Проведен анализ по оценке межсортового генетического полиморфизма мятлика лугового (Poa pratensis L.) на основе ПЦР-технологии с использованием девяти SCoT-маркеров. Определены информативные праймеры для дифференциации сортов, рассчитаны показатели оценки генетического разнообразия: индексы Шеннона и Нея, эффективное число аллелей, показатель информационного содержания праймеров (PIC — polymorphism information content). С помощью дендрограммы филогенетических отношений, построенной методом Neighbor-Joining, и анализа главных координат (PCoA — principal coordinates analysis) проведена оценка генетической структуры изучаемой коллекции. В результате исследований составлены молекулярные формулы, которые могут быть использованы в качестве индивидуальной характеристики оригинальности сорта и для его ДНК-паспортизации.
мятлик луговой, генетическое разнообразие, кластерный анализ, межсортовой ДНК-полиморфизм, SCoT-маркеры, дендрограмма генетического сходства
1. Глазунов В.А. Мятликовые // Большая российская энциклопедия: научно-образовательный портал [Электронный ресурс]. URL: https://bigenc.ru/c/zlaki-809ee4/?v=9176688 (дата публикации: 04.12.2023).
2. Князева Т.В., Ульянов В.С. Луговое кормопроизводство : методические рекомендации. – Краснодар : КубГАУ, 2017. – 78 с.
3. Лукиных Г.Л., Луганская С.Н. Морфобиологическая характеристика многолетних злаковых трав, используемых для создания газонов в условиях Среднего Урала : метод. пособие для студентов очной и заочной форм обучения. – Екатеринбург : УГЛТУ, 2010. – 36 с.
4. Принципы организации территории кормовых угодий : учеб.-метод. пособие / А.С. Голубь [и др.]. – Ставрополь : СтГАУ, 2020 с. – 103.
5. Кутузова А.А. Лекции послевузовского образования по специальности 06.01.06 – луговодство, лекарственные и эфирно-масличные культуры. – М. : Угрешская типография, 2013. – 115 с.
6. Mavlyutov Yu.M., Kostenko, S.I., Shamustakimova A.O., Klimenko I.A. Genetic variability analysis of Russian cultivars of ryegrass (Lolium) based on SCoT markers. Journal of Genetic Engineering and Biotechnology, 2022, vol. 20, no. 1, p. 163.
7. Мавлютов Ю.М., Вертикова Е.А., Шамустакимова А.О., Клименко И.А. Изучение генетической структуры коллекции сортов райграса (Lolium) с использованием SSR- и SCoT-марке-ров // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. – 2023. – Т. 184, №3. – С. 146–160.
8. Tabaripour R., Keshavarzi M. Interspecific Molecular Variation of Lolium L. Based on ISSR, SCoT and ITS. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions A: Science, 2021, vol. 45, pp. 1263–1272.
9. ГОСТ 12038-84. Семена сельскохозяйственных культур. Методы определения всхожести. – М. : Стандартинформ, 2011. – 31 с.
10. 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. – № 3. – С. 29–48. URL: http://www.adaptagro.ru.
11. Collard B.C.Y., Mackill D.J. Start Codon Targeted (SCoT) Polymorphism: A Simple, Novel DNA Marker Technique for Generating Gene-Targeted Markers in Plants. Plant Molecular Biology Reporter, 2009, vol. 27, pp. 86–93.
12. Yeh F.C. POPGENE (version 1.3.1): Microsoft window-based freeware for population genetic analysis [Electronic resource]. Available at: http://www.ualberta.ca/~fyeh/. – 1999.
13. DARwin (version 6): Dissimilarity Analysis Representation for windows [Electronic resource]. Available at https://darwin.cirad.fr/. – 2014.
14. Rai M.K. Start codon targeted (SCoT) polymorphism marker in plant genome analysis: current status and prospects. Planta, 2023, vol. 257, no. 2, p. 34.
