Генетическое разнообразие линий подсолнечника российской селекции, выявленное с помощью анализа микросателлитных локусов

Для селекции высокопродуктивных сортов и гибридов подсолнечника необходимо использование исходного материала, обладающего значительным генетическим разнообразием. Его можно выявить с помощью молекулярногенетических маркеров. Цель исследований – генотипирование линий подсолнечника селекции Федерального научного центра «Всероссийский научно-исследовательского институт масличных культур имени В. С. Пустовойта» (ВНИИМК), созданных в разных экологических зонах возделывания, и оценка их генетического разнообразия с помощью микросателлитных локусов. Для исследований, проведенных в 2020-2022 гг., использовали 23 линии из коллекции Центральной экспериментальной базы (ЦЭБ), 17 линий – Донской опытной станции имени Л. Н. Жданова (ДОС) и 10 линий – Армавирской опытной станции (АОС) ВНИИМК. ДНК была выделена из проростков CTAB-способом. Образцы генотипированы с использованием 12 SSR-маркеров. Продукты ПЦР разделяли в 8%-ном денатурирующем полиакриламидном геле или методом капиллярного электрофореза в генетическом анализаторе. Основные показатели генетического разнообразия для всех коллекций незначительно отличались друг от друга, были умеренными и увеличивались в ряду коллекций ВНИИМК: АОС – ДОС – ЦЭБ – объединенная коллекция. Суммарно выявлено 37 аллелей, в среднем 3,083 аллеля на локус. Эффективное число аллелей составило от 1,094 до 3,290, в среднем 2,154. Значения индекса полиморфного информационного содержания варьировали от 0,084 до 0,651, в среднем 0,434. Значения величин наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности колебались от нуля до 0,071, в среднем 0,030 и от 0,086 до 0,696, в среднем 0,500, соответственно. Число общих аллелей между разными коллекциями составило 23. Анализ молекулярной вариансы выявил, что бóльшая часть общей дисперсии (91 %) обусловлена различиями между линиями внутри каждой коллекции, 3 % – различиями между коллекциями. По результатам кластерного анализа материнские линии коллекций ЦЭБ, ДОС и АОС ВНИИМК, в основном, группировались в отдельный от отцовских кластер или субкластер. Полученные результаты свидетельствуют об умеренном генетическом разнообразии изученных линий подсолнечника селекции ВНИИМК и о существовании небольших различий между коллекциями.

1. Hübner S., Bercovich N., Todesco M., Mandel J. R., Odenheimer J., Ziegler E., Lee J. S, Baute G. J., Owens G. L., Grassa C. J., Ebert D. P., Ostevik K. L., Moyers B. T., Yakimowski S., Masalia R. R., Gao L., Ćalić I., Bowers J. E., Kane N. C., Swanevelder D. Z. H., Kubach T., Muños S., Langlade N. B., Burke J. M., Rieseberg L. H. Sunflower pan-genome analysis shows that hybridization altered gene content and disease resistance. Nature Plants. 2019;5:54-62. DOI: https://doi.org/10.1038/s41477-018-0329-0

2. Filippi C. V., Merino G. A., Montecchia J. F., Aguirre N. C., Rivarola M., Naamati G., Fass M. I., Álvarez D., Di Rienzo J., Heinz R. A., Contreras Moreira B., Lia V. V., Paniego N. B. Genetic diversity, population structure and linkage disequilibrium assessment among international sunflower breeding collections. Genes. 2020;11(3):283. DOI: https://doi.org/10.3390/genes11030283

3. Filippi C., Aguirre N., Rivas J. G., Zubrzycki J., Puebla A., Cordes D., Moreno M. V., Fusari C. M., Alvarez D., Heinz R. A., Hopp H. E., Paniego N. B., Lia V. V. Population structure and genetic diversity characterization of a sunflower association mapping population using SSR and SNP markers. BMC Plant Biology. 2015;15:52. URL: https://bmcplantbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12870-014-0360-x

4. Paniego N., Echaide M., Muñoz M., Fernández L., Torales S., Faccio P., Fuxan I., Carrera M., Zandomeni R., Suárez E. Y., Hopp H. E. Microsatellite isolation and characterization in sunflower (Helianthus annuus L.). Genome. 2002;43:34-43. DOI: https://doi.org/10.1139/g01-120

5. Tang S., Yu J-K., Slabaugh B., Shintani K., Knapp J. Simple sequence repeat map of the sunflower genome. Theoretical and Applied Genetics. 2002;105:1124-1136. DOI: https://doi.org/10.1007/s00122-002-0989-y

6. Yu J., Tang S., Slabaugh M. B., Heesacker A., Cole G., Herring M., Sopeer J., Han F., Chu W.-C., Webb D. M., Thompson L., Edwards K. J., Berry S., Leon A. J. Towards asaturated molecular genetic linkage map for cultivated sunflower. Crop Science. 2002;43(1):367-387. DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci2003.0367

7. Goryunova S. V., Goryunov D. V., Chernova A. I., Martynova E. U., Boldyrev S. V., Ayupova A. F., Mazin P. V., Gurchenko E. A., Pavlova A. S., Petrova D. A., Dmitriev A. E., Chebanova Y. V., Gorlova L. A., Demurin Y. N., Garkusha S. V., Mukhina Z. M., Savenko E. G. 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. DOI: https://doi.org/10.1515/helia-2018-0021

8. Celik I., Bodur S., Frary A., Doganlar S. Genome-wide SNP discovery and genetic linkage map construction in sunflower (Helianthus annuus L.) using a genotyping by sequencing (GBS) approach. Molecular Breeding. 2016;36(9): 133. DOI: https://doi.org/10.1007/s11032-016-0558-8

9. Corbi J., Baack E. J., Dechaine J. M., Seiler G., Burke J. M. Genome‐wide analysis of allele frequency change in sunflower crop-wild hybrid populations evolving under natural conditions. Molecular ecology. 2018;27(1):233-247. DOI: https://doi.org/10.1111/mec.14202

10. Guichoux F., Lagache L., Wagner S., Chaumeil P., Le Ger P., Lepais O., Lepoittevin C., Malausa T., Revardel E., Salin F., Petit R. J. Current trends in microsatellite genotyping. Molecular Ecology Resources. 2011;11(4):591-611. https://doi.org/10.1111/j.1755-0998.2011.03014.x

11. Van Inghelandt D., Melchinger A. E., Lebreton C., Stich B. Population structure and genetic diversity in a commercial maize breeding program assessed with SSR and SNP markers. Theoretical and Applied Genetics. 2010;120:1289-99. DOI: https://doi.org/10.1007/s00122-009-1256-2

12. Würschum T., Langer S. M., Longin C. F. H., Korzun V., Akhunov E., Ebmeyer E., Schachschneider R., Schacht J., Kazman E., Reif J. C. Population structure, genetic diversity and linkage disequilibrium in elite winter wheat assessed with SNP and SSR markers. Theoretical and Applied Genetics. 2013;126:1477-1486. DOI: https://doi.org/10.1007/s00122-013-2065-1

13. Hamblin M. T., Warburton M. L., Buckler E. S. Empirical comparison of simple sequence repeats and single nucleotide polymorphisms in assessment of maize diversity and relatedness. PLoS One. 2007;2(12):e1367. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0001367

14. Duca M., Port A., Cucereavî A., Șestacova T. SSR markers assessment in estimation of genetic polymorphism in sunflower. International Journal of Advanced Research in Biological Sciences. 2015;(1):70-77. URL: https://ijarbs.com/pdfcopy/jan2015/ijarbs10.pdf

15. Ahmed H. G. M.-D., Rizwan M., Naeem M., Khan M. A., Baloch F. S., Sun S., Gyuhwa C. Molecular characterization and validation of sunflower (Helianthus annuus L.) hybrids through SSR markers. PLoS ONE. 2022;17(5):e0267383. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267383

16. Ramya K. T., Vishnuvardhan Reddy A., Sujatha M. Agromorphological and molecular analysis discloses wide genetic variability in sunflower breeding lines from USDA, USA. Indian Journal of Genetics and Plant Breeding. 2019;79(02):444-452. DOI: https://doi.org/10.31742/IJGPB.79.2.8

17. Zhang L. S., Clerc V. Le, Li S., Zhang D. Establishment of an effective set of simple sequence repeat markers for sunflower variety identification and diversity assessment. Canadian Journal of Botany. 2005;83(1):66-72. DOI: https://doi.org/10.1139/b04-155

18. Гучетль С. З., Зайцев Н. И., Фролов С. С., Фролова И. Н., Кузнецова Е. С. Генотипирование инбредных линий и гибридов подсолнечника селекции армавирской опытной станции ВНИИМК с помощью микросателлитных локусов. Масличные культуры. 2019;(3(179)):27-34. DOI: https://doi.org/10.25230/2412-608X-2019-3-179-27-34 EDN: DRHVMR

19. Гучетль С. З., Антонова Т. С., Арасланова Н. М., Челюстникова Т. А., Питинова Ю. В. Молекулярно-генетическое разнообразие коллекции 14 линий - доноров устойчивости подсолнечника к расе G заразихи на основе изоферментных и SSR-локусов. Масличные культуры. 2022;(1(189)):3-10. DOI: https://doi.org/10.25230/2412-608X-2022-1-189-3-10 EDN: FBODCY

20. Saghai-Maroof M. A., Soliman K. M., Jorgensen R. A., Allard R. W Ribosomal DNA spacer-length polymorphisms in barley: Mendelian inheritance, chromosomal location, and population dynamics PNAS USA. 1984;81(24):8014-8018. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.81.24.8014

21. 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. URL: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460

22. Binkowski J., Miks S. Gene-Calc [computer software]. URL: https://gene-calc.pl/pic

23. Mandel J. R. Dechaine J. M., Marek L. F., Burke J. M. Genetic diversity and population structure in cultivated sunflower and a comparison to its wild progenitor, Helianthus annuus L. Theoretical and Applied Genetics. 2011;123(5):693-704. DOI: https://doi.org/10.1007/s00122-011-1619-3

24. Soldati M. C. Fornes L., Van Zonneveld M., Thomas E., Zelener N. An assessment of the genetic diversity of Cedrela balansae C. DC. (Meliaceae) in Northwestern Argentina by means of combined use of SSR and AFLP molecular markers. Biochemical Systematics and Ecology. 2013;47:45-55. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bse.2012.10.011

25. Hvarleva Tz., Bakalova A., Chepinski I., Hristova-Cherbadji M., Hristov M., Atanasov A. Characterization of Bulgarian sunflower cultivars and inbred lines with microsatellite markers. Biotechnology and Biotechnological Equipment. 2007;21(4):408-412. DOI: https://doi.org/10.1080/13102818.2007.10817484

26. Челюстникова Т. А. Полиморфизм микросателлитных локусов в генотипах культурного и дикорастущего подсолнечника. Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. 2008;(2(139)):19-22. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=12224193 EDN: KHNBGR