Содержание аминокислот в зерне образцов яровой мягкой пшеницы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследования проводили с целью определения различий в содержании аминокислот в зерне пшеницы мировой коллекции ВИР в агроклиматических условиях Республики Татарстан и поиска источников повышенного содержания незаменимых аминокислот, для использования в селекции. Работу выполняли в 2021-2022 гг. на опытном участке, расположенном в 15 км от г. Казань, почва - серая лесная. Изучали 354 образца яровой пшеницы. Содержание семнадцати аминокислот и белка в зерне пшеницы определяли методом спектроскопии в ближней инфракрасной области на приборе DS 2500F фирмы FOSS. Существенное влияние на сумму незаменимых кислот оказывало содержание белка в зерне. Коэффициент корреляции между величинами этих показателей был достоверным положительным в 2021 г. - тесным (r = 0,91±0,02), в 2022 г. - средним (r = 0,69±0,04). Среди изученных аминокислот в зерне исследованных сортов пшеницы больше всего было глутамина (до 2,22 %) и пролина (до 1,55 %). Сорт Ranee (к-26982) служит источником высокого содержания гистидина (0,38…0,40 %), изолейцина (0,53…0,54 %), лизина (0,61…0,62 %), метионина (0,28…0,30 %), фенилаланина (0,66…0,67 %), треонина (0,52…0,56 %) и тирозина (0,31…0,36 %); Panifor - цистеина (0,58…0,63 %), гистидина (0,39 %) и треонина (0,51…0,58 %); Arrino (к-65995) - лейцина (0,82…0,91 %), тирозина (0,31…0,34 %) и валина (0,75…0,78 %). По содержанию лизина в белке (г/100 г белка) выделялись образцы Ranee (к-26982) - 3,63…3,66 и NIL Avocet Yr15 (к-66241) - 2,86…4,52; метионина - Uffo (к-66798) - 1,80…1,81 и Fiorina (к-66034) - 1,70…1,91; треонина - Ranee (к-26982) - 3,04…3,36, Panifor (к-66039) - 3,09…3,20 и Cub (к-62510) - 3,07…3,20; триптофана - Ethos (к-65002) - 2,00…2,27, Тулайковская 108 (к-65452) - 2,01…2,26 и Экада 109 (к-66239) - 2,07…2,14.

Об авторах

Дамир Ф. Асхадуллин

Татарский научно-исследовательский институт сельского хозяйства - обособленное структурное подразделение Федерального исследовательского центра КазНЦ РАН

Email: nsm2308@yandex.ru
420059, г. Казань, ул. Оренбургский тракт, 48

Данил Ф. Асхадуллин

Татарский научно-исследовательский институт сельского хозяйства - обособленное структурное подразделение Федерального исследовательского центра КазНЦ РАН

420059, г. Казань, ул. Оренбургский тракт, 48

Н. З Василова

Татарский научно-исследовательский институт сельского хозяйства - обособленное структурное подразделение Федерального исследовательского центра КазНЦ РАН

420059, г. Казань, ул. Оренбургский тракт, 48

Е. В Зуев

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений имени Н. И. Вавилова

190031, г. Санкт-Петербург, ул. Б. Морская 42-44

А. Р Хайруллина

Татарский научно-исследовательский институт сельского хозяйства - обособленное структурное подразделение Федерального исследовательского центра КазНЦ РАН

420059, г. Казань, ул. Оренбургский тракт, 48

Список литературы

  1. Лысиков Ю. А. Аминокислоты в питании человека // Экспериментальная и клиническая гастроэнтероло-гия. 2012. №2. С. 88-105.
  2. Hou Y., Wu G., Nutritionally Essential Amino Acids // Advances in Nutrition. 2018. Vol. 9. No. 6. P. 849-851. doi: 10.1093/advances/nmy054.
  3. Перспективы развития глубокой переработки зерна / Н. Р. Андреев, В. Г. Гольдштейн, Л. П. Носовская и др. // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 11. С. 98-103. doi: 10.24411/0235-2451-2020-11115.
  4. Yigit A., Erekul O. Antioxidant Activity and Essential Amino acid Content of Bread Wheat (Triticum aestivum L.) Varieties // Journal of Agricultural Sciences. 2023. Vol. 29. No. 1. P. 130-141. doi: 10.15832/ankutbd.999660.
  5. Kaur R., Kaur H., Srivastava P. Role of tryptophan content in determining gluten quality and wheat grain characteristics // Heliyon. 2022. Vol. 8. No. 10. Article10715. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844022020035 (дата обращения: 05.02.2023). doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e10715
  6. Vogel K. P., Johnson V. A., Mattern P. J. Reevaluation of Common Wheats from the USDA World Wheat Collection for Protein and Lysine Content (1975) // Historical Research Bulletins of the Nebraska Agricultural Experiment Station (1913-1993). 1993. URL: http://digitalcommons.unl.edu/ardhistrb/172 (дата обращения: 05.02.2023)
  7. Маркс Е. И., Лейболт Е. Л., Заушицына И. Г. Электрофоретические спектры белков и качество урожая пшеницы // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2015. №4(37). С. 26-34.
  8. Формирование химического состава зерна яровой пшеницы при различном уровне минерального питания / Д. В. Чикишев, Н. В. Абрамов, Н. С. Ларина и др. // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2020. Т. 10. № 3. С. 496-505. doi: 10.21285/2227-2925-2020-10-3-496-505.
  9. Горянина Т. А., Макушкин А. Н. Качество зерна сортов озимых тритикале селекции Самарского НИИСХ // Аграрный научный журнал. 2021. №7. С. 4-8. doi: 10.28983/asj.y2021i7pp4-8.
  10. Асеева Т. А., Зенкина К. В., Ломакина И. В. Хозяйственная и биологическая характеристика перспективного универсального сорта яровой пшеницы Далира // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 6. С. 59-64. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10611.
  11. Белышкина М.Е. Биохимический состав семян раннеспелых сортов сои и его вариабельность в зависимости от сортовых особенностей и метеорологических условий вегетационного периода // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2020. № 3 (51). С. 33-40.
  12. Influence of seven levels of chemical/biostimulator protection on amino acid profile and yield traits in wheat / Iwaniuk Р., Konecki R., Kaczynski P., et al. // The Crop Journal. 2022. Vol. 10. No. 4. P. 1198-1206. doi: 10.1016/j.cj.2021.12.007.
  13. Jiang X., Wu P., Tian, J. Genetic analysis of amino acid content in wheat grain // Journal of Genetics. 2014. Vol.93. P. 451-458. doi: 10.1007/s12041-014-0408-6.
  14. Fontaine J., Schirmer B., Horr J. Near-Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) Enables the Fast and Accurate Prediction of Essential Amino Acid Contents.2. Results for Wheat, Barley, Corn, Triticale, Wheat Bran / Middlings, Rice Bran, and Sorghum // Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2002. Vol. 50. No.14. Р. 3902-3911. doi: 10.1021/jf011637k.
  15. Near-Infrared Reflectance Spectrophotometry (NIRS) Application in the Amino Acid Profiling of Quality Protein Maize (QPM) / E. O. Alamu, A. Menkir, M. Adesokan, et al. // Foods. 2022. Vol. 11. No. 18. Article 2779. URL: https://www.mdpi.com/2304-8158/11/18/2779 (дата обращения: 07.02.2023). doi: 10.3390/foods11182779.
  16. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Технологическая оценка зерновых, крупяных и зернобобовых культур / под общ. ред. М. А. Федина. М.: Госагропром СССР, 1988. 121 с.
  17. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований) / Изд. 6-е, стер., перепеч. с 5-го изд. 1985 г. М.: Альянс, 2011. 350 с.
  18. Simon Sarkadi L. Amino acids and biogenic amines as food quality factors // Pure and Applied Chemistry. 2019. Vol. 91, Issue 2. Р. 289-300. doi: 10.1515/pac-2018-0709.
  19. Protein content and amino acid composition of commercially available plant-based protein isolates / S.H.M. Gorissen, J.J.R. Crombag, J.M.G. Senden, et al. // Amino Acids. 2018. Vol. 50. P. 1685-1695 doi: 10.1007/s00726-018-2640-5.
  20. Galili G., Amir R., Fernie A. R. The Regulation of Essential Amino Acid Synthesis and Accumulation in Plants // Annual Review of Plant Biology. 2016. Vol. 67 P. 153-78. doi: 10.1146/annurev-arplant-043015-112213.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».