Alien Genetic Loci Influence Mineral Content in Grain of Synthetic Wheat Line

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

Synthetic introgression lines of hexaploid wheat (T. aestivum L.) are an important source of genetic loci for improving the mineral composition of bread wheat grain. Hybrid line 1102, obtained as a result of a complex hybridization scheme involving the species Aegilops speltoides Aegilops tauschii and Secale cereale, was used to map loci associated with the content of 10 macro- and microelements and heavy metals in grain – Ca, Mg, K, Cu, Fe, Zn, Mn, Cd, Cr, and Pb. Evaluation of parental samples used to create the mapping population (bread wheat variety Lutescens 85 and line 1102) in greenhouse and field conditions showed a reliable increase in the content of microelements Cu, Mn, Zn, Fe in the grain of line 1102 by 1.45, 1.44, 1.65 and 1.83 times, respectively comparing with varieties Lutescens 85. As a result of genotyping of the F2-3 population with SNP markers, 11 genetic loci were localized on chromosomes 2A, 2B, 3A, 3B, 4B, 5A, and 6A, significantly associated with the content of Ca, Mg, Zn, Fe, Pb and Cr in the grain. Comparison of SNP marker amplification patterns in parental samples suggests that loci QZn.1102-icg-2A, QCa.1102-icg-3A, QCr.1102-icg-3B, and QCr.1102-icg-4B may be of alien origin. The obtained results indicates that the synthetic line 1102 may contain genetic loci that promote the accumulation of toxic metals in grain such as lead and chromium.

作者简介

N. Leonova

Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: leonova@bionet.nsc.ru
Novosibirsk, 630090 Russia

I. Adonina

Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: leonova@bionet.nsc.ru
Novosibirsk, 630090 Russia

N. Vinichenko

Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: leonova@bionet.nsc.ru
Novosibirsk, 630090 Russia

E. Salina

Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: leonova@bionet.nsc.ru
Novosibirsk, 630090 Russia

V. Shumny

Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: leonova@bionet.nsc.ru
Novosibirsk, 630090 Russia

参考

  1. Shewry P.R. Wheat // J. Experimental Botany. 2009. V. 60. P. 1537–1553. https://doi.org/10.1093/jxb/erp058
  2. Siyuan S., Tong L., Liu R.H. Corn phytochemicals and their health benefits // Food Science and Human Wellness. 2018. V. 7. P. 185–195. https://doi.org/10.1016/j.fshw.2018.09.003
  3. Geng L., Li M., Zhang G., Ye L. Barley: A potential cereal for producing healthy and functional foods // Food Quality and Safety. 2022. V. 6. https://doi.org/10.1093/fqsafe/fyac012
  4. Németh R., Tömösközi S. Rye: Current state and future trends in research and applications // Acta Aliment. 2021. V. 50. P. 620–640. https://doi.org/10.1556/066.2021.00162
  5. Shewry P.R., Hawkesford M.J., Piironen V. et al. Natural variation in grain composition of wheat and related cereals // J. Agricultural and Food Chemistry. 2013. V. 61. P. 8295–8303. https://doi.org/10.1021/jf3054092
  6. Wang P., Jin Z., Xu X. Physicochemical alterations of wheat gluten proteins upon dough formation and frozen storage: A review from gluten, glutenin and gliadin perspectives // Trends in Food Sci. and Technol. 2015. V. 46. P. 189–198. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2015.10.005
  7. Российский статистический ежегодник. Росстат, 2020. 700 с.
  8. Митрофанова О.П., Хакимова А.Г. Новые генетические ресурсы в селекции пшеницы на увеличение содержания белка в зерне // Вавиловский журнал генет. и сел. 2016. Т. 20. С. 545–554. https://doi.org/10.18699/vj16.177
  9. Мелешкина Е.П., Коломиец С.Н., Жильцова Н.С., Бундина О.И. Современная оценка хлебопекарных свойств российской пшеницы // Вестник ВГУИТ. 2021. Т. 83. С. 155–162. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-1-155-162
  10. Bityutskii N., Yakkonen K., Loskutov I. Content of iron, zinc and manganese in grains of Triticum aestivum, Secale cereale, Hordeum vulgare and Avena sativa cultivars registered in Russia // Genet. Resour. Crop Evol. 2017. V. 64. P. 1955–1961. https://doi.org/10.1007/s10722-016-0486-9
  11. Леонова И.Н., Агеева Е.В., Шумный В.К. Перспективы биообогащения пшеницы минералами: классическая селекция и агрономия // Вавиловский журнал генет. и сел. 2024. Т. 28. С. 523–535. https://doi.org/10.18699/vjgb-24-59
  12. Голубкина Н.А., Синдиреева А.В., Зайцев В.Ф. Внутрирегиональная вариабельность селенового статуса населения Юга России: экология, развитие. 2017. Т. 12. С. 107–127. https://doi.org/ 10.18470/1992-1098-2017-1-107-127
  13. Davydenko N.I., Mayurnik L.A. On the possibility to grow high-selenium wheat in the Kuznetsk basin // Foods Raw Material. 2014. V. 2. P. 3–10. https://doi.org/10.12737/4089
  14. Zencirci N., Ulukan H., Baloch F.S. et al. Ancient Wheats. Switzerland: Springer International Publ., 2022. 267 p. https://doi.org/10.1007/978-3-031-07285-7
  15. Zeibig F., Kilian B., Özkan H. et al. Grain quality traits within the wheat (Triticum spp.) genepool: Рrospects for improved nutrition through de novo domestication // J. Sci. Food Agric. 2024. V. 104. P. 4400–4410. https://doi.org/10.1002/jsfa.13328
  16. Uauy C., Distelfeld A., Fahima T. et al. A NAC gene regulating senescence improves grain protein, zinc, and iron content in wheat // Science. 2006. V. 314. P. 1298–1301. https://doi.org/10.1126/science.1133649
  17. Brevis J.C., Dubcovsky J. Effects of the chromosome region including the Gpc-B1 locus on wheat grain and protein yield // Crop Sci. 2010. V. 50. P. 93–104. https://doi.org/10.2135/cropsci2009.02.0057
  18. Peleg Z., Cakmak I., Ozturk L. et al. Quantitative trait loci conferring grain mineral nutrient concentrations in durum wheat × wild emmer wheat RIL population // Theor. Appl. Genet. 2009. V. 119. P. 353–369. https://doi.org/10.1007/s00122-009-1044-z
  19. Cabas-Lühmann P., Arriagada O., Matus I. et al. Comparison of durum with ancient tetraploid wheats from an agronomical, chemical, nutritional, and genetic standpoints: A review // Euphytica. 2023. V. 219. Article number 61. https://doi.org/10.1007/s10681-023-03188-z
  20. Velu G., Tutus Y., Gomez-Becerra H.F. et al. QTL mapping for grain zinc and iron concentrations and zinc efficiency in a tetraploid and hexaploid wheat mapping populations // Plant Soil. 2017. V. 411. P. 81–99. https://doi.org/10.1007/s11104-016-3025-8
  21. Liu J., Huang L., Li T. et al. Genome-wide association study for grain micronutrient concentrations in wheat advanced lines derived from wild emmer // Front. Plant Sci. 2021. V. 12. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.651283
  22. Jaradat A.A. Phenotypic and ionome profiling of Triticum aestivum × Aegilops tauschii introgression lines // Crop Sci. 2017. V. 57. P. 1916–1934. https://doi.org/10.2135/cropsci2016.09.0797
  23. Li A., Liu D., Yang W. et al. Synthetic hexaploid wheat: Yesterday, today, and tomorrow // Engineering. 2018. V. 4. P. 552–558. https://doi.org/10.1016/j.eng.2018.07.001
  24. Boehm J., Cai X. Enrichment and diversification of the wheat genome via alien introgression // Plants. 2024. V. 13. https://doi.org/10.3390/plants13030339
  25. Leonova I.N., Kiseleva A.A., Salina, E.A. Identification of genomic regions conferring enhanced Zn and Fe concentration in wheat varieties and introgression lines derived from wild relatives // Int. J. Mol. Sci. 2024. V. 25. https://doi.org/10.3390/ijms251910556
  26. Давоян Р.О., Бебякина И.В., Давоян Э.Р. и др. Изу- чение влияния транслокации T2DL.2DS-2SS и замещения 5S(5D) от Aegilops speltoides на селекционно-ценные признаки мягкой пшеницы // Вавиловский журнал генет. и сел. 2024. Т. 28. С. 506–514. https://doi.org/10.18699/vjgb-24-57
  27. Farkas A., Molnár I., Dulai S. et al. Increased micronutrient content (Zn, Mn) in the 3Mb(4B) wheat- Aegilops biuncialis substitution and 3Mb.4BS translocation identified by GISH and FISH // Genome. 2014. V. 57. P. 61–67. https://doi.org/10.1139/gen-2013-0204
  28. Савин Т.В., Абугалиева А.И., Чакмак И., Кожахметов K. Минеральный состав зерна диких сородичей и интрогрессивных форм в селекции пшеницы // Вавиловский журнал генет. и сел. 2018. Т. 22. С. 88–96. https://doi.org/10.18699/VJ18.335
  29. Molnár-Láng M., Linc G., Szakács É. Wheat-barley hybridization: The last 40 years // Euphytica. 2014. V. 195. P. 315–329. https://doi.org/10.1007/s10681-013-1009-9
  30. Owuoche J.O., Briggs K.G., Taylor G.J. The efficiency of copper use by 5A/5RL wheat-rye translocation lines and wheat (Triticum aestivum L.) cultivars // Plant Soil. 1996. V. 180. P. 113–120. https://doi.org/10.1007/BF00015417
  31. Lukaszewski A.J., Porter D.R., Baker C.A. et al. Attempts to transfer Russian wheat aphid resistance from a rye chromosome in Russian triticales to wheat // Crop Sci. 2001. V. 41. P. 1743–1749. https://doi.org/10.2135/cropsci2001.1743
  32. Moskal K., Kowalik S., Podyma W. et al. The pros and cons of rye chromatin introgression into wheat genome // Agronomy. 2021. V. 11. https://doi.org/10.3390/agronomy11030456
  33. Адонина И.Г., Зорина М.В., Мехдиева С.П. и др. Характеристика синтетической линии пшеницы – потенциального источника хозяйственно ценных признаков // Письма в Вавил. журнал генет. и сел. 2023. Т. 9. С. 117–125. https://doi.org/10.18699/LettersVJ-2023-9-15
  34. Plaschke J., Ganal M.W., Röder M.S. Detection of genetic diversity in closely related bread wheat using microsatellite markers // Theor. Appl. Genet. 1995. V. 91. P. 1001–1007. https://doi.org/10.1007/BF00223912
  35. Ronin Y., Mester D., Minkov D. et al. Building ultra-high-density linkage maps based on efficient filtering of trustable markers // Genetics. 2017. V. 206. P. 1285–1295. https://doi.org/10.1534/genetics.116.197491
  36. Wang S., Wong D., Forrest K. et al. Characterization of polyploid wheat genomic diversity using a high-density 90 000 single nucleotide polymorphism array // Plant Biotechnol. J. 2014. V. 12. P. 787–796. https://doi.org/ 10.1111/pbi.12183
  37. Voorrips R.E. MapChart: Software for the graphical presentation of linkage maps and QTLs // J. Hered. 2002. V. 93. P. 77–78. https://doi.org/10.1093/jhered/93.1.77
  38. Salina E.A., Leonova I.N., Efremova T.T., Röder M.S. Wheat genome structure: Тranslocations during the course of polyploidization // Funct. Integr. Geno- mics. 2006. V. 6. P. 71–80. https://doi.org/10.1007/s10142-005-0001-4
  39. Khlestkina E.K., Than M.H.M., Pestsova E.G. et al. Mapping of new 99 new microsatellite loci in rye (Secale cereale L.) including 39 expressed sequence tags // Theor. Appl. Genet. V. 109. P. 725–732. https://doi.org/10.1007/s00122-004-1659-z
  40. Beleggia R., Fragasso M., Miglietta F. et al. Mineral composition of durum wheat grain and pasta under increasing atmospheric CO2 concentrations // Food Chem. 2018. V. 242. P. 53–61. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2017.09.012
  41. Леонова И.Н., Родер М.С., Калинина Н.П., Будашкина Е.Б. Генетический анализ и локализация локусов, контролирующих устойчивость интрогрессивных линий Triticum aestivum × Triticum timopheevii к листовой ржавчине // Генетика. 2008. Т. 44. № 12. С. 1652–1659. https://doi.org/10.1134/S1022795408120077
  42. Обущенко С.В., Гнеденко В.В. Мониторинг содержания микроэлементов и тяжелых металлов в почвах Самарской области // Междунар. журнал приклад. и фунд. исследований. 2014. № 7. С. 30–34.
  43. Бойко В.С., Якименко В.Н., Тимохин А.Ю. Плодородие черноземов Западной Сибири в системе орошаемого агроценоза // Плодородие. 2022. № 3. С. 39–42. https://doi.org/10.25680/S19948603.2022.126.11
  44. Börner A., Schumann E., Fürste A. et al. Mapping of quantitative trait loci determining agronomic impor- tant characters in hexaploid wheat (Triticum aesti- vum L.) // Theor. Appl. Genet. 2002. V. 105. P. 921–936. https://doi.org/10.1007/s00122-002-0994-1
  45. Morgounov A., Li H., Shepelev S. et al. Genetic characterization of spring wheat germplasm for macro-, microelements and trace metals // Plants. 2022. V. 11. https://doi.org/10.3390/plants11162173
  46. Sigalas P.P., Shewry, P.R., Riche A. et al. Improving wheat grain composition for human health by constructing a QTL atlas for essential minerals // Commun. Biol. 2024. V. 7. Article number. 1001. https://doi.org/10.1038/s42003-024-06692-7
  47. Gupta O.P., Singh A.K., Singh A. et al. Wheat biofortification: Utilizing natural genetic diversity, genome-wide association mapping, genomic selection, and genome editing technologies // Front. Nutr. 2022. V. 9. https://doi.org/10.3389/fnut.2022.826131
  48. Juliana P., Govindan V., Crespo-Herrera L. Genome-wide association mapping identifies key genomic regions for grain zinc and iron biofortification in bread wheat // Front. Plant Sci. 2022. V. 13. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.903819
  49. Shi X., Zhou Z., Li W. et al. Genome-wide association study reveals the genetic architecture for calcium accumulation in grains of hexaploid wheat (Triticum aestivum L.) // BMC Plant Biol. 2022. V. 22. Article number. 229. https://doi.org/10.1186/s12870-022-03602-z
  50. Bhatta M., Baenziger P., Waters B.M. et al. A genome-wide association study reveals novel genomic regions associated with 10 grain minerals in synthetic hexaploid wheat // Int. J. Mol. Sci. 2018. V. 19. https://doi.org/10.3390/ijms19103237
  51. Elkelish A., Alqudah A.M., Alomari D.Z. et al. Targe- ting candidate genes for the macronutrient accumulation of wheat grains for improved human nutrition // Cereal Res. Communications. 2024. https://doi.org/org/10.1007/s42976-024-00566-8
  52. Hussain B., Lucas S.J., Ozturk L., Budak H. Mapping QTLs conferring salt tolerance and micronutrient concentrations at seedling stage in wheat // Sci. Rep. 2017. V. 7. Article number. 15662. https://doi.org/10.1038/s41598-017-15726-6
  53. Krishnappa G., Rathan N.D., Sehgal D. et al. Identification of novel genomic regions for biofortification traits using an SNP marker-enriched linkage map in wheat (Triticum aestivum L.) // Front. Nutr. 2021. V. 8. https://doi.org/10.3389/fnut.2021.669444
  54. Kaur H., Sharma P., Kumar J. et al. Genetic analysis of iron, zinc and grain yield in wheat-Aegilops derivatives using multi-locus GWAS // Mol. Biol. Rep. 2023. V. 50. P. 9191–9202. https://doi.org/10.1007/s11033-023-08800-y
  55. Mourad A.M.I., Sallam A., Farghaly K.A., Börner A. Detailed genetic analyses highlight genetic variation and genomic regions for lead tolerance in spring wheat // Front. Agron. 2025. V. 7. https://doi.org/10.3389/fagro.2025.1428366
  56. Wang W., Guo H., Wu C. et al. Identification of novel genomic regions associated with nine mineral elements in Chinese winter wheat grain // BMC Plant Biol. 2021. V. 21. Article number. 311. https://doi.org/10.1186/s12870-021-03105-3
  57. Almas F., Hassan A., Bibi A. et al. Identification of genome-wide single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with tolerance to chromium toxicity in spring wheat (Triticum aestivum L.) // Plant Soil. 2018. V. 422. P. 371–384. https://doi.org/10.1007/s11104-017-3436-1

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

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».