Молекулярно-генетический анализ популяций Pinus sylvestris L., обладающих смоляными кислотами с противомикробной активностью
Автор: Сбоева Яна Викторовна, Пыстогова Нина Александровна, Боронникова Светлана Витальевна
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Биологические науки
Статья в выпуске: 9 т.6, 2020 года.
Бесплатный доступ
У четырех изученных популяций сосны обыкновенной Пермского края выделено 74 ISSR-PCR маркера, из которых 67 ( P95 =0,905) оказались полиморфными. Изученные популяции характеризуются высокими показателями генетического разнообразия ( P95 =0, 905; HE =0,187; ne =1,402; R =12). Установлено, что среди изученных 4 популяций P. sylvestris наибольшим генетическим разнообразием обладает популяция из Гаинского лесничества ( P95 =0,842; HE =0,212; ne =1,358; R =1), а наименьшим - популяция из Пермского лесничества ( P95 =0,800; HE =0,173; ne =1,282; R =1). Сравнительный анализ литературных и полученных данных показал, что показатели генетического разнообразия изученных популяций сосны обыкновенной Пермского края имеют средние для вида значения ( P95 =0,905; HE =0,187; na= 1,905; ne =1,402).
Смоляные кислоты, терпеноиды, абсцизовая кислота, генетическое разнообразие, issr-pcr маркеры
Короткий адрес: https://sciup.org/14117899
IDR: 14117899 | DOI: 10.33619/2414-2948/58/03
Текст научной статьи Молекулярно-генетический анализ популяций Pinus sylvestris L., обладающих смоляными кислотами с противомикробной активностью
Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice
УДК 575.174.015.3:582.475.2
В настоящее время остро стоит вопрос о новых антисептических средствах [1–2], включая и биологически активные вещества природного происхождения. Они максимально полно способны усвоиться организмом, не нагружая его балластными или токсическими соединениями и не вызывая аллергических реакций; хорошо переносятся людьми различных возрастных категорий, так как имеют минимум побочных действий и противопоказаний. Наиболее перспективными для выявления биологически активных соединений являются ранее не изученные смоляные кислоты хвойных видов растений [3]. Поиск биологически активных соединений необходимо проводить в разных отделах растений, в которых нужно сравнить видовое и генетическое разнообразие таксонов, а также биологическую активность природных соединений видов, входящих в различные таксоны. Основным естественным источником получения смоляных кислот являются хвойные породы деревьев семейства Pinaceae , которые по количественному и качественному составу терпеновых соединений значительно превосходят все другие виды растений [4–6].
Терпеноиды (изопреноиды), являющиеся одним из самых крупных классов природных соединений, стремительно приобретают статус перспективных лекарственных средств. У терпеноидов выявлено большое разнообразие терапевтических свойств — противоопухолевых, антимикробных, противопаразитарных, спазмолитических, противовоспалительных, иммуномодулирующих, антиаллергических [7–9].
К терпеноидам относится абсцизовая кислота, которая является гормоном растений. Впервые она была обнаружена в экспериментах по поиску вещества по способности вызывать опадение листьев и коробочек хлопчатника. Первые препараты абсцизовой кислоты (АБК) были независимо выделены в 1963 г. из листьев березы Ф. Эддикоттом и Ф. Уорингом с сотрудниками [10].
Роль генетического разнообразия в синтезе смоляных кислот у сосны обыкновенной, обладающей абсцизовой кислотой с противомикробной активностью, на популяционном уровне в Пермском крае ранее не изучалась.
Материал и методы
В качестве объекта исследования являлись четыре популяции Pinus sylvestris L. ( Pinaceae ), расположенных в лесничествах: Гаинском (GN), Карагайском (KR), Пермском (UK) и Большесосновском (BS).
Для проведения исследований собраны образцы древесины 115 деревьев в четырех популяциях P. sylvestris . Выборки располагались на расстоянии не менее 80 км друг от друга, в каждой был взят материал с деревьев, расположенных друг от друга на расстоянии не менее 100 метров. Выделение ДНК из древесины проводили по методике Кота-Санчез [11].
Для молекулярно-генетического анализа был использован ISSR (Inter Simple Sequence Repeats)-метод анализа полиморфизма ДНК [12]. Для ПЦР использованы пять наиболее информативных ISSR-праймеров: ISSR-1, CR-212, -215, M27, X10, показавшие наибольшую эффективность с ДНК сосны обыкновенной [13]. Амплификацию проводили в амплификаторе GeneAmp PCR System 9700 (Applied Biosystems, USA) по типичной для ISSR-метода программе [14]: предварительная денатурация 94°C, 2 мин.; первые пять циклов 94 °С, 20 сек.; t° отжига, 10 сек.; 72°С, 10 сек.; в последующих тридцати пяти циклах 94°С,
5 сек.; t° отжига, 5 сек.; 72 °С, 5 сек. Последний цикл элонгации длился 2 мин при 72 °С. Температура отжига в зависимости от G/С-состава праймеров варьировала от 52 до 64 °С.
В качестве отрицательного (К-) контроля в реакционную смесь добавляли вместо ДНК 5 мкл деионизированной воды. Продукты амплификации разделяли путем электрофореза в 2% агарозном геле, которые окрашивали бромистым этидием и фотографировали в проходящем ультрафиолетовом свете в системе гель-документации Gel Doc XR (Bio-Rad, USA). Для определения длины фрагментов ДНК использовали маркер молекулярной массы (100 bp+1,5+3Кb DNA Ladde; «ООО-СибЭнзим-М», Москва). Определение длин фрагментов проводилось с использованием программы QuantityOne в системе гель-документации GelDoc XR (Bio-Rad, USA). Для проверки достоверности полученных ДНК-спектров опыт повторяли не менее трех раз.
Компьютерный анализ полученных данных проведен с помощью программы POPGENE 1.31 [15] и с помощью специализированного макроса GenAlEx6 [16] для MS-Excel с определением: доли полиморфных локусов ( P 95 ) [17], абсолютного числа аллелей ( n a ), эффективного числа аллелей ( n e ) [18], ожидаемой гетерозиготности ( H E ) [19].
Достоверность различий между показателями генетической изменчивости рассчитывалась по критерию Стьюдента, а для Р (доля полиморфных локусов) и Н Е (ожидаемая гетерозиготность) применяли критерий Стьюдента с преобразованием Фишера. Статистическая обработка полученных данных проведена с использованием стандартных для популяционно-генетических исследований методов (STATISTICA10).
Результаты исследований
При молекулярно-генетическом анализе P. sylvestris выявлено 74 ISSR-PCR маркера, из которых 67 были полиморфными ( P 95 = 0,905). Доля полиморфных локусов выше в популяции GN ( P 95 =0,842), а ниже — в KR ( P 95 =0,679). Число ISSR-PCR маркеров P. sylvestris варьировало в зависимости от праймера: от 13 (праймеры CR-212 и M27) до 19 (праймер CR-215), а их размеры — от 200 до 1550 п. н.
Число полиморфных маркеров в общей выборке P. sylvestris варьировало от 12 до 18, а доля полиморфных локусов в зависимости от ISSR-PCR праймера колебалась от 0,867 до 0,947 (Таблица 1).
Таблица 1.
ХАРАКТЕРИСТИКА ISSR-PCR МАРКЕРОВ ЧЕТЫРЕХ ПОПУЛЯЦИЙ
P. sylvestris В ПЕРМСКОМ КРАЕ
Нукле отидная Длина ISSR- последо- фрагмен- прай-ватель- тов, меры ность пн (5'→ 3') |
Число и частота полиморфных ISSR-PCR На общую маркеров в популяциях выборку GN KR UK BS P N |
ISSR-1 (АС) 8 T 220–1350 CR-212 (CT) 8 TG 230–1044 CR-215 (CA) 6 GT 200–1150 M27 (GA) 8 C 200–910 X10 (AGC) 6 C 200–1550 |
9(0,643) 5(0,500) 6(0,750) 6(0,750) 12(0,857) 14 8(0,615) 6(0,667) 9(0,818) 9(0,818) 12(0,917) 13 14(0,737) 13(0,813) 11(0,846) 12(0,857) 18(0,947) 19 10(0,769) 8(0,800) 8 (0,889) 9 (0,818) 12(0,923) 13 7(0,778) 6(0,600) 7(0,778) 6(0,600) 13(0,867) 15 |
Всего (частота) |
48(0,842) 38(0,679) 40(0,800) 42(0,778) 67(0,905) 74 |
Примечание: GN — Гаинская, KR — Карагайская, BS — Большесосновская, UK — Юго-Камская популяции P. sylvestris ; в скобках указана частота полиморфных фрагментов.
Наименьшая доля полиморфных локусов ( P 95 =0,679) отмечена в популяции KR , а наибольшая ( P 95 =0,842) — в GN. Значения данного показателя различаются недостоверно, так как критерий Стьюдента с преобразованием Фишера равен 1,072, что не превышает критический показатель F st = 1,96.
Для характеристики генетического разнообразия популяций важны уникальные (R), то есть встречающиеся только в одной выборке, маркеры. В изученных выборках P. sylvestris выявлено 12 уникальных ISSR-PCR маркеров, из которых в выборках GN, BS, UK выявлено по 1 уникальному ISSR-PCR маркеру, в выборке KR — 9 (Таблица 2).
Таблица 2.
ГЕНЕТИЧЕСКОЕ РАЗНООБРАЗИЕ ЧЕТЫРЕХ ПОПУЛЯЦИЙ P. sylvestris
Выборка |
H E |
n a |
n e |
R |
GN |
0,212 (0,023) |
1,662 (0,476) |
1,358 (0,369) |
1 (0,014) |
KR |
0,187 (0,022) |
1,568 (0,499) |
1,309 (0,348) |
9 (0,122) |
UK |
0,173 (0,022) |
1,568 (0,499) |
1,282 (0,333) |
1 (0,014) |
BS |
0,174 (0,021) |
1,595 (0,494) |
1,280 (0,326) |
1 (0,014) |
На общую выборку 0,187 (0,022) 1,905 (0,295) 1,402 (0,308) 12 (0,162)
Примечание: H E — ожидаемая гетерозиготность; n a — абсолютное число аллелей на локус; n e — эффективное число аллелей на локус (у всех вышеуказанных параметров в скобках даны стандартные отклонения); R — число редких фрагментов, в скобках указана их доля от общего числа фрагментов.
Средняя ожидаемая гетерозиготность ( H E ) на общую выборку P. sylvestris составила 0,187. Этот показатель наибольший в выборке GN ( H E = 0,212), а наименьший ( H E =0,173) — в выборке UK (Таблица 2). Значения данного показателя генетического разнообразия популяций GN и UK сосны обыкновенной при значении критерия Стьюдента с преобразованием Фишера, равным 0,366, незначимы.
Абсолютное число аллелей ( n a ) в общей выборке равно 1,905, а эффективное число аллелей ( n e ) — 1,402. Максимальный показатель ( n a =1,662) отмечен в популяции GN , а минимальный ( n a = 1,568) — в KR. Наибольшее значение эффективных аллелей ( n e ) выявлено в популяции GN и составило 1,358, а наименьшее — в BS и оказалось равным 1,280. Различия между значениями данных параметров генетического разнообразия в популяциях GN и KR, а также GN и BS являются незначимыми, так как для n a критерий Стъюдента составил 0,14, а для n e — 0,16, что не превышает t st = 1,96.
Все вышеперечисленные данные свидетельствуют о том, что популяция GN , расположенная в Гаинском лесничестве на севере Пермского края, характеризуется более высоким уровнем генетического разнообразия в сравнении с другими изученными популяциями ( P 95 = 0,842; H E = 0,212; n e = 1,358; R = 1). А доля полиморфных локусов в GN ( P 95 = 0,842), так же наибольшая.
В работе А. И. Видякина с соавторами [20] проведен анализ полиморфизма сосны обыкновенной из Северодвинской, Верхневетлужской и Ветлужско-Вятской популяций востока Восточно-Европейской равнины, которая граничит со Средним Уралом. В изученных трех популяциях P. sylvestris , расположенных на равнине, в результате ПЦР выявлено 114 ISSR-PCR маркеров, а в исследованиях в природных популяциях в Китае Ли Хуэйюй с соавторами было выявлено 108 ISSR-PCR маркеров [21]. Доля полиморфных локусов ( P 95 ) в общей выборке популяций с Восточно-Европейской равнины России незначительно выше, чем в изученных популяциях Пермского края, и составила 0,956 [20],
Таким образом, при сравнении с литературными данными, такие показатели генетического разнообразия изученных популяций сосны обыкновенной Пермского края как доля полиморфных локусов и абсолютное число аллелей высоки ( P 95 = 0,905; n a = 1,905), ожидаемая гетерозиготность и эффективное число аллелей имеют средние для вида значения ( H E = 0,187; n e = 1,402).
Содержание смоляных кислот у сосны обыкновенной в разных регионах Евразии зависит от ряда причин. Полученные данные позволят в дальнейшем выявить роль генетического разнообразия сосны обыкновенной на популяционном уровне в синтезе абсцизовой кислоты, обладающей противомикробной активностью.
Работа выполнена в рамках государственного задания №FSNF-2020-0008 ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет» по науке 2020 года
Список литературы Молекулярно-генетический анализ популяций Pinus sylvestris L., обладающих смоляными кислотами с противомикробной активностью
- Schmidt G. A., Girard T. D., Kress J. P., Morris P. E., Ouellette D. R., Alhazzani W.,.. Ferrer M. Official executive summary of an American Thoracic Society/American College of Chest Physicians clinical practice guideline: liberation from mechanical ventilation in critically ill adults // American journal of respiratory and critical care medicine. 2017. V. 195. №1. P. 115-119. DOI: 10.1164/rccm.201610-2076ST
- Liu J., Zheng X., Tong Q., Li W., Wang B., Sutter K.,.. Yang D. Overlapping and discrete aspects of the pathology and pathogenesis of the emerging human pathogenic coronaviruses SARS-CoV, MERS-CoV, and 2019-nCoV // Journal of medical virology. 2020. V. 92. №5. P. 491-494. DOI: 10.1002/jmv.25709
- Остроухова Л. А., Федорова Т. Е., Онучина Н. А., Левчук А. А., Бабкин В. А. Определение количественного содержания экстрактивных веществ из древесины, корней и коры деревьев хвойных видов Сибири: лиственницы (Larix sibirica L.), сосны (Pinus sylvestris L.), пихты (Abies sibirica L.), ели (Picea obovata L.) и кедра (Pinus sibirica Du Tour) // Химия растительного сырья. 2018. №4. С. 185-195. DOI: 10.14258/jcprm.2018044245
- Пентегова В. А., Дубовенко Ж. В., Ралдугин В. А., Шмидт Э. П. Терпеноиды хвойных растений. Новосибирск: Наука, 1987. 97 с.
- Ралдугин В. А. Тритерпеноиды пихты и высокоэффективный регулятор роста растений на их основе // Российский химический журнал (Журнал Российского химического общества им. Д. И. Менделеева). 2004. Т. 48. №3. С. 84-88.
- Keeling C. I., Bohlmann J. Genes, enzymes and chemicals of terpenoid diversity in the constitutive and induced defence of conifers against insects and pathogens // New Phytologist. 2006. V. 170. №4. P. 657-675.
- DOI: 10.1111/j.1469-8137.2006.01716.x
- Лацерус Л. А. Применение терпеноидсодержащего препарата Абисил в лечении и профилактике хирургической инфекции // Российский биотерапевтический журнал. 2010. Т. 9. №1. С. 39-41.
- Машковский М. Д. Лекарственные средства. М.: Новая Волна, 2005. 1200 с.
- Руководство по химиотерапии опухолевых заболеваний / под ред. Н. И. Переводчиковой. М.: Практическая медицина, 2005. 704 с.
- Лутова Л. А. Генетика развития растений / ред. С. Г. Инге-Вечтомов. СПб: Н-Л, 2010. 432 с.
- Cota-Sánchez J. H., Remarchuk K., Ubayasena K. Ready-to-use DNA extracted with a CTAB method adapted for herbarium specimens and mucilaginous plant tissue // Plant Molecular Biology Reporter. 2006. V. 24. №2. P. 161-167.
- DOI: 10.1007/BF02914055
- Zietkiewicz E., Rafalski A., Labuda D. Genome fingerprinting by simple sequence repeat (SSR)-anchored polymerase chain reaction amplification // Genomics. 1994. V. 20. №2. P. 176-183.
- DOI: 10.1006/geno.1994.1151
- Бобошина И. В., Нечаева Ю. С., Видякин А. И., Боронникова С. В. Подбор праймеров для проведения ISSR-анализа полиморфизма ДНК Pinus sylvestris L. // Молекулярно-генетические подходы в таксономии и экологии: Тезисы научной конференции. Ростов-на-Дону. 2013. С. 17-20.
- Боронникова С В. Молекулярно-генетический анализ и оценка состояния генофондов ресурсных видов растений Пермского края. Пермь. 2013. 223 с.
- Yeh F. C., Yang R. C., Mao J., Ye Z., Boyle T. J. POPGENE, the Microsoft Windows-based user-friendly software for population genetic analysis of co-dominant and dominant markers and quantitative traits // Dept. Renewable Resources, University of Alberta, Edmonton, Canada. 1996. V. 238.
- Peakall R. O. D., Smouse P. E. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Molecular ecology notes. 2006. V. 6. №1. P. 288-295.
- DOI: 10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
- Williams J. G., Kubelik A. R., Livak K. J., Rafalski J. A., Tingey S. V. DNA polymorphisms amplified by arbitrary primers are useful as genetic markers // Nucleic acids research. 1990. V. 18. №22. P. 6531-6535.
- DOI: 10.1093/nar/18.22.6531
- Kimura M., Crow J. F. The number of alleles that can be maintained in a finite population // Genetics. 1964. V. 49. №4. P. 725. PMCID: PMC1201091
- Nei M. Molecular evolutionary genetics. Columbia university press, 1987.
- Видякин А. И., Боронникова С. В., Нечаева Ю. С., Пришнивская Я. В., Бобошина И. В. Генетическая изменчивость, структура и дифференциация популяций сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) на северо-востоке Русской равнины по данным молекулярно-генетического анализа // Генетика. 2015. Т. 51. №12. С. 1401-1409.
- DOI: 10.7868/S0016675815120139
- Li H., Jiang J., Liu G., Ma X., Dong J., Lin Sh. Genetic variation and division ofPinus sylvestris provenances by ISSR markers // Journal of Forestry Research. 2005. V. 16. №3. P. 216-218.
- DOI: 10.1007/BF02856818