<<<  Назад

2023 год, № 108

УДК: 633.63:631.52
ГРНТИ: 68.03.03

ПОТЕНЦИАЛ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОЛЕКУЛЯРНЫХ МАРКЕРОВ В СЕЛЕКЦИИ BETA VULGARIS L

По результатам микросателлитного анализа составлены молекулярно-генетические паспорта 8 МС-форм и 8 сростноплодных опылителей, позволившие идентифицировать данные образцы. На основе выявленных аллелей SSR-локусов рассчитана матрица генетической дивергенции исследованных генотипов сахарной свеклы, позволившая отобрать перспективные родительские пары для гибридизации. Наибольшие генетические расстояния D=5,39 установлены между генотипами: МС - 021014 и сростноплодными опылителями ОП 21705 и ОП 21706; МС 021014 и ОП 21710 D=5,29. По результатам кластерного анализа рекомендованы родительские пары для гибридизации, находящиеся на значительном генетическом удалении друг от друга. Отобранные генетически маркированные, однородные исходные МС-линии и сростноплодные опылители подтвердили свою селекционную ценность, так как были выделены селекционерами по оценке их на КС (комбинационную способность) и некоторые из них уже являются компонентами перспективных гибридов РМС 133 и РМС 137, внесенных в Госреестр селекционных достижений РФ.
Ключевые слова: Сахарная свекла (Beta vulgaris L.), генотипирование, полиморфизм, гибриды, генетическая дивергенция, SSR-маркеры.
DOI: 10.21515/1999-1703-108-91-101

Литература:

1. Хлесткина, Е. К. Молекулярные маркеры в генетических исследованиях и в селекции / Е. К. Хлесткина // Вавиловский журнал генетики и селекции. - 2013. - №17(4/2). - С. 1044-1054.
2. McGrath, J. M. An open-source first-generation molecular genetic map from a sugarbeet x table beet cross and its extension to physical mapping /j. M. McGrath, D. Trebbi, A. Fenwick, L. Panella, B. Schulz, V. Laurent // Plant Gen. - 2007. - V. 1. - P. 27-44. - DOI: 10.2135/cropsci2006-05-0339tpg.
3. Boeven, P. A unified framework for hybrid breeding and the establishment of heterotic groups in wheat / P. Boeven, H. Longin, T. Würschum // Theor Appl Genet. - 2016. - No. 129(6). - P. 1231-1245. - https://doi.org/10.1007/s00122-016-2699-x.
4. Celik, I. Genome-wide Development and Physical Mapping of SSR Markers in Sugar Beet (Beta vulgaris L.) / I. Celik // Journal of the Institute of Science and Technology. - 2023. - No. 13(1). - P. 112-119. - DOI: 10.21597/jist.1187003.
5. Smulders, M. Characterisation of sugar beet (Beta vulgaris L. ssp. vulgaris) varieties using microsatellite markers / M. Smulders, G. Esselink, G. Danny, J. Riek, B. Vosman // BMC Genetics. - 2010. - V. 11(41). DOI:10.1186/1471-2156-11-41.
6. Chung, P. Y. Identification of superior parental lines for biparental crossing via genomic prediction / P. Y. Chung, C. T. Liao // PLoS ONE. - 2020. - No. 15(12):e0243159. DOI:10.1371/journal.pone.0243159.
7. Bidhendi, M. Classifying of maize inbred lines into heterotic groups using diallel analysis / M. Bidhendi, R. Choukan, F. Darvish, K. Mostafavi, E. Majidi // Environments. - 2012. - No. 7. - P. 2252-2250.
8. Galewski, P. Genetic diversity among cultivated beets (Beta vulgaris) assessed via population-based whole genome sequences / P. Galewski, J. M. Mcgrath // BMC Genomics. - 2020. - No. 21(189). - P. 1-14. - DOI:10.1186/s12864-020-6451-1.
9. Fugate, K. Generation and Characterization of a Sugar beet Transcriptome and Transcript-Based SSR Markers / K. Fugate, D. Fajardo, B. Schlautman, J. P. Ferrareze, M. D. Bolton //j. The Plant Genome. - 2014. - No. 7(2). - P. 1-13. - DOI:10.3835/plantgenome2013.11.0038.
10. Monteiro, F. Genetic and Genomic Tools to Assist Sugar Beet Improvement: The Value of the Crop Wild Relatives / F. Monteiro, L. Frese, S. Casto, M. Duarte, O. Paulo, J. Loureiro // Front Plant Sci. - 2018. - V. 9(74). - DOI:10.3389/fpls.2018.00074.
11. Thudi, M. Genetic and phenotypic assessment of sugar beet (Beta vulgaris L. subsp. vulgaris) elite inbred lines selected in Japan during the past 50 years / K. Taguchi, Y. Kuroda, K. Okazaki, M. Yamasaki // Breed Sci. - 2019. - V. 69(2). - V. 255-265. DOI:10.1270/jsbbs.18121.
12. Thudi, M. Genomic resources in plant breeding for sustainable agriculture / M. Thudi, R. Palakurthi, J. Schnable, A. Chitikineni, S. Dreisigacker, R. Srivastava, T. Satyavathi // J Plant Physiol. - 2021. - V. 257:153351. - doi: 10.1016/j.jplph.2020.153351.
13. Lande, R. Efficiency of marker-assisted selection in the improvement of quantitative traits / R. Lande, R. Thompson // Genetics. - 1990. - No. 124(3). - P. 743-756. - https://doi.org/10.1093/genetics/124.3.743.
14. Liuhuizi, D. Construction of SSR Fingerprint and Analysis of Genetic Diversity of Sugar Beet Varieties / D. Liuhuizi, P. Zhi, W. Zedong // [J]. Crops. - 2021. - V. 37(5). - P.72-78. - DOI:10.16035/j.issn.1001-7283.2021.05.011.
15. Michel, S. Genomic selection of parents and crosses beyond the native gene pool of a breeding program / S. Michel, F. Löschenberger, C. Ametz // Plant Genome. - 2021. - V. 14:e20153. https://doi.org/10.1002/tpg2.20153.
16. Nadeem, M. DNA molecular markers in plant breeding: current status and recent advancements in genomic selection and genome editing / M. Nadeem, M. Nawaz, M. Shahid // Biotechnology & biotechnological equipment. - 2018. - V. 32(2). - P. 261-285. - DOI:10.1080/13102818.2017.1400401.
17. Richards, Ch. Polymorphic microsatellite markers for inferring diversity in wild and domesticated sugar beet (Beta vulgaris) / Ch. Richards, M. Brownson, Sh. Mitchell, S. Kresovich, L. Panella // Molecular Ecology Notes. - 2004. - V. 4. - P. 243-245. - DOI: 10.1111/j.1471-8286.2004.00630.x.
18. Serrote, C. Determining the Polymorphism Information Content of a molecular marker / C. Serrote, L. Reiniger, K. Silva // Gene. - 2020. - V. 726(5):144175. - DOI:10.1016/j.gene.2019.144175.
19. Svirshchevskaya, A. M. New germplasm through gynogenesis in sugar beet. Broad Variation and Precise Characterization - Limitation for the Future: XVI EUCARPIA Section Genetic Resources Workshop. Poland. Poznan. 2002. - V. 100-107.
20. Taški-Ajduković, К. Estimation of genetic diversity and relationship in sugar beet pollinators based on SSR markers / К. Taški-Ajduković, N. Nagl, M. Zorić // Electronic Journal of Biotechnology. - 2017. - No. 27. - P. 1-7. - DOI:10.1016/j.ejbt.2017.02.001.
21. Wang, M. High-density genetic map construction in sugar beet (Beta vulgaris L.) by high-throughput technology / M. Wang, Y. Xu, Z. Wu // Sugartech. - 2018. - V. 20(2). - P. 212-219. - DOI:10.1007/s12355-017-0550-6.
22. Yin, X. Crop modeling, QTL mapping, and their complementary role in plant breeding / X. Yin, P. Stam, M. Kropff // Agron. J. - 2003. - V. 95(1). - P. 90-98. - https://doi.org/10.2134/agronj2003.0090.

Авторы:

1. Налбандян Арпине Артаваздовна, канд. биол. наук, ст. науч. сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сахарной свеклы и сахара имени А.Л. Мазлумова».
2. Федулова Татьяна Петровна, д-р биол. наук, вед. науч. сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сахарной свеклы и сахара имени А.Л. Мазлумова».
3. Черепухина Ирина Вячеславовна, канд. биол. наук, ст. науч. сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сахарной свеклы и сахара имени А.Л. Мазлумова».
4. Багмутова Татьяна Николаевна, мл. науч. сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сахарной свеклы и сахара имени А.Л. Мазлумова».
5. Голева Галина Геннадьевна, д-р с.-х. наук, профессор, зав. кафедрой, ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ.
6. Ващенко Татьяна Григорьевна, д-р с.-х. наук, профессор, ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ.