Эффективность молекулярных маркеров гена-супрессора SKr, определяющего скрещиваемость мягкой пшеницы с рожью посевной

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Среди генов, участвующих в контроле скрещиваемости мягкой пшеницы с рожью посевной, наиболее изучен доминантный супрессор SKr (Suppressor of crossability), для него разработаны ДНК-маркеры, описано их успешное применение в селекции, однако практически нет данных об их диагностической эффективности при скрининге ex situ коллекций.

С целью оценки эффективности сцепленных с SKr ДНК-маркеров Xcfb341, TGlc2, gene12 и gene13 выявлять формы с высокой скрещиваемостью с рожью нами изучены 103 образца мягкой пшеницы из коллекции ВИР, различающихся по уровню завязываемости гибридных зерновок (0–93 %) при опылении рожью. Показана эффективность маркеров Xcfb341, TGlc2 и gene12 для выявления форм с высокой (более 15 %) скрещиваемостью. Для маркера gene13 достоверная ассоциация аллель – признак не обнаружена. По сочетанию фрагментов (аллелей) маркерных локусов у образцов определено 10 гаплотипов, из них пять в образцах из Китая, при этом два ассоциированы с высокой скрещиваемостью. Гетерогенность по маркерным профилям показана для 11 образцов, в том числе для линии Л6-ХСР, на которой экспериментально подтверждена связь диагностических фрагментов с наблюдаемым в поле уровнем скрещиваемости.

Изученные маркеры гена SKr могут быть использованы для поиска потенциально совместимых с рожью образцов в ex situ-коллекциях, для контроля сохранности рецессивных аллелей skr при репродуцировании семян образцов, а также в селекционных программах.

Об авторах

Игорь Вадимович Поротников

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Автор, ответственный за переписку.
Email: i.v.porotnikov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5841-8803
SPIN-код: 9010-0859
Scopus Author ID: 57219994008

мл. научн. сотр.

Россия, Санкт-Петербург

Валентина Петровна Пюккенен

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: tina7@yandex.ru
Scopus Author ID: 57211942307

ст. научн. сотр.

Россия, Санкт-Петербург

Ольга Юрьевна Антонова

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: olgaant326@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8334-8069
SPIN-код: 9255-6449
Scopus Author ID: 23391684100

канд. биол. наук, заведующий лабораторией молекулярной селекции и ДНК-паспортизации

Россия, Санкт-Петербург

Ольга Павловна Митрофанова

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: o.mitrofanova@vir.nw.ru
ORCID iD: 0000-0002-9171-2964
Scopus Author ID: 6602647964

д-р биол. наук, гл. научн. сотр.

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Mujeeb-Kazi A., Kazi A.G., Dundas I., et al. Genetic diversity for wheat improvement as a conduit to food security // Adv Agron. 2013. Vol. 122, No. 4. P. 179–257. doi: 10.1016/B978-0-12-417187-9.00004-8
  2. Moskal K., Kowalik S., Podyma W., et al. The Pros and Cons of Rye Chromatin Introgression into Wheat Genome // Agronomy. 2021. Vol. 11, No. 3. ID456. doi: 10.3390/agronomy11030456
  3. Lein A. Die genetische Grundlage der Kreuzbarkeit zwischen Weizen und Roggen // Zeitschrift für Induktive Abstammungs und Vererbungslehre. 1943. Vol. 81, No. 1. P. 28–61. doi: 10.1007/BF01847441
  4. Lange W., Wojciechowska B. The crossing of common wheat (Triticum aestivum L.) with cultivated rye (Secale cereale L.). I. Crossability, pollen grain germination and pollen tube growth // Euphytica. 1976. Vol. 25, No. 1. P. 609–620. doi: 10.1007/BF00041598
  5. Zeven A.C. Crossability percentages of some 1400 bread wheat varieties and lines with rye // Euphytica. 1987. Vol. 36, No. 1. P. 299–319. doi: 10.1007/BF00730677
  6. Bouguennec A., Lesage V.S., Gateau I., et al. Transfer of recessive skr crossability trait into well-adapted French wheat cultivar Barok through marker-assisted backcrossing method // Cereal Res Commun. 2018. Vol. 46, No. 4. P. 604–615. doi: 10.1556/0806.46.2018.043
  7. Pershina L.A., Trubacheeva N.V. Interspecific incompatibility in the wide hybridization of plants and ways to overcome it // Russian Journal of Genetics: Applied Research. 2017. Vol. 7, No. 4. P. 358–368. doi: 10.1134/S2079059717040098
  8. Писарев В.Е. Амфидиплоиды «яровая пшеница × яровая рожь» // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 1960. Т. 32, № 2. С. 37–55.
  9. Riley R., Chapman V. The inheritance in wheat of crossability with rye // Genet Res. 1967. Vol. 9, No. 3. P. 259–267. doi: 10.1017/S0016672300010569
  10. Ригин Б.В. Скрещиваемость пшеницы с рожью // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 1976. Т. 58, № 1. С. 12–34.
  11. Krolow K.D. Untersuchungen über die Kreuzbarkeit zwischen Weizen and Roggen // Z. Pflanzenzüchtung. 1970. Vol. 64. P. 44–72.
  12. Laugerotte J., Baumann U., Sourdille P. Genetic control of compatibility in crosses between wheat and its wild or cultivated relatives // Plant Biotechnol J. 2022. Vol. 20, No. 5. P. 812–832. doi: 10.1111/pbi.13784
  13. Tixier M.H., Sourdille P., Charmet G., et al. Detection of QTLs for crossability in wheat using a doubled-haploid population // Theor Appl Genet. 1998. Vol. 97, No. 7. P. 1076–1082. doi: 10.1007/s001220050994
  14. Alfares W., Bouguennec A., Balfourier F., et al. Fine mapping and marker development for the crossability gene SKr on chromosome 5BS of hexaploid wheat (Triticum aestivum L.) // Genetics. 2009. Vol. 183, No. 2. P. 469–481. doi: 10.1534/genetics.109.107706
  15. Qureshi N., Bariana H., Forrest K., et al. Fine mapping of the chromosome 5B region carrying closely linked rust resistance genes Yr47 and Lr52 in wheat // Theor Appl Genet. 2017. Vol. 130, No. 3. P. 495–504. doi: 10.1007/s00122-016-2829-5
  16. Ruud A.K., Windju S., Belova T., et al. Mapping of SnTox3 – Snn3 as a major determinant of field susceptibility to Septoria nodorum leaf blotch in the SHA3/CBRD × Naxos population // Theor Appl Genet. 2017. Vol. 130, No. 7. P. 1361–1374. doi: 10.1007/s00122-017-2893-5
  17. Bertin I., Fish L., Foote T.N., et al. Development of consistently crossable wheat genotypes for alien wheat gene transfer through fine-mapping of the Kr1 locus // Theor Appl Genet. 2009. Vol. 119, No. 8. P. 1371–1381. doi: 10.1007/s00122-009-1141-z.
  18. Рехметулин Р.М. Использование форм мягкой пшеницы АМ 808 и МА 808 в скрещивании с рожью // Доклады ВАСХНИЛ. 1988. Т. 9. С. 7–10.
  19. Суриков И.М., Киссель Н.И. Наследование хорошей скрещиваемости озимой пшеницы с рожью // Цитология и генетика. 1980. Т. 14, № 4. С. 71–73.
  20. Пюккенен В.П. Коллекция мягкой пшеницы по признаку хорошей скрещиваемости с рожью. Генетические ресурсы культурных растений в XXI веке: состояние, проблемы, перспективы // Тезисы докладов II Вавиловской международной конференции; ноябрь 26–30, 2007; Санкт-Петербург. Санкт-Петербург: ВИР, 2007. С. 585–588.
  21. Рехметулин Р.М. Скрещиваемость Аргентинских сортов яровой мягкой пшеницы с диплоидной и тетраплоидной рожью // Сборник научных трудов по прикладной ботанике, генетике и селекции. 1987. Т. 111. С. 77–81.
  22. Rui M., Zheng D.S., Fan L. The crossability percentages of 96 bread wheat landraces and cultivars from Japan with rye // Euphytica. 1995. Vol. 92, No. 3. P. 301–306. doi: 10.1007/BF00037112
  23. Рубец В.С. Биологические особенности тритикале как основа совершенствования селекционного процесса: дис. … д-ра биол. наук. Москва: РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, 2016.
  24. Мережко А.Ф., Ерохин Л.М., Юдин А.Е. Эффективный метод опыления зерновых культур: методические указания. Ленинград: ВНИИР им. Н.И. Вавилова, 1973.
  25. Антонова О.Ю., Клименко Н.С., Рыбаков Д.А., и др. SSR-анализ современных российских сортов картофеля с использованием ДНК номенклатурных стандартов // Биотехнология и селекция растений. 2020. Т. 3, № 4. С. 77–96. doi: 10.30901/2658-6266-2020-4-o2
  26. Зайцев Г.Н. Математическая статистика в экспериментальной ботанике. Методика биометрических расчетов. Москва: Наука, 1963. 356 с.
  27. Martynov S., Dobrotvorskaya T., Dobrotvorskiy D. Genetic resources information system for wheat and triticale (GRIS). 2016 [дата обращения: 02.09.2022]. Доступ по ссылке: http://wheatpedigree.net

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Встречаемость (%) аллелей локусов Xcfb341, TGlc2, gene12 и gene13 у изученных генотипов мягкой пшеницы. Для TGlc2 и gene13 не приведены аллели, выявленные у всех генотипов

Скачать (134KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Разнообразие амплифицированных фрагментов ДНК, выявленных с использованием маркеров Xcfb341 (а) и gene12 (b) у изученных генотипов мягкой пшеницы. 1, 2 — Chinese Spring; 3, 4 — Хлудовская; 5 — Punjab Tipe 8A; 6 — Akadaruma; 7, 8 — к-34883; 9 — Сибирка Ярцевская (р-1); 10 — отрицательный контроль (H2O); 11 — Красная Звезда; 12 — Bage; 13, 14 — к-42052 (р-1, 2); 15 — Punjab Tipe 8A; 16 — Л16-ХСР. М — маркер молекулярного веса 100 bp + 1,5 Kb (СибЭнзим)

Скачать (151KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Разнообразие амплифицированных фрагментов ДНК, выявленных с использованием маркеров TGlc2 (а) и gene13 (b) у изученных генотипов мягкой пшеницы. 1 — отрицательный контроль (H2O); 2 — Courtot; 3 — Л42-ХСР; 4 — Chinese Spring; 5 — Moro of Sind (р-2); 6 — Akadaruma; 7 — Немчиновская 24; 8 — Punjab Tipe 8A; 9 — Сибирка Ярцевская (р-1)

Скачать (113KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Распределение 114 изученных генотипов с разными гаплотипами в зависимости от скрещиваемости с рожью

Скачать (123KB)
Метаданные

© ООО "Эко-Вектор", 2022


 


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».