Генетическая паспортизация российских сортов клевера лугового (Тrifolium pratense L.) на основе SSR- и SRAP-маркеров

Генетическая паспортизация российских сортов клевера лугового (Тrifolium pratense L.) на основе SSR- и SRAP-маркеров

Автор: Клименко И.А., Шамустакимова А.О., Душкин В.А., Мавлютов Ю.М., Антонов А.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Молекулярные маркеры

Статья в выпуске: 3 т.58, 2023 года.

Бесплатный доступ

Генетическая паспортизация - мощное дополнение к традиционным методам сортоиспытания и эффективный способ идентификации сортов сельскохозяйственных растений. В Российской Федерации, как и во всем мире, переходят к внедрению современных ДНК-технологий в селекционные программы, в систему регистрации сортов и коммерческого распространения семян, однако в работе с кормовыми травами преобладают подходы, основанные на фенотипической оценке. Это снижает эффективность отбора, увеличивает сроки и затраты на выведение новых сортов, их регистрацию и правовую защиту. В представленной работе впервые проведена оценка генетического полиморфизма коллекции российских и зарубежных сортов клевера лугового с помощью SSR- и SRAP-маркеров, выявлены сортоспецифичные ДНК-фрагменты для дифференциации изучаемого материала, уникальность которых подтверждена секвенированием. На основе полученных результатов для ряда российских сортов составлены эталонные генетические паспорта. Наша цель заключалась в разработке системы определения сортовой принадлежности и эталонных генетических паспортов на основе SSR- и SRAP-маркеров для российских сортов клевера лугового. Материалом служили семена 15 российских сортов клевера лугового ( Trifolium pratense L.), полученные в ЦКП Биологические коллекции кормовых растений (ФНЦ ВИК им. В.Р. Вильямса) и 6 образцов зарубежной селекции из Коллекции генетических ресурсов Всероссийского института генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова. Геномную ДНК выделяли из суммарной навески части растительной ткани 30 7-суточных проростков от каждого сорта. Использовали базовый SDS-метод с модификациями. Количественные и качественные показатели полученных ДНК-проб определяли посредством электрофореза в агарозном геле, измерения концентрации и оценки чистоты. Финальную концентрацию образов перед использованием в ПЦР доводили до 30 нг/мкл. Генотипирование выполняли с помощью 35 микросателлитных маркеров (база данных Red Clover Marker Database, http://marker.kazusa.or.jp/Red_clover) и 40 комбинаций праймеров к SRAP-мар-керам. При анализе 12 сортов клевера лугового с использованием 35 SSR-маркеров было получено 476 продуктов амплификации. Определены 8 пар микросателлитных (SSR) локуcов, идентифицирующих сорта в изучаемой выборке. Из 40 испытанных комбинаций праймеров, разработанных к SRAP-маркерам, выбрали 18 для анализа на расширенной коллекции из 16 российских и зарубежных сортов. С их использованием было выявлено 812 продуктов ПЦР, включая 85 полиморфных, что составило 10,5 %. Набор из 7 SRAP-маркеров можно использовать для определения сортовой принадлежности. Для верификации результатов уникальные для соответствующих сортов фрагменты ДНК были секвенированы. Аннотированные нуклеотидные последовательности, идентифицирующие сорта Трифон, Марс, Топаз, Атлант, Тетраплоидный ВИК, Метеор, ВИК 77, депонированы в международной базе генетических ресурсов GenBank NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/). На основе данных ДНК-фингерпринтинга составлены молекулярно-генетические формулы, отображающие аллельный состав микросателлитных локусов и полиморфизм интрон-экзонных участков генома, и разработаны 10 эталонных генетических паспортов для сортов клевера лугового российской селекции.

Еще

Кормовые культуры, генетическое разнообразие, ssr-маркеры, srap-маркеры, днк-полиморфизм, генетическая паспортизация

Короткий адрес: https://sciup.org/142238892

IDR: 142238892   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2023.3.494rus

Список литературы Генетическая паспортизация российских сортов клевера лугового (Тrifolium pratense L.) на основе SSR- и SRAP-маркеров

  • Reid A., Kerr E.M. A rapid simple sequence repeat (SSR)-based identification method for potato cultivars. Plant Genetic Resources, 2007, 5(1): 7-13 (doi: 10.1017/S1479262107192133).
  • Cooke R.J., Reeves J.C. Plant genetic resources and molecular markers: variety registration in a new era. Plant Genetic Resources, 2003, 1(2-3): 81-87 (doi: 10.1079/PGR200312).
  • Arens P., Mansilla C., Deinum D., Cavellini L., Moretti A., Rolland S., Schoot H., Calvache D., Ponz F., Collonnier C., Mathis R., Smilde D., Caranta C., Vosman B. Development and evaluation of robust molecular markers linked to disease resistance in tomato for distinctness, uniformity and stability testing. Theoretical and Applied Genetics, 2010, 120: 655-664 (doi: 10.1007/s00122-009-1183-2).
  • Wang J., Cogan N.O.I., Forster J.W. Prospects for applications of genomic tools in registration testing and seed certification of ryegrass varieties. Plant Breed, 2016, 135(4): 405-412 (doi: 10.1111/pbr.12388).
  • Bonow S., Von Pinho E.V.R., Vieira M.G.C., Vosman B. Microsatellite markers in and around rice genes: applications in variety identification and DUS testing. Crop Science, 2009, 49(3): 880-886 (doi: 10.2135/cropsci2008.06.0380).
  • Матвеева Т.В., Павлова О.А., Богомаз Д.И., Демкович А.Е., Лутова Л.А. Молекулярные маркеры для видоидентификации и филогенетики растений. Экологическая генетика, 2011, IX(1): 32-44.
  • Korir N.K., Han J., Shangguan L., Wang Ch., Kayesh E., Shang Y., Fang J. Plant variety and cultivar identification: advances and prospects. Critical Reviews in Biotechnology, 2012, 33(2): 111-125 (doi: 10.3109/07388551.2012.675314).
  • Tommasini L., Batley J., Arnold G.M., Cooke R.J., Donini P., Lee D., Law J.R., Lowe C., Moule C., Trick M., Edwards K.J. The development of multiplex simple sequence repeat (SSR) markers to complement distinctness, uniformity and stability testing of rape (Brassica napus L.) varieties. Theoretical and Applied Genetics, 2003, 106(6): 1091-1101 (doi: 10.1007/s00122-002-1125-8).
  • Bhandary H.R., Bhanu A.N., Srivastava K., Singh M.N., Shreya, Hemantaranjan A. Assesment of genetic diversity in crop plants — an overview. Adv. Plants Agric. Res., 2017, 7(3): 279-286 (doi: 10.15406/apar.2017.07.00255).
  • Jamali S.H., Cockram J., Hickey L.T. Insights into deployment of DNA markers in plant variety protection and registration. Theoretical and Applied Genetics, 2019, 132: 1911-1929 (doi: 10.1007/s00122-019-03348-7).
  • Schlegel R. Hybrid breeding boosted molecular genetics in rye. Vavilov Journal of Genetics and Breeding, 2015, 19(5): 589-603 (doi: 10.18699/VJ15.076).
  • Kolliker R., Enkerli J., Widmer F. Characterization of novel microsatellite loci for red clover (Trifolium pratense L.) from enriched genomic libraries. Molecular Ecology Notes, 2006, 6: 50-53 (doi: 10.1111/j.1471-8286.2005.01133.x).
  • Noli E., Teriaca M.S., Sanguineti M.C., Conti S. Utilization of SSR and AFLP markers for the assessment of distinctness in durum wheat. Molecular Breeding, 2008, 22: 301-313 (doi: 10.1007/s11032-008-9176-4).
  • Schulman A.H. Molecular markers to assess genetic diversity. Euphytica, 2007, 158: 313-321 (doi: 10.1007/s10681-006-9282-5).
  • Сухарева А.С., Кулуев Б.Р. ДНК-маркеры для генетического анализа сортов культурных растений. Биомика, 2018, 10(1): 69-84 (doi: 10.31301/2221-6197.bmcs.2018-15).
  • Varshney R.K., Graner A., Sorrels M.E. Genetic microsatellite markers in plants: features and applications. Trends in Biotechnology, 2005, 23(1): 48-55 (doi: 10.1016/j.tibtech.2004.11.005).
  • Dias P.M.B., Julier B., Sampoux J.P., Barre P., Dall’Agnol M. Genetic diversity in red clover (Trifolium pratense L.) revealed by morphological and microsatellite (SSR) markers. Euphytica, 2007, 160: 189-205 (doi: 10.1007/s10681-007-9534-z).
  • Andersen J.R., Lübberstedt T. Functional markers in plants. Trends in Plant Science, 2003, 8(11): 554-560 (doi: 10.1016/j.tplants.2003.09.010).
  • Gupta P.K., Rustgi S. Molecular markers from the transcribed expressed region of the genome in higher plants. Functional & Integrative Genomics, 2004, 4(3): 139-162 (doi: 10.1007/s10142-004-0107-0).
  • Ronning C.M., Stegalkina S.S., Ascenzi R.A., Bougri O., Hart A.L., Utterbach T.R., Vanaken S.E., Riedmuller S.B., White J.A., Cho J., Pertea G.M., Lee Y., Karamycheva S., Sul-tana R., Tsai J., Quackenbush J., Griffiths H.M., Restrepo S., Smart C.D., Fry W.E., van der Hoeven R., Tanksley S., Zhang P., Jin H., Yamamoto M.L., Baker B.J., Buell C.R. Comparative analysis of potato expressed sequence tag libraries. Plant Physiology, 2003, 131(2): 419-429 (doi: 10.1104/pp.013581).
  • Powell W., Machray G.C., Provan J. Polymorphism revealed by simple sequence repeats. Trends in Plant Science, 1996, 1(7): 215-222 (doi: 10.1016/1360-1385(96)86898-1).
  • Li G., Quiros C.F. Sequence-related amplified polymorphism (SRAP), a new marker system based on a simple PCR reaction: its application to mapping and gene tagging in Brassica. Theo-retical and Applied Genetics, 2001, 103: 455-461 (doi: 10.1007/s001220100570).
  • Rhouma H.B., Taski-Adukovic K., Zitouna N., Sdouga D., Milis D., and Trifi-Farah N. Assess-ment of the genetic variation in alfalfa genotypes using SRAP markers for breeding purposes. Chilean Journal of Agricultural Research, 2017, 77(4): 332-339 (doi: 10.4067/S0718-58392017000400332).
  • Alghamdi S., Al-Faifi S., Migdadi H., Khan M., El-Harty E., Ammar M. Molecular diversity as-sessment using sequence related amplified polymorphism (SRAP) markers in Vicia faba L. Interna-tional Journal of Molecular Sciences, 2012, 13(12): 16457-16471 (doi: 10.3390/ijms131216457).
  • Yousefi S., Saeidi H., Assadi M. Genetic diversity analysis of red clover (Trifolium pratense L.) in Iran using sequence related amplified polymorphism (SRAP) markers. Journal of Agricultural Sci-ence and Technology, 2018, 20(2): 373-386.
  • Цветков И.А., Иванов А.Н., Глазко В.И. Генетическая дифференциация сортов риса по IRAP-маркерам. Известия ТСХА, 2006, 4: 155-159.
  • Вдовиченко Л.Д., Глазко В.И. Генетическая паспортизация сортов пшеницы с использованием ISSR-PCR маркеров. Сельскохозяйственная биология, 2007, 3: 33-37.
  • Федулова Т.П., Федорин Д.Н., Богомолов М.А., Голева Г.Г. ДНК-фингерпринтинг в изучении генетического разнообразия Beta vulgaris L. Вестник Воронежского государственного аграрного университета, 2018, 3(58): 46-53 (doi: 10.17238/issn2071-2243.2018.3.46).
  • Колобова О.С., Малюченко О.П., Шалаева Т.В., Шанина Е.П., Шилов И.А., Алексеев Я.И., Велишаева Н.С. Генетическая паспортизация картофеля на основе мультиплексного анализа 10 микросателлитных маркеров. Вавиловский журнал генетики и селекции, 2017, 21(1): 124-127 (doi: 10.18699/VJ17.230).
  • Новоселов М.Ю. Клевер луговой (Trifolium pratense L.). В кн.: Основные виды и сорта кормовых культур. М., 2015, 26-30.
  • Клименко И.А., Антонов А.А., Душкин В.А., Шамустакимова А.О., Мавлютов Ю.М. Эффективный способ выделения ДНК для ПЦР-анализа из «балк-образцов» проростков. Адаптивное кормопроизводство, 2021, 3(47): 29-48 (doi: 10.33814/AFP-2222-5366-2021-3-29-48).
  • Sato S., Isobe S., Asamizu E., Ohmido N., Kataoka R., Nakamura Y., Kaneko T., Sakurai N., Okumura K., Klimenko I., Sasamoto S., Wada T., Watanabe A., Kothari M., Fujishiro T., Tabata S. Comprehensive structural analysis of the genome of red clover (Trifolium pratense L.). DNA Research, 2005, 12(5): 301-364 (doi: 10.1093/dnares/dsi018).
  • Aneja B., Yadav N.R., Chawla V., Yadav R.C. Sequence related amplified polymorphism (SRAP) molecular marker system and its applications in crop improvement. Mol. Breeding, 2012, 30: 1635-1648 (doi: 10.1007/s11032-012-9747-2).
  • Don R.H., Cox P.T., Wainwright B.J., Baker K., Mattick J.S. «Touchdown» PCR to circumvent spurious during gene amplification». Nucleic Acids Res., 1991, 19(14): 4008 (doi: 10.1093/nar/19.14.4008).
  • Okonechnikov K., Golosova O., Fursov M., the UGENE team. Unipro UGENE: a unified bio-informatics toolkit. Bioinformatics, 2012, 28(8): 1166-1167 (doi: 10.1093/bioinformatics/bts091).
  • Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research-an update. Bioinformatics, 2012, 28(19): 2537-2539 (doi: 10.1093/bioinfor-matics/bts460).
  • Kraft T., Säll T. An evaluation of the use of pooled samples in studies of genetic variation. He-redity, 1999, 82: 488-94 (doi: 10.1038/sj.hdy.6885120).
  • Herrmann D., Boller B., Widmer F., Kölliker R. Optimization of bulked AFLP analysis and its application for exploring diversity of natural and cultivated populations of red clover. Genome, 2005, 48(3): 474-486 (doi: 10.1139/g05-011).
  • Dellaporta S.L., Wood J., Hicks J.B. A plant DNA mini preparation: Version II. Plant Molecular Biology Reporter, 1983; 1(4): 19-21 (doi: 10.1007/BF02712670).
  • Ulloa O., Ortega F., Campos H. Analysis of genetic diversity in red clover (Trifolium pratense L.) breeding populations as revealed by RAPD genetic markers. Genome, 2003, 46(4): 529-535 (doi: 10.1139/g03-030).
  • Radinovic I., Vasiljevic S., Brankovic G., Ahsyee R.S., Momirovic U., Perovic D., Surlan-Mo-mirovic G. Molecular characterization of red clover genotypes utilizing microsatellite markers. Chilean Journal of Agricultural Research, 2017, 77(1): 41-47.
  • Dias P.M.B., Julier B., Sampoux J.P., Barre P., Dall’Agnol M. Genetic diversity in red clover (Trifolium pratense L.) revealed by morphological and microsatellite (SSR) markers. Euphytica, 2008, 160: 189-205 (doi: 10.1007/s10681-007-9534-z).
  • Doris H., Beat B., Bruno S., Franco W., Roland K. QTL analysis of seed yield components in red clover (Trifolium pratense L.). Theor. Appl. Genet., 2006, 112: 536-545 (doi: 10.1007/s00122-005-0158-1).
  • Kölliker R., Enkerli J., Widmer F. Characterization of novel microsatellite loci for red clover (Trifolium pratense L.) from enriched genomic libraries. Molecular Ecology Notes, 2006, 6: 50-53 (doi: 10.1111/j.1471-8286.2005.01133.x).
  • Грипась М.Н., Арзамасова Е.Г., Попова Е.В., Онучина О.Л. Новый высокопродуктивный, толерантный к болезням сорт клевера лугового Трифон. Аграрная наука Евро-Северо-Во-стока, 2013, 2(33): 19-23.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp