Marker selection of promising varietal and breeding material of apple tree

Capa

Citar

Resumo

Apple tree ( Malus × domestica Borkh.) is a leading agricultural pome crop, one of the main perennial fruit plants in the world, commercially in demand and widespread in the horticultural industry of Russia, including the North Caucasus region. In solving the problem of creating high-quality domestic apple varieties with a long-term type of resistance to the scab (pathogen - Venturia inaequalis (Cooke) G. Winter), the role of prebreeding, including research aimed at accelerated selection using the DNA method, is significant tagging valuable carriers of several Rvi scab resistance genes. The purpose of the study was to study the allelic polymorphism of 15 apple tree scab resistance genes ( Venturia inaequalis (Cooke) G. Winter) in 33 varietal and breeding samples of apple trees to identify sources of long-term resistance to increase efficiency of breeding process. The research was carried out in accordance with programs and methods for the study of apple varieties; Research and Selection Collection of Genetic Resources of Horticultural Crops and the Instrumentation and Analytical Center were used. DNA analysis methods were used in this work. For DNA extraction, a modification of the CTAB method was used, developed at North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture, Viticulture, Winemaking, allowing for better purification of DNA samples from polyphenolic compounds. The work used 22 markers to identify 15 apple scab resistance genes: Rvi1; Rvi2; Rvi3; Rvi4; Rvi5; Rvi6; Rvi8; Rvi9; Rvi11; Rvi12; Rvi13; Rvi14; Rvi15; Rvi16; Rvi17 . Marker selection of new varietal and breeding material made it possible to identify carriers of several genes for apple tree resistance to scab, having in the genome from 2 to 6 different Rvi genes in different combinations. Carriers of 6 resistance genes were identified as the most promising for selection for long-term resistance to scab: Rvi1, Rvi2, Rvi3, Rvi4, Rvi6, Rvi15-1 2/1-21-24; 5 genes: Rvi1, Rvi2, Rvi3, Rvi6, Rvi13 - Karmen; Rvi1, Rvi2, Rvi4, Rvi6, Rvi15 - Mikhsan; 4 genes: Rvi1, Rvi2, Rvi3, Rvi6 - Nadezhnoye; Rvi1, Rvi4, Rvi6, Rvi15 - Gaito Gazdanov; Rvi1, Rvi3, Rvi6, Rvi8-1 2/1-20-56, etc. Identified apple genotypes of domestic breeding, including those created in creative collaboration with colleagues from the Russian Research Institute for Breeding Fruit Crops and Stavropol Experimental Horticulture Station, promising for further breeding and accelerated creation of new high-quality, adaptive varieties with long-term high potential for resistance to the main fungal pathogen of the crop.

Sobre autores

Elena Ulianovskaya

North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture

Autor responsável pela correspondência
Email: ulyanovskaya_e@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-3987-7363
Código SPIN: 5577-5173

Doctor of Agricultural Sciences, Head of the Laboratory for Variety Study and Selection of Horticultural Crops

39 40‑letiya Pobedy st., Krasnodar, 350901, Krasnodar Region, Russian Federation

Tatyana Chernutskaya

North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture

Email: ev.belenko95@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0001-5140-9891
Código SPIN: 2219-0777

PhD in Agricultural Sciences, Senior Researcher, Laboratory for Variety Study and Breeding of Horticultural Crops

39 40‑letiya Pobedy st., Krasnodar, 350901, Krasnodar Region, Russian Federation

Evgeniya Bogdanovich

North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture

Email: tatyanka-bogdanovich@mail.ru
ORCID ID: 0009-0009-9677-9891
Código SPIN: 7519-3784

Junior Researcher, Laboratory of Variety Study and Breeding of Horticultural Crops

39 40‑letiya Pobedy st., Krasnodar, 350901, Krasnodar Region, Russian Federation

Sergey Tokmakov

North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture

Email: ad-a-m@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-2092-7757
Código SPIN: 3196-9049

PhD in Biological Sciences, Head of the Selection and Biotechnology Laboratory

39 40‑letiya Pobedy st., Krasnodar, 350901, Krasnodar Region, Russian Federation

Ilya Stepanov

North Caucasian Federal Scientific Center of Horticulture

Email: ivstepanof@gmail.com
ORCID ID: 0000-0002-6251-300X
Código SPIN: 3968-1982

Junior Researcher, Selection and Biotechnology Laboratory

39 40‑letiya Pobedy st., Krasnodar, 350901, Krasnodar Region, Russian Federation

Bibliografia

  1. Egorov EA, Shadrina ZA, Kochyan GA. Methodological approaches towards the biologization of intensification processes (on the example of industrial fruit growing). Fruit growing and viticulture of the South Russia. 2021;(5):1–22. (In Russ.). doi: 10.30679/2219-5335-2021-5-71-1-22 EDN FCWTET
  2. Gresshoff PM. (ed.) Technology Transfer of Plant Biotechnology. CRC Press; 2013. р.111–125. doi: 10.1201/9780203737323
  3. Yushkov AN, Savelyeva NN, Zemisov AS. New varieties of apple trees for modern gardening. In: Current problems of society, economics and law in the context of global challenges: conference proceedings. Saint Petersburg; 2022. р.135–139. (In Russ.). EDN: FLROIM
  4. Sedov EN, Yanchuk TV, Korneeva SA. The best apple cultivars created in VNIISPK for morden gardening. Contemporary horticulture. 2021;(2):1–13. (In Russ.). doi: 10.52415/23126701_2021_0201 EDN: ZHWCJP
  5. Ulyanovskaya EV, Belenko EA. Modern world trends of development of apple breeding. Works of the Kuban state agrarian university. 2021;(92):177–182. (In Russ.). doi: 10.21515/1999-1703-92-177-182 EDN: DXXRIF
  6. Savelyeva NN. Biologicheskie i geneticheskie osobennosti yabloni i selektsiya immunnykh k parshe i kolonnovidnykh sortov [Biological and genetic characteristics of apple trees and selection of scab-immune and columnar varieties]. Michurinsk; 2016. (In Russ.). EDN: YMNQFE
  7. Yushkov AN. Selektsiya plodovykh rastenii na ustoichivost’ k abioticheskim stressoram [Selection of fruit plants for resistance to abiotic stressors]. Michurinsk; 2019. (In Russ.). EDN: ZAPLZR
  8. Savelyeva NN, Lyzhin AS. Marker-assisted screening of apple genotypes with immunity to scab. Agrarian Science. 2019;(S3):135–137. (In Russ.). doi: 10.32634/0869-8155-2019-326-3-135-137 EDN: FGEPHK
  9. Savelyeva NN, Yushkov AN, Zemisov AS, Borzykh NV, Chivilev VV, Lyzhin AS. Ensuring the stability of the resistance of apple tree genotypes to the fungus Venturia inaequalis (Cooke) With. Biosfera. 2022;14(4):384–386. (In Russ.). EDN: BNNIHQ
  10. Lyzhin AS, Savelyeva NN. Marker-assisted screening of scab resistant (Rvi6+Rvi4) apple genotypes. Fruit growing and viticulture of the South Russia. 2021;(1):1–9. (In Russ.). doi: 10.30679/2219-5335-2021-1-67-1-9 EDN: YNUIXH
  11. Korneeva SA, Sedov EN, Yanchuk TV, Pikunova AV, Lavrusevich NG. Construction of new genomes of columnar apple at the All-Russian research institute of fruit crops breeding. Agrarian Science. 2024;(10):154–158. (In Russ.). doi: 10.32634/0869-8155-2024-387-10-154-158 EDN: YBLSXY
  12. Egorov EA, Eremin GV, Ulyanovskaya EV, Lugovskoy AP, Zaremuk RS, Ilnitskaya ET, et al. Sovremennye metodologicheskie aspekty organizatsii selektsionnogo protsessa v sadovodstve i vinogradarstve [Modern methodological aspects of organizing the selection process in horticulture and viticulture]. Krasnodar; 2012. (In Russ.). EDN: PYBRHP
  13. Murray MG, Thompson WF. Rapid isolation of high molecular weight plant DNA. Nucleic acids research. 1980;8(19):4321–4326. doi: 10.1093/nar/8.19.4321 EDN: IUOPAH
  14. Patocchi A, Walser М, Tartarini S, Broggini GAL, Gennari F, Sansavini S, et al. Identification by genome scanning approach (GSA) of a microsatellite tightly associated with the apple scab resistance gene Vm. Genome. 2005;48(4):630–636. doi: 10.1139/g05-036
  15. Suprun II. Optimized methodology for microsatellite genotyping of apple and pear. In: Sovremennye metodologiya, instrumentarii otsenki i otbora selektsionnogo materiala sadovykh kul’tur i vinograda [Modern methodology, tools for assessing and selecting breeding material for horticultural crops and grapes]. Krasnodar; 2017. р.188–196. (In Russ.). EDN: ZSSSOV

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

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».