Использование маркерной селекции в создании моделей сортов зерновых культур, устойчивых к абиотическим стрессам

В условиях постоянно изменяющихся требований производства и ухудшающейся экологической обстановки является необходимым постоянное обновление моделей сортов сельскохозяйственных культур. При создании моделей сорта требуется проведение генотипирования родительских растений (на первом этапе разработки модели) и наиболее подходящих растений из гибридных расщепляющихся популяций (на третьем этапе). MAS-селекция позволяет существенно сократить время и трудоемкость подобной работы по сравнению с традиционной технологией оценки генотипа по фенотипическому проявлению признака В обзоре рассматриваются имеющиеся на сегодняшний день маркеры признаков, желательных для включения во вновь создаваемые сорта: морфологические, физиолого-биохимические (аллозимные) и различные типы молекулярных (микросателлиты и локусы количественных признаков). Дана характеристика наиболее распространенных методов маркер-вспомогательного отбора, рассмотрены причины популярности MAS-селекции среди частных и государственных селекционных компаний, приведены примеры успешного использования молекулярных маркеров в работах по повышению уровня устойчивости зерновых культур к засухе, повышенной кислотности и содержанию ионов алюминия. Отдельно рассматриваются причины относительно слабого успеха в создании сортов, устойчивых к абиотическим стрессам по сравнению с селекцией на устойчивость к различным болезням. Особое внимание уделено генетической сложности контроля количественных признаков, влиянию факторов внешней среды на проявление сцепленности локусов количественных признаков и маркируемых ими генов. Делается вывод о высокой перспективности использования молекулярных маркеров в исследовательских проектах по разработке и созданию моделей сортов сельскохозяйственных культур, сочетающих высокую урожайность и качество продукции с устойчивостью к стрессовым абиотическим факторам среды.

популяция, локус количественного признака, беккроссинг, рекуррентный отбор, засуха, алюмоустойчивость, фенотипирование

1. Кумаков В.А. Физиологическое обоснование моделей сортов пшеницы. М.: Агропромиздат, 1985. 270 с.

2. Гребенникова И.Г., Алейников А.Ф., Степочкин П.И. Построение модели сорта яровой тритикале на основе современных информационных технологий // Вычислительные технологии. 2016. Т. 21. С. 53-64.

3. Новоселов С.Н. Философия идеотипа сельскохозяйственных культур. I. Методология и методика [электронный ресурс] // Научный журнал Куб-ГАУ, 2006. № 24(8). Режим доступа http://ej.kubagro.ru/2006/08/pdf/27.pdf (дата обращения: 11.04.2018).

4. Иващенко В.Г., Павлюшин В.А. Интенсификация растениеводства и эколого-продукционный баланс агроэкосистем: снижение плодородия почв и фитосанитарная дестабилизация // Вестник защиты растений. 2017. № 3. С. 5-16.

5. Керженцев А. Почвенный кризис и пути его преодоления [электронный ресурс] // Regnum. Информационное агентство. 2018. URL: https://regnum.ru/news/innovatio/2368395.html (дата обращения: 11.04.2018).

6. Швидчено A.B., Савин Т.В., Тысленко А.М., Зуев Д.В., Соловьев О.Ю. Разработка предварительных параметров оптимальной модели сорта яровое тритикале для климатических условий сухой степи Северного Казахстана // Вестник Науки Казахского агротехнического университета имени С. Сейфулли-на. 2016. № 3(90). С. 94-102.

7. Gilbert N. Cross-bred crops get fit faster // Nature. 2014. no 513. 292 p. DOI: 10.1038/513292a.

8. Sax K. The association of size differences with seed-coat pattern and pigmentation in Phaseolus vulgaris II Genetics. 1923. V. 8. P. 552-560.

9. Thoday J.M. Location of polygenes // Nature. 1961. no 191. P. 368-370. DOI: 10.1038/191368a0.

10. Tanksley S.D., Medina-Filho H., Rick C.M. Use of naturally-occurring enzyme variation to detect and map genes controlling quantitative traits in an interspecific backcross of tomato // Heredity. 1982. V. 49. P. 11-25. DOI: 10.1038/hdy. 1982.61.

11. Brown A.H.D, Clegg M.T. Isozyme assessment of plant genetic resources // Isozymes: Current Topics in Biological and Medical Research. Volume 11: Medical and Other Applications [Eds. M.C. Rattazzi, J.C. Scandalios, G.S. Whitt], New York, 1983. P. 285-295.

12. Vallejos C.E. Enzyme activity staining // In: Isozymes in Plant Genetics and Breeding. Tanksley S.D., Orton T.J. (eds.). Elsevier, Amsterdam. Volume 1, Part A, 1983. P. 469-516. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-42226-2.50031-1.

13. Xu Y., Crouch J. H. Marker-assisted selection in plant breeding: from publications to practice // Crop Science. 2008. V. 48 (2). P. 391-407. DOI: 10.2135/cropsci2007.04.0191.

14. Peleman J.D., van der Voort J.R. Breeding by design // Trends in Plant Science. 2003. V. 8. P. 330-334. DOI: 10.1016/S1360-1385(03)00134-1.

15. Ruane J., Sonnino A. Marker-assisted selection as a tool for genetic improvement of crops, livestock, forestry and fish in developing countries: an overview of the issues // In: E.P. Guimaraes et al. (Eds.): Marker-assisted selection - current status and future perspectives in crops, livestock, forestry and fish. Rome: FAO, 2007. pp. 3-13.

16. Melese L. Marker assisted selection in comparison to conventional plant breeding: review article // Agri Res. Tech: Open Access J. 2018. V 14(2): 555914. DOI: 10.19080/ARTOAJ.2018.14.555914.

17. Jiang G.L. Molecular markers and marker-assisted breeding in plants // In: Anderson S.B. (ed.), Plant breeding - From laboratories to fields. InTech, Croatia. 2013. P. 45-83. DOI: 10.5772/52583.

18. Xu Y., Lu Y., Xie C., Gao S., Wan J., Pra-sanna B.M. Whole-genome strategies for marker-assisted plant breeding//Molecular Breeding. 2012. V 29. P. 833-854. https://doi.org/10.1007/sll032-012-9699-6.

19. Heffner E.L., Lorenz A.J., Jannink J.L., Sorrells M.E. Plant breeding with genomic selection: gain per unit time and cost // Crop Science. 2010. V 50. P. 1681-1690. https://doi.org/10.2135/cropsci2009.11.0662.

20. Roychowdhury R., Taoutaou A., Hakeem K.R., Gawwad M.R.A., Tah J. Molecular marker-assisted technologies for crop improvement // In: Roychowdhury R (ed.). Crop improvement in the era of climate change. International Publication House, 2014. P. 241-258. DOI: 10.13140/RG.2.1.2822.2560.

21. Edwards M. The pipeline of a new generation of foods // In: NAB С Report 22 - Promoting health by linking agriculture, food, and nutrition. North American Agricultural Biotechnology Council (NABC). 2010. P. 57-69.

22. Gupta P.K., Roy J.K., Prasad M. Single nucleotide polymorphisms: A new paradigm for molecular marker technology and DNA polymorphism detection with emphasis on their use in plants // Currrent Science. 2001. V. 80. P. 524-535.

23. Bernardo R. Molecular markers and selection for complex traits in plants: learning from the last 20 years // Crop Science. 2008. V. 48. P. 1649-1664. DOI: 10.2135/cropsci2008.03.0131.

24. Vogel B. Marker-Assisted Selection. A biotechnology for plant breeding without genetic engineering // Smart breeding: the next generation. Greenpeace International. Amsterdam, The Netherlands. 2014. R 8-59.

25. Van Damme V., Gomez-Paniagua H., de Vicente M.C. The GCP molecular marker toolkit, an instrument for use in breeding food security crops // Molecular Breeding. 2011. V. 28. P. 597-610. DOI: 10.1007/s11032-010-9512-3.

26. Brumlop S., Finckh M.R. Applications and potentials of marker assisted selection (MAS) in plant breeding. BundesamtfürNaturschutz (BfN), Bonn, Germany, 2011. 178 p.

27. Miah G., Rafii M.Y., Ismail M.R., Puteh A.B., Rahim H.A., Asfaliza R., Latif M.A. Blast resistance in rice: a review of conventional breeding to molecular approaches // Molecular Biology Reports. 2013. V. 40. P. 2369-2388. DOI: 10.1007/sll033-012-2318-0.

28. Fu Y.-В., Yang M.-H., Zeng F., Biligetu B. Searching for an accurate marker-based prediction of an individual quantitative trait in molecular plant breeding // Front. Plant Sсi. 2017. V. 8. ID 1182. DOI: 10.3389/ fpls.2017.01182.

29. Varshney R.K., Gaur PM., Chamarthi S.K., Krishnamurthy L., Tripathi S., Kashiwagi J., Samineni S., Singh V.K., Thudi M., Jaganathan D. Fast-track introgression of “QTL-hotspof ’ for root traits and other drought tolerance trait in JG 11, an elite and leading variety of chickpea (Cicer arietinum L.) // The Plant Genome. 2013. V. 6. P. 1-9. DOI: 10.3835/plantge-nome2013.07.0022.

30. Kahiu N., Kiambi D., Mutitu E.W., Kimani W. Improving drought tolerance in Sorghum bicolor L. Mo-ench: Marker-assisted transfer of the stay-green quantitative trait loci (QTL) from a characterized donor source into a local farmer variety // International Journal of Scientific Research in Knowledge. 2013. V 1. P 154-162. http://dx.doi.org/10.12983/ijsrk-2013-pl54-162.

31. James R.A., Blake C., Zwart A.B., Hare R.A., Rathjen A. J., Munns R. Impact of ancestral wheat sodium exclusion genes Neal and Nax2 on grain yield of durum wheat on saline soils // Functional Plant Biology. 2012. V. 39. P. 609-618. https://doi.oig/10.1071/FP12121.

32. Soto-Cerda B.J., Penaloza E.H., Montenegro A.B., RupayanA.R., Gallardo M.H., Salvo-Garrido H. An efficient marker-assisted backcrossing strategy for enhancing barley (Hordeum vulgare L.) production under acidity and aluminium toxicity // Molecular Breeding. 2013. V. 31. P. 855-866. https://doi.org/10.1007/s11032-013-9839-7.

33. Ashraf M., Foolad M.R. Crop breeding for salt tolerance in the era of molecular markers and marker-assisted selection // Plant Breeding. 2013. V. 132. P. 10-20. https://doi.org/10.1111/pbr.12000.

34. Kang J.S., Singh H., Singh G., Kang H., Kalra V.P, Kaur J. Abiotic stress and its amelioration in cereals and pulses: a review // Int. J. Curr. Microbiol. App. Sсi. 2017. V. 6(3). P. 1019-1045. DOI: https://doi.org/10.20546/ijcmas.2017.603.120.

35. Ahmad M., Zaffar G., Razvi S.M., Dar Z.A., Mir S.D., Bukhari S.A., Habib M. Resilience of cereal crops to abiotic stress: a review // African J Biotechnology. 2014. V. 13(29). P. 2908-2921. DOI: 10.5897/AJBX2013.13532.

36. Nogoy F.M., Song J.-Y., Ouk S., Rahimi S., Kwon S.W., Kang K.-K., Cho Y.-G. Current applicable DNA markers for marker assisted breeding an abiotic and biotic stress tolerance in rice (Oryza sativa L.) //PlantBreed. Biotech. 2016. V. 4(3). P. 271-284. http:// dx.doi.org/10.9787/PBB.2016.4.3.271.

37. Steele K.A., Price A.H., Witcombe J.R., Shrestha R., Singh B.N., Gibbons J.M., Virk D.S. QTLs associated with root traits increase yield in upland rice when transferred through marker-assisted selection // Theoretical and Applied Genetics. 2013. V. 126. P 101-108. https://doi.org/10.1007/s00122-012-1963-y.

38. Pray C., Nagarajan L., Li L., Huang J., Hu R., Selvaraj K.N., Napasintuwong O., Babu R.C. Potential impact of biotechnology on adaption of agriculture to climate change: the case of drought tolerant rice breeding in Asia // Sustainability. 2011. V. 3. P 1723-1741. DOI: 10.3390/su3101723.

39. Dixit S., Singh A., Cruz M.T.S., Maturan PT., Amante M., Kumar A. Multiple major QTL lead to stable yield performance of rice cultivars across varying drought intensities // BMC Genetics. 2014. V. 15. P. 16. DOI: 10.1186/1471-2156-15-16.

40. Soto-Cerda B.J., Inostroza-Blancheteau C., Mathias M., Penaloza E., Zuniga J., Munoz G., Ren-gel Z., Salvo-Garrido H. Marker-assisted breeding for TaALMTl, a major gene conferring aluminium tolerance to wheat // Biologia plantarum. 2015. V. 59(1). P. 83-91. DOI: 10.1007/sl0535-014-0474-x.

41. Li C. International research review: using mutation technology to improve crops // Australian Grain. 2008. V. 18(4). P. 36-37.