Библиографическое описание:

Проскурин Д. К., Земцов А. В., Печенкин Н. С. Численное моделирование процессов рассеяния оптических волн // Молодой ученый. — 2008. — №1. — С. 18-26.



Итоги маркер-ассоциированного отбора и картирование QTL, определяющих проявление агрономически и хозяйственно ценных признаков у яровой мягкой пшеницы в Самарском НИИСХ

Гулаева Надежда Васильевна, научный сотрудник

Булгакова Анастасия Александровна, младший научный сотрудник

Менибаев Асхат Исмаилович, младший научный сотрудник

Чесноков Юрий Валентинович, доктор биологических наук

Бёрнер Андреас, доктор философии

Ловассер Ульрика, доктор философии

ФГБНУ «Самарский НИИСХ» (п.г.т. Безенчук)

ФГБНУ «СПб ВИР» им. Н.И. Вавилова

Лейбниц-Институт генетики растений и исследования возделываемых культур (г. Гатерслебен)

Введение. Одной из самых сложных проблем в прикладной генетике и селекции является проблема наследственности и изменчивости по количественным признакам. Спектр генов, детерминирующих среднюю величину и генетическую дисперсию количественного признака, как правило, определяется лимитирующим фактором внешней среды [2]. Смена лимитирующего фактора влечет за собой также смену спектра генетических локусов, определяющих изменчивость признака [1, 8].

Тем не менее, в настоящий момент установлено существование отдельных ключевых локусов хромосом, которые при любых условиях вносят свой вклад в формирование данного количественного признака, хотя мера этого вклада регламентируется внешней средой [3, 6, 8, 9, 13].

Локусы количественных признаков (quantitativetraitloci, QTL), составляют главный интерес современного молекулярного подхода к селекции полигенных признаков, в том числе маркер-опосредованной селекции-МАS (англ. markerassistedselection)[13]. Одна из задач этого направления состоит в идентификации, изучении, картировании и клонировании QTL, влияющих на варьирование фенотипических признаков [8].

В начале 1990-х начал действовать Международный проект по молекулярно-генетическому изучению гексаплоидной пшеницы, получивший название «InternationalTriticeaeMappingInitiative» (ITMI). Созданная в рамках этого проекта картирующая популяция рекомбинантных инбредных линий (РИЛ) была насыщена молекулярными RFLP [12] и SSR [14] маркерами. Всего картировано около 800 RFLP и более 2 тыс. микросателлитных маркеров [14].

Посредством этой популяции для некоторых генов, контролирующих, например твердость зерна (Ha), реакцию на яровизацию (Vrn1 и Vrn3), устойчивость к листовой ржавчине (Lr34) с уже известной хромосомной локализацией, совершенно независимо было подтверждено их месторасположение в геноме [11]. В России исследования с использованием данной картирующей популяции связаны с лабораторным изучением и локализацией QTL, определяющих показатели качества зерна [5, 8].

В предыдущие годы нами было проведено изучение картирующей популяции ITMI и выявлены селекционно-значимые гены и кандидаты в гены (QTL).

Цель работы заключается в получении экспериментальных данных для выявления молекулярных маркёров, сцепленных с хозяйственно-важными признаками и создании на этой основе новых генотипов с комплексом ценных коадоптированных блоков генов.

Новизна состоит в отсутствии целостной методики маркёр-ассоциированного отбора.

Материал и методика исследований. Научные исследования в 2016 году выполнялись на базе лаборатории генетики и селекции яровой мягкой пшеницы Самарского НИИСХ в сотрудничестве с ВНИИ растениеводства им. Н.И.Вавилова и Лейбниц-Институт генетики растений и исследования возделываемых культур, г. Гатерслебен, Германия. В работе использовали картирующую популяцию ITMI (InternationalTriticeaeMappingInititative), которая была получена скрещиванием яровой пшеницы сорта Opata 85 c синтетическим гексаплоидом W7984 (Aegilopstauschii / Altar 84) [12, 14]. Анализ признаков проводили по принятым ВИР методикам [7]. QTL анализ был выполнен с помощью компьютерных программ: MAPMAKER/EXP 3.0 [10], QGENE и STATISTICA 6.0 [12].

Достоверность взаимосвязи между выявленными локусами полиморфизмом по тому или иному признаку оценивали на основе порогового значения логарифма шансов LOD-score (logarithmofodds) [4].

Результаты исследований.

В 2014 г. по результатам изучения картирующей популяции ITMI в гибридизацию с местным селекционным материалом (Альбидум 653) включены линии 31, 42, 58, 59, 60, 80, 94. Эти линии прогенотипированы по интересующим нас маркёрам (табл. 1), и к этим маркёрам подобраны праймеры:

Таблица 1. Наличие у линий ITMI генов/локусов, маркированных SSR-маркёрами

Маркёр

Xgwm341

Xgwm614

Xgwm71.1

Xgwm295-1

Xgwm 261

Xrz 395

Xgwm

121

Хром.

3D

2A

2A

7D

2D

5AL

5DL

Ген

QTL

QTL

QTL

Lr34/Pm38

Rht8a

Vrn1

Vrn3

Признак

Масса 1000 зёрен

Число зёрен в колосе

Число зёрен в колосе

Уст-ть к бур. рж. и мучн. росе

Редукция высоты

Отз-ть на яро-виза-цию

Отз-ть на яровиза-цию

ITMI 31

+

ITMI 42

(+)

ITMI 58

+

+

+

+

ITMI 59

+

+

+

+

+

ITMI 60

+

+

+

+

ITMI 80

+

+

ITMI 94

+

Альб653

+

В 2015-2016 гг. эти линии высевались в ручном посеве. Благодаря сотрудничеству с институтом им. Н.И. Вавилова мы получили фотографии электрофореза пцр-скрининга этих семи линий и родительской формы Альбидум 653 (рис. 1,2,3).

Рис.1. Слева праймер Xgwm 533 (Opata -120 bp, Synth – 316 bp); справа праймер Xgwm 261 (Opata -164 bp, Synth – 194 bp)

Описание: 71-1(1)

Рис.2. Слева праймер Xgwm 341 (Opata -166 bp, Synth – 157 bp); справа праймер Xgwm 71.1 (Opata -126 bp, Synth – 124 bp)

Описание: 295

Рис. 3 Праймер Xgwm 295 (Opata -254 bp, Synth – 258 bp)

В результате изучения популяции ITMI в 2014 г. и анализа данных математической и статистических обработок выявлены QTL по двум репродукциям линий ITMI (семена из Безенчука и Оригинальные семена, Gatersleben), детерминирующие ряд количественных признаков у яровой мягкой пшеницы. Также показано переопределение генетических формул по семи количественным признакам и установлены молекулярные маркеры генетически сцепленные с идентифицированными QTL (таблица 2).

Таблица 2. Локализация кандидатов в гены и QTL, определяющие количественные признаки у яровой мягкой пшеницы по двум репродукциям (Безенчук, 2014 г.)

Среднее значение признака

По всем линиям ITMI

РС-2013 г

ОС-2014г

Признак

Хромо

сома

Маркер

Хромо

сома

Маркер

Продолжительность периода всходы - колошение, дн (VSH).

5A

Xrz395b

5A

Xgwm1057, Xgwm129a, Xrz395b

Высота растений (PH)

5A

Xgwm415*, Xgwm129a

5A

Xgwm129a, Xgwm415, Xbcd1871b

Устойчивость к P.recondita (LRRb)

4B

Xgwm149, Xgwm935b

3B

Xksug53a, Xgwm779b, Xgwm533a

Устойчивость к P.recondita (LRRn)

4B

Xgwm149, Xgwm368

3B

Xksug53a, Xgwm779b, Xgwm533a

Длина верхнего междоузлия (StLuI)

5A

Xgwm415

5A

Xgwm129a, Xgwm415, Xgwm1057

5D

Xgwm639a

7D

Xgwm780, Xgdm84, Xgwm1154

Число зерен в колосе

(NSeSp)

6B

Xgwm219 Xgwm1076

7A

Xfba097

5A

Xgwm1171a

Масса 1000 зерен (1000GM)

3A

Xpsr903b

1A

Xmwg55, Xgwm778

5A

Xabg391, Xgwm415

*- жирным шрифтом выделены маркеры со значениями LOD >3; обычный шрифт – маркеры с LOD ≥ 2,5 <3.

По итогам 2014 г. можно сделать вывод, что помимо условий внешней среды репродукция также оказывает существенное влияние на экспрессию генов, детерминирующих количественные признаки у яровой мягкой пшеницы.

В период с 2015-2016 гг. также проводились исследования на тему влияния репродукций семян линий ITMI на проявление количественных признаков (таблица 3) и продолжился поиск маркеров, сцепленных с данными признаками на яровой мягкой пшенице (таблица 4). В стрессовых условиях двух последних лет из-за продолжительного воздействия высоких температур в критические фазы развития растений между репродукциями наблюдались менее выраженные отличия по всем признакам (таблица 3).

Таблица 3. Влияние репродукций семян линий ITMI на проявление количественных признаков яровой мягкой пшеницы (Безенчук, 2014-2016 гг.)

N

п/п

Признак

Среднее значение признака

По всем линиям ITMI

2014 г

2015 г

2016 г

РС-2013 г

ОС-

2014г

РС-2013г

ОС-

2014

РС-2011г

РС-2013г

ОС-

2014г

1

Продолжительность всходы - колошение, дн.

56,29

51,18

43,38

44,03

43,93

31,1

30,77

Довер.интерв.

2,02

2,19

0,84

0,65

0,92

1,2

1,17

2

Высота растения, см

50,46

54,96

35,97

35,32

34,66

49,88

49,8

Довер.интерв.

2,31

2,28

1,31

1,15

1,28

1,79

1,50

3

Длина верхнего (колосоносного) междоузлия,см

20,87

22,63

10,14

10,13

10,09

20,1

20,11

Довер.интерв.

1,45

1,15

0,56

0,54

0,56

0,85

0,75

4

Длина колоса, см

9,85

9,88

8,24

8,30

8,46

8,74

8,69

Довер.интерв.

0,29

0,33

0,04

0,05

0,04

0,26

0,19

5

Число зерен в колосе

26,43

30,13

11,31

11,50

12,28

18,5

17,26

Довер.интерв.

2,65

2,82

0,29

0,37

0,31

1,65

1,41

6

Масса 1000 зерен, гр

34,64

37,69

29,76

29,70

30,47

31,68

30,33

Довер.интерв.

1,85

1,54

1,30

1,27

1,19

1,57

1,75


Таблица 4. QTL, выявленные у картирующей популяции ITMI в условиях Безенчука (2013-2015 гг.)

Признак

Символ

Эксперименты

2013

2014

2015

Хромосома

Маркер

Хромосома

Маркер

Хромосома

Маркер

Высота растений

PH

5D (141.5)

5D (129.5)

Xgwm121b

Xgwm1253

5A (191.8)

5A (192.6)

Xgwm129a

Xgwm415

5A (192.6)

5A (191.8)

Xgwm415

Xgwm129a

Период всходы-колошение

VSH

5A (213.3)

5A (191.8)

Xgwm1057

Xgwm129a

5A (190.8)

5A (191.8)

Xgwm293a

Xgwm129a

Длина верхнего междоузлия

StLuI

2B (239.7)

Xmwg950

5A (191.8)

7D (135.6)

Xgwm129a

Xgwm780

5A (192.6)

Xgwm415

Положение флагового листа

LFP

7B (29.0)

Xgwm344

2A (0.0)

Xksuf11b

5B (113.3)

Xgwm777

Длина флагового листа

LFL

5D (168.6)

Xgwm174

3B (76.2)

Xgwm108

2D (255.1)

Xgwm296a

Ширина флагового листа

LFW

6A (101.9)

Xcdo1428

2D (319.2)

Xmwg682b

Восковой налет на колосе

SpWB

2D (295.8)

2D (287.8)

Xbcd18a

Xgwm886

2D (284.4)

2D (295.8)

Xgwm702

Xbcd18a

Размер стеблевого узла

StNS

1B (78.2)

Xgdm126b

1B (179.6)

Xgwm1050

Длина колоса

SpL

4A (120.7)

Xbcd1670a

6A (101.9)

2B (223.7)

Xcdo1428

Xbcd152a

6A (101.9)

Xcdo1428

Длина ости

LSp

7A (294.6)

5A (74.4)

Xgwm1187a

Xcdo1326a

5A (221.5)

Xbcd1871b

Устойчивость к листовой ржавчине, проценты

LRRn

3B (269.1)

3B (264.8)

Xksug53a

Xgwm779b

4B (58.0)

Xgwm149

Число колосков в колосе

NSpt

2A (144.0)

Xgwm1115

5A (47.3)

Xabg391

5A (213.3)

Xgwm1057

Число зерен в колосе

NSeSp

7A (84.7)

Xfba097

7A (69.8)

Xgwm746a

Масса 1000 зерен

1000GM

1A (110.8)

5A (47.3)

Xmwg55

Xabg391

3A (66.5)

Xpsr903b

Масса зерна с колоса

WGrS

7A (84.7)

Xfba097

7B (257.3)

Xgwm46

*- жирным шрифтом выделены маркеры со значениями LOD >3; обычный шрифт – маркеры с LOD ≥ 2,5 <3.


Выводы. Таким образом, на фоне относительно благоприятных метеоусловий 2014 г. и засушливых 2015-2016 гг. был проведен фенотипический анализ количественных и качественных признаков картирующей популяции ITMI. На основе изучения популяции, выявлены и генотипированы семь наиболее ценных по комплексу признаков рекомбинантных линий ITMI, а также созданы гибриды этих линий с местным адаптированным селекционным материалом для дальнейшего изучения эффективности маркёр-ассоциированного отбора. Было показано переопределение генетических формул по 15 количественным признакам и установлены молекулярные маркеры генетически сцепленные с идентифицированными QTL.

По результатам исследований 2014-2016 гг. двух и трех вариантов репродукций, можно сделать вывод, что помимо условий внешней среды репродукция также оказывает влияние на проявление количественных признаков яровой мягкой пшеницы.

Литература:

1.Драгавцев, В.А. К проблеме генетического анализа полигенных количественных признаков растений. СПб: ВИР, 2003. 35 с

2.Жученко, А.А. Рекомбинация в эволюции и селекции / А.А. Жученко, А.Б. Король. М.: Наука, 1985. 400 с

3.Конарев, В.Г. Молекулярная биология в познании генетических и морфогенетических процессов у растений / В.Г. Конарев. СПб: ВИР, 2002. 51 с

4.Кочерина, Н.В. Использование лод-оценки в картировании локусов количественных признаков у растений / Н.В. Кочерина, А.М. Артемьева, Ю.В. Чесноков // Доклады Россельхозакадемии. 2011. №3. С.14-17

5.Пшеничникова Т.А. Картирование локусов количественных признаков, ассоциированных с показателями качества зерна мягкой пшеницы, выращенных в различных условиях среды / Т.А. Пшеничникова, М.Ф. Ермакова, А.К. Чистякова и др. // Генетика. 2008. Т.44. С. 90-101

6. Сюков, В.В. Выявление QTL, определяющих количественные признаки у яровой пшеницы в условиях Среднего Поволжья / В.В. Сюков, Д.В. Кочетков, Н.В. Кочерина и др. // Вестник Саратовского ГАУ, 2012. №12. С. 91-94

7.Филатенко, А.А. широкий унифицированный классификатор СЭВ рода TriticumL. / А.А. Филатенко, И.П. Шитова. Л.:ВИР. 1989. 44 с

8.Чесноков Ю.В. Картирование QTL, определяющих проявление агрономически и хозяйственно ценных признаков у яровой мягкой пшеницы в различных экологических регионах России / Ю.В. Чесноков, Н.В. Почепня, Л.В. Козленко и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2012.Т. 16. С. 970-985

9.Чесноков, Ю.В. Молекулярно-генетические маркеры и их использование в предселекционных исследованиях / Ю.В. Чесноков. СПб: АФИ, 2013. 116 с

10.Lander, E.S. MAPMARKER: an interactive computer package for constructing primary genetic linkage maps of exsperimental and natural populations / E.S. Lander, P. Green, J. Abrahamson // Genomics. 1987. V.1.P. 174-181

11.Nelson J.C., Van Deynze A.E., Autrique E., Sorrels M.E., Lu Y.H., Negre S., Merlino M., Atkinson M., Leroy P. Molecular mapping of wheat. Homoeologous group 2 // Genome. 1995a. V.38. P. 516-524

12.Nelson, J.C. QGENE: software for mapping – based genomic analysis and breeding // Mol. Bred. 1997. V.3.P. 239-245

13.Tanksley, S.D. Mapping polygenes // Annu. Rev. Genet. 1993. V.27.P. 205-233

14.Röder M.S., Korzun V., Wendehake K., Plaschke J., Tixier M.H., Leroy P., Ganal M.W. A microsatellite map of wheat // Genetics. 1998. V.149. N.4. P. 2007-2023

Основные термины (генерируются автоматически): процессов рассеяния, процессов рассеяния, предметной области, предметной области, моделирования процессов рассеяния, длин волн, оптического излучения, системы моделирования, процесса рассеяния, рассеяния оптических волн, электромагнитного излучения, информационной системы, моделей процессов рассеяния, процессов рассеяния оптических, представления понятий предметной, понятий предметной области, помощью компьютерной модели, моделирования процессов рассеяния, рассеяния оптического излучения, рассеяния электромагнитного излучения.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle