Россия
Россия
Проведена молекулярно-генетическая идентификация зашифрованных образцов лядвенца рогатого (Lotus corniculatus L.) с использованием маркерных систем iPBS (Inter-Primer Binding Site) и SRAP (Sequence-Related Amplified Polymorphism). Цель исследования заключалась в установлении соответствия этих образцов эталонным сортам Смоленский 1, Луч и Чепрасовский. В качестве объекта исследования использовалась коллекция, содержащая как известные сорта, так и зашифрованные образцы этих же сортов, но полученные в разные годы. Геномную ДНК выделяли из семидневных проростков, используя суммарную навеску 30 генотипов на сорт. После скрининга для анализа были отобраны три информативные комбинации SRAP-праймеров (ME3-EM3, F9-R14, F11-R14) и три iPBS-праймера (2217, 2257, 2239), выявляющие межсортовой полиморфизм. Продукты ПЦР разделяли электрофорезом в агарозном геле, а полученные бинарные матрицы анализировали методом главных координат (PCoA) в программе GenAlEx 6.5. Первые две координаты PCoA объяснили 57,44% общей молекулярной дисперсии. Результаты показали, что ДНК-профили зашифрованных образцов не образуют четких кластеров с эталонными сортами, что исключает их однозначную идентификацию. Наблюдаемые различия между биологическими повторностями известных сортов подтверждают генетический дрейф, характерный для перекрестноопыляемых культур, и обосновывают законодательное требование о периодическом обновлении генетических паспортов каждые три–пять лет для достоверной сортовой идентификации.
Lotus corniculatus L., генетическая идентификация, iPBS-маркеры, SRAP-маркеры, анализ главных координат
1. Баймиев А.Х., Сафиуллина И.М., Газеева И.И. Лядвенец рогатый – особенности биологии и экологии // Актуальные исследования. – 2021. – № 47. – С. 8.
2. Лядвенец рогатый (Lotus corniculatus L.) в органическом пастбищном хозяйстве / Н.Н. Лазарев, Е.М. Куренкова, О.В. Кухаренкова, А.А. Климов, С.А. Дикарёва, А.Ю. Бойцова // Кормопроизводство. – 2023. – № 1. – С. 3–11.
3. Золотарев В.Н. Эффективность применения удобрений на семенных травостоях лядвенца рогатого // Многофункциональное адаптивное кормопроизводство. – 2021. – С. 50–58. DOI: https://doi.org/10.33814/MAK-2021-25-73-50-58.
4. Кшникаткина А.Н., Еськин В.Н. Формирование высокопродуктивных агрофитоценозов лядвенца рогатого (Lotus corniculatus) // Нива Поволжья. – 2009. – № 1. – С. 22–28.
5. Эффективный способ выделения ДНК для ПЦР-анализа из «балк-образцов» проростков / И.А. Клименко, А.А. Антонов, В.А. Душкин, А.О. Шамустакимова, Ю.М. Мавлютов // Адаптивное кормопроизводство. – 2021. – Т. 3. – № 47. – С. 29–48. DOI: https://doi.org/10.33814/AFP-2222-5366-2021-3-29-48.
6. Analysis of genetic diversity in legumes germplasm using retrotransposon based molecular markers / O.N. Khapilina, A.Z. Daniyarov, A.A. Amenov, A.P. Novakovskaya, A.S. Turzhanova, D.S. Tagimanova, N.I. Filipova, R.N. Kalendar // Eurasian Journal of Applied Biotechnology. – 2017. – № 2. – P. 26–34.
7. Li G., Quiros C. Sequence-related amplified polymorphism (SRAP), a new marker system based on a simple PCR reaction: its application to mapping and gene tagging in Brassica // Theor Appl Genet. – 2001. – Vol. 103. – P. 455–461. DOI: https://doi.org/10.1007/s001220100570.
8. Assessment of the genetic variation in alfalfa genotypes using SRAP markers for breeding purposes / H.B. Rhouma, K. Taski-Ajdukovic, N. Zitouna, D. Sdouga, D. Milic, N. Trifi-Farah // Chil J Agric Res. – 2017. – Vol. 77, № 4. – P. 332–339. DOI: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-58392017000400332.
9. Peakall R., Smouse P. GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research // Molecular ecology notes. – 2006. – Vol. 6, № 1. – P. 288–295. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x.
10. Душкин В.А., Шамустакимова А.О. Молекулярно-генетический анализ лядвенца с помощью SRAP-маркерной системы // Генетические и радиационные технологии в сельском хозяйстве: сб. докладов III международной молодежной конференции, Обнинск, 23–24 октября 2024 года. – Обнинск : НИЦ «Курчатовский институт» – ВНИИРАЭ, 2024. – С. 37–39.
