Использование ISSR-маркеров для генотипирования джузгуна безлистного (Calligonum aphyllum (Pall.) Guerke), произрастающего на территории Астраханской области и Ставропольского края

На сегодняшний день актуальными остаются вопросы по генотипированию различных групп древесных и кустарниковых растений, которые произрастают в засушливых условиях, для определения селекционноценных генотипов. В связи с этим целью исследования являлось тестирование ISSRмаркеров и использование их для последующего генотипирования различных экотопических популяций C. aphyllum, произрастающих на территории Астраханской области и Ставропольского края. Оценку эффективности используемых ISSR-праймеров проводили с помощью четырех основных параметров информативности праймеров: информационный индекс полиморфизма (PIC), коэффицент эффективного мультиплексирования (EMR), индекс маркера (MI) и разрешающая способность (Rp). При использовании девяти праймеров в общей сложности было амплифицировано 88 ДНК-фрагментов генома C. aphyllum, из которых 77 – полиморфные. Общее количество амплифицированных полос ДНК зависело от используемого праймера и варьировалось от 8 до 15. Среднее значение PIC при использовании девяти праймеров составило 0,381, а стандартное отклонение составило всего 0,0043. Значения MI варьировали от 1,293 до 2,371, в среднем – 1,723. Самые высокие значения MI были выявлены у праймеров UBC808, UBC856 и UBC891 – 1,850, 1,908 и 2,371 соответственно. Значения показателя разрешающей способности находились в диапазоне от 2,400 (UBC808) до 7,771 (UBC891). Среднее значение RP составило 4,508, что говорит о высокой эффективности исследуемых праймеров при выявлении генетических различий популяций C. aphyllum. У популяций в Астраханской области полиморфность выше на 8,2 %, чем у популяций в Ставропольском крае. Обе популяции из Астраханской области (Cal2 и Cal3) демонстрируют схожие значения всех параметров генетической изменчивости. Результаты исследований могут быть использованы в селекционной работе по созданию новых форм C. aphyllum.

1. Climate change challenges, plant science solutions / N.A. Eckardt, E.A. Ainsworth, R.N. Bahuguna [et al.] // The Plant Cell. – 2023. – Vol. 35, N 1. – P. 24–66. – DOI: 10.1093/plcell/koac303.

2. Deciphering the plant microbiome to improve drought tolerance: mechanisms and perspectives / S. Ali, A. Tyagi, S. Park [et al.] // Environmental and Experimental Botany. – 2022. – Vol. 201. – Art. 104933. – DOI: 10.1016/j.envexpbot.2022.104933.

3. Alikhanova S., Bull J.W. Review of nature-based solutions in dryland ecosystems: the aral sea case study // Environmental Management. – 2023. – Vol. 72, N 3. – P. 457–472. – DOI: 10.1007/s00267-023-01822-z.

4. Establishing a climate target within the post-2020 Global Biodiversity Framework / E. Archer, D. Obura, P. Leadley [et al.] // PLOS Climate. – 2022. – Vol. 1, N 12. – Art. e0000106. – DOI: 10.1371/journal.pclm.0000106.

5. Молекулярно-генетический анализ популяций Populus nigra L. на Среднем и Южном Урале на основании полиморфизма ISSR-маркеров / Н.А. Никоношина, Н.А. Мартыненко, Ю.С. Нечаева [и др.] // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 3. – С. 403–403.

6. Rajora O.P., Zinck J.W.R. Genetic diversity, structure and effective population size of old-growth vs. second-growth populations of keystone and long-lived conifer, eastern white pine (Pinus strobus): conservation value and climate adaptation potential // Frontiers in genetics. – 2021. – Vol. 12. – Art. 650299. – DOI: 10.3389/fgene.2021.650299.

7. Stronger genetic differentiation among within-population genetic groups than among populations in Scots pine provides new insights into within-population genetic structuring / D. Danusevičius, O.P. Rajora, D. Kavaliauskas [et al.] // Scientific Reports. – 2024. – Vol. 14, N 1. – Art. 2713. – DOI: 10.1038/s41598-024-52769-y.

8. Comparative analysis and characterization of the chloroplast genome of Krascheninnikovia ceratoides (Amarathaceae): a xerophytic semi-shrub exhibiting drought resistance and high-quality traits / Y. Liu, C. Zheng, X. Su [et al.] // BMC Genomic Data. – 2024. – Vol. 25, N 1. – Art. 10. – DOI: 10.1186/s12863-024-01197-y.

9. Transcriptomic profiling identifies candidate genes involved in the salt tolerance of the xerophyte Pugionium cornutum / Y.N. Cui, F.Z. Wang, C.H. Yang [et al.] // Genes. – 2019. – Vol. 10, N 12. – Art. 1039. – DOI: 10.3390/genes10121039.

10. Complete plastome sequencing resolves taxonomic relationships among species of Calligonum L. (Polygonaceae) in China / F. Song, T. Li, KS. Burgess [et al.] // BMC Plant Biology. – 2020. – Vol. 20. – P. 1–15. – DOI: 10.1186/s12870-020-02466-5.

11. Использование гуминовых препаратов для выращивания посадочного материала древесных растений в аридном регионе / А.К. Романенко, А.В. Солонкин, А.С. Соломенцева [и др.] // Аграрный вестник Урала. – 2022. – № 6(221). – С. 2–15. – DOI: 10.32417/1997-4868-2022-221-06-2-15.

12. Подопригоров Ю.Н., Хюпинин А.А. Джузгун безлистный (Calligonum aphyllum (Pall.) Gürke)– эффективный фитомелиорант в засушливых условиях Северного Прикаспия // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. – 2023. – № 2(70). – С. 288–298. – DOI: 10.32786/2071-9485-2023-02-33.

13. Рыбашлыкова Л.П., Турко С.Ю., Маслова М.И. Биологический потенциал природных растений в культуре // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. – 2024. – Т. 93, № 2. – С. 166–177.

14. Изучение генетического разнообразия сортообразцов тополя (Populus L.) на основе SSR-маркеров / Т.П. Федулова, А.М. Кондратьева, П.М. Евлаков [и др.] // Лесотехнический журнал. – 2016. – Т. 6, № 4(24). – С. 105–111. – DOI: 10.12737/23441.

15. Genetic diversity using biochemical, physiological, karyological and molecular markers of Sesamum indicum L / S. Mesfer ALshamrani, F.A. Safhi, D.S. Alshaya [et al.] // Frontiers in Genetics. – 2022. – Vol. 13. – Art. 1035977. – DOI: 10.3389/fgene.2022.1035977.

16. Анализ наличия геномов древесно-кустарниковых растений, используемых в агролесомелиорации южных регионов России / А.И. Беляев, П.А. Крылов, А.М. Пугачева [и др.] // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. – 2023. – № 2(70). – С. 30– 42. – DOI: 10.32786/2071-9485-2023-02-03.

17. Amiteye S. Basic concepts and methodologies of DNA marker systems in plant molecular breeding // Heliyon. – 2021. – Vol. 7, N 10. – DOI: 10.1016/j.heliyon.2021.e08093.

18. Genetic diversity and population structure of cowpea mutant collection using SSR and ISSR molecular markers / S. Diallo, F.A. Badiane, B.N. P.A. Kabkia [et al.] // Scientific Reports. – 2024. – Vol. 14, N 1. – Art. 31833. – DOI: 10.1038/s41598-024-83087-y.

19. Assessment of genetic diversity in alfalfa using DNA polymorphism analysis and statistical tools / C. Petolescu, I. Sarac, S. Popescu [et al.] // Plants. – 2024. – Vol. 13, N 20. – Art. 2853. – DOI: 10.3390/plants13202853.

20. Structure and phylogeny of the curly birch chloroplast genome / K.A Shestibratov, O.Y. Baranov, E.N. Mescherova [et al.] // Frontiers in Genetics. – 2021. – Vol. 12. – Art. 625764. – DOI: 10.3389/fgene.2021.625764.

21. POPGENE (version 1.3. 1). Microsoft window-bases freeware for population genetic analysis / F.C. Yeh // http:// www.ualberta.ca/~fyeh/.– 1999.

22. Gasmi A., Triki T., Benabderrahim M.A. Assessing phenolic and molecular diversity of arta (Calligonum comosum L,), a wild Tunisian desert plant / // South African Journal of Botany. – 2022. – Vol. 151. – P. 166–174. – DOI: 10.1016/j.sajb.2022.09.044.

23. Чесноков Ю.В., Артемьева А.М. Оценка меры информационного полиморфизма генетического разнообразия // Сельскохозяйственная биология. – 2015. – № 5. – С. 571–578. – DOI: 10.15389/agrobiology.2015.5.571rus.