Наведено результати досліджень ліній кукурудзи за SSR і морфологічними маркерами. Визначено поліморфізм досліджених ліній кукурудзи за 8 SSR маркерами: phi064, umc1448, umc1792, bnlg1782, bnlg1129, phi084, phi015, phi083. Відповідно до отриманих за результатами полімеразної ланцюгової реакції (ПЛР) алелів, розраховано їх частоти та індекс поліморфності локусу (PIC). У досліджених лініях ідентифіковано від 2 до 9 алелів відповідно до використаних маркерів. Частоти ідентифікованих алелів становили 0,01—0,72. Найбільш поліморфним виявився маркер umc1448 (PIC 0,83), найменш поліморфним — phi015 (PIC 0,46). Високий PIC мали маркери phi064 і bnlg1782. Встановлено наявність унікальних для досліджених ліній алелів за маркерами umc1448 — алель 132 пн, за маркером bnlg1782 — алелі 240 і 242 пн. За результатами кластерного аналізу на основі ступеня прояву морфологічних ознак визначено відмінності між 91 лінією. Однаковими за 36 ознаками виявились пари ліній із різним типом цитоплазми (фертильна лінія та її стерильний аналог). Генетичні дистанції, розраховані відповідно до наявності/відсутності ідентифікованих алелів, дали змогу виявити 88 відмінних ліній. Встановлено, що одна пара ліній — фертильна лінія та її стерильний аналог — не мають відмінностей за двома дослідженими маркерними системами, крім типу цитоплазми, що виявляється за наявністю пилку в польових умовах. Це означає, що необхідно залучати щонайменше ще один SSR маркер для визначення відмінностей у цій вибірці ліній. Лінії, які виявились однаковими за SSR маркерами, відрізняються за морфологічними ознаками, що вказує на ефективність комплексного підходу до визначення відмінності ліній у процесі кваліфікаційної експертизи на відмінність, однорідність і стабільність (ВОС).
Ключові слова: Zea mays L., SSR маркери, генетичні дистанції, відмінність ліній
Повний текст та додаткові матеріали
У вільному доступі: PDFЦитована література
1. State register of plant varieties suitable for distribution in Ukraine. URL: https:// sops.gov.ua/reestr-sortiv-roslin (01.10.2019)
2. Drozdov, V.I. (2010). Manual for using the Statistica 6.0. Kursk: Izdatelstvo YuZGU [in Russian].
3. Ermantraut, E.R., Prysiazhniuk, O.I. & Shevchenko, I.L. (2007). Statistical analysis of agronomic study data in the software suite Statistica 6.0. Kyiv: PolihrafKonsaltynh [in Ukrainian].
4. Tkachik, S.O. (Ed.) (2015). Methods of examination of plant varieties of cereals, cereals and legumes for suitability for distribution in Ukraine Vinnytsia: FOP Korzun D. Yu. [in Ukrainian].
5. Syvolap, Yu.M., Kalendar, R.N. & Verbytskaia, T.H. (1998). The use of PCR analysis in genetic selection studies. Kiev: Ahrarna nauka [in Russian].
6. Babu, R., Nair, S.K., Kumar, A., Venkatesh, S., Sekhar, J.C., Singh, N.N. & Gupta, H.S. (2005). Two-generation marker-aided backcrossing for rapid conversion of normal maize lines to quality protein maize (QPM). Theoretical and Applied Genetics, No. 5, pp. 888-897. https://doi.org/10.1007/s00122-005-0011-6
7. Everitt, B.S., Landau, S., Leese, M. & Stahl, D. (2011). Cluster analysis (5th ed.). Chichester: Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470977811
8. Greveniotis, V.A., Giourieva, V.S., Bouloumpasi, E.C., Sioki, E.J. & Mitlianga, P.G. (2018). Morpho-physiological Characteristics and Molecular Markers of Maize Crosses Under Multi-location Evaluation. Journal of Agricultural Science, No. 11. http:// doi.org/10.5539/jas.v10n11p79 https://doi.org/10.5539/jas.v10n11p79
9. Guidelines for the conduct of tests for distinctness, uniformity and stability. Mays. URL: https://www.upov.int/edocs/tgdocs/en/tg002.pdf (01.10.2019)
10. Gunjaca, J., Buhinicek, I., Jukic, M., Sarcevic, H., Vragolovic, A., Kozic, Z. & Pejic, I. (2008). Discriminating maize inbred lines using molecular and DUS data. Euphytica, No. 1-2, pp. 165-172. https://doi.org/10.1007/s10681-007-9518-z
11. Gurung, D., George, M. & Dela Cruz, Q. (2010). Analysis of genetic diversity within Nepalese maize populations using SSR markers. Nepal J. Sci. Technol., No. 11, pp. 1-8. https://doi.org/10.3126/njst.v11i0.4082
12. Hossain, F., Muthusamy, V., Pandey, N., Vishwakarma, A.K., Baveja, A., Zunja- re, R.U. & Gupta, H.S. (2018). Marker-assisted introgression of opaque2 allele for rapid conversion of elite hybrids into quality protein maize. Journal of Genetics, No. 1, pp. 287-298. https://doi.org/10.1007/s12041-018-0914-z
13. International Rules for Seed Testing 2019. URL: https://www.seedtest.org/en/international-rules-for-seed-testing-_content--1-1083.html (01.10.2019) https://doi.org/10.15258/istarules.2019.10
14. Liu, X., Zhang, Y., Zheng, Z., Li, Z., He, C., Liu, D. & Tan, Z. (2010). QTL Mapping for Controlling Days to Pollen Shed under Different Nitrogen Regimes in Maize. Proceeding of 2010 4th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering. https://doi.org/10.1109/ICBBE.2010.5518247
15. Liu, Z., Peter, S.O., Long, M., Weingartner, U., Stamp, P. & Kaeser, O. (2002). A PCR assay for rapid discrimination of sterile cytoplasm types in maize. Crop science, No. 2, pp. 566-569. https://doi.org/10.2135/cropsci2002.0566
16. Lu, H. & Bernardo, R. (2001). Molecular marker diversity among current and historical maize inbreds Theoretical and Applied Genetics, No. 4, pp. 613-617. https://doi.org/10.1007/PL00002917
17. Molecular biomarker analysis - SSR analysis of maize (E) : ISO/TR 17623:2015. Geneva, 2015.
18. Nagy, E., Timar, I., Hegyi, Z., Spitko, T. & Marton, L. C. (2009). SSR markers as tools in maize breeding for high starch content. Maydica, No. 2, p. 253. http:// doi.org/10.3389/fpls.2016.00223
19. Namorato, H., Miranda, G.V., de Souza, L.V., Oliveira, L.R., DeLima, R.O. & Eder E. (2009). Comparing Biplot Multivariate Analyses with Eberhartand Russell' method for genotype x environmentinteraction Crop. Breeding and Applied Biotechnology, No. 9, pp. 299-307. https://doi.org/10.12702/1984-7033.v09n04a03
20. TGP/15 Guidance on the Use of Biochemical and Molecular Markers in the Examination of Distinctness, Uniformity and Stability (DUS). URL: https:// www.upov.int/edocs/tgpdocs/en/tgp_15.pdf (01.10.2019)
21. Yadav, V. K. & Singh, I. S. (2010). Comparative evaluation of maize inbred lines (Zea mays L.) according to DUS testing using morphological, physiological and molecular markers. Agricultural Sciences, No. 3, p. 131. https://doi.org/10.4236/as.2010.13016