Анализ дифференциальной экспрессии генов глицининов и β-конглицининов в семенах культурных сортов сои в разных периодах их созревания

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Соя – экономически важная культура, применяемая в различных отраслях промышленности, от питания людей до кормления животных. Создание новых сортов с повышенным содержанием белка или же с определённым их субъединичным составом, более подходящим для пищевых и кормовых целей, является актуальным направлением для исследований. В данном исследовании проведен анализ дифференциальной экспрессии генов глицининов и β-конглицининов в семенах различных сортов сои (Glycine max [L.] Merr) на разных стадиях созревания (R5-R8). Глицинины и β-конглицинины составляют значительную часть белка, содержащегося в соевых бобах, играют важную роль в проростании семян и обеспечивают биотическую защиту. В исследования были проанализированы высокобелковые (Невеста и Статная), и низкобелковые (Гармония и Даурия) сорта.

Цель. Провести дифференциальный анализ экспрессии генов глицининов и β-конглицинов в различные фазы налива и созревания семян (R5-R8) сортов сои селекции ФГБНУ ФНЦ ВНИИ сои с повышенным и пониженным содержанием белка.

Материалы и методы. Подбор праймеров для анализа генов глицининов (Gy1-5 и Gy7) и β-конглицининов (Cg1 и Cg3-4) проводился с использованием программного обеспечения, позволяющего добиться высокой специфичности и отсутствия вторичных структур (димеров, шпилек), из РНК, выделенной из семян, была получена кДНК, используя необходимые наборы реагентов,  амплификация фрагментов и их детекция проводилась на термоциклере CFX-96 в режиме реального времени.

Результаты. Были разработаны праймеры подходящие для анализа уровня экспрессии генов, кодирующих разные субъединицы глицининов и β-конглицининов. Получены транскриптомные профиля исследуемых суюъединиц.

Заключение. Результаты показали, что высокобелковые сорта демонстрируют повышенную экспрессию генов глицининов на ранних стадиях развития, тогда как низкобелковые отличаются повышенной экспрессией генов β-конглицининов. Это открывает перспективы для использования данных о экспрессии генов при селекции новых сортов сои, а также может помочь в оптимизации сроков сбора сои для производства продуктов питания, зависящих от определенного субъединичного состава белков.

Об авторах

Андрей Андреевич Пензин

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение федеральный научный центр "Всероссийский научно-исследовательский институт сои"

Автор, ответственный за переписку.
Email: penzin9898@mail.ru

научный сотрудник

 

Россия, Игнатьевское ш., 19, г. Благовещенск, 675028, Российская Федерация

Павел Дмитриевич Тимкин

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение федеральный научный центр "Всероссийский научно-исследовательский институт сои"

Email: tpd@vniisoi.ru

младший научный сотрудник

 

Россия, Игнатьевское ш., 19, г. Благовещенск, 675028, Российская Федерация

Данил Дмитриевич Котельников

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение федеральный научный центр "Всероссийский научно-исследовательский институт сои"

Email: danil.kotelnikov.02@gmail.com

лаборант

 

Россия, Игнатьевское ш., 19, г. Благовещенск, 675028, Российская Федерация

Список литературы

  1. Каталог сортов сои / Фокина, Е. М., Беляева, Г. Н., Синеговский, М. О. [и др.]. (2021). Благовещенск: ООО «ИПК «ОДЕОН». 69 с. (Catalog of soybean varieties / Fokina, E. M., Belyaeva, G. N., Sinegovsky, M. O. et al. (2021). Blagoveshchensk: LLC "IPC “ODEON”, 69 p.) ISBN: 978-5-6040714-5-8 EDN: https://elibrary.ru/qosjcx
  2. Badley, R. A., Atkinson, D., Hauser, H., Oldani, D., Green, J. P., & Stubb, J. M. (1975). The structure, physical and chemical properties of the soy bean protein glycinin. Biochim Biophys Acta, 412(2), 214-228. https://doi.org/10.1016/0005-2795(75)90036-7
  3. Cheadle, C., Vawter, M. P., Freed, W. J., & Becker, K. G. (2003). Analysis of microarray data using Z score transformation. J Mol Diagn, 5(2), 73-81. https://doi.org/10.1016/S1525-1578(10)60455-2
  4. Freitas, C. S., Vericimo, M. A., Silva, M. L., da Costa, G. C. V., Pereira, P. R., Paschoalin, V. M. F., & Del Aguila, E. M. (2019). Encrypted antimicrobial and antitumoral peptides recovered from a protein-rich soybean (Glycine max) by-product. Journal of Functional Foods, 54, 187-198. https://doi.org/10.1016/j.jff.2019.01.024
  5. Guo, B., Sun, L., Jiang, S., et al. (2022). Soybean genetic resources contributing to sustainable protein production. Theor Appl Genet, 135, 4095-4121. https://doi.org/10.1007/s00122-022-04222-9 EDN: https://elibrary.ru/fzjutt
  6. Hooker, J. C., Nissan, N., Luckert, D., Charette, M., Zapata, G., Lefebvre, F., Mohr, R. M., Daba, K. A., Warkentin, T. D., Hadinezhad, M., et al. (2023). A Multi-Year, Multi-Cultivar Approach to Differential Expression Analysis of High- and Low-Protein Soybean (Glycine max). Int. J. Mol. Sci., 24, 222. https://doi.org/10.3390/ijms24010222 EDN: https://elibrary.ru/fqyarx
  7. Hu, R., Fan, C., Li, H., et al. (2009). Evaluation of putative reference genes for gene expression normalization in soybean by quantitative real-time RT-PCR. BMC Molecular Biol, 10, 93. https://doi.org/10.1186/1471-2199-10-93 EDN: https://elibrary.ru/ybghyr
  8. Koressaar, T., Lepamets, M., Kaplinski, L., Raime, K., Andreson, R., & Remm, M. (2018). Primer3_masker: integrating masking of template sequence with primer design software. Bioinformatics, 34(11), 1937-1938. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty036
  9. Li, C., & Zhang, Y. M. (2011). Molecular evolution of glycinin and β-conglycinin gene families in soybean (Glycine max L. Merr.). Heredity, 106, 633-641. https://doi.org/10.1038/hdy.2010.97
  10. Mulalapele, L. T., & Xi, J. (2021). Detection and inactivation of allergens in soybeans: A brief review of recent research advances. Grain & Oil Science and Technology, 4(4), 191-200. https://doi.org/10.1016/j.gaost.2021.11.001 EDN: https://elibrary.ru/xsoawf
  11. Livak, K. J., & Schmittgen, T. D. (2001). Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2(-Delta Delta C(T)) Method. Methods, 25(4), 402-408. https://doi.org/10.1006/meth.2001.1262
  12. Ma, Y., Kan, G., Zhang, X., Wang, Y., Zhang, W., Du, H., & Yu, D. (2016). Quantitative Trait Loci (QTL) Mapping for Glycinin and β-Conglycinin Contents in Soybean (Glycine max L. Merr.). J Agric Food Chem, 64(17), 3473-3483. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.6b00167
  13. Owczarzy, R., Tataurov, A. V., Wu, Y., Manthey, J. A., McQuisten, K. A., Almabrazi, H. G., Pedersen, K. F., Lin, Y., Garretson, J., McEntaggart, N. O., Sailor, C. A., Dawson, R. B., & Peek, A. S. (2008). IDT SciTools: a suite for analysis and design of nucleic acid oligomers. Nucleic Acids Res, 36(Web Server issue), W163-W169. https://doi.org/10.1093/nar/gkn198
  14. Rio, D. C., Ares, M., Hannon, G. J., & Nilsen, T. W. (2010). Nondenaturing Agarose Gel Electrophoresis of RNA. Cold Spring Harbor protocols, pdb.prot5445. https://doi.org/10.1101/pdb.prot5445
  15. Shea, Z., Singer, W., & Zhang, B. (2020). Soybean Production, Versatility, and Improvement. https://doi.org/10.5772/intechopen.91778
  16. Sui, X., Zhang, T., & Jiang, L. (2021). Soy protein: molecular structure revisited and recent advances in processing technologies. Annual Review of Food Science and Technology, 12(1), 119-147. https://doi.org/10.1146/annurev-food-062220-104405 EDN: https://elibrary.ru/dnsbtu
  17. Okonechnikov, K., Golosova, O., Fursov, M., & the UGENE team. (2012). Unipro UGENE: a unified bioinformatics toolkit. Bioinformatics, 28, 1166-1167. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts091 EDN: https://elibrary.ru/pdnjnv
  18. Kim W, Kim S, Krishnan HB. Seed-Specific Silencing of Abundantly Expressed Soybean Bowman–Birk Protease Inhibitor Genes by RNAi Lowers Trypsin and Chymotrypsin Inhibitor Activities and Enhances Protein Digestibility. International Journal of Molecular Sciences. 2025; 26(14):6943. https://doi.org/10.3390/ijms26146943
  19. Wang, T., Qin, G.-X., Sun, Z.-W., & Zhao, Y. (2014). Advances of Research on Glycinin and β-Conglycinin: A Review of Two Major Soybean Allergenic Proteins. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 54, 850-862. https://doi.org/10.1080/10408398.2011.613534
  20. Xiang, N., Lyu, Y., Zhu, X., Bhunia, A. K., & Narsimhan, G. (2016). Methodology for identification of pore forming antimicrobial peptides from soy protein subunits β-conglycinin and glycinin. Peptides, 85, 27-40. PMID: 27612614. https://doi.org/10.1016/j.peptides.2016.09.004 EDN: https://elibrary.ru/xzcg
  21. Zhang, S., Du, H., Ma, Y., Li, H., Kan, G., & Yu, D. (2021). Linkage and association study discovered loci and candidate genes for glycinin and β-conglycinin in soybean (Glycine max L. Merr.). Theoretical and Applied Genetics, 134(4), 1201-1215. https://doi.org/10.1007/s00122-021-03766-6 EDN: https://elibrary.ru/xkuijx

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».