Досліджено частоти алелів та популяційну структуру за локусами запасних білків Gli-A1, Gli-B1, Gli-D1, Glu-A1, Glu-B1, Glu-D1, Gli-A3 у групах сортів пшениці м’якої озимої, створених у різні періоди селекції в різних грунтово-кліматичних зонах: в Лісостепу України – Миронівський інститут пшениці ім. В.М. Ремесла (МІП) та Степу України – Селекційно-генетичний інститут (СГІ), разом 275 сортів. Сорти ділили на три групи за часом реєстрації: до 1996 р., з 1996 по 2010 р. включно та після 2010 р. Відмінності за середньорічною температурою в періоди створення цих сортів становили 0,6 та 0,7 оС між 1 і 2 періодом і 0,9 та 1,0 оС між 2 і 3 періодом для зон Лісостепу і Степу, відповідно. У групах озимих сортів пшениці МІП і СГІ, створених після 2010 р., в основному, зберігаються характерні набори переважаючих алелів локусів запасних білків. Водночас спостерігається чітка пов’язаність змін частот певних алелів досліджених локусів у групах сортів зі змінами температури в зоні, де відбувається відбір генотипів в процесі селекції (майбутніх сортів). Найбільш яскраві зміни частот алелів маркерних локусів виявлено при вивченні сортів, що створюються в Степовій зоні України: для сортів СГІ такі монотонні зміни частот стосувались 10 алелів за 4 локусами. З великою ймовірністю це пов’язано з тим, що саме у цій зоні температури досягли більшого абсолютного значення, і в процесі селекції формуються та відбираються нові коадаптивні асоціації генів. Можна прогнозувати зростання внеску вихідного матеріалу з регіонів з вищою температурою в селекції озимих сортів Степу.
РЕЗЮМЕ. Исследованы частоты аллелей и популяционная структура по локусам запасных белков Gli-A1, Gli-B1, Gli-D1, Glu-A1, Glu-B1, Glu-D1, Gli-A3 в группах сортов озимой мягкой пшеницы, созданных в разные периоды селекции в разных почвенно-климатических зонах: в Лесостепи Украины – Мироновский институт пшеницы им. В.М. Ремесла (МИП) и Степи Украины – Селекционно-генетический институт (СГИ), всего 275 сортов. Сорта разделяли на три группы по времени регистрации до 1996 г. с 1996 по 2010 гг. включительно и после 2010 г. Отличия по среднегодовой температуре в периоды создания этих сортов составляли 0,6 и 0,7 °С между 1 и 2 периодом и 0,9 и 1,0 °С между 2 и 3 периодом для зон Лесостепи и Степи, соответственно. В группах озимых сортов пшеницы МИП и СГИ, созданных после 2010 г., в основном, сохраняются характерные наборы преобладающих аллелей локусов запасных белков. В то же время наблюдается четкая сопряженность изменений частот определенных аллелей с изменениями температуры в зоне, где происходит отбор генотипов (будущих сортов) в процессе селекции. Наиболее яркие изменения частот аллелей выявлены при изучении сортов, созданных в зоне Степи Украины. для сортов СГИ такие монотонные изменения частот касались 10 аллелей по 4 локусам. С большой вероятностю это сопряжено с тем, что именно в этой зоне температура достигла большего абсолютного значения, и в процессе селекции формируются и отбираются новые коадаптивные ассоциации генов. Можно прогнозировать увеличение вклада исходного материала с регионов с более высокой температурой в селекции озимых сортов Степи.
Ключові слова: Triticum aestivum L., сорта, глиадины, высокомолекулярные субъединицы глютенинов, популяционная структура, глобальное потепление
Triticum aestivum L., сорти, гліадини, високомолекулярні субодиниці глютенінів, популяційна структура, глобальне потепління
Повний текст та додаткові матеріали
Додаткові матеріали: 5440030s.pdfЦитована література
1. Grigg, D., The pattern of world protein consumption, Geoforum, 1995, vol. 26, no. 1, pp. 1–17. https://doi.org/10.1016/0016-7185(94)00020-8
2. Shewry, P.R. and Hey, S.J., The contribution of wheat to human diet and health, Food Energy Secur., 2015, vol. 4, no 3, pp. 178–202. https://doi.org/10.1002/fes3.64
3. Sozinov, A.A., Protein Polymorphism and Its Importance for Genetics and Breeding, Moscow: Nauka, 1985.
4. Vereijken, J.M., Klostermann, V.L.C., Beckers, F.H.R., Spekking, W.T.J., and Graveland, A., Intercultivar variation in the proportions of wheat protein fractions and relation to mixing behaviour, J. Cereal. Sci., 2000, vol. 32, no. 2, pp. 159–167. https://doi.org/10.1006/jcrs.2000.0333
5. Payne, P.I., Genetics of wheat storage proteins and the effect of allelic variation on bread-making quality, Annu. Rev. Plant Physiol., 1987, vol. 38, pp. 141–153.
6. Metakovsky, E., Melnik, V., Rodriguez-Quijano, M., Upelniek, V., and Carrillo, J.M., A catalog of gliadin alleles: polymorphism of 20th-century common wheat germplasm, Crop J., 2018, vol. 6, no. 6, pp. 628–641. https://doi.org/10.1016/j.cj.2018.02.003
7. McIntosh, R.A., Catalogue of Gene Symbols, Gene Catalogue, 2013. http:www.shigen.nig.ac.jp/wheat/ komugi/genes/download.jspMacGene.
8. Metakovsky, E.V., Chernakov, V.M., Upelniek, V.P., Redaelli, R., Dardevet, M., Branlard, G., and Pogna, N.E., Recombination mapping of ω-gliadin-coding loci on chromosome 1A of common wheat: a revision, J. Genet. Breed., 1996, vol. 50, pp. 277–286.
9. Pogna, N.E., Metakovsky, E.V., Redaelli, R., Raineri, F., and Dachkevitch, T., Recombination mapping of Gli-5, a new gliadin-coding locus on chromosome 1A and 1B in common wheat, Theor. Appl. Genet., 1993, vol. 87, pp. 113–121. https://doi.org/10.1007/BF00223754
10. Jackson, E., Holt, L., and Payne, P., Glu-B2, a storage protein locus controlling the D group of LMW glutenin subunits in bread wheat (Triticum aestivum), Genet. Res., 1985, vol. 46, no. 1, pp. 11–17. https://doi.org/10.1017/S0016672300022412
11. Sobko, T.A., Identification of a locus controlling synthesis of alcohol-soluble proteins of winter wheat endosperm, Visn. Silskohospodar. Nauki, 1984, no. 7, pp. 78–80.
12. Metakovsky, E.V., Branlard, G., Chernakov, V.M., Upelniek, V.P., Redaelli, R., and Pogna, N.E., Recombination mapping of some chromosome 1A-, 1B-, 1D- and 6B-controlled gliadins and low-molecular-weight glutenin subunits in common wheat, Theor. Appl. Genet., 1997, vol. 94, no. 6–7, pp. 788–795. https://doi.org/10.1007/s001220050479
13. Sozinov, A., Sozinov, I., Kozub, N., and Sobko, T., Stable gene associations in breeding and evolution of grasses, in Evolutionary Theory and Processes: Modern Perspectives. Papers in Honor of Eviatar Nevo, Wasser, S.P., Ed., Kluwer Acad. Publ., 1999, pp. 97–113. https://doi.org/10.1007/978-94-011-4830-6_7
14. Kozub, N.A., Sozinov, I.A., Sobko, T.A., Kolyuchii, V.T., Kuptsov, S.V., and Sozinov, A.A., Variation at storage protein loci in winter common wheat cultivars of the Central Forest-Steppe of Ukraine, Cytol. Genet., 2009, vol. 43, no. 1, pp. 55–62. https://doi.org/10.3103/S0095452709010101
15. Laemmli, U.K., Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4, Nature, 1970, vol. 227, no. 5259, pp. 680–685.
16. Kozub, N.A., Sozinov, I.A., Karelov, A.V., Blume, Ya.B., and Sozinov, A.A., Diversity of Ukrainian winter common wheat varieties with respect to storage protein loci and molecular markers for disease resistance genes, Cytol. Genet., 2017, vol. 51, no. 2, pp. 117–129. https://doi.org/10.3103/S0095452717020050
17. Payne, P.I. and Lawrence, G., Catalogue of alleles for the complex gene loci, Glu-A1, Glu-B1, Glu-D1 which code for high-molecular-weight subunits of glutenin in hexaploid wheat, Cer. Res. Commun., 1983, vol. 11, pp. 29–34.
18. Wrigley, C.W., Asenstorfer, R., Batey, I.L., Cornish, G.B., Day, L., Mares, D., and Mrva, K., The biochemical and molecular basis of wheat quality, in Wheat: Science and Trade, Carver, B.F., Ed., Oxford, UK: Wiley–Blackwell, 2009, ch. 21, pp. 495–520.
19. Baracskai, I., Balázs, G., Liu, L., Ma, W., Oszvald, M., Newberry, M., Tömösközi, S., Láng, L., Bedö, Z., and Bekes, F., A retrospective analysis of HMW and LMW glutenin alleles of cultivars bred in Martonvásár, Hungary, Cer. Res. Commun., 2011, vol. 39, pp. 225–236. https://doi.org/10.1556/CRC.39.2011.2.6
20. Marchylo, B.A., Lukow, O.M., and Kruger, J.E., Quantitative variation in high molecular weight glutenin subunit 7 in some Canadian wheats, J. Cereal. Sci., 1992, vol. 15, pp. 29–37. https://doi.org/10.1016/s0733-5210(09)80054-4
21. Metakovsky, E.V., Gliadin allele identification in common wheat. II Catalogue of gliadin alleles in common wheat, J. Genet. Breed., 1991, vol. 45, pp. 325–344.
22. Sobko, T.A. and Poperelya, F.A. The frequency of alleles of gliadin-coding loci in different cultivars of winter common wheat, Visn. Silskohospodar. Nauki, 1986, no. 5, pp. 84–87.
23. Pritchard, J.R., Stephens, M., and Donnelly, P., Inference of population structure using multilocus genotype data, Genetics, 2000, vol. 155, no. 2, pp. 945–959.
24. Evanno, G., Regnaut, S., and Goudet, J., Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: a simulation study, Mol. Ecol., 2005, vol. 14, no. 8, pp. 2611–2620. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2005.02553.x
25. Earl, D.A. and vonHoldt, B.M., STRUCTURE HARVESTER: a website and program for visualizing STRUCTURE output and implementing the Evanno method, Conserv. Genet. Res., 2012, vol. 4, no. 2, pp. 359–361. https://doi.org/10.1007/s12686-011-9548-7
26. Peakall, R. and Smouse, P.E., GENALEX 6: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research, Mol. Ecol. Not., 2006, vol. 6, pp. 288–295. https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2005.01155.x
27. Peakall, R. and Smouse, P.E., GenAlEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research—an update, Bioinformatics, 2012, vol. 28, pp. 2537–2539. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts460
28. Kumar, S., Stecher, G., Li, M., Knyaz, C., and Tamura, K. MEGA X: Molecular Evolutionary Genetics Analysis across computing platforms, Mol. Biol. Evol., 2018, vol. 35, pp. 1547–1549.
29. Clark-Carter, D., Doing Quantitative Psychological Research: From Design to Report, Psychology Press, 1997.
30. Poperelya, F.O. and Blagodarova, O.M., Genetics of grain quality of first Ukrainian genotypes of superstrong wheat, Cytol. Genet., 1998, vol. 32, no. 6, pp. 11–19.
31. Nevo, E. and Payne, P.I., Wheat storage proteins: diversity of HMW glutenin subunits in wild emmer from Israel. 1. Geographical patterns and ecological predictability, Theor. Appl. Genet., 1987, vol. 74, pp. 827–836.
32. Metakovsky, E.V., Pogna, N.E., Biancardi, A.M., and Redaelli, R., Gliadin composition of common wheat cultivars grown in Italy, J. Genet. Breed., 1994, vol. 48, pp. 55–66.
33. Chernakov, V.M. and Metakovsky, E.V. Diversity of gliadin-coding locus allelic variants and evaluation of genetic similarity of common wheat varieties from different breeding centers, Genetika, 1994, vol. 30, pp. 509–17.
34. Metakovsky, E.V. and Branlard, G., Genetic diversity of French common wheat germplasm based on gliadin alleles, Theor. Appl. Genet., 1998, vol. 96, pp. 209–218.
35. Sobko, T.A. and Sozinov, A.A., Analysis of genotype structure of common wheat cultivars licensed for growing in Ukraine using genetic markers, Cytol. Genet., 1999, vol. 33, pp. 30–41.
36. Metakovsky, E.V., Gomes, M., Vasquez, J.F., and Carrillo, J.M., High genetic diversity of Spanish common wheats as judged from gliadin alleles, Plant Breed., 2000, vol. 119, pp. 37–42.
37. Wrigley, C.W., Békés, F., Cavagh, C.R., and Bushuk, W., The Gluten Composition of Wheat Varieties and Genotypes, 2006. http://www.aaccnet.org/initiatives/definitions/Pages/ gliadin.aspx.
38. Blagodarova, O.M., Lytvynenko, M.A., and Golub, Ye.A., Gene geography of alleles at gliadin- and glutenin-coding loci of Ukrainian winter common wheat varieties and their association with agronomical traits, Collect. Sci. Paper.Inst. Breed. Genet., 2004, vol. 46, no. 6, pp. 124–138.
39. Novosel’skaya-Dragovich, A.Y., Krupnov, V.A., Saifulin, R.A., and Pukhalskiy, V.A, Dynamics of genetic variation at gliadin-coding loci in Saratov cultivars of common wheat Triticum aestivum L. over eight decades of scientific breeding, Genetika, 2003, vol. 39, pp. 1347–1352.
40. Roussel, V., Koenig, J., Beckert, M., and Balfourier, F., Molecular diversity in French bread wheat accessions related to temporal trends and breeding programmes, Theor. Appl. Genet., 2004, vol. 108, pp. 920–930. https://doi.org/10.1007/s00122-003-1502-y
41. Orabi, J., Jahoor, A., and Backes, G., Changes in allelic frequency over time in European bread wheat (Triticum aestivum L.) varieties revealed using DArT and SSR markers, Euphytica, 2014, vol. 197, pp. 447–462. https://doi.org/10.1007/s10681-014-1080-x
42. Laido, G., Mangini, G., Taranto, F., Gadaleta, A., Blanco A., Cattivelli, L., Marone, D., Mastrangelo, A.M., Papa, R., and De Vita, P. Genetic diversity and population structure of tetraploid wheats (Triticum turgidum L.) estimated by SSR, DArT and pedigree data, PLoS One, 2013, vol. 8, no. 6, e67280. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0067280
43. Balfourier, F., Bouchet, S., Robert, S., De Oliveira, R., Rimbert, H., Kitt, J., and Choulet, F., International Wheat Genome Sequencing Consortium, Breed Wheat Consortium, Paux E., Worldwide phylogeography and history of wheat genetic diversity, Sci. Adv., 2019, vol. 5, no. 5, eaav0536. https://doi.org/10.1126/sciadv.aav0536
44. Zhang, L., Liu, D., Guo, X., Yang, W., Sun, J., Wang, D., Sourdille, P., and Zhang, A., Investigation of genetic diversity and population structure of common wheat cultivars in northern China using DArT markers, BMC Genet., 2011, vol. 12, p. 42. http://www.biomed-central.com/1471-2156/12/42https://doi.org/10.1186/1471-2156-12-42
45. Lopes, M.S, Dreisigacker, S., Peca, R.J., Sukumaran, S., and Reynolds, M.P., Genetic characterization of the wheat association mapping initiative (WAMI) panel for dissection of complex traits in spring wheat, Theor. Appl. Genet., 2015, vol. 128, pp. 453–464. https://doi.org/10.1007/s00122-014-2444-2
46. Chen, T., Tantasawat, P.A., Wang, W., Gao, X., and Zhang, L., Population structure of Chinese south west wheat germplasms resistant to stripe rust and powdery mildew using the DArT-seq technique, Ciencia Rural, Santa Maria, 2018, vol. 48, no. 4, e20 160 066. https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20160066
47. Nielsen, N.H., Backes, G., Stougaard, J., Andersen, S.U., and Jahoor, A., Genetic diversity and population structure analysis of European hexaploid bread wheat (Triticum aestivum L.) varieties, PLoS One, 2014, vol. 9, no. 4, e94 000. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0094000
48. Maccaferri, M., Harris, N.S., Twardziok, S.O., et al., Durum wheat genome highlights past domestication signatures and future improvement targets, Nat. Genet., 2019, vol. 51, pp. 885–895. https://doi.org/10.1038/s41588-019-0381-3
49. Boychenko, S., Voloshchuk, V., Movchan, Ya., Ser-djuchenko, N, Tkachenko, V., Tyshchenko, O., and Savchenko, S., Features of climate change on Ukraine: scenarios, consequences for nature and agro-ecosystems, Proc. Natl. Aviat. Univ., 2016, vol. 69, no. 4, pp. 96–113. https://doi.org/10.18372/2306-1472.69.11061
50. Jones, P.D., Lister, D.H., Osborn, T.J., Harpham, C., Salmon, M., and Morice, C.P., Hemispheric and large-scale land surface air temperature variations: an extensive revision and an update to 2010, J. Geoph. Res., 2012, vol. 117, D05127. doi 10.10292011JD017139
51. Diab, A., Kantety, R.V., Ozturk N.Z., Benscher, D., Nachit, M.V., and Sorrells, M.E., Drought-inducible genes and differentially expressed sequence tags associated with components of drought tolerance in durum wheat, Sci. Res. Essay, 2008, vol. 3, pp. 9–26.
52. Xu, Y., Li, S., Li, L. Ma, F., Fu, X., Shi, Z., Xu, H., Ma, P., and An, D., QTL mapping for yield and photosynthetic related traits under different water regimes in wheat, Mol. Breed., 2017, vol. 37, e34. https://doi.org/10.1007/s11032-016-0583-7
53. El-Feki, W., Byrne, P.F., Reid, S.D., and Haley, S.D., Mapping quantitative trait loci for agronomic traits in winter wheat under different soil moisture levels, Agronomy, 2018, vol. 8, e133. https://doi.org/10.3390/agronomy8080133
54. Ovenden, B., Milgate, A., Wade, L.J., Rebetzke, G.J., and Holland, J.B., Genome-wide associations for water-soluble carbohydrate concentration and relative maturity in wheat using SNP and DArT marker arrays, G3: Genes, Genomes,Genet., 2017, vol. 7, pp. 2821–2830. https://doi.org/10.1534/g3.117.039842
55. Soriano, J.M. and Alvaro, F., Discovering consensus genomic regions in wheat for root-related traits by QTL meta-analysis, Sci. Rep., 2019, vol. 9, e10 537.https://doi.org/10.1038/s41598-019-47038-2
56. Joukhadar, R., Daetwyler, H.D., Bansal, U.K., Gendall, A.R., and Hayden, M.J., Genetic diversity, population structure and ancestral origin of Australian wheat, Front. Plant Sci., 2017, vol. 8, e2115. https://doi.org/10.3389/fpls.2017.02115
57. Nevo, E., Fu, Y., Pavlicek, T., Khalifa, S., Tavasi, M., and Avigdor, A., Evolution of wild cereals during 28 years of global warming in Israel, Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., 2012, vol. 109, no. 9, pp. 3412–3415. https://doi.org/10.1073/pnas.1121411109
58. Qian, C., Yan, X., Shi, Y. Yin, H., Chang, Y., Chen, J., Ingvarsson, P.K., Nevo, E., and Ma, X., Adaptive signals of flowering time pathways in wild barley from Israel over 28 generations, Heredity, 2020, vol. 124, pp. 62–76. https://doi.org/10.1038/s41437-019-0264-5