Використання ДНК-маркерів для вивчення генетичного поліморфізму генотипів м’якої пшениці (Triticum aestivum Desf.) Азербайджану

  • Э. С. Гаджиев
  • З. И. Акпаров
  • Р. Т. Алиев
  • С. М. Бабаева
  • В. И. Иззатуллаева
  • М. А. Аббасов
  • А. Д. Мамедова
DOI: https://doi.org/10.7124/FEEO.v23.1028

Анотація

Мета. Робота присвячена молекулярно-генетичній оціні генотипів 110 зразків м’якої пшениці з різних регіонів Азербайджану. Методи. Молекулярно-генетичний. Результати. Із застосуванням 8 ISSR маркерів рівень генетичного поліморфізму у вивчених генотипів становив 72 %. Висновки. Праймери UBC 112, UBC 841,
UBC 857 і UBC 873 були визначені як найбільш ефективні для ідентифікації зразків м’якої пшениці. Був обчислений індекс генетичної різноманітності для вивченої колекції, який дорівнював 0,91. Серед зразків багату генетичну різноманітність було встановлено для різновиду var. erythrospermum (ИГР = 0,90). У результаті аналізу GGE – біпілот була створена признакова колекція шляхом відбору 20 зразків м’якої пшениці з широкою генетичною варіацією. Генетично різні генотипи з позитивними господарсько-цінними ознаками, включені в створену признакову ко-колекцію, можуть бути використані для створення вихідного селекційного матеріалу з новими трансгресивного властивостями.

Ключові слова: Triticum aestivum Desf., генетичний поліморфізм, ISSR маркери.

Ключевые слова: Triticum aestivum Desf., генетический полиморфизм, ISSR маркеры.

Посилання

Aliev D.A., Akperov Z.I. Geneticheskie resursyi rasteniy Azerbaydzhana. Vestn. NANA. 2002. No. 1–6. P. 57–68.

Aliev R.T., Akperov Z.I., Mamedov A. Geneticheskie resursyi rasteniyAzerbaydzhana. Bioraznoobrazie. Baku: Nauka, 2008. 232 p.

Dzyubenko N.I. Vavilovskaya strategiya popolneniya, sohraneniya i ratsionalnogo ispolzovaniya geneticheskih resursov kulturnyih rasteniy i ih dikih sorodichey. Trudyi po prikladnoy botanike, genetike i selektsii. Sankt-Pererburg. 2012. Vol. 169. P. 4–40.

Cekic C., Battey N.H., Wilkinson M.J. The potencial of ISSR-PCR primer-pair combination for genetic linkage analysis using the seasonal flowering locus in Fragariaas a model. Theor. Appl. Genet. 2001. Vol. 103. P. 540–564.

ChesnokovYu.V. Molekulyarnyie markeryi I upravlenie geneticheskimi resursami rasteniy. Identifitsirovannyiy genofond rasteniy I selektsiya. SPb: VIR, 2005. P. 240–250.

Lanying Z. Genetic diversity and relationship of Rhododendron species based on RAPD analysis. American-Eurasian J. Agric. & Environ. Sci. 2008. Vol. 3, No. 4. P. 626–631.

Meyer W. Hybridization probes for conventional DNA fingerprinting used as single primers in the polymerase chain reaction to distinguish strains of Cryptococcus neoformans. J. Clin. Microbiol. 1993. Vol. 31. P. 2274–2280.

Wu K.S., Jones R., Danneberger L., Scolnik P.A. Detection of microsatellite polymorphisms without cloning. Nucleic Acids Research. 1994. Vol. 22, No. 15. P. 3257–3258.

Zhang X.Y., Li C.W., Wang L.F., Wang H.M., You G.X., Dong Y.S. An estimation of minimum number of SSR alleles needed to reveal genetic relationships in wheat varieties. I. Information from large-scale planted varieties and cornerstone breeding parents in Chinese wheat improvement and production. Theor. Appl. Genet. 2002. Vol. 106. P. 112–117.

Hammer O., Harper D.A.T., Ryan P.D. Past: paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica. 2001. Vol. 4. P. 1–9.

Weir B.S. Genetic_Data Analysis Methods for Discrete Genetic Data. Sunderland, MA, USA: Sinauer Assoc. Inc., 1990.