Маркерный отбор перспективного сортового и селекционного материала яблони

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Яблоня ( Malus × domestica Borkh.) - ведущая сельскохозяйственная семечковая культура, одна из основных среди многолетних плодовых растений мира, коммерчески востребована и широко распространена в отрасли садоводства России, в т.ч. региона Северного Кавказа. В решении проблемы создания высококачественных российских сортов яблони с долговременным типом устойчивости к парше (основному заболеванию культуры; возбудитель - Venturia inаequalis (Cooke) G. Winter) значительна роль предбридинга, в т. ч. исследований, направленных на ускоренный отбор методом ДНК-маркирования ценных носителей нескольких генов Rvi устойчивости к парше. Цель исследования - по результатам изучения аллельного полиморфизма 15 генов устойчивости яблони к парше ( Venturia inаequalis (Cooke) G. Winter) у 33 сортовых и селекционных образцов яблони выделить источники долговременной устойчивости для усиления эффективности селекционного процесса. Исследование проводили согласно программам и методикам по сортоизучению яблони; использованы «Исследовательско-селекционная коллекция генетических ресурсов садовых культур» (ЦКП ИСК ГРСК) и ЦКП «Приборно-аналитический». Применен ДНК-маркерный анализ. Для экстракции ДНК применяли метод СТАВ в модификации Северо-Кавказского федерального научного центра садоводства, виноградарства, виноделия, что позволило вести более качественную очистку подготовленных проб ДНК от полифенольных соединений. Использованы 22 маркера для идентификации 15 генов устойчивости яблони к парше: Rvi1; Rvi2; Rvi3; Rvi4; Rvi5; Rvi6; Rvi8; Rvi9; Rvi11; Rvi12; Rvi13; Rvi14; Rvi15; Rvi16; Rvi17. Маркерный отбор нового сортового и селекционного материала позволил выделить носителей нескольких генов устойчивости яблони к парше, имеющих в геноме от 2 до 6 различных генов Rvi в разных вариантах сочетания, это носители 6 генов: Rvi1, Rvi2, Rvi3, Rvi4, Rvi6, Rvi15 ) - 12/1-21-24; 5 генов в сочетаниях: Rvi1, Rvi2, Rvi3, Rvi6, Rvi13 - Кармен; Rvi1, Rvi2, Rvi4, Rvi6, Rvi15 - Михсан; 4 генов в сочетаниях: Rvi1, Rvi2, Rvi3, Rvi6 - Надежное; Rvi1, Rvi4, Rvi6, Rvi15 - Гайто Газданов; Rvi1, Rvi3, Rvi6, Rvi8-1 2/1-20-56 и др. Выделенные генотипы яблони российской селекции, в т. ч. созданные в творческом содружестве с коллегами из Всероссийского НИИ селекции плодовых культур (ВНИИСПК) и Ставропольской ОС садоводства (СОСС), перспективны для дальнейшей селекции и ускоренного создания новых качественных, адаптивных сортов с длительным высоким потенциалом устойчивости к основному грибному патогену культуры.

Об авторах

Елена Владимировна Ульяновская

Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия

Автор, ответственный за переписку.
Email: ulyanovskaya_e@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3987-7363
SPIN-код: 5577-5173

доктор сельскохозяйственных наук, заведующая лабораторией сортоизучения и селекции садовых культур

Российская Федерация, 350901, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. 40-летия Победы, д. 39

Евгения Анатольевна Чернуцкая

Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия

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

младший научный сотрудник лаборатории сортоизучения и селекции садовых культур

Российская Федерация, 350901, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. 40-летия Победы, д. 39

Татьяна Валерьевна Богданович

Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия

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

кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник лаборатории сортоизучения и селекции садовых культур

Российская Федерация, 350901, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. 40-летия Победы, д. 39

Сергей Вячеславович Токмаков

Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия

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

кандидат биологических наук, заведующий селекционно-биотехнологической лабораторией

Российская Федерация, 350901, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. 40-летия Победы, д. 39

Илья Владимирович Степанов

Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия

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

младший научный сотрудник селекционно-биотехнологической лаборатории

Российская Федерация, 350901, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. 40-летия Победы, д. 39

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».