SSR-анализ геномной ДНК перспективных сортов мягкой озимой пшеницы узбекистанской селекции

Целью работы было изучение генетического разнообразия сортов мягкой пшеницы узбекистанской селекции, так как они являются источником адаптированного к местным условиям обитания растительного материала и могут служить важнейшим поставщиком генетических ресурсов для селекционных работ по пшенице не только в Узбекистане, но и в других странах. В настоящее время микросателлитные маркеры (simple sequence repeats, SSR –  простые повторяющиеся последовательности) – одни из наиболее широко используемых и эффективных классов ДНК-маркеров для генотипирования, паспортизации и классификации сортов растений. В работе представлены результаты генотипирования 32 сортов мягкой пшеницы отечественной селекции с использованием 144 микро- сателлитных праймерных пар, выбранных исходя из литературных данных, 36 пар из них дали полиморфные хорошо воспроизводимые ПЦР-фрагменты. Для каждого сорта были получены индивидуальные SSR-спектры, различающиеся числом ампликонов. По 36 микросател- литным локусам выявлен 141 аллель, их число на локус (Na) составляло от 2 до 6 (3 в среднем). Для изученной группы генотипов эффективное число аллелей (ne), характеризующее локусы по частоте встречаемости аллелей, варьировало от 1.7 до 4.8, составляя в среднем 2.8. Величина ожидаемой гетерозиготности (He) в нашей популяции пшеницы была в среднем 0.626, меняясь от 0 до 0.792. Размеры амплифицированных продуктов находились в пределах от 93 до 552 п. н. Индекс полиморфного информационного содержания (PIC) варьировал от 0 до 0.758. На основании набора аллелей микросателлитных локусов была построена дендрограмма, отражающая филогенетические различия изученных сортов мягкой пшеницы, которая показала, что сорта узбекистанской селекции разделяются на два больших кластера, это свидетельствует о возможной общности их происхождения. Для каждого сорта пшеницы Узбекистана разработана генетическая формула, которая может быть использована для идентификации, паспортизации этих сортов, а также при подборе родительских пар в селекционных программах по пшенице.

мягкая озимая пшеница, ПЦР-анализ, генетическое разнообразие, микросателлитные локусы ДНК, кластеризация, паспортизация

1. Ayala F., Kiger J. Modern Genetics. Menlo Park, Calif.: Benjamin/ Cummings Publ. Co., 1984.

2. Ches nokov Yu.V., Artemyeva A.M. Evaluation of the measure of polymorphism information of genetic diversity. Selskokhozyaystvennaya Biologiya = Agricultural Biology. 2015;50(5):571578. (in Rus sian)

3. Dellaporta S.L., Wood J., Hicks J.B. A plant DNA minipreparation: Version II. Plant Mol. Biol. Rep. 1983;1(4):19-21.

4. Devos K.M., Bryan G.J., Collins A.J., Stephenson P., Gale M.D. Application of two microsatellite sequences in wheat storage proteins as molecular markers. Theor. Appl. Genet. 1995;90:247252.

5. Gostimsky S.A., Kokaeva Z.G., Konovalov F.A. Studying plant genome variation using molecular markers. Russian Journal of Genetics. 2005;41(4):378-388. DOI 10.1007/s11177-005-0101-1.

6. Guyomarc’h H.I., Sourdille P., Charmet G., Edwards J., Bernard M. Characterisation of polymorphic microsatellite markers from Aegi lops tauschii and transferability to the D-genome of bread wheat. Theor. Appl. Genet. 2002;104(6-7):1164-1172.

7. Khurshut E.E., Adilova A.T., Norbekov J.K., Kushanov F.N., Turaqu lov Kh.S. Molecular analysis of winter wheat varieties in Uzbekistan. Uzb. Biol. J. 2017;(3):44-48.

8. Lowe I., Jankuloski L., Chao S., Chen X., See D., Dubcovsky J. Mapping and validation of QTL which confer partial resistance to broadly virulent post-2000 North American races of stripe rustin hexaploid wheat. Theor. Appl. Genet. 2011;123:143-157.

9. Nei M., Li W.H. Mathematical model for studying genetic variation in terms of restriction endonucleases. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1979;76:5269-5273. DOI 10.1073/pnas.76.10.5269.

10. Nei M., Roychoudhury A.K. Sampling variances of heterozygosity and genetic distance. Genetics. 1974;76:379-390.

11. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2016. Available at https://www.R-project.org.

12. Röder M.S., Korzun V., Wandehake K., Planschke J., Tixier M.H., Leroy P., Ganal M.W. A microsatellite map of wheat. Genetics. 1998; 149:2007-2023.

13. Somers D.J., Peter I., Edwards K. A high-density microsatellite consensus map for bread wheat (Triticum aestivum L.). Theor. Appl. Genet. 2004;109:1105-1114.

14. Song Q.J., Fickus E.W., Cregan P.B. Characteristics of trinucleotide markers in wheat. Theor. Appl. Genet. 2002;104:286-293.

15. Sourdille P., Gandon B., Chiquet V., Nicot N., Somers D., Murigneux A., Bernard M. Wheat génoplante SSR mapping data Figrelease: a new set of markers and comprehensive genetic and physical mapping data. 2004. Available at: http://wheat.pw.usda.gov/ggpages/SSRclub/GeneticPhysical. Accessed on March 10, 2010.

16. Sulimova G.E. DNA markers in genetic studies: types of markers, their properties, and applications. Uspe khi Sovremennoy Biologii = Advances in Current Biology. 2004;124(3):260-271. (in Russian)

17. Zhao H.X., Liu X.M., Chen M.-S. H22, a major resistance gene to the Hessian fly (Mayetiola destructor), is mapped to the distal region of wheat chromosome 1DS. Theor. Appl. Genet. 2006;113:1491-1496.