ДНК-профилирование и фенотипирование родительских компонентов и гибридов сахарной свеклы (Beta vulgaris L.)

С помощью ДНК-профилирования и фенотипирования было изучено 10 родительских линий и 10 гибридов сахарной свеклы отечественной и белорусской селекции. 12 микросателлитных локусов характеризовались высоким уровнем полиморфизма (PIC) – от 0,55 до 0,83, с наибольшим значением для локуса Unigene 17623В (PIC = 0,83). Около 92% локусов во всех образцах имели доминантные аллели, встречающиеся у более половины образцов. Среди всех аллелей на всех локусах около 55–60% – доминантные (частота >50%), 25–30% – аллели средней частоты (от 20 до 50%), около 10–15% – редкие аллели (частота <20%), что свидетельствует о высокой консервативности при сохранении генетического разнообразия за счет имеющейся вариабельности аллелей. Кластерный анализ, выполненный на основе матрицы расстояний Жаккара с использованием алгоритма UPGMA в программе PAST, определил разделение 10 гибридов согласно селекционным группам (Рамонская, Льговская и Белорусская), родству родительских форм и плоидности. Гибрид Полибел показал наименьшее сходство с другими гибридами (среднее значение индекса Жаккара – 0,416) по сравнению с гибридом Конкурс, у которого наибольшее сходство (0,592) с выборкой. На основе генетических профилей, полученных с использованием панели полиморфных маркеров, разработаны уникальные молекулярно-генетические паспорта для 10 гибридов. Была выполнена оценка данных генотипов сахарной свеклы Рамонской, Льговской и Белорусской селекции по 27 биоморфологическим признакам, включающим в себя характеристики соответственно регламенту регистрации гибридов, установленному Государственной комиссией Российской Федерации по испытанию и охране селекционных достижений (ФГБУ «Госсорткомиссия»).

1. Шалаева Т.В., Анискина Ю.В., Kолобова О.С. и др. Исследование микросателлитных локусов генома сахарной свеклы (Beta vulgaris L. ssp. vulgaris) для создания технологии генетического анализа линий и гибридов // Сельскохозяйственная биология. 2023. № 58 (3). С. 483-493. https://doi.org/10.15389/agrobiology.2023.3.483rus

2. Налбандян А.А., Федулова Т.П., Черепухина И.В. и др. Молекулярно-генетическая идентификация и паспортизация гибридов сахарной свеклы с использованием микросателлитных маркеров // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2024. № 4. С. 70-88. https://doi.org/10.26897/0021-342X-2024-4-70-88

3. Smulders M., Esselink G., Danny G. et al. Characterisation of Sugar Beet (Beta vulgaris L. ssp. vulgaris) Varieties Using Microsatellite Markers. BMC Genetics. 2010;11:41. https://doi.org/10.1186/1471-2156-11-41

4. Fugate K., Fajardo D., Schlautman B. et al. Generation and Characterization of a Sugar Beet Transcriptome and Transcript-based SSR Markers. The Plant Genome. 2014;7(2). Pр. 1-13. https://doi.org/10.3835/plantgenome2013.11.0038

5. Mason A.S. SSR Genotyping. Methods Mol Biol. 2015;1245:77-89. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-1966-6_6

6. Yang J., Zhang J., Han R. et al. Target SSR-Seq: A Novel SSR Genotyping Technology associate with perfect SSRs in genetic analysis of cucumber varieties. Front. Plant Sci. 2019;10:531. https://doi.org/10.3389/fpls.2019.00531

7. Liuhuizi D., Zhi P., Zedong W. Construction of SSR Fingerprint and Analysis of Genetic Diversity of Sugar Beet Varieties. J. Crops. 2021;37(5):72-78. https://doi.org/10.16035/j.issn.1001-7283.2021.05.011

8. Amangeldiyeva A., Daniyarova A., Tabynbayeva L. et al. Assessment of the Genetic Diversity in Sugar Beet (Beta vulgaris L.) Using SSR Markers. SABRAO J. Breed. Genet. 2023;55(5):1616-1628. https://doi.org/10.54910/sabrao2023.55.5.15

9. Celik I. Genome-wide Development and Physical Mapping of SSR Markers in Sugar Beet (Beta vulgaris L.). Journal of the Institute of Science and Technology. 2023;13(1):112-119. https://doi.org/10.21597/jist.1187003

10. Nadeem M., Nawaz M., Shahid M. DNA Molecular Markers in Plant Breeding: Current Status and Recent Advancements in Genomic Selection and Genome Editing. Biotechnol. Biotechnol. Equip. 2018;32(2):261-285. https://doi.org/10.1080/13102818.2017.1400401

11. Taheri S., Abdullah L., Yusop M. et al. Mining and Development of Novel SSR Markers Using Next Generation Sequencing (NGS) Data in Plants. Molecules. 2018;23(2):399. https://doi.org/10.3390/molecules23020399

12. Nalbandyan A.A., Fedulova T.P., Kryukova T.I., Cherepukhina I.V., Kulikova N.V. Polymorphic microsatellite markers to study sugar beet’s (Beta vulgaris L.) genetic diversity. Russian Agricultural Sciences. 2023;49:1-7. https://doi.org/10.3103/S1068367423010123

13. Testolin R., Messina R., Cipriani G., De Mori G. SSR-based DNA Fingerprinting of Fruit Crops. Hortic. Rev. 2023;63(2):390-459. https://doi.org/10.1002/csc2.20896

14. Shavrukov Y., Hinrichsen P., Watanabe S. Editorial: Plant Genotyping: from Traditional Markers to Modern Technologies. Front. Plant Sci. 2024;15:1419798. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1419798

15. Янковская А.А., Князева И.В., Упадышев М.Т. Молекулярное маркирование и генетическая паспортизация: использование в селекции, биотехнологии и идентификации садовых культур // Садоводство и виноградарство. 2019. № 5. С. 5-11. https://doi.org/10.31676/0235-2591-2019-5-11

16. Рыбаков Д.А., Антонова О.Ю., Чухина И.Г. и др. Номенклатурные стандарты и генетические паспорта сортов картофеля селекции Всероссийского научно-исследовательского института картофеля им. А.Г. Лорха // Биотехнология и селекция растений. 2020. № 3 (4). С. 5-52. https://doi.org/10.30901/2658-6266-2020-4-o1

17. Yin J., Zhao H., Wu X. et al. SSR Marker-based Analysis for Identification and of Genetic Diversity of Non-heading Chinese Cabbage Varieties. Front. Plant Sci. 2023;14:1112748. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1112748

18. Sato S., Isobe S., Asamizu E., Ohmido N., Kataoka R., Nakamura Y., Kaneko T., Sakurai N., Okumura K., Klimenko I., Sasamoto S., Wada T., Watanabe A., Kohara M., Fujishiro T., Tabata S. Comprehensive structural analysis of the genome of red clover (Trifolium pratense L.). DNA Res. 2005;12(5):301-364. https://doi.org/10.1093/dnares/dsi018

19. Базанов Т.А., Ущаповский И.В., Логинова Н.Н., Смирнова Е.В., Михайлова П.Д. Молекулярно-генетическое разнообразие сортов льна (Linum usitatissimum L.), представленных в Госреестре селекционных достижений Российской Федерации // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2023. № 184 (1). С. 163-176. https://doi.org/10.30901/2227-8834-2023-1-163-176

20. Макаров А.М. Фенотипическая изменчивость морфобиологических признаков в селекции сахарной свеклы: Дис. … канд. с.-х. наук. Воронеж, 2004. 126 с.

21. Desai S., Ramesh S., Vaijayanthi P., Mohan R. SSR markers assay-based establishment of distinctness, uniformity and stability of dolichos bean [Lablab purpureus (L.) Sweet var. Lignosus] advanced breeding lines and elite germplasm accessions. Genet Resour Crop Evol. 2021;68:1309-1314 https://doi.org/10.1007/s10722-021-01128-1

22. McGrath J.M., Trebbi D., Fenwick A., Panella L., Schulz B., Laurent V., Barnes S., Murray S. An open-source first-generation molecular genetic map from a sugarbeet x table beet cross and its extension to physical mapping. Plant Gen. 2007;1:27-44. https://doi.org/10.2135/cropsci2006-05-0339tpg

23. Richards Ch., Brownson M., Mitchell Sh., Kresovich S., Panella L. Polymorphic microsatellite markers for inferring diversity in wild and domesticated sugar beet (Beta vulgaris L.). Mol. Ecol. Notes. 2004;4:243-245. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2004.00630.x

24. Botstein D. A theory of modular evolution for bacteriophages. Ann N Y Acad Sci. 1980;354(1):484-491. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.1980.tb27987.x

25. Zhang S., Wu X., You Z. Jaccard distance based weighted sparse representation for coarse-to-fine plant species recognition. PLoS ONE. 2017;12(6): e0178317. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0178317

26. Fu Y.Bi. Applications of bulking in molecular characterization for plant germplasm: a critical review. Plant Genet. Res. 2003;1(2-3):161-167. https://doi.org/10.1079/PGR20032

27. Клименко И.А., Козлов Н.Н., Костенко С.И., Шамустакимова А.О. и др. Идентификация и паспортизация сортов кормовых трав (клевера лугового, люцерны изменчивой, посевной и хмелевидной) на основе ДНК-маркеров: Методические рекомендации. Москва: Угреша Т, 2020. 35 с.