vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2024-388-11-117-121vetpress-3347Research ArticleАГРОНОМИЯAGRONOMYОценка генетического разнообразия линий подсолнечника селекции ВНИИМК на основе мультиплексного микросателлитного анализаAssessment of the genetic diversity of sunflower lines of VNIIMK breeding based on multiplex microsatellite analysishttps://orcid.org/0000-0001-8355-3150ГоловатскаяА. В.GolovatskayaA. V.

Головатская Анна Владимировна - младший научный сотрудник.

ул. им. Филатова, 17, Краснодар, 350038

Аnna V. Golovatskaya - Junior Research Assistant.

17 Filatov Str., Krasnodar, 350038

annamoon11@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-2193-5230ГучетльС. З.GuchetlS. Z.

Гучетль Саида Заурбиевна - кандидат биологических наук, заведующая лабораторией.

ул. им. Филатова, 17, Краснодар, 350038

Saida Z. Guchetl - Candidate of Biological Sciences, Head of the Laboratory.

17 Filatov Str., Krasnodar, 350038

saida.guchetl@mail.ruВсероссийский научно-исследовательский институт масличных культур им. В.С. ПустовойтаРоссияV.S. Pustovoit All-Russian Research Institute of Oil CropsRussian Federation202421112024011117121Copyright © Головатская А.В., Гучетль С.З., 20242024Головатская А.В., Гучетль С.З.Golovatskaya A.V., Guchetl S.Z.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/3347

Создание сорта, гибрида любой культуры, в том числе и подсолнечника, предполагает большие материальные и временные затраты. В связи с этим для развития отечественных селекционных программ и увеличения эффективности селекционного процесса необходимо привлечение вспомогательных инструментов. Для этих целей наиболее эффективными и распространенными являются микросателлитные ДНК-маркеры. С использованием разработанной авторами мультиплексной системы микросателлитных ДНК маркеров удалось в короткие сроки идентифицировать и оценить генетическое разнообразие 28 линий подсолнечника селекции «Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур им. В.С. Пустовойта». Изученные в данной работе линии были созданы в разных экологических зонах возделывания. ДНК выделена из осевых органов зародыша сухой семянки с применением набора реагентов «МагноПрайм ФИТО». Образцы генотипированы с использованием 4 мультиплексных систем, состоящих из 4–5 пар праймеров. Продукты полимеразной цепной реакции разделяли методом капиллярного электрофореза в денатурирующих условиях на генетическом анализаторе Нанофор-05. Отобранные 18 пар праймеров продуцировали 130 аллелей, в среднем 7,22 аллеля на локус. Эффективное число аллелей находилось в пределах от 2,47 до 6,87. Частота всех аллелей полиморфных локусов изменялась от 0,036 до 0,571. Индекс PIC составил от 0,59 до 0,86. Все исследованные в данной работе маркеры обладали высоким дискриминационным потенциалом. Анализ коллекции показал значительное генетическое разнообразие и дистанции между линиями. Кластерный анализ отразил 100%-ную уникальность исследуемых генотипов селекции ВНИИМК. Для линий прослеживалась структурированность, заключающаяся в том, что отцовские и материнские формы гибридов распределились в разные группы по степени генетического родства.

The development of a variety, a hybrid, involves a significant investment of time and money. In this regard, for the development of domestic breeding programmes and to increase the efficiency of the breeding process, it is necessary to attract additional tools. For these purposes, the most effective and widely used are microsatellite DNA markers. Using the multiplex system of microsatellite DNA markers developed by us, it was possible to identify and evaluate the genetic diversity of 28 sunflower lines of V.S. Pustovoit All-Russian Research Institute of Oil Crops in a short time. The lines studied in this work were developed in different ecological zones of cultivation. DNA was isolated from the axial organs of the dry seed germ using the reagent kit “MagnoPrime Phyto”. Samples were genotyped using 4 multiplex systems consisting of 4–5 primer pairs. Polymerase chain reaction products were separated by capillary electrophoresis under denaturing conditions on a Nanofor-05 genetic analyzer. The selected 18 primer pairs produced 130 alleles, with an average of 7.22 alleles per locus. The effective number of alleles ranged from 2.47 to 6.87. The frequency of all alleles of the polymorphic loci varied from 0.036 to 0.571. The PIC index ranged from 0.59 to 0.86. All the markers studied in this work had high discriminatory potential. The collection of lines showed significant genetic diversity and distances between them. Cluster analysis reflected 100% uniqueness of the studied genotypes bred at V.S. Pustovoit All-Russian Research Institute of Oil Crops. Structuredness of the lines was observed in the way that paternal and maternal forms of hybrids were placed in different groups according to the degree of genetic affinity.

подсолнечникHelianthus annuusSSR-маркерыгенетическое разнообразиегенотипированиесистема мультиплексовмикросателлитыsunflowerHelianthus annuusSSR markersgenetic diversitygenotypingmultiplex systemmicrosatelliteReferencesDimitrijevic A., Horn R. Sunflower Hybrid Breeding: From Markers to Genomic Selection. Frontiers in Plant Science. 2018; 8: 2238. https://doi.org/10.3389/fpls.2017.02238Dimitrijevic A., Horn R. Sunflower Hybrid Breeding: From Markers to Genomic Selection. Frontiers in Plant Science. 2018; 8: 2238. https://doi.org/10.3389/fpls.2017.02238Лукомец В.М., Бочкарев Н.И., Трунова М.В. ВНИИМК — 110 лет на страже масличной отрасли России. Масличные культуры. 2022; (1): 97–102. https://doi.org/10.25230/2412-608X-2022-1-189-97-102Lukomets V.M., Bochkaryov N.I., Trunova M.V. VNIIMK has been guarding the oilseed industry of Russia for 110 years. Oil Crops. 2022; (1): 97–102 (in Russian). https://doi.org/10.25230/2412-608X-2022-1-189-97-102Лукомец В.М., Бочкарев Н.И. К 100-летию Государственного научного учреждения Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур им. В.С. Пустовойта Российской академии сельскохозяйственных наук. Масличные культуры. 2012; (1): 3–8. https://www.elibrary.ru/pbmqmnLukomets V.M., Bochkaryov N.I. To the 100th anniversary of the State Scientific Institution of the All-Russian Scientific Research Institute of Oilseeds named after V.S. Pustovoit of the Russian Academy of Agricultural Sciences. Oil Crops. 2012; (1): 3–8 (in Russian). https://www.elibrary.ru/pbmqmnГучетль С.З., Головатская А.В., Рамазанова С.А., Волошко А.А. Генетическое разнообразие линий подсолнечника российской селекции, выявленное с помощью анализа микросателлитных локусов. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2023; 24(2): 173–186. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2023.24.2.173-186Guchetl S.Z., Golovatskaya А.V., Ramazanova S.А., Voloshko А.А. Genetic diversity of the Russian sunflower breeding lines revealed by microsatellite loci analysis. Agricultural Science Euro-North-East. 2023; 24(2): 173–186 (in Russian). https://doi.org/10.30766/2072-9081.2023.24.2.173-186Goryunova S.V. et al. Genetic and Phenotypic Diversity of the Sunflower Collection of the Pustovoit All-Russia Research Institute of Oil Crops (VNIIMK). Helia. 2019; 42(70): 45–60. https://doi.org/10.1515/helia-2018-0021Goryunova S.V. et al. Genetic and Phenotypic Diversity of the Sunflower Collection of the Pustovoit All-Russia Research Institute of Oil Crops (VNIIMK). Helia. 2019; 42(70): 45–60. https://doi.org/10.1515/helia-2018-0021Guo L. et al. Multiplex SSR: A pipeline for developing multiplex SSR-PCR assays from resequencing data. Ecology and Evolution. 2020; 10(6): 3055– 3067. https://doi.org/10.1002/ece3.6121Guo L. et al. Multiplex SSR: A pipeline for developing multiplex SSR-PCR assays from resequencing data. Ecology and Evolution. 2020; 10(6): 3055– 3067. https://doi.org/10.1002/ece3.6121Головатская А.В., Гучетль С.З. Скрининг микросателлитных ДНК маркеров для разработки эффективной системы идентификации подсолнечника. Кормопроизводство. 2023; (S11): 48–51. https://doi.org/10.25685/KRM.2023.11.2023.007Golovatskaya A.V., Guchetl S.Z. Screening of microsatellite DNA markers for effective sunflower identification. Fodder Production. 2023; (S11): 48–51 (in Russian). https://doi.org/10.25685/KRM.2023.11.2023.007Duca М., Port A., Cucereavîi A., Șestacova T. SSR Markers Assessment in Estimation of Genetic Polymorphism in Sunflower. International Journal of Advanced Research in Biological Sciences. 2015; 2(1): 70–77.Duca М., Port A., Cucereavîi A., Șestacova T. SSR Markers Assessment in Estimation of Genetic Polymorphism in Sunflower. International Journal of Advanced Research in Biological Sciences. 2015; 2(1): 70–77.Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research — an update. Bioinformatics. 2012; 28(19): 2537–2539. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460Peakall R., Smouse P.E. GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research — an update. Bioinformatics. 2012; 28(19): 2537–2539. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460Murtagh F., Legendre P. Ward’s Hierarchical Agglomerative Clustering Method: Which Algorithms Implement Ward’s Criterion? Journal of Classification. 2014; 31(3): 274–295. https://doi.org/10.1007/s00357-014-9161-zMurtagh F., Legendre P. Ward’s Hierarchical Agglomerative Clustering Method: Which Algorithms Implement Ward’s Criterion? Journal of Classification. 2014; 31(3): 274–295. https://doi.org/10.1007/s00357-014-9161-zRamya K.T., Vishnuvardhan Reddy A., Sujatha M. Agromorphological and molecular analysis discloses wide genetic variability in sunflower breeding lines from USDA, USA. The Indian Journal of Genetics and Plant Breeding. 2019; 79(2): 444–452.Ramya K.T., Vishnuvardhan Reddy A., Sujatha M. Agromorphological and molecular analysis discloses wide genetic variability in sunflower breeding lines from USDA, USA. The Indian Journal of Genetics and Plant Breeding. 2019; 79(2): 444–452.Taheri S. 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/molecules23020399Taheri S. 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

The authors declare that there are no conflicts of interest present.