Представлены результаты исследований аллельного состояния микросателлитных локусов сортов картофеля украинской селекции по четырем SSR-маркерам: STM0019, STM3009, STM3012, STM5136. Установлено, что применение SSR-маркеров является эффективным методом оценки внутривидового разнообразия картофеля и определения его различий. С целью оценки генетических дистанций проведены полимеразные цепные реакции (ПЦР) по определенным SSR-маркерам. Согласно полученным размерам аллелей рассчитаны их частоты и индексы полиморфности локуса (РІС). В исследованных сортах в зависимости от маркера были идентифицированы от 5 до 20 аллелей. Для маркера STM0019 определены аллели размером 98—258 пн, для маркера STM3009 — 164—172, STM3012 — 175—224, STM5136 — 240—267 пн. Установлено, что частота определенных аллелей составляла 0,08—0,33. В соответствии с полученным распределением, наибольшей частотой по самому полиморфному маркеру STM0019 отличался аллель размером 124 пн, который идентифицирован у четырех сортов: Околица, Довира, Явир, Скарбница. РІС составил 0,63—0,88, что свидетельствует о достаточно высокой способности данной маркерной системы к дифференциации сортов картофеля. С целью определения сходства и различия сортов проведен кластерный анализ. Исследованные генотипы группировали в кластеры с помощью невзвешенного метода средних связей. По результатам кластерного анализа в соответствии с генетическими дистанциями по четырем SSR-маркерам исследованные сорта объединены в три кластера: Полиське джерело и Червона рута, Явир и Скарбница, Лилея и Словянка. Наиболее подобными оказались сорта Явир и Скарбница, наиболее удаленными — Фантазия, Левада. Сорт Околица не вошел ни в один из сформированных кластеров, что можно объяснить его происхождением, а отсюда и комплексом признаков, которые определяют направление его использования.
Ключевые слова: Solanum tuberosum L., SSR-markers, alleles frequency, genetic distances, varieties differentiation
Полный текст и дополнительные материалы
В свободном доступе: PDFЦитированная литература
1. Antonova, O. Ju., & Gavrilenko, T.A. (2006). Polymorphism of organellar DNA sequences of potato species. Genetika populjacij i jevoljucija, 4, No. 1, pp. 2-10 [in Russian].
2. Drozdov, V.I. (2010). Instruction on the use of the package Statistica 6.0. Kursk: Jugo-Zapadnyj gos. un-t [in Russian].
3. Ermantraut, E.R., Prisjazhnjuk, O.I. & Shevchenko, I.L. (2007). Statistical analysis of agronomic research data in the STATICTICA 6.0. package. Kyiv: Poligraf Konsalting [in Ukrainian].
4. Zavirjuha, P. & Lishhins'ka, N. (2013). Study of the source material for the selection of potatoes on a complex of valuable economic features. Visnik L'vivs'kogo nacional'nogo agrarnogo universitetu. Ser: Agronomija, 17, No. 2, pp. 220-232 [in Ukrainian].
5. Kalendar', R.N. & Glazko, V.I. (2002). Types of molecular genetic markers and their application. Fiziologiya i biokhimiya kult. rastenii, 34, No. 4, pp. 279-296 [in Russian].
6. DSTU 4506:2005. Potatoes food. Growing technology. Main provisions. Kyiv: Derzhspozhyvstandart Ukraine, 2006 [in Ukrainian].
7. Kiru, S.D. (2008). Genetic resources of potatoes for new breeding directions. In Scientific provision and innovative development of potato growing. Proceeding VNIIKH (pp. 80-84). Moscow [in Russian].
8. Koltunov, V.A., Sonec', T.D., Borodaj, V.V. & Vojceshina, N.I. (2016). Estimation of competitiveness and resource potential of potato asssortment in Ukraine. Ovochivnictvo i bashtannictvo: mizhvid. tematich. nauk. zb., 62, pp. 123-136 [in Ukrainian].
9. Koltunov, V.A., Vojceshina, N.I. & Furdiga, M.M. (2014). Resource potential of a potato variety: a monograph. Kyiv: KNTEU [in Ukrainian].
10. Metodika provedennja kvalifikacijnoї ekspertizi sortiv roslin na pridatnist' do poshirennja v Ukraini (2016). Methods of determining the quality indices of crop production. Approved by the Order of the Ministry of Agrarian Policy and Food of Ukraine from 12th December 2016, pp. 540 [in Ukrainian].
11. Morgun, B.V., Stepanenko, O.V., Stepanenko, A.I. & Rybalka, O.I. (2015). Molecular genetic identification of Wx gene polymorphism in soft wheat hybrids with multiplex polymerase chain reactions. Fiziol. rast. genet., 47, No. 1, pp. 25-35 [in Ukrainian].
12. Olijnik, T.M., Slobodjan, S.O. & Gricaj, R.V. (2012). Application of microsatellite potato markers for phylogenetic analysis of varieties of domestic and foreign breeding. Kartopljarstvo, 41, pp. 41-48 [in Ukrainian].
13. Prisjazhnjuk, L.M., Mel'nik, S.I. Shitikova, Ju.V., Sigalova, I.O. & Ivanic'ka, A.P. (2017). Use of SSR markers for the differentiation of new soybean varieties (Glycine max (L.) Merr.). Sortovichennja ta ohorona prav na sorty roslin, No. 3, pp. 269-276 [in Ukrainian].
14. Sivolap, Ju.M. & Kozhuhova, N.E. (2005). DNA technology in the registration and protection of plant variety rights. Sortovyvchennja ta ohorona prav na sorty roslyn, 1, pp. 66-74 [in Ukrainian].
15. Almeida Rocha, E., Vilela Paiva, L., Henrique de Carvalho, H. & Teixeira Guimaraes, C. (2010). Molecular characterization and genetic diversity of potato cultivars using SSR and RAPD markers. Crop Breed. and Appl. Biotechnol., 10, pp. 204-210. https://doi.org/10.1590/S1984-70332010000300004
16. Chung, Y.S., Palta, J.P., Bamberg, J. & Jansky S.H. (2016). Potential molecular markers associated with tuber calcium content in wild potato germplasm. Crop Science, 56, No. 2, pp. 576-584. https://doi.org/10.2135/cropsci2015.06.0370
17. Cote, M.-J., Leduc, L. & Reid, A. (2013). Evaluation of Simple Sequence Repeat (SSR) Markers Established in Europe as a Method for the Identification of Potato Varieties Grown in Canada. Amer. J. Potato Res., 90, pp. 340-350. doi: https://doi 10.1007/s12230-013-9310-7. https://doi.org/10.1007/s12230-013-9310-7
18. Everitt, B.S. (2011). Cluster Analysis (5th ed.) / S. Landau, M. Leese, D. Stahl. Chichester: Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470977811
19. Ghebreslassie, B.M., Palta, J.P., Bamberg, J. & Jansky, S.H. (2016). Genetic diversity assessment of farmers' and improved potato (Solanum tuberosum) cultivars from Eritrea using simple sequence repeat (SSR) markers. African J. of Biotechnol., 15, No. 35, pp. 1883-1891. https://doi.org/10.5897/AJB2016.15237
20. Ghislain, M., Nunez, J., Herrera, M.R., Pignataro, J., Guzman, F., Bonierbale, M. & Spooner, D.M. (2009). Robust and highly informative microsatellite-based genetic identity kit for potato. Mol. Breeding, 23, pp. 377-388. doi: https://doi: 10.1007/s11032-008-9240-0. https://doi.org/10.1007/s11032-008-9240-0
21. Grover, A. & Sharma, P.C. (2016). Development and use of molecular markers: past and present. Critical reviews in biotechnology, 36, No. 2, pp. 290-302. https://doi.org/10.3109/07388551.2014.959891
22. Jun, T.-H., Michel, A.P. & Mian, M.A. (2011). Development of soybean aphid genomic SSR markers using next generation sequencing. Genome, 54, pp. 360-367. https://doi.org/10.1139/g11-002
23. Kuhl, J.C., Novy, R.G., Whitworth, J.L., Dibble, M., Schneider, B.L. & Hall, D.G. (2016). Development of molecular markers closely linked to the Potato leafroll virus resistance gene, Rlretb, for use in marker-assisted selection. Amer. J. of Potato Res., 93, No. 3, pp. 203-212. https://doi.org/10.1007/s12230-016-9496-6
24. Liao, H. & Guo, H. (2014). Using SSR to evaluate the genetic diversity of potato cultivars from Yunnan province (SW China). Acta Biologica Cracoviensia. Series Botanica, No. 56/1, pp. 16-27. doi: https://doi: 10.2478/abcsb-2014-0003. https://doi.org/10.2478/abcsb-2014-0003
25. Muhinyuza, J.B., (2015). Assessment of genetic relationship of promising potato genotypes grown in Rwanda using SSR markers. Austral. J. Crop Sci., 9, No. 8, p. 696.
26. Mulato, B.M., Moller, M., Zucchi, M.I., Quecini, V. & Pinheiro, J.B. (2010). Genetic diversity in soybean germplasm identified by SSR and EST-SSR markers. Pesq. Agropec. Bras., 45, No. 3, pp. 276-283. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2010000300007
27. Namorato, H., Miranda, G.V., de Souza, L.V., Oliveira, L.R., DeLima, R.O. & Mantovani, Eder E. (2009). Comparing biplot multivariate analyses with Eberhartand Russel' method for genotype w environment interaction crop. Breed. and Appl. Biotechnol., No. 9, pp. 299-307. https://doi.org/10.12702/1984-7033.v09n04a03
28. Nie, X., Sutherland, D., Dickison, V.L., Singh, M., Murphy, A.M. & De Koeyer, D.L. (2016). Development and Validation of High-Resolution Melting Markers Derived from Ry sto STS Markers for High-Throughput Marker-Assisted Selection of Potato Carrying Ry sto. Phytopathology, 106, No. 11, pp. 1366-1375. https://doi.org/10.1094/PHYTO-05-16-0204-R
29. Ramakrishnan, A.P., Ritland, C.E., Sevillano, R.H.B. & Riseman, A. (2015). Review of potato molecular markers to enhance trait selection. Amer. J.of Potato Res., 92, No. 4, pp. 455-472. https://doi.org/10.1007/s12230-015-9455-7
30. Reid, A., Hof, L., Felix, G., Rucker, B., Tams, S., Milczynska, E., Esselink, D., Uenk, G., Vosman, B. & Weitz, A. (2011). Construction of an integrated microsatellite and key morphological characteristic database of potato varieties on the EU common catalogue. Euphytica, 182, pp. 239-249. https://doi.org/10.1007/s10681-011-0462-6
31. Reid, A., Hof, L., Esselink, D. & Vosman, B. (2009). Potato cultivar genome analysis. Methods in Mol. Biol., Plant Pathol., 508, pp. 295-308. https://doi.org/10.1007/978-1-59745-062-1_23
32. Schцnhals, E.M., Ortega, F., Barandalla, L., Aragones, A., Ruiz de Galarreta, J.I., Liao, J.-C., Sanetomo, R., Walkemeier, B., Tacke, E., Ritter, E. & Gebhardt, C. (2016). Identification and reproducibility of diagnostic DNA markers for tuber starch and yield optimization in a novel association mapping population of potato (Solanum tuberosum L.). Theor. Appl. Genet., 129, No. 4, pp. 767-785. https://doi.org/10.1007/s00122-016-2665-7
33. Spooner, D.M., Ruess, H., Arbizu, C.I., Rodriguez, F. & Solis-Lemus, C. (2018). Greatly reduced phylogenetic structure in the cultivated potato clade (Solanum section Petota pro parte). Amer. J. of Bot., 105, No. 1, pp. 60-70. https://doi.org/10.1002/ajb2.1008
34. Tierno, R. & Ignacio Ruiz de Galarreta, J. (2015). Characterization of high anthocyanin producing tetraploid potato cultivars selected for breeding using morphological traits and microsatellite markers. Plant Genetic Resources: Characterization and Utilization, pp. 1-10. doi: https://doi: 10.1017/S1479262115000477. https://doi.org/10.1017/S1479262115000477