Требования к исходному материалу для селекции сои в контексте современных биотехнологий

Автор: Вишнякова М.А., Сеферова И.В., Самсонова М.Г.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Статья в выпуске: 5 т.52, 2017 года.

Бесплатный доступ

Соя - стратегическая культура многоцелевого назначения. Производство и потребление сои возрастают год от года. Появляются инновационные отрасли ее использования. Соя может стать одним из ключевых растительных объектов развивающейся биоэкономики. Использование культуры в продовольственных, кормовых, технических, медицинских и фармацевтических целях диверсифицируется и требует создания специализированных сортов с целевыми признаками, затребованными той или иной сферой применения. Это ставит новые задачи перед селекционерами и, соответственно, перед держателями коллекций гермоплазмы, поставляющими исходный материал для селекции. Коллекция сои ВИР (Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова) многие годы служит источником такого материала. На основе многолетнего фенотипирования она систематизирована по целому ряду признаков. Бурное развитие в мире новых молекулярных технологий - маркер-опосредованной (marker-assisted selection, MAS) и геномной селекции, пока еще находящихся в стадии становления в нашей стране, оптимизирует как процесс создания новых сортов, так и поиск нужных генотипов в коллекции. У сои найдено множество локусов количественных признаков (QTL), важных для селекции (Y. Xu, J.H. Crouch, 2008; D.C. Leite с соавт., 2016; Y. Ma с соавт., 2016; H. Liu с соавт., 2017), выявлены потенциальные гены-кандидаты (E.Y. Hwang с соавт., 2014; J. Zhang с соавт., 2015; J. Zhang с соавт., 2016) целого ряда селекционно значимых признаков. Все это открывает перспективы для быстрого и целевого поиска генотипов в коллекции, но делает еще более актуальным знание возможностей генофонда: размаха изменчивости признаков, отрасли индустрии, в которой они могут быть применены, включая использование их альтернативных значений. Цель этой статьи - сделать обзор генетического разнообразия коллекции сои ВИР в связи с современными потребностями селекции, в частности создания сортов целевого использования, с учетом мировых достижений в изучении и диверсификации применения культуры, а также развивающихся новых селекционных технологий. Показано наличие в коллекции материала для селекции сортов с высоким качеством зерна: с повышенным содержанием белка и низким накоплением антипитательных веществ, сортов для производства масла с улучшенными характеристиками, соевого молока и т.п. Создание скороспелых сортов для всех соесеющих районов страны как одна из насущных потребностей и поиск необходимого исходного материала уже давно в центре внимания кураторов коллекции сои ВИР. Для всех рассмотренных в обзоре признаков приводятся современные данные их генетической детерминированности, степени изученности геномной организации соответствующих генов, сведения об определенных QTL и их картировании. Сделано заключение, что основное требование к исходному материалу для современной селекции сои заключается в том, что спектр направлений использования культуры должен базироваться на разнообразии специализированных сортов с заданными параметрами для конкретных целей применения и с разными адаптационными возможностями.

Еще

Соя, коллекция вир, исходный материал, гены, селекция, направления использования, качество зерна, скороспелость

Короткий адрес: https://sciup.org/142213851

IDR: 142213851 | DOI: 10.15389/agrobiology.2017.5.905rus

Список литературы Требования к исходному материалу для селекции сои в контексте современных биотехнологий

WAP 09-17. September 2017. Circular Series. USDA, Foreign Agr. Service. Режим доступа: https://apps.fas.usda.gov/psdonline/circulars/production.pdf. Дата обращения: 22.08.2017.
Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию. М., 2017.
Hill J., Nelson E., Tilman D., Polasky S., Tiffany D. Environmental, economic, and energetic costs, and benefits of biodiesel and ethanol biofuels. PNAS USA, 2006, 103: 11206-11210 ( ) DOI: 10.1073/pnas.0604600103
Yi-you L. The soybean protein fibre -a healthy and comfortable fibre for the 21st century. Fibres and Textiles in Eastern Europe, 2004, 12(2/46): 8-9.
Brooks M.M. Soybean protein fibres -past, present and future. In: Woodhead publishing series in textiles. V. 47. Biodegradable and sustainable fibres. Cambridge, 2005: 398-440 ( ) DOI: 10.1533/9781845690991.398
Петибская В.С. Соя -сырье для создания функциональных продуктов питания. Научно-технический бюллетень ВНИИМК, 2002, 126: 76-83.
Некрасова Т.Э. Тенденции в области функциональных продуктов. Масла и жиры, 2005, 11(57): 2-4.
Forging new frontiers. Aquaculture America. Int. Conf. and Exposition. Texas, USA, 2017. Режим доступа: http://www.aquafeed.com. Дата обращения: 22.08.2017.
Петибская В.С., Кучеренко Л.А., Зеленцов С.В. Использование сортового разнообразия семян сои для увеличения арсенала пищевых и функциональных продуктов. Масличные культуры. Научно-технический бюллетень ВНИИМК, 2006, 2(135): 115-116.
Зайцев Н.И., Бочкарёв Н.И., Зеленцов С.В. Перспективы и направления селекции сои в России в условиях реализации национальной стратегии импортозамещения. Масличные культуры, 2016, 2(166): 3-11.
Xu Y., Crouch J.H. Marker-assisted selection in plant breeding: from publications to practice. Crop Sci., 2008, 48: 391-407 ( ) DOI: 10.2135/cropsci2007.04.0191
Leite D.C., Pinheiro J.B., Campos J.B., Di Mauro A.O., Unêda-Trevisoli S.H. QTL mapping of soybean oil content for marker-assisted selection in plant breeding program. Genet. Mol. Res., 2016, 15(1): gmr.15017 ( ) DOI: 10.4238/gmr.15017685
Ma Y., Kan G., Zhang X., Wang Y., Zhang W., Du H., Yu D. Quantitative Trait Loci (QTL) mapping for glycinin and β-conglycinin contents in soybean (Glycine max L. Merr.). J. Agric. Food Chem., 2016, 64(17): 3473-3483 ( ) DOI: 10.1021/acs.jafc.6b00167
Liu H., Cao G., Han Y., Jiang Z., Zhao H., Li W. Identification of the QTL underlying the vitamin E content of soybean seeds. Plant Breeding, 2017, 136(2): 147-154 ( ) DOI: 10.1111/pbr.12454
Heffner E.L., Sorrells M.E., Jannink J.-L. Genomic selection for crop improvement. Crop Sci., 2009, 49: 1-12 ( ) DOI: 10.2135/cropsci2008.08.0512
Hwang E.Y., Song Q.J., Jia G.F., Specht J.E., Hyten D.L., Costa J., Cregan P.B. A genome-wide association study of seed protein and oil content in soybean. BMC Genomics, 2014, 15: 1 (doi: 10.1186/1471-2164-15-1.10.1186/1471-2164-15-11).
Zhang J., Song Q., Cregan P., Jiang G.-L. Genome-wide association study, genomic prediction and marker-assisted selection for seed weight in soybean (Glycine max). Theor. Appl. Genet., 2016; 129: 117-130 ( ) DOI: 10.1007/s00122-015-2614-x
Zhang J., Song Q., Cregan P.B., Nelson R.L., Wang X., Wu J., Jiang G.L. Genome-wide association study for flowering time, maturity dates and plant height in early maturing soybean (Glycine max) germplasm. BMC Genomics, 2015, 16: 217 ( ) DOI: 10.1186/s12864-015-1441-4
Wilson R.F. Seed composition. In: Soybeans: improvement, production and uses. American Society of Agronomy, Crop Science Society of America, and Soil Science Society of America. Madison, Wisconsin, USA, 2004: 621-677.
Корсаков Н.И., Мякушко Ю.П. Селекция сои в СССР. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции, 1976, 57: 13-19.
Stobaugh B., Florez-Palacios L., Chen P., Orazaly M. Agronomic evaluation of high-protein and high-oil soybean genotypes for specialty markets. Journal of Crop Improvement, 2017, 31(2): 247-260 ( ) DOI: 10.1080/15427528.2017.1287807
Chung J., Babka H.L., Graef G.L., Staswick P.E., Lee D.J., Cregan P.B., Shoemaker R.C., Specht J.E. The seed protein, oil and yield QTL on soybean linkage group I. Crop Sci., 2003, 43(3): 1053-1067 ( ) DOI: 10.2135/cropsci2003.1053
Wilcox J.R. Increasing seed protein in soybean with eight cycles of recurrent selection. Crop Sci., 1998, 38(6): 1536-1540 (doi: 10.2135/cropsci1998.0011183X003800060021x).
Мякушко Ю.П. Селекция и семеноводство сои на Северном Кавказе. Автореф. докт. дис. Л., 1976.
Bellaloui N., Reddy K.N., Bruns A., Gillen A. M., Mengistu A., Zobiole L.H.S., Fisher D.K., Abbas H.K., Zablotowicz R., Kremer R.J. Soybean seed composition and quality: interactions of environment, genotype, and management practices. In: Soybeans: cultivation, uses and nutrition/J. Maxwell (ed.). Nova Science Publishers, 2011: 1-42.
Сеферова И.В., Некрасов А.Ю., Силаева О.И., Кияшко Н.И., Тетер З.Ю., Кива Т.И., Никишкина М.А. Соя. Исходный материал для селекции сои в Краснодарском крае. Каталог мировой коллекции ВИР. СПб, 2008, вып. 782.
Сеферова И.В., Бойко А.П., Шеленга Т.В., Шолухова Т.А. Результаты изучения образцов сои на Адлерской опытной станции ВИР в 2010-2012 годах. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции, 2014, 175(3): 34-41.
Бойко А.П., Сеферова И.В., Шеленга Т.В., Шолухова Т.А., Андреева Т.М. Соя. Исходный материал для селекции в южных регионах Российской Федерации. Каталог мировой коллекции ВИР. СПб, 2014, вып. 817.
Jun T.H., Van K., Kim M.Y., Lee S.H., Walker D.R. Association analysis using SSR markers to find QTL for seed protein content in soybean. Euphytica, 2008, 162: 179-191 ( ) DOI: 10.1007/s10681-007-9491-6
Phansak P., Soonsuwon W., Hyten D.L., Song Q., Cregan P.G., Graef G.L., Specht J.E. Multi-population selective genotyping to identify soybean seed protein and oil QTLs. G3. Genes, Genomes, Genetics, 2016, 6(6): 1635-1648 ( ) DOI: 10.1534/g3.116.027656
Cao Y., Li S., Wang Z., Chang F., Kong J., Gai J., Zhao T. Identification of major quantitative trait loci for seed oil content in soybeans by combining linkage and genome-wide association mapping. Front. Plant Sci., 2017, 8: 1222 ( ) DOI: 10.3389/fpls.2017.01222
Bolon Y.T., Joseph B., Cannon S.B., Graham M.A., Diers B.W., Farmer A.D., May G.D., Muehlbauer G.J., Specht J.E., Tu Z.J., Weeks N., Xu W.W., Shoemaker R.C., Vance C.P. Complementary genetic and genomic approaches help to characterize the linkage group I seed protein QTL in soybean. BMC Plant Biol., 2010, 10: 41 ( ) DOI: 10.1186/1471-2229-10-41
Patil G., Mian R., Vuong T., Pantalone V., Song Q., Chen P., Shannon G.J., Carter T.C., Nguyen H.T. Molecular mapping and genomics of soybean seed protein: a review and perspective for the future. Тheor. Appl. Genet., 2017, 130(10): 1975-1991 ( ) DOI: 10.1007/s00122-017-2955-8
Wolf W.J. Soybean proteins: their functional, chemical, and physical properties. J. Agr. Food Chem., 1970, 18(6): 969-976 ( ) DOI: 10.1021/jf60172a025
Onodera Y., Ono T., Nakasato K., Toda K. Homogeneity and microstructure of tofu depends on 11S/7S globulin ratio in soymilk and coagulant concentration. Food Sci. Technol. Res., 2009, 15(3): 265-274 ( ) DOI: 10.3136/fstr.15.265
Адамовская В.Г., Молодченкова О.О., Сичкарь В.И., Картузова Т.В., Безкровная Л.Я., Лаврова Г.Д. Анализ содержания белка, соотношения и содержания 7S и 11S глобулинов в семенах сои гибридных линий F6-F8. Вiсник Ураïнського товариства генетикiв i селекцiонерiв, 2016, 14(2): 163-167.
Khatib K.A., Herald T.J., Aramouni F.M., MacRithie F., Schapaugh W.T. Characterization and functional properties of soy β-conglycinin and glycinin of selected genotypes. J. Food Sci., 2002, 67: 2923-2929 ( ) DOI: 10.1111/j.1365-2621.2002.tb08839.x
Kyoko S., Watanabe T. Differences in functional properties of 7S and 11S soybean proteins. Journal of Texture Studies, 1978, 9(1-2): 135-157 ( ) DOI: 10.1111/j.1745-4603.1978.tb01298.x
Li J., Matsumoto S., Nakamura A., Maeda H., Matsumura Y. Characterization and functional properties of sub-fractions of soluble soybean. Biosci. Biotechnol. Biochem., 2009, 73: 2568-2575 ( ) DOI: 10.1271/bbb.70799
Yaklich R.W. β-Conglycinin and glycinin in high-protein soybean seeds. J. Agric. Food Chem., 2001, 49(2): 729-735 ( ) DOI: 10.1021/jf001110s
Beilinson V., Chen Z., Shoemaker R.C., Fischer R.L., Goldberg R.B., Nielsen N.C. Genomic organization of glycinin genes in soybean. Theor. Appl. Genet., 2002, 104: 1132-1140 ( ) DOI: 10.1007/s00122-002-0884-6
Li C., Zhang Y.-M. Molecular evolution of glycinin and β-conglycinin gene families in soybean (Glycine max L. Merr.). Heredity, 2011, 106(4): 633-641 ( ) DOI: 10.1038/hdy.2010.97
Вишнякова М.А., Сеферова И.В. Соя. В кн.: Идентифицированный генофонд в коллекции ВИР и его использование в селекции. СПб, 2005: 841-850.
Fang C., Ma Y., Wu S., Liu Z., Wang Z., Yang R., Hu G., Zhou Z., Yu H., Zhang M., Pan Y., Zhou G., Ren H., Du W., Yan H., Wang Y., Han D., Shen Y., Liu S., Liu T., Zhang J., Qin H., Yuan J., Yuan X., Kong F., Liu B., Li J., Zhang Z., Wang G., Zhu B., Tian Z. Genome-wide association studies dissect the genetic networks underlying agronomical traits in soybean. Genome Biol., 2017, 18: 161 ( ) DOI: 10.1186/s13059-017-1289-9
Van Eenennaam A.L., Lincoln K., Durrett T.P., Valentin H.E., Shewmaker C.K., Thorne G.M., Jiang J., Baszis S.R., Levering C.K., Aasen E.D., Hao M., Stein J.C., Norris S.R., Last R.L. Engineering vitamin E content: from Arabidopsis mutant to soy oil. Plant Cell, 2003, 15: 3007-3019 ( ) DOI: 10.1105/tpc.015875
Ujiie A., Yamada T., Fujimoto K., Endo Y., Kitamura K. Identification of soybean varieties with high α-tocopherol content. Breed. Sci., 2005, 55: 123-125 ( ) DOI: 10.1270/jsbbs.55.123
Dwiyanti M.S., Yamada T., Sato M., Abe J., Kitamura K. Genetic variation of γ-tocopherol methyltransferase gene contributes to elevated α-tocopherol content in soybean seeds. BMC Plant Biol., 2011, 11: 152 ( ) DOI: 10.1186/1471-2229-11-152
Axelrod B., Cheesbrough T.M., Laakso S. Lipoxygenase from soybeans. Methods Enzymol., 1981, 71: 441-451 ( ) DOI: 10.1016/0076-6879(81)71055-3
Rackis J.J., Hoing D.H., Sessa D.S., Moser H.A. Lipoxygenase and peroxidase activities of soybeans as related to flavor profile during maturation. Cereal Chemistry, 1972, 49: 586-597.
Reinprecht Y., Luk-Labey S.Y., Yu K., Rajcan I., Ablett G.R., Peter Pauls K. Molecular basis of seed lipoxygenase null traits in soybean line OX948. Theor. Appl. Genet., 2011, 122(7): 1247-1264 ( ) DOI: 10.1007/s00122-011-1528-5
Kumar V., Rani A., Goyal L., Dixit A.K., Manjaya J.G., Dev J., Swamy M. Sucrose and raffinose family oligosaccharides (RFOs) in soybean seeds as influenced by genotype and growing location. J. Agric. Food Chem., 2010, 58(8): 5081-5085 ( ) DOI: 10.1021/jf903141s
Santana A.C., Carrao-Panizzi M.C., Mandarino J.M.G., Leite R.S., Silva J.B., Ida E.I. Effect of harvest at different times of day on the physical and chemical characteristics of vegetable-type soybean. Ciênc. Tecnol. Aliment., 2012, 32(2): 351-356 ( ) DOI: 10.1590/S0101-20612012005000044
Cahoon E.B. Genetic enhancement of soybean oil for industrial uses: prospects and challenges. AgBioForum, 2003, 6(1-2): 11-13.
Burton J., Wilson R., Brim C. Registration of N79-2077-12 and N87-2122-4, two soybean germplasm lines with reduced palmitic acid in seed oil. Crop Sci., 1994, 34: 313 (doi: 10.2135/cropsci1994.0011183X003400010080x).
Rahman S.M., Anai T., Kinoshita T., Takagi Y. A novel soybean germplasm with elevated saturated fatty acids. Crop Sci., 2003, 43: 527-531 ( ) DOI: 10.2135/cropsci2003.5270
Stacey M.G., Cahoon R.E., Nguyen H.T., Cui Y., Sato S., Nguyen C.T., Phoka N., Clark K.M., Liang Y., Forrester J., Batek J., Do P.T., Sleper D.A., Clemente T.E., Cahoon E.B., Stacey G. Identification of homogentisate dioxygenase as a target for vitamin E biofortification in oilseeds. Plant Physiol., 2016, 172(3): 1506-1518 ( ) DOI: 10.1104/pp.16.00941
Ning L., Sun P., Wang Q., Ma D., Hu Z., Zhang D., Zhang G., Cheng H., Yu D. Genetic architecture of biofortification traits in soybean (Glycine max L. Merr.) revealed through association analysis and linkage mapping. Euphytica, 2015, 204: 353-369 ( ) DOI: 10.1007/s10681-014-1340
Zhang D., Song H., Cheng H., Hao D., Wang H., Kan G., Jin H., Yu D. The acid phosphatase-encoding gene GmACP1 contributes to soybean tolerance to low-phosphorus stress. PLoS Genet., 2014, 10: 1004061 ( ) DOI: 10.1371/journal.pgen.1004061
Бенкен И.И., Томилина Т.Б. Антипитательные вещества белковой природы в семенах сои. Научно-технический бюллетень ВИР, 1985, 149: 3-10.
Бенкен И.И., Никишкина М.А., Щелко Л.Г., Серова Т.С. Активность ингибиторов протеиназ у диких видов сои. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции, 1997, 152: 129-133.
Singh R.J., Hymowitz T. Exploitation of the wild perennial Glycine species for improving the soybean. In: Harnessing the soy potential for health and wealth. The Soyben Processors Association of India, 2001: 58-61.
Yavelow J., Finlay T.H., Kennedy A.R., Troll W. Bowman-Birk soybean protease inhibitor as an anticarcinogen. Cancer Res., 1983, 43(5 Suppl): 2454-2459.
Kobayashi H. Prevention of cancer and inflammation by soybean protease inhibitors. Front. Biosci., 2013, 5: 966-73 (doi: 10.2741/E676).
Комиссарова Ю.В. Гетерогенность и полиморфизм ингибиторов протеиназ сои и гороха. Автореф. канд. дис. СПб, 1998.
Вавилов Н.И. Проблема северного земледелия. В кн.: Труды Ноябрьской сессии Академии наук СССР 25-30/XI 1931 г. Л., 1932: 250-264.
Fehr W.R. Principles of cultivar development. V. 1. Theory and technique. Macmillan, NY, 1991.
Jia H., Jiang B, Wu C., Lu W., Hou W., Sun S., Yan H., Han T. Maturity group classification and maturity locus genotyping of early-maturing soybean varieties from high-latitude cold regions. PLoS ONE, 2014, 9(4): e94139 ( ) DOI: 10.1371/journal.pone.0094139
Jiang B., Nan H., Gao Y., Tang L., Yue Y., Lu S., Ma L., Cao D., Sun S., Wang J., Wu C., Yuan X., Hou W., Kong F., Han T., Liu B. Allelic combinations of soybean maturity loci E1, E2, E3 and E4 result in diversity of maturity and adaptation to different latitudes. PLoS ONE, 2014, 9(8): e106042 ( ) DOI: 10.1371/journal.pone.0106042
Zhao C., Takeshima R., Zhu J., Xu M., Sato M., Watanabe S., Kanazawa A., Liu B., Kong F., Yamada T., Abe J. A recessive allele for delayed flowering at the soybean maturity locus E9 is a leaky allele of FT2a, a flowering locus T ortholog. BMC Plant Biol., 2016, 16: 20 ( ) DOI: 10.1186/s12870-016-0704-9
Liu B., Kanazawa A., Matsumura H., Takahashi R., Harada K., Abe J. Genetic redundancy in soybean photoresponses associated with duplication of phytochrome A gene. Genetics, 2008, 180: 996-1007 ( ) DOI: 10.1534/genetics.108.092742
Watanabe S., Hideshima R., Xia Z., Tsubokura Y., Sato S., Nakamoto Y., Yamanaka N., Takahashi R., Ishimoto M., Anai T., Tabata S., Harada K. Map-based cloning of the gene associated with the soybean maturity locus E3. Genetics, 2009, 182: 1251-1262 ( ) DOI: 10.1534/genetics.108.098772
Watanabe S., Xia Z., Hideshima R., Tsubokura Y., Sato S., Harada K. A map-based cloning strategy employing a residual heterozygous line reveals that the GIGANTEA gene is involved in soybean maturity and flowering. Genetics, 2011, 188: 395-407 ( ) DOI: 10.1534/genetics.110.125062
Xia Z., Watanabe S., Yamada T., Tsubokura Y., Nakashima H., Zhai H., Anai T., Sato S., Yamazaki T., Lü S., Wu H., Tabata S., Harada K. Positional cloning and characterization reveal the molecular basis for soybean maturity locus E1 that regulates photoperiodic flowering. PNAS, 2012, 109(32): E2155-E2164 ( ) DOI: 10.1073/pnas.1117982109
Stewart D.W., Cober E.R., Bernard R.L. Modeling genetic effects on the photothermal response of soybean phenological development. Agron. J., 2003, 95: 65-70 ( ) DOI: 10.2134/agronj2003.0065
Сеферова И.В., Мисюрина Т.В., Никишкина М.А. Эколого-географическая оценка биологического потенциала скороспелых сортов и осеверение сои. Сельскохозяйственная биология, 2007, 5: 42-47.
Vishnyakova M., Seferova I. Soybean genetic resources for the production in the Non-Chernozem zone of the Russian Federation. Legume perspectives (The journal of the International Legume Society, Novi Sad, Serbia), 2013, 1: 7-9.
Сеферова И.В. Соя в условиях северо-запада Российской Федерации. Масличные культуры, 2016, 3(167): 101-105.

Еще

Статья обзорная