Генетическое разнообразие исходного материала для селекции гороха (Pisum sativum L.) в условиях Предуральской степи Башкортостана

• Автор: Гайнуллина, Карина Петровна
• Шифр специальности: 06.01.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 156 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Народнохозяйственное значение гороха

1.2. История культуры, распространение и перспективы развития

1.3. Морфологические особенности гороха посевного

1.4. Биологические особенности гороха

1.4.1. Отношение к условиям среды

1.4.2. Этапы органогенеза

1.4.3. Биология цветения и оплодотворения

1.5. Горох посевной: генетические особенности, состояние изученности
1.5.1. Размер и структура генома высших растений
1.5.2. История изучения генетики гороха
1.5.3. Частная генетика гороха
1.5.4. Применение маркеров в генетических исследованиях
1.5.4.1. ДНК-маркеры, основанные на анализе рестрикционного полиморфизма
1.5.4.2. ДНК-маркеры, основанные на полимеразной цепной реакции
1.5.4.3. Микросателлитные маркеры
2. УСЛОВИЯ, МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
2.1. Материалы исследований
2.2. Условия вегетации гороха
2.3. Методы исследований
2.3.1. Молекулярные методы исследований
2.3.1.1. Выделение геномной ДНК гороха
2.3.1.2. Проведение полимеразной цепной реакции
2.3.1.3. Проведение электрофореза и визуализация результатов
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

3.1. Оценка коллекционных образцов гороха по морфобиологическим и
хозяйственно-ценным признакам и свойствам
3.1.1. Продолжительность вегетации гороха и составляющих ее периодов
3.1.2. Морфологические признаки
3.1.3. Урожайность и элементы структуры урожая
3.1.4. Оценка на засухоустойчивость
3.1.5. Устойчивость к полеганию
3.1.6. Оценка на качество
3.2. Микросателлитный анализ образцов гороха
3.2.1. Поиск молекулярно-генетических различий между образцами
3.2.2. Идентификация образцов гороха
3.2.3. Поиск взаимосвязей между данными молекулярно-генетического анализа и оценки хозяйственно-ценных признаков гороха
3.2.4. Исследование молекулярно-генетических различий между образцами..
3.2.5. Анализ частот встречаемости аллелей среди изученных образцов
3.2.6. Кластерный анализ на основе данных молекулярно-генетической
оценки образцов
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
РЕКОМЕНДАЦИИ СЕЛЕКЦИОННОЙ ПРАКТИКЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Актуалыюсть исследования. Одна из важнейших зернобобовых культур в мире - горох посевной (Pisum sativum L.). Российская Федерация занимает второе место в мире по посевным площадям зернового гороха - 1160,2 тыс. га при средней урожайности 1,43 т/га.
Сравнительно низкие урожаи зерна гороха в нашей стране связаны с несовершенством технологий возделывания, отсутствием комплекса уборочных машин. Выращиваемые сорта в производстве еще недостаточно устойчивы к неблагоприятным условиям возделывания, болезням и вредителям, нуждаются в улучшении по целому ряду признаков и свойств. Актуальной задачей селекции на современном этапе является создание новых, высокотехнологичных сортов зернового гороха, наиболее полно реализующих почвенно-климатический потенциал региона и отвечающих требованиям сельскохозяйственного производства (Давлетов Ф.А., 2008).
Ключевую роль в создании новых высокопродуктивных и адаптивных сортов должен играть исходный материал для селекции, источником которого служит коллекция гороха ВИР. Генофонд гороха, сохраняемый в коллекции, отражает мировое разнообразие этой ценной, экономически значимой культуры, поэтому его изучение играет большую роль для развития селекции гороха (Макашева Р.Х., 1979; Соболев Д.В., 2009; Вишнякова М.А., 2012). В настоящее время с развитием молекулярной биологии и генетики появились методы, позволяющие проводить оценку полиморфизма на уровне ДНК. Одним из наиболее современных методов ДНК-анализа является изучение микросателлитных локусов. В геноме гороха посевного было обнаружено большое число микросателлитов, однако распределение их аллелей в генотипах отдельных линий и сортов практически не исследовано (Loridon К. et al., 2005). Типирование с помощью микросателлитных маркеров позволяет создавать базы данных для идентификации и паспортизации сортов и линий гороха, а также для

нереализованной. Полимеразная цепная реакция (ПЦР, англ. PCR - Polymerase Chain Reaction) была изобретена в 1983 году американским биохимиком Кэри Мгаллисом (Mullis). Первая публикация по методу ПЦР, в которой авторы описали амплификацию участка гена бета-глобина с помощью Большого фрагмента ДНК-полимеразы (фрагмента Кленова), появилась в 1985 г. в журнале Science (Saiki R.K. et al., 1985). Широкое распространение ПЦР началось с момента публикации в 1988 г. основополагающей работы Сайки (Saiki) с соавторами, в которой авторы использовали термофильные ДНК-полимеразы и рассмотрели теоретические основы метода (Saiki R.K. et al., 1988). Эта статья в 1988-89 гг. стала наиболее цитируемой, а в 1993 году Кэри Мюллису была присвоена нобелевская премия за изобретение метода ПЦР.
Полимеразная цепная реакция является экспериментальным методом молекулярной биологии, позволяющим добиться значительного увеличения малых концентраций определённых фрагментов дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК) в биологическом материале (пробе). Повторные серии циклов, включающие денатурацию матрицы, отжиг праймеров и их последующее наращивание с помощью ДНК-полимеразы, приводят к экспоненциальному накоплению специфического фрагмента ДНК. Таким образом, метод ПЦР позволяет быстро и с небольшими затратами материальных ресурсов и времени получить более 10 миллионов копий определенной последовательности ДНК, первоначально представленной одной или несколькими молекулами (Сулимова Г.Е., 2004).
Различные модификации метода ПЦР легли в основу создания разнообразных типов ДНК-маркеров, широко используемых в настоящее время в различных областях медицины, биологии и сельского хозяйства (табл. 1).
На сегодняшний день применение ДНК-маркеров, основанных на полимеразной цепной реакции, является самым эффективным, информативным и достоверным методом, используемым в фундаментальных и прикладных генетических исследованиях, как на индивидуальном, так и на популяционном уровне.