Characteristics of morphologicaland economically valuable features of wild and cultivated soybean forms and varieties of the soybean Research Institute and their identification by microsatellite analysis

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The research was carried out in order to study morphological, economically valuable traits and molecular genetic polymorphism of alleles using microsatellite DNA of 9 varieties of cultivated and 5 forms of wild soybeans of the All-Russian Soybean Research Institute for Identification and certification of their genotypes. Unique DNA profiles of the studied soybean varieties and forms were obtained by PCR analysis using six microsatellite loci (Satt1, Satt2, Satt5, Satt9, Sourgr1 and Soyhsp176). 24 alleles were identified, the number of which per locus ranges from 2 to 10. For each locus, the value of information polymorphism (PIC) varied from 0.28 to 0.86, the average was 0.62, the effective number of alleles ranged from 1.38 to 6.92, the average was 3.30. It should be noted that the varieties of cultivated soybeans had differences between themselves from 1 to 4 loci. The dendrogram of the studied soybean genotypes, constructed by the method of unweighted pairwise-group analysis (UPGMA) in the POPGENE program VERSION 1.32, revealed two large clusters. Cluster I includes cultivated soybean varieties, cluster II includes wild soybean forms, which indicates their significant genetic differences. It is shown that the most contrasting morphological differences were revealed for Topaz and Dauria varieties, both by phenotype (coloration and intensity of pubescence, color, shape of seeds and hem), and by all economically valuable signs (vegetation period - 95 and 112 days; yield - 26.8 and 30.9 c/ha, plant height,- 64 and 81 cm;, the height of attachment of the lower bean - 13 and 16 cm, the weight of 1000 seeds - 174.7 and 185.4; protein content - 40.3 and 38.2 %; oil content - 19.2 and 19.8 %, respectively). For the first time, molecular genetic passports of 9 varieties of cultivated soybeans of the Soybean Research Institute for the certification of their genotypes have been compiled.

Sobre autores

S. Lavrent'yeva

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean

Email: lana.lavrenteva.1984@mail.ru
675027, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, Ignat'evskoe sh., 19

O. Bondarenko

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean

675027, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, Ignat'evskoe sh., 19

A. Blinova

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean

675027, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, Ignat'evskoe sh., 19

A. Penzin

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean

675027, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, Ignat'evskoe sh., 19

E. Fokina

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean

675027, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, Ignat'evskoe sh., 19

L. Ivachenko

All-Russian Scientific Research Institute of Soybean

675027, Amurskaya obl., Blagoveshchensk, Ignat'evskoe sh., 19

Bibliografia

  1. Фокина Е. М., Беляева Г. Н., Разанцвей Д. Р. Использование зародышевой плазмы нетипичных форм сои в селекции // Достижение науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 8. С. 39-44. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10801.
  2. Каталог сортов сои / Е. М. Фокина, Г. Н. Беляева, М. О. Синеговский и др. / под общей ред. В. Т. Синеговской Благовещенск: ООО ИПК ОДЕОН, 2021. 69 с.
  3. Минькач Т. В., Селихова О. А. Селекционно-генетический анализ межвидовых гибридов сои первого поколения // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2019. № 8(178). С. 48-54.
  4. Глазко В. И., Косовский Г. Ю., Глазко Т. Т. Геномные источники разнообразия как драйверы доместикации (обзор) // Сельскохозяйственная биология. 2022. Т. 57. № 5. С. 832-851. doi: 10.15389/agrobiology.2022.5.832rus.
  5. Ала А. Я., Тильба В. А. Генетические методы селекции G.max [L.] Merr. x G.soja. Благовещенск: ПКИ "Зея", 2005. 128 с.
  6. Korean Wild Soybeans (Glycine soja Sieb & Zucc.): Geographic Distribution and Germplasm Conservation / M. A. Nawaz, X. Lin, T. Chan, et al. // Agronomy. 2020. Vol. 10. No. 2. Article 214. URL: https://www.mdpi.com/2073-4395/10/2/214 (дата обращения: 01.02.2022). doi: 10.3390/agronomy10020214.
  7. Применение ДНК-маркеров для оценки исходного селекционного материала картофеля / Е. П. Шанина, Л. Б. Сергеева, М. А. Стафеева и др. // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 12. С. 47-49. doi: 10.24411/0235-2451-2018-11213.
  8. Лагуновская Е. В. Идентификация микросателлитных локусов, ассоциированных с эмбриогенным потенциалом у генотипов пшеницы в культуре пыльников in vitro // Молекулярная и прикладная генетика. 2021. Т. 31. C. 102-113. doi: 10.47612/1999-9127-2021-31-102-113.
  9. SSR-анализ геномной ДНК перспективных сортов мягкой озимой пшеницы узбекистанской селекции / А. Т. Адылова, Ж. К. Норбеков, Э. Э. Хуршут и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2018. Т. 22. № 6. С. 634-639. doi: 10.18699/VJ18.404.
  10. Рамазанова С. А., Коломыцева А. С. Оптимизация технологии генотипирования сои на основе анализа полиморфизма SSR-локусов ДНК // Масличные культуры. 2020. Вып. 1 (181). С. 42-48. doi: 10.25230/2412-608X-2020-1-181-42-48.
  11. Изучение генетического полиморфизма российских сортов рапса и сурепицы с использованием SSR- и SRAP-маркеров / И. А. Клименко, В. Т. Воловик, А. А. Антонов и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2022. Т. 26 (4). С. 349-358. doi: 10.18699/VJGB-22-42.
  12. Изучение генетического разнообразия мировой коллекции сои с использованием микросателлитных маркеров, связанных с устойчивостью к грибным болезням / А. К. Затыбеков, Е. К. Туруспеков, Б. Н. Досжанова и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2020. Т. 181(3). С. 81-90. doi: 10.30901/2227-8834-2020-3-81-90.
  13. Молекулярно-генетические механизмы, лежащие в основе продвижения ареала возделывания сои к северу / Я. В. Федорина, Е. К. Хлесткина, И. В. Сеферова и др. // Экологическая генетика. 2022. Т. 20. № 1. С. 13-30. doi: 10.17816/ecogen83879.
  14. Genetic diversity and population structure of Indian soybean (Glycine max (L.) Merr.) as revealed by microsatellite markers / S. Tiwari, N. Tripathi, K. Tsuji, et al. // Physiology and Molecular Biology of Plants. 2019. Vol. 25. No. 4. Р. 953-964. doi: 10.1007/s12298-019-00682-4.
  15. Ала А. Я. Способ получения межвидовых гибридов сои. 1987. Авторское свидетельство РФ № 1307626.
  16. Влияние погодно-климатических условий на содержание белка и масла в семенах сои на Северном Кавказе / Л. Ю. Новикова, И. В. Сеферова, А. Ю. Некрасов и др. //Вавиловский журнал генетики и селекции. 2018. 22 (6). C. 708-715. doi: 10.18699/VJ18.414.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 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».