, пос.Тимирязевский, 692539

А. Г. Клыков

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

Email: borovayasveta@mail.ru
Россия, Приморский край, пос.Тимирязевский, 692539

Н. Г. Богинская

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

Email: borovayasveta@mail.ru
Россия, Приморский край, пос.Тимирязевский, 692539

Список литературы

  1. Chrungoo N.K., Dohtdong L., Chettry U. Phenotypic рlasticity in buckwheat // Mol. Breeding and Nutritional Aspects of Buckwheat. London: Elsevier, Academic Press, 2016. Р. 137–149. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-803692-1.00010-9
  2. Blair M., Panaud O., McCouch S. Inter-simple sequence repeat (ISSR) amplification for analysis of microsatellite motif frequency and fingerprinting in rice (Oryza sativa L.) // Theor. Appl. Genetics. 1999. V. 98. P. 780–792. https://doi.org/10.1007/s001220051135
  3. Gilbert J.E., Lewis R.V., Wilkinson M.J., Caligari P.D.S. Developing an appropriate strategy to assess genetic variability in plant germplasm collections // Theor. Appl. Genetics. 1999. V. 98. № 6–7. P. 1125–1131. https://doi.org/10.1007/s001220051176
  4. Sica M., Gamba G., Montieri S., Gaudio L., Aceto S. ISSR markers show differentiation among Italian populations of Asparagus acutifolius // BMC Genetics. 2005. V. 6. P. 1–7. https://doi.org/10.1186/1471-2156-6-17
  5. Meloni M., Perini D., Filigheddu R., Binelli G. Genetic variation in five Mediterranean populations of Juniperus phoenicea as revealed by inter-simple sequence repeat (ISSR) markers // Ann. Bot. 2006. V. 97. № 2. P. 299–304. https://doi.org/10.1093/aob/mcj024
  6. Alhasnawi A.N., Kadhimi А.А., Isahak А. et al. Application of inter simple sequence repeat (ISSR) for detecting genetic analysis in rice (Oryza sativa L.) // J. Pure Appl. Microbiology. 2015. V. 9. № 2. P. 1091–11016.
  7. Aldaej M.I., Rezk A.A., El-Malky M., Shalaby T.A. Comparative genetic diversity assessment and Marker-Trait Association using two DNA marker systems in rice (Oryza sativa L.) // Agronomy. 2023. V. 13. № 2. https://doi.org/10.3390/agronomy13020329
  8. Кадырова Г.Д., Кадырова Ф.З., Мартиросян Е.В., Рыжова Н.Н. Анализ геномного разнообразия образцов и сортов гречихи посевной и татарской ISSR-методом // С.-хоз. биология. 2010. Т. 5. С. 42–48.
  9. Клыков А.Г., Барсукова Е.Н. Биотехнология и селекция гречихи на Дальнем Востоке России. Владивосток: ООО “ПСП95”, 2021. 352 с.
  10. Sabreena N. М., Mahajan R., Hashim M.J. et al. Deciphering allelic variability and population structure in buckwheat: An analogy between the efficiency of ISSR and SSR markers // Saudi J. Biol. Sci. 2021. V. 28. Р. 6050–6056. https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2021.07.061
  11. Shukla A., Srivastava N., Suneja P. et al. Genetic diversity analysis in Buckwheat germplasm for nutritional traits // Indian J. Experim. Biology. 2018. V. 56. № 11. Р. 827–837.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. UPGMA-дендрограмма, основанная на значениях генетических дистанций Нея для регенерантов гречихи. 1 – группа вариантов, характеризующаяся наименьшими DN по сравнению с исходной формой; 2 – руппа вариантов, характеризующаяся наибольшим DN по сравнению с исходной формой.

Скачать (1KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 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».