Применение полногеномного анализа ассоциаций для выявления маркеров, ассоциированных с продолжительностью вегетационного периода у яровой мягкой пшеницы (Triticum aes-tivum L.)

Пшеница (Triticum aestivum L.) — наиболее широко возделываемая зерновая культура в мире, на долю которой приходится около пятой части калорий, потребляемых человеком. Урожайность пшеницы влияет на мировую экономику и продовольственную безопасность (1, 2). В условиях роста численности населения и нарастающей нестабильности климата устойчивое повышение продуктивности этой культуры остается одной из приоритетных задач растениеводства и селекции.

Селекция пшеницы в Российской Федерации, помимо формирования сортов с высокой адаптивностью, пластичностью и качеством, должна быть направлена на создание более скороспелых сортов с оптимальной продолжительностью вегетационного периода, отражающей территориальные особенности окружающей среды (3, 4). Продолжительность вегетационного периода и составляющих его межфазных интервалов (всходы — колошение, колошение — созревание) представляет собой один из ключевых адаптивных признаков, определяющих способность сорта реализовать потенциал продуктивности в конкретной агроклиматической зоне. Согласованность фаз развития с длиной безморозного периода и сезонной динамикой тепло- и влагообеспеченности позволяет растениям избегать действия абиотических стрессов, в частности высоких температур и дефицита влаги в период налива зерна. Для регионов с коротким вегетационным периодом, к которым относится и северо-запад России, особое значение имеет скороспелость, обеспечивающая вызревание урожая до наступления неблагоприятных условий конца сезона.

Сроки перехода растения от вегетативного развития к генеративному у пшеницы находятся под контролем генов потребности в яровизации ( Vrn ) и генов фотопериодической чувствительности ( Ppd ). Гены Vrn-1 локализованы на хромосомах 5-й гомеологической группы (5A, 5B, 5D), гены Ppd-1 — на хромосомах 2-й группы, а интегратор фотопериодического и температурного сигналов Vrn-3 / FT1 — на хромосомах 7-й группы (5-7). Аллельные сочетания этих генов в значительной степени определяют адаптацию сорта, однако существенная часть варьирования продолжительности фенофаз обусловлена многочисленными локусами с малыми эффектами, выявление которых классическими методами генетического анализа затруднено. Этим обусловлена необходимость применения подходов, охватывающих весь геном.

Полногеномный анализ ассоциаций между фенотипом и генотипом (Genome-Wide Association Studies, GWAS) — современный статистический метод, позволяющий выявлять генетические локусы и гены-кандидаты, которые контролируют хозяйственно важные признаки (8, 9). В отличие от картирования на бипарентных популяциях, GWAS использует историческую рекомбинацию и широкое аллельное разнообразие коллекций образцов, что обеспечивает более высокое разрешение при локализации ассоциированных участков генома. В последние годы с помощью GWAS у пшеницы и других хозяйственно ценных культур получены важные результаты по связи с урожайностью, качеством зерна и устойчивостью к болезням и вредителям (1012). Достоверность результатов GWAS во многом зависит от учета структуры популяции и степени родства образцов, для чего применяют смешанные линейные модели, а также от многолетнего характера фенотипирования, нивелирующего влияние факторов среды.

Коллекция Всероссийского института генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова (ВИР) представляет собой ценный источник генетического разнообразия и включает сорта различного географического происхождения и разных периодов селекции, что делает ее удобным объектом для поиска маркеров хозяйственно важных признаков (13). Вместе с тем фенологические характеристики яровой мягкой пшеницы из этой коллекции, в том числе образцов российской и немецкой селекции, ранее не были детально охарактеризованы методом полногеномного анализа ассоциаций.

В настоящей работе с помощью GWAS в коллекции яровой мягкой пшеницы ВИР впервые выявлены маркеры на участках хромосом 5A, 2A и 6A, ассоциированные с продолжительностью вегетационного периода и его межфазных интервалов и ранее не описанные для этих признаков. Они предложены в качестве новых кандидатов для маркер-ориентированной селекции (MAS) скороспелости.

Цель работы — выявление генетических маркеров, ассоциированных с фенологическими характеристиками яровой мягкой пшеницы, с использованием метода полногеномного анализа ассоциаций (GWAS).

Методика. Материалом для работы служили 184 образца яровой мягкой пшеницы из коллекции Всероссийского института генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова (ВИР). Географическое происхождение образцов было следующим: 92 образца из Германии, 84 — из России, 7 — из Казахстана, 1 — из Нидерландов. Из 24 российских регионов происхождения образцов более других были представлены Алтайский край, Омская и Новосибирская области. Образцы относились к разным периодам селекции: местные сорта, сорта, созданные до 1950 года, сорта периода 1951-1991 годов и современные сорта. По периодам селекции среди местных сортов было представлено 19 российских и 10 немецких, до 1950 года — 19 российских и 51 немецкий, в период 1951-1991 годы — 40 российских и 30 немецких, среди современных сортов — 14 российских и 1 немецкий. Такая структура выборки отражает разнообразие и эволюцию селекционных достижений в обеих странах.

Фенотипированиепроводили прооводили в 2021-2023 годах на полях НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР (г. Пушкин, Ленинградская обл., 59,7148°N, 30,4236°E). Согласно методическим указаниям (14), для каждого образца определяли продолжительность периодов всходы—ко-лошение, колошение—созревание и всходы—созревание. В полевых опытах использовали общепринятую агротехнику возделывания яровой мягкой пшеницы (1). Посев проводили в оптимальные сроки весной вручную на делянках площадью 1 м2. На всех этапах работы выполняли механическую обработку почвы, осуществляли контроль сорной растительности, а также защиту растений от вредителей и болезней.

Изучаемую выборку образцов генотипировали с использованием SNP-чипа 20K Wheat Illumina в компании «TraitGenetics GmbH» (Германия) согласно установленному протоколу (15, 16). По результатам генотипирования получили набор из 17267 полиморфных SNP. Далее выполняли фильтрацию SNP, были удалены маркеры с частотой минорных аллелей (MAF) ≤ 0,05, гетерозиготы (≤ 10 %) и пропущенные значения > 5 % и получен итоговый набор из 13375 полиморфных SNP-маркеров.

Структуру популяции определяли с помощью программы STRUCTURE v 2.3.4 (17).

Для поиска ассоциаций между генотипом и фенотипом был использован статистический метод GWAS в программе TASSEL 5.0 . Для обнаружения значимых маркеров использовали смешенную линейную модель MLM+K (с учетом матрицы родства). Эта модель позволяет минимизировать вероятность ложноположительных ассоциаций, что повышает точность и достоверность полученных данных. Для выявления значимых SNP мы применяли p-value, равный 0,05, и поправку Бонфер- рони 3,74½10-6, которую рассчитывали делением величины p-value (0,05) на число эффективных маркеров (13375). Для визуализации поправки Бонфер-рони на графиках Manhattan plot в качестве порога значимости мы использовали -log10 (p-значение), равный 5,43.

Помимо выявления значимых маркеров отдельно для каждого года полевого исследования, был проведен мета-анализ с помощью программы R (18). Он позволяет объединить результаты нескольких лет, что увеличивает статистическую мощность и предоставляет более полное описание генотипирования. Мы объединили p-значения за три года для каждого изучаемого признака по методу Фишера. В нем использовалось эффективное, а не номинальное число тестов, что позволило избежать завышения статистической значимости (19).

Результаты. В течение 2021-2023 годов продолжительность основных фенологических фаз у яровой мягкой пшеницы изменялась неодинаково (рис.   1).

Рис. 1 . Q-Q-plot по средним интервалам (сут) ключевых фаз развития образцов яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L. различного происхождения: А — всходы—колошение, Б — коло-шение—восковая спелость, В — всходы—восковая спелость (НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР, г. Пушкин, Ленинградская обл., 2021-2023   годы).

Продолжительность периода всходы—колошение колебалась в пределах 37-40   сут. Минимальное значение было зарегистрировано в 2021   году (37,3 сут), максимальное   — в 2022   году (39,8   сут), в 2023   году интервал сократился до 38,6   сут. Продолжительность периода колошение—восковая спелость демонстрировала постепенное удлинение: 41,6   сут — в 2021   году, 45,9 сут — в 2022   году, 48,4   сут — в 2023   году. То есть за три сезона период увеличился почти на 7   сут, что, вероятно, связано с более прохладными и влажными условиями второй половины вегетации в 2022-2023 годах. Продолжительность периода всходы—восковая спелость составила 78,7   сут — в 2021   году, 85,4 сут — в 2022   году, 87,1   сут — в 2023   году, то есть удлинилась на 8,4   сут относительно первого года испытаний. Увеличение позднего периода вегетации при относительно стабильной длительности раннего периода указывает на пластичность сорта по отношению к погодным условиям конца лета: при прохладной погоде растения дольше сохраняют физиологически активный листовой аппарат, что потенциально повышает накопление сухого вещества и может отразиться на урожайности и питательной ценности зерна.

Исследуемые образцы яровой пшеницы обладали высоким генетическим разнообразием. С помощью программы STRUCTURE v 2.3.4 (17) мы определили структуру популяции исследуемой выборки. K = 6 находилось в начале плато оптимальных значений. Выбор K = 6 был математически обоснован, поскольку дальнейшее усложнение модели (К более 6) давало лишь небольшой прирост правдоподобия, но сильно усложняло ин- терпретацию (риск переобучения модели). Мы протестировали значения K в диапазоне от 1 до 10. График маргинальной вероятности в зависимости от сложности модели (рис. 2) показал быстрое увеличение вероятности до K = 4-5, за которым следовало плато, начинающееся примерно с K = 6. Хотя маргинальная вероятность продолжала немного увеличиваться до K = 9, биологическая интерпретируемость кластеров уменьшалась при более высоких значениях K из-за чрезмерной фрагментации и шума. Следуя принципу экономичности и принимая во внимание историю возделывания образцов, в качестве оптимального для модели было выбрано K = 6. При K = 6 структура популяции отражала основные разделения, соответствующие географическому происхождению и периодам возделывания.

Рис. 2. Зависимость маргинального правдоподобия (Marginal Likelihood) от заданного числа кластеров (K) при анализе генетической структуры популяции 184 образцов яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L. различного происхождения (НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР, г. Пушкин, Ленинградская обл., 2021-2023 годы).

Рис. 3. Структура популяции 184 сортов яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L. различного происхождения на основе 17267 маркеров SNP: k1-k6 — номера групп (НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР, г. Пушкин, Ленинградская обл., 2021-2023 годы).

Основная часть российских сортов, созданных в период с 1951 по 1991 годы, а также современные сорта оказались в первой группе (k1) (43 сорта) (рис. 3). Это свидетельствует о том, что более поздние сорта имели схожие генетические характеристики и, возможно, были созданы с использованием однородного материала и методов селекции. В то же время местные сорта и селекционные сорта до 1950 года были отнесены к шестой группе (k6) (42 сорта). Вероятно, более ранние сорта имели черты, которые отличали их от современных образцов из-за различий в условиях выращивания, селекционных подходах и более высоком генетическом разнообразии, которое они сохранили.

Что касается немецких сортов, то они разделились четыре группы. Сорта, созданные в период с 1951 по 1991 годы, попали во вторую (k2) (28 сортов) и четвертую (k4) группы (18 сортов). Такое распределение может свидетельствовать о том, что в разные временные промежутки использова- лись различные селекционные стратегии и что сорта, выведенные в эти годы, имеют неодинаковые адаптационные характеристики. Селекционные сорта, созданные до 1950 года, оказались в третьей группе (k3) (19 сортов), что может указывать на их уникальные генетические особенности, отличающие их от более поздних образцов. Наконец, местные сорта и селекционные сорта до 1950 года были отнесены к пятой группе (k5) (34 сорта), что подчеркивает их значимость для традиционного земледелия и сохранения генетического разнообразия.

Различия в группах, основанные на периодах селекции, указывали на разнообразие генетических характеристик и адаптационных способностей образцов. Сорта, созданные до 1950 года, имели более узкий генетический фон, но еще сохранили уникальные черты, характерные для традиционного земледелия. Более современные сорта, созданные с 1951 по 1991 годы, демонстрировали большую адаптивность и разнообразное происхождение, что может быть результатом применения новых селекционных методов.

Генетическое разнообразие выборки исследуемых образцов влияет на результаты GWAS-исследований. Если популяция имеет низкое генетическое разнообразие, это может привести к появлениям ложных ассоциаций и, наоборот, высокое генетическое разнообразие выборки позволяет уменьшить число ошибок первого и второго рода (10, 11).

Полученные данные генотипирования и фенотипирования обрабатывали в программе TASSEL (11). Были построены графики Manhatten plot и Q-Q plot для следующих признаков: число суток от всходов до колошения; число суток от всходов до восковой спелости; число суток от даты колошения до даты восковой спелости.

По результатам GWAS в 2021 году было обнаружено 45 значимых маркеров. Из них 39 маркеров локализовались на хромосоме 5A, что указывает на ее преобладающую роль в проявлении изучаемых признаков. Остальные 6 маркеров распределились по хромосомам 2A, 2D, 3A, 3B, 5B и 7A, что свидетельствует о наличии дополнительных, но менее выраженных ассоциаций на других хромосомах. В 2022 году число выявленных маркеров снизилось до 42. Однако хромосома 5A вновь оказалась доминирующей, на ней было найдено 30 маркеров. Это подтвердило ее важность и стабильность в генетических ассоциациях. Остальные 12 маркеров были распределены по хромосомам 3B, 3A, 2A, 6B, 6A, 5B и 5D, что указывает на разнообразие генетических факторов, влияющих на исследуемый феномен. В 2023 году выявили всего 6 маркеров, из которых 4 снова находились на хромосоме 5A, а 2 маркера были локализованы на хромосомах 2A и 3B. Это подтвердило устойчивую ассоциацию между маркерами и хромосомой 5A на протяжении трех лет. Разное число выявленных маркеров в течение трех лет указывало на то, что условия выращивания и климатические факторы влияли на проявление изученных признаков. Трехлетнее полевое исследование способствовало нивелированию влияния факторов окружающей среды на результаты анализа.

В связи с этим мы использовали мета-анализ, объединяющий данные трехлетнего полевого изучения. По результатам мета-анализа был выявлен 61 значимый маркер, ассоциированный с фазами развития растения. Из них 51 маркер локализовался на хромосоме 5A, что подтверждает ее центральную роль в генетических ассоциациях. Вероятно, хромосома 5A содержит ключевые гены или регуляторные элементы, влияющие на фенотипические проявления, которые мы исследовали. Остальные 10 маркеров распределились по разным хромосомам, что подчеркивает многообразие генетических факторов, влияющих на исследуемые признаки. В частности, на хромосоме 2A было найдено 2 маркера, на хромосоме 3A — 1 маркер, на хромосоме 7A — 2 маркера, на хромосоме 3B — 1 маркер, на хромосоме 5B — 1 маркер, на хромосоме 6B — 1 маркер, на хромосоме 1D — 1 маркер, на хромосоме 5D — 1 маркер (табл. 1, 2, 3). Это распределение указывает на наличие множества генетических взаимодействий и ассоциаций, которые могут быть важны для понимания генетической регуляции продолжительности фенофаз у мягкой пшеницы.

• 1.    Маркеры, ассоциированные с продолжительностью периода всходы—колоше-ние у образцов яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L. различного происхождения, выявленные с помощью мета-анализа (НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР, г. Пушкин, Ленинградская обл., 20212023 годы)

  Маркер	Хромосома	Позиция, п.н.	p-value	1 add_effect	MarkerR2
  AX-94886482	5A	564604153	6,01E - 07	Отсутствует	0,14715
  AX-94619088	5A	578021125	3,89E - 08	Отсутствует	0,18115
  Ku_c21002_1075	5A	582384280	2,1E - 06	Отсутствует	0,13199
  wsnp_Ku_c3684_6789632	5A	584054546	3,89E - 08	Отсутствует	0,18115
  Excalibur_rep_c111129_125	5A	584574852	5,51E - 08	- 2,45	0,20928
  IAAV1650	5A	584614233	1,31E - 09	Отсутствует	0,22491
  Kukri_c10033_724	5A	584677768	1,48E - 09	2,60	0,25702
  Tdurum_contig55097_601	5A	584713847	1,31E - 09	Отсутствует	0,22491
  RAC875_c30566_230	5A	585020739	3,13E - 11	Отсутствует	0,2757
  RAC875_c13931_205	5A	585068163	2,02E - 10	Отсутствует	0,25803
  wsnp_Ex_c2702_5013188	5A	585068425	1,31E - 09	Отсутствует	0,22491
  RAC875_rep_c116420_103	5A	585068741	2,05E - 10	Отсутствует	0,25800
  RAC875_rep_c113313_607	5A	585240573	1,95E - 12	- 2,98	0,34550
  wsnp_Ex_c31799_40545478	5A	585403218	5,92E - 14	- 3,27	0,41157
  wsnp_Ex_c31799_40545376	5A	585403320	1,06E - 14	Отсутствует	0,39044
  Excalibur_c7729_144	5A	585412831	8,24E - 16	Отсутствует	0,42958
  tplb0038h19_1394	5A	585431093	1,01E - 14	- 3,26	0,43269
  RAC875_c9984_1003	5A	585458474	8,49E - 15	- 3,29	0,42947
  wsnp_Ex_rep_c66689_65010988	5A	585609287	8,5E - 16	Отсутствует	0,42956
  BS00022071_51	5A	586604587	8,61E - 16	Отсутствует	0,43306
  TG0052	5A	587412057	1,06E - 14	Отсутствует	0,39044
  TG0053	5A	587412186	1,06E - 14	Отсутствует	0,39044
  TG0019	5A	587423597	8,01E - 15	3,27	0,42995
  TG0041	5A	588550278	6,31E - 15	Отсутствует	0,41157
  wsnp_BF293620A_Ta_2_1	5A	588555309	8,5E - 16	Отсутствует	0,42956
  TA001896-0654	5A	588848205	4,38E - 14	Отсутствует	0,36920
  wsnp_BF483039A_Ta_2_1	7A	726483518	8,78E - 07	Отсутствует	0,14291
  AX-95111713	7A	729398037	5,16E - 07	Отсутствует	0,15006

• 2.    Маркеры, ассоциированные с продолжительностью периода колошение—созревание у образцов яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L. различного происхождения, выявленные с помощью мета-анализа (НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР, г. Пушкин, Ленинградская обл., 20212023 годы)

  Маркер	Хромосома	^Позиция, п.н.	p-value	1 add_effect \	MarkerR2
  RAC875_c26958_512	1D	314733628	2,84E - 07	1,38	0,18646
  AX-95146695	5B	473642453	1,11E - 07	- 0,02	0,19444

• 3.    Маркеры, ассоциированные с продолжительностью периода всходы—созрева-ние у образцов яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L. различного происхождения, выявленные с помощью мета-анализа (НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР, г. Пушкин, Ленинградская обл., 20212023 годы)

  Маркер	1 Хромосома п Позиция, п.н. p-value^ add_effect п MarkerR2
  AX-95213897 wsnp_BE445431A_Td_2_1 IACX5980 AX-95077413 AX-95192843 AX-94619088	2A         510805288     1,94E - 07  Отсутствует   0,16107 2A         717582044     3,57E - 06  Отсутствует   0,12584 3A         746174112     1,4E - 08   Отсутствует   0,19578 3B         369096292     1,13E - 08  Отсутствует   0,19683 5A         573100362     6,14E - 07  Отсутствует   0,15202 5A         578021125     2,88E - 07  Отсутствует   0,15616

Продолжение таблицы 3

wsnp_Ku_c3684_6789632	5A	584054546	2,88E - 07	Отсутствует	0,15616
Excalibur_rep_c111129_125	5A	584574852	4,85E - 07	- 3,09	0,17858
IAAV1650	5A	584614233	2,16E - 08	Отсутствует	0,18858
Kukri_c10033_724	5A	584677768	4,13E - 07	2,97	0,17765
Tdurum_contig55097_601	5A	584713847	2,16E - 08	Отсутствует	0,18858
RAC875_c30566_230	5A	585020739	2,7E - 06	Отсутствует	0,13049
RAC875_c13931_205	5A	585068163	1,02E - 06	Отсутствует	0,14078
wsnp_Ex_c2702_5013188	5A	585068425	2,16E - 08	Отсутствует	0,18858
RAC875_rep_c116420_103	5A	585068741	1,02E - 06	Отсутствует	0,14089
RAC875_rep_c113313_607	5A	585240573	8,36E - 08	- 3,14	0,19633
wsnp_Ex_c31799_40545478	5A	585403218	5,1E - 09	- 3,45	0,23388
wsnp_Ex_c31799_40545376	5A	585403320	7,96E - 13	Отсутствует	0,32682
Excalibur_c7729_144	5A	585412831	1,96E - 09	Отсутствует	0,21960
tplb0038h19_1394	5A	585431093	1,55E - 08	- 3,23	0,21961
RAC875_c9984_1003	5A	585458474	1,41E - 08	- 3,26	0,22018
wsnp_Ex_rep_c66689_65010988	5A	585609287	1,96E - 09	Отсутствует	0,21982
BS00022071_51	5A	586604587	1,99E - 09	Отсутствует	0,21979
TG0052	5A	587412057	7,96E - 13	Отсутствует	0,32682
TG0053	5A	587412186	7,96E - 13	Отсутствует	0,32682
TG0019	5A	587423597	5,26E - 09	3,45	0,23357
TG0041	5A	588550278	6,99E - 10	Отсутствует	0,23333
wsnp_BF293620A_Ta_2_1	5A	588555309	1,96E - 09	Отсутствует	0,21982
TA001896-0654	5A	588848205	8,88E - 12	Отсутствует	0,29265
BS00022067_51	5D	351397591	1,01E - 06	- 0,25	0,16775
Excalibur_c96134_152	6B	3889097	7,29E - 07	- 0,89	0,17167

Обнаруженные локусы были схематично нанесены на хромосомную карту мягкой пшеницы (рис. 4).

Рис. 4. Схема расположения выявленных значимых маркеров фенологических признаков на хромосомах яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L. (по данным GWAS). Цвет прямоугольников означает изученные признаки: красный — период всходы—колошение, желтый — коло-шение—восковая спелость, зеленый — всходы—восковая спелость (НПБ Пушкинские и Павловские лаборатории ВИР, г. Пушкин, Ленинградская обл., 2021-2023 годы).

Указанные маркеры дают ценную информацию о генных локусах, которые играют ключевую роль в регулировании таких фенотипических признаков, как сроки колошения. Особенно важную роль в этом процессе выполняет хромосома 5A, которая была подтверждена как одна из основных хромосом, регулирующих сроки колошения у яровой мягкой пшеницы. Это согласуется с результатами ранее опубликованных исследований, в которых уже отмечалась важность хромосомы 5A для контроля фенологических характеристик пшеницы. Например, гены чувствительности к яровизации Vrn-A1, Vrn-B1 и Vrn-D1 локализованы соответственно на хромосомах 5A, 5B и 5D 5-й гомеологической группы; на этих же хромосомах расположены гены морозоустойчивости Fr (5, 20). Кроме того, были найдены маркеры на хромосомах 3B и 5B, ассоциированные с устойчивостью к засухе (21), что дополнительно подчеркивает факт вовлеченности различных хромосом в адаптацию растений.

Гены Ppd оказывают влияние на проявление морфологических признаков и признаков продуктивности растений. Ген Ppd-D1 мягкой пшеницы, локализованный на хромосоме 2D, обеспечивает способность растения не реагировать на длину дня при переходе к цветению (6, 22). Также пики на хромосомах 5A/5B/5D ассоциированы с яровизацией и переходом к колошению (23-25). Кроме того, сигналы на 7A совпадают с регионом Vrn-3 / FT1 — интегратора фотопериодического и температурного сигналов (7, 26). Все это согласуется с ролью Ppd-1 и связанных фотосенсорных путей в контроле фотопериодической чувствительности (27, 28) и подтверждает корректность выбранной модели анализа и качества фенотипирования.

Маркеры, расположенные на хромосомах 5A и 6A, ассоциированы не только с фазами развития, но и с морфологическими параметрами растений, такими как высота и структура колоса (13). Эти параметры прямо влияют на продуктивность и могут быть использованы для создания сортов с более стабильной урожайностью. Поэтому особое внимание следует уделить маркерам, которые влияют на морфологические характеристики, поскольку они позволяют точнее прогнозировать адаптивные способности растений в различных климатических условиях (29). Кроме того, для участков 5A, 2A и 6A ранее не сообщалось об ассоциации с длительностью фенофаз: они не фигурируют в сводных работах по срокам развития и обзорах по регуляции перехода вегетативная фаза—генеративная фаза (30-32). Мы предлагаем эти маркеры в качестве новых кандидатов для MAS-отбора скороспелости в сочетании с фиксированными аллелями VRN / PPD / FT.

У растений выраженность хозяйственно ценного признака, детерминированного полигенами, зависит от погодных условий. Проявление признаков может варьировать в зависимости от климата, почвенных условий и других агрономических факторов. Например, маркеры, связанные с устойчивостью к засухе, могут проявляться с разной интенсивностью в зависимости от водного стресса в конкретных регионах (12, 33, 34). Это указывает на необходимость применения комплексных моделей, которые учитывают как генетические, так и средовые данные. Такой подход позволит более точно прогнозировать выраженность хозяйственно ценных признаков и оптимизировать селекционные программы, особенно в условиях изменяющегося климата и разнообразия агрономических условий.

Таким образом, данные полногеномного анализа ассоциаций (GWAS), проведенных на 184 образцах яровой мягкой пшеницы ( Triticum aestivum L.) в условиях полевого фенотипирования указывают на важность хромосомы 5A как ключевого элемента в генетических ассоциациях с фенологическими признаками. На протяжении трех лет хромосома 5A демонстрировала стабильное преобладание: она была ассоциирована с 39 маркерами в 2021 году, 30 маркерами в 2022 году и 4 маркерами в 2023 году, что свидетельствует о ее устойчивой роли в генетических взаимодействиях. В результате мета-анализа было выявлено 98 маркеров, что свидетельствует о высокой степени согласованности и надежности полученных данных. Из них 79 маркеров оказались локализованы на хромосоме 5A, что подтверждает ее центральное место в провеленном исследовании. В этом локусе расположены гены Vrn , которые связаны с продолжительностью вегетационного периода у пшеницы. Однако результаты исследования также указывают на то, что регуляция фенологических фаз не ограничивается только этими генами, и 430

возможно, будут выявлены новые кандидаты, ассоциированные с фенологическими характеристиками пшеницы, которые находятся на других хромосомах, отмеченных в нашем исследовании. Анализ сортов российской селекции показал, что они генетически более близки друг к другу и объединены в две группы: первая группа (k1) включает 43 сорта, созданные в период с 1951 по 1991 годы, а также современные сорта, в то время как шестая группа (k6) состоит из 42 местных и селекционных сортов, созданных до 1950 года. Следовательно, селекционные процессы в России привели к формированию определенных генетических кластеров. Полученные результаты подчеркивают необходимость продолжения исследований для выявления новых генов-кандидатов, которые могут быть использованы для создания сортов пшеницы с заданными свойствами, что имеет важное значение для селекции и повышения урожайности.