Влияние внесения различных доз известкового мелиоранта в почву на картирование QTL у яровой мягкой пшеницы (Triticum aestivum L.)

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В работе впервые проведено картирование локусов количественных признаков (QTL, quantitative trait loci) у яровой мягкой пшеницы (Triticum aestivum L.) при внесении в почву различных доз известкового мелиоранта – сыромолотого доломита в полевых условиях с целью выявления и идентификации генетических детерминант, определяющих эколого-генетическое взаимодействие “генотип–среда” у рекомбинантных инбредных линий этой культуры. В результате проведенных исследований было оценено 29 хозяйственно ценных признаков и в общей сложности картировано 150 QTL. Достоверность взаимосвязи между идентифицированными QTL и полиморфизмом по каждому изученному признаку устанавливали на основе пороговых значений отношения правдоподобия логарифма шансов LOD-score (logarithm of odds). Установлено, что при внесении в почву половинной и полной доз мелиоранта QTL, определяющие проявление 14 изученных признаков меняли свое местоположение на группах сцепления в зависимости от внесенной дозы сыромолотого доломита, а QTL 15 признаков оставались стабильными и не меняли установленную в экспериментах локализацию на хромосомах. Проведенные корреляционный и однофакторный дисперсионный анализы позволили установить характер сопряженности связи между признаками и дозой внесенного известкового мелиоранта. При проведении математических расчетов применяли критерий максимального правдоподобия и статистические критерии оценки значимости результатов. Полученные результаты представляют интерес для последующего изучения эколого-генетических механизмов реализации изученных признаков и управления ростом, развитием и продуктивностью у яровой мягкой пшеницы, и установления триггерных механизмов действия мелиоранта на физиологическое состояние растений.

Об авторах

Ю. В. Чесноков

Агрофизический научно-исследовательский институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Россия, 195220, Санкт-Петербург

М. А. Фесенко

Агрофизический научно-исследовательский институт

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Россия, 195220, Санкт-Петербург

А. И. Иванов

Агрофизический научно-исследовательский институт

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Россия, 195220, Санкт-Петербург

Д. В. Русаков

Агрофизический научно-исследовательский институт

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Россия, 195220, Санкт-Петербург

Н. В. Кочерина

Агрофизический научно-исследовательский институт

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Россия, 195220, Санкт-Петербург

У. Ловассер

Лейбниц-Институт генетики растений и исследования возделываемых культур

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Германия, 06466, Гатерслебен

А. Бёрнер

Лейбниц-Институт генетики растений и исследования возделываемых культур

Email: yuv_chesnokov@agrophys.ru
Германия, 06466, Гатерслебен

Список литературы

  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

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

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах