Preview

Вавиловский журнал генетики и селекции

Расширенный поиск

Геномные районы Solanum tuberosum L., ассоциированные с глубиной залегания глазков клубней

https://doi.org/10.18699/VJ20.638

Полный текст:

Аннотация

Картофель (Solanum tuberosum L.) – одна из важнейших в мире продовольственных культур. Геном вида автотетраплоидный, отличается высоким уровнем гетерозиготности, этот вид является также перекрестноопыляемым. Все это затрудняет генетический анализ и селекционный процесс. Глубина залегания глазков клубня картофеля продовольственного назначения – важный признак, влияющий на пригодность сортов картофеля для переработки. Селекция по этому признаку ведется на основе фенотипической оценки. Идентификация локусов, контролирующих данный признак, позволила бы проводить маркер-контролируемый отбор гибридов, отбраковывая формы с глубоким залеганием глазков на ранних этапах селекции. Целью настоящего исследования было выявление геномных районов, ассоциированных с глубиной залегания глазков, путем анализа сортообразцов картофеля S. tuberosum L. из коллекции ГенАгро Института цитологии и генетики СО РАН. При использовании 15214 SNP-маркеров, генотипированных с помощью чипа Illumina 22K SNP potato array, и обобщенной линейной модели (General Linear Model, GLM) с учетом популяционной структуры найдены 24 значимых маркера, ассоциированных с признаком «глубина залегания глазков». Полученные данные показали наличие SNP в четырех геномных районах: в хромосомах 4 (1 маркер в районе 3.92 Mб), 5 (1 маркер в районе 4.67 Mб) и 10 (1 маркер, относящийся к району 4.87 Mб, и 21 маркер в районе 48.1–48.9 Mб). Сопоставление выявленных геномных районов в нашем исследовании с более ранними работами подтвердило, что локус между 48.1–48.9 Mб был известен ранее, остальные три района обнаружены впервые. Участки ДНК, содержащие SNP, сцепленные с глубиной залегания глазков, были изучены в сборке генома картофеля SolTub_3.0 (https://plants.ensembl.org/), и на основе полученных данных были разработаны КASP-маркеры, при применении которых можно будет более эффективно вести скрининг селекционного материала и селекцию сортов с мелким залеганием глазков.

Об авторах

И. В. Тоцкий
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Сибирский научно-исследовательский Институт растениеводства и селекции – филиал Федерального исследовательского центра Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия
Новосибирск


И. В. Розанова
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова (ВИР)
Россия
Новосибирск, Санкт-Петербург


А. Д. Сафонова
Сибирский научно-исследовательский Институт растениеводства и селекции – филиал Федерального исследовательского центра Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия
Новосибирск


А. С. Батов
Сибирский научно-исследовательский Институт растениеводства и селекции – филиал Федерального исследовательского центра Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия
Новосибирск


Ю. А. Гуреева
Сибирский научно-исследовательский Институт растениеводства и селекции – филиал Федерального исследовательского центра Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия
Новосибирск


А. В. Кочетов
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия
Новосибирск


Е. К. Хлесткина
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова (ВИР)
Россия
Новосибирск, Санкт-Петербург


Список литературы

1. Benjamini Y., Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J. R. Stat. Soc. Ser. B Stat. Methodol. 1995;57(1):289-300.

2. Black W. Notes on the progenies of various potato hybrids. J. ¬Genet. 1930;22(1):27-43. DOI 10.1007/BF02983366.

3. Bradbury P.J., Zhang Z., Kroon D.E., Casstevens T.M., Ramdoss Y., Buckler E.S. TASSEL: Software for association mapping of complex traits in diverse samples. Bioinformatics. 2007; 23:2633-2635. DOI 10.1093/bioinformatics/btm308.

4. Chen S., Borza T., Byun B., Coffin R., Coffin J., Peters R., WangPruski G. DNA markers for selection of late blight resistant potato breeding lines. Am. J. Plant Sci. 2017;8(6):1197-1209.

5. da Silva G.O., Ney V.G., da Silva Pereira A., Terres L.R. Relationships among potato tuber traits in early generations of selection. Rev. Ceres. 2014;61(3):370-376. DOI http://dx.doi.org/10.1590/S0034-737X2014000300011.

6. Evans N.E., Foulger D., Farrer L., Bright S.W.J. Somaclonal variation in explant-derived potato clones over three tuber generations. Euphytica. 1986;35(2):353-361. DOI 10.1007/BF00021843.

7. Gebhardt C., Bellin D., Henselewski H., Lehmann W., Schwarzfischer J., Valkonen J.P.T. Marker-assisted combination of major genes for pathogen resistance in potato. Theor. Appl. Genet. 2006;112:1458-1464.

8. Gopal J., Gaur P.C., Rana M.S. Early generation selection for agronomic characters in a potato breeding programme. Theor. Appl. Genet. 1992;84(5-6):709-713. DOI 10.1007/BF00224173.

9. Hara-Skrzypiec A., Śliwka J., Jakuczun H., Zimnoch-Guzowska E. QTL for tuber morphology traits in diploid potato. J. Appl. Genet. 2018;59(2):123-132. DOI 10.1007/s13353-018-0433-x.

10. Howard H.W. Factors influencing the quality of ware potatoes. 1. The genotype. Potato Res. 1974;17(4):490-511. DOI https://doi.org/10.1007/BF02362167.

11. Khlestkin V.K., Rozanova I.V., Efimov V.M., Khlestkina E.K. Starch phosphorylation associated SNPs found by genome-wide association studies in the potato (Solanum tuberosum L.). BMC Genet. 2019;20(1):29. DOI 10.1186/s12863-019-0729-9.

12. Kiru S.D., Kostina L.I., Truskinov E.V., Zoteeva N.M., Rogozina E.V., Koroleva L.V., Fomina V.E., Palekha S.V., Kosareva O.S., Kirilov D.A. Guidelines on the Maintenance and Study of the World Potato Collection. St. Petersburg, 2010. (in Russian)

13. Klimenko N.S., Antonova O.Yu., Kostina L.I., Mamadbokirova F.T., Gavrilenko T.A. Marker-associated selection of Russian potato varieties with using markers of resistance genes to the golden potato cyst nematode (pathotype Ro1). Trudy po Prikladnoy Botanike, Genetike i Selektsii = Proceedings on Applied Botany, Genetics, and Breeding. 2017;178(4):66-75. https://doi.org/10.30901/2227-8834-2017-4-66-75. (in Russian)

14. Klimenko N.S., Gavrilenko T.A., Kostina L.I., Mamadbokirova F.T., Antonova O.Y. Search for resistance sources to Globodera pallida and potato virus X in the collection of potato varieties using molecular markers. Biotekhnologiya i Selektsiya Rasteniy = Plant Biotechnology and Breeding. 2019;2(1):42-48. DOI 10.30901/2658-6266-2019-1-42-48. (in Russian)

15. Kukimura H. Effects of gamma-rays on segregation ratios in potato families. Potato Res. 1972;15(2):106-116. DOI 10.1007/BF02355958.

16. Li X.Q., De Jong H., De Jong D.M., De Jong W.S. Inheritance and genetic mapping of tuber eye depth in cultivated diploid potatoes. Theor. Appl. Genet. 2005;110(6):1068-1073. DOI 10.1007/s00122-005-1927-6.

17. Lindqvist-Kreuze H., Khan A., Salas E., Meiyalaghan S., Thomson S., Gomez R., Bonierbale M. Tuber shape and eye depth variation in a diploid family of Andean potatoes. BMC Genet. 2015;16:57. DOI 10.1186/s12863-015-0213-0.

18. Love S.L., Werner B.K., Pavek J.J. Selection for individual traits in the early generations of a potato breeding program dedicated to producing cultivars with tubers having long shape and russet skin. Am. Potato J. 1997;74(3):199-213. DOI 10.1007/BF02851598.

19. Maris B. The modifiability of characters important in potato breeding. Euphytica. 1966;15(1):18-31. https://doi.org/10.1007/BF00024076.

20. Ney V.G., Terres L.R., da Silva G.O., da Silva Pereira A. Expected response to early-generation selection for yield and tuber appearance traits in potatoes. Semin. Cienc. Agrar. 2016;37(5):28492857. DOI 10.5433/1679-0359.2016v37n5p2849.

21. Prashar A., Hornyik C., Young V., McLean K., Sharma S., Dale M.F., Bryan G.J. Construction of a dense SNP map of a highly heterozygous diploid potato population and QTL analysis of tuber shape and eye depth. Theor. Appl. Genet. 2014;127(10):21592171. DOI 10.1007/s00122-014-2369-9.

22. Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics. 2000; 155(2):945-959.

23. Pshechenkov K.A., Mal’tsev S.V. Assessment of potato varieties bred at the All-Russia Institute of Potato Industry for suitability for industrial processing. Zashhita Kartofelya = Potato Protection. 2011;1:38-40. (in Russian)

24. Rosyara U.R., De Jong W.S., Douches D.S., Endelman J.B. Software for genome-wide association studies in autopolyploids and its application to potato. Plant Genome. 2016;9(2). DOI 10.3835/plantgenome2015.08.0073.

25. Salaman R.N. The inheritance of colour and other characters in the potato. J. Genetics. 1910;1(1):7-46. DOI https://doi.org/10.1007/BF02981567.

26. Śliwka J., Wasilewicz-Flis I., Jakuczun H., Gebhardt C. Tagging quantitative trait loci for dormancy, tuber shape, regularity of tuber shape, eye depth and flesh colour in diploid potato originated from six Solanum species. Plant Breed. 2008;127(1):49-55. DOI 10.1111/j.1439-0523.2008.01420.x.

27. Thieme R., Griess H. Somaclonal variation in tuber traits of potato. Potato Res. 2005;48(3-4):153-165. DOI 10.1007/BF02742373.

28. Vos P.G., Uitdewilligen J.G.A.M.L., Voorrips R.E., Visser R.G.F., van Eck H.J. Development and analysis of a 20K SNP array for potato (Solanum tuberosum): an insight into the breeding history. Theor. Appl. Genet. 2015;128(12):2387-2401. https://doi.org/10.1007/s00122-015-2593-y.

29. Zemtcova M.A., Timofeeva I.I. Technological assessment of potato varieties for suitability for conversion to crisps and French fries. Zaschita Kartofelya = Potato Protection. 2011;1:17-20. (in Russian)


Просмотров: 51


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-0462 (Print)
ISSN 2500-3259 (Online)