Оценка качества экспериментальных белозерных популяций риса в ускоренной селекции по крупности и стекловидности зерна
Аннотация
Обоснование. В маркер-обоснованной селекционной практике риса в ускоренном процессе создания сортов с высокими показателями признаков качества зерна на основе новых биотехнологических приемов актуально создание сегрегирующих популяций риса с последующим фенотипированием генотипов по признакам интереса. Сегрегирующие популяции используются для выявления генетических локусов (QTL), связанных со сложными признаками, в том числе качества зерна риса на основе данных фенотипирования.
Цель. В работе была поставлена цель провести оценку экспериментальных популяций риса BC3 по физическим признакам зерна: крупности, стекловидности, трещиноватости, в целях осуществления работ по прицельному отбору по данным фенотипирования и генотипирования перспективных растений – прототипов сортов с заданными признаками в маркер-опосредованной селекции риса.
Материалы и методы. В исследование были вовлечены гибриды 15-ти комбинаций скрещиваний родительских форм. Семена высевали на вегетационной площадке ФГБНУ ФНЦ риса в сосуды, в качестве основного удобрения использовали смесь Прянишникова; по мере созревания семена убирали вручную. Для проведения исследований были использованы высокотехнологичные методы фенотипирования селекционного материала. Крупность зерна оценивали по массе 1000 абсолютно сухих зерен с использованием анализатора влажности, установки воздушно-тепловой, автоматического счетчика семян; оценку стекловидности и трещиноватости зерна - в проходящем свете с помощью диафаноскопа.
Результаты. Генотипы дифференцировали и распределяли в группы по каждому признаку. В результате проведения исследования качества полученных образцов BC3 по данным фенотипирования были выделены линии, сочетающие высокие технологические признаки качества зерна. Масса 1000 абсолютно сухих зерен находилась в диапазоне 23,2-30,2 г в группе средних по массе образцов, показатели стекловидности и трещиноватости соответственно: 62-93 % и 1-9 %.
Заключение. В результате сравнительного анализа гибридов и родительских форм были отмечены комбинации, для которых был характерен эффект гетерозиса по признакам качества зерна.
EDN: MWACYE
Скачивания
Литература
Korotenko, T. L., Mukhina, Zh. M., Yurchenko, S. A., & Tumanyan, N. G. (2022). Differentiated genetic resources of rice by biochemical composition for various nutritional needs and breeding use. Rice Growing, 4(57), 22–31. https://doi.org/10.33775/1684-2464-2022-57-4-22-31. EDN: https://elibrary.ru/ZGSJEF
Dwiningsih, Y., Anuj, K., Julie, T., Charles, R., Jawaher, A., Abdulrahman, A., & Andy, P. (2021). Identification of genomic regions controlling chalkiness and grain characteristics in a recombinant inbred line rice population based on high throughput SNP markers. Genes, 12(11), 1690. https://doi.org/10.3390/genes1211169
Furuta, T., Ashikari, M., Jena, K. K., Doi, K., & Reuscher, S. (2017). Adapting genotyping by sequencing for rice F2 populations. G3: Genes, Genomes, Genetics, 7(3), 881–893. https://doi.org/10.1534/g3.116.038190. EDN: https://elibrary.ru/YYDFAN
Gao, F.-Y., Zeng, L.-H., Qiu, L., Lu, X.-J., Ren, J.-S., Wu, X.-T., Su, X.-W., Gao, Y.-M., & Ren, G.-J. (2016). QTL mapping of grain appearance quality traits and grain weight using a recombinant inbred population in rice. Journal of Integrative Agriculture, 15, 1693–1702.
Gao, H., Gadlage, M. J., Lafitte, H. R., Lenderts, B., Yang, M., Schroder, M., Farrell, J., Snopek, K., Peterson, D., Feigenbutz, L., et al. (2020). Superior field performance of waxy corn engineered using CRISPR Cas9. Nature Biotechnology, 38, 579–581. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0444-0. EDN: https://elibrary.ru/CEKOTD
Hu, Z., et al. (2018). A novel QTL qTGW3 encodes the GSK3/SHAGGY like kinase OsGSK5/OsSK41 that interacts with OsARF4 to negatively regulate grain size and weight in rice. Molecular Plant, 11, 736–749. https://doi.org/10.1016/j.molp.2018.03.005
Ishimaru, K., et al. (2013). Loss of function of the IAA glucose hydrolase gene TGW6 enhances rice grain weight and increases yield. Nature Genetics, 3. https://doi.org/10.1038/ng.2612
Koutroubas, S. D., Mazzini, F., Pons, B., et al. (2004). Grain quality variation and relationships with morphophysiological traits in rice (Oryza sativa L.) genetic resources in Europe. Field Crops Research, 86, 115–130. https://doi.org/10.1016/S0378-4290(03)00117-5
Mané, I., Bassama, J., Ndong, M., Mestres, C., Diedhiou, P. M., & Fliedel, G. (2 Newton). Deciphering urban consumer requirements for rice quality gives insights for driving the future acceptability of local rice in Africa: Case study in the city of Saint Louis in Senegal. Food Science & Nutrition, 9, 1614–1624. https://doi.org/10.1002/fsn3.2136. EDN: https://elibrary.ru/KQVZSS
Mukhina, Zh. M., Yesaulova, L. V., Tumanyan, N. G., Papulova, E. Yu., Garkush, S. V., & Chukhir, N. P. (2024). Effective protocol for rice phenotyping based on grain quality: Ranking of rice samples from a segregating BC2 population. ITESE 2024: E3S Web of Conferences, 583, 08018. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202458308018. EDN: https://elibrary.ru/ZRLIXV
Mulyaningsih, E. S., Devi, A. F., Anggraheni, Y. G. D., Paradisa, Y. B., Priadi, D., Indrayani, S., Sulistyowati, Y., Perdani, A. Y., Nuro, F., Adi, E. B. M., & Deswina, P. (2023). Physicochemical properties and eating quality of promising crossbred upland rice lines developed from superior parental genotypes. SABRAO Journal of Breeding and Genetics, 55(5), 1536–1546. https://doi.org/10.54910/sabrao2023.55.5.8. EDN: https://elibrary.ru/TGNQMW
Reza, M. E., & Golam, J. A. (2020). Germplasm and genetic diversity studies in rice for stress response and quality traits. В кн.: Rice Research for Quality Improvement: Genomics and Genetic Engineering (с. 47–60). https://doi.org/10.1007/978-981-15-4120-9_3
Saket, C., Aditya, B., & Aryadeep, R. (2020). Quantitative trait loci for rice grain quality improvement. В кн.: Rice Research for Quality Improvement: Genomics and Genetic Engineering (с. 687–697). https://doi.org/10.1007/978-981-15-5337-0_31
Sjahril, R., Trisnawaty, A. R., Riadi, M., Rafiuddin, R., Sato, T., Toriyama, K., Hayashi, Y., & Tomoko, A. (2020). Selection of early maturing and high yielding mutants of Toraja Local Red Rice grown from M2–M3 population after ion beam irradiation. Hayati Journal of Biosciences, 27(2), 166. https://doi.org/10.4308/HJB.27.2.166. EDN: https://elibrary.ru/NWCEZP
Sreenivasulu, N., Zhang, C., Tiozon, R. N. Jr., & Liu, Q. (2022). Post genomics revolution in the design of premium quality rice in a high yielding background to meet consumer demands in the 21st century. Plant Communications, 3(3), 100271. https://doi.org/10.1016/j.xplc.2021.100271. EDN: https://elibrary.ru/FZXQHW
Su Kui, J., Li Na, X., Qing Qing, Y., Ming Qiu, Z., Shui Lian, W., Ruo An, W., Tao, T., Lian Min, H., Qian Qian, G., Shu Wen, J., Tao, S., Yu Jia, L., Xiu Ling, C., & Ji Ping, G. (2023). High resolution quantitative trait locus mapping for rice grain quality traits using genotyping by sequencing. Frontiers in Plant Science, 13. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.1050882
Wang, D., Sun, W., Yuan, Z., Sun, Q., Fan, K., Zhang, C., & Yu, S. (2021). Identification of a novel QTL and candidate gene associated with grain size using chromosome segment substitution lines in rice. Scientific Reports, 11, 189. https://doi.org/10.1038/s41598-020-80667-6. EDN: https://elibrary.ru/FNNNMH
Zhu, A., Zhang, Y., Zhang, Z., Wang, B., Xue, P., Cao, Y., et al. (2018). Genetic dissection of qPCG1 for a quantitative trait locus for percentage of chalky grain in rice (Oryza sativa L.). Frontiers in Plant Science, 9, 1173. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.01173
Список литературы
Коротенко, Т. Л., Мухина, Ж. М., Юрченко, С. А., & Туманьян, Н. Г. (2022). Дифференцированные генетические ресурсы риса по биохимическому составу для разных пищевых потребностей и селекционного использования. Рисоводство, 4(57), 22–31. https://doi.org/10.33775/1684-2464-2022-57-4-22-31. EDN: https://elibrary.ru/ZGSJEF
Dwiningsih, Y., Anuj, K., Julie, T., Charles, R., Jawaher, A., Abdulrahman, A., & Andy, P. (2021). Identification of genomic regions controlling chalkiness and grain characteristics in a recombinant inbred line rice population based on high throughput SNP markers. Genes, 12(11), 1690. https://doi.org/10.3390/genes1211169
Furuta, T., Ashikari, M., Jena, K. K., Doi, K., & Reuscher, S. (2017). Adapting genotyping by sequencing for rice F2 populations. G3: Genes, Genomes, Genetics, 7(3), 881–893. https://doi.org/10.1534/g3.116.038190. EDN: https://elibrary.ru/YYDFAN
Gao, F.-Y., Zeng, L.-H., Qiu, L., Lu, X.-J., Ren, J.-S., Wu, X.-T., Su, X.-W., Gao, Y.-M., & Ren, G.-J. (2016). QTL mapping of grain appearance quality traits and grain weight using a recombinant inbred population in rice. Journal of Integrative Agriculture, 15, 1693–1702.
Gao, H., Gadlage, M. J., Lafitte, H. R., Lenderts, B., Yang, M., Schroder, M., Farrell, J., Snopek, K., Peterson, D., Feigenbutz, L., et al. (2020). Superior field performance of waxy corn engineered using CRISPR Cas9. Nature Biotechnology, 38, 579–581. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0444-0. EDN: https://elibrary.ru/CEKOTD
Hu, Z., et al. (2018). A novel QTL qTGW3 encodes the GSK3/SHAGGY like kinase OsGSK5/OsSK41 that interacts with OsARF4 to negatively regulate grain size and weight in rice. Molecular Plant, 11, 736–749. https://doi.org/10.1016/j.molp.2018.03.005
Ishimaru, K., et al. (2013). Loss of function of the IAA glucose hydrolase gene TGW6 enhances rice grain weight and increases yield. Nature Genetics, 3. https://doi.org/10.1038/ng.2612
Koutroubas, S. D., Mazzini, F., Pons, B., et al. (2004). Grain quality variation and relationships with morphophysiological traits in rice (Oryza sativa L.) genetic resources in Europe. Field Crops Research, 86, 115–130. https://doi.org/10.1016/S0378-4290(03)00117-5
Mané, I., Bassama, J., Ndong, M., Mestres, C., Diedhiou, P. M., & Fliedel, G. (2 Newton). Deciphering urban consumer requirements for rice quality gives insights for driving the future acceptability of local rice in Africa: Case study in the city of Saint Louis in Senegal. Food Science & Nutrition, 9, 1614–1624. https://doi.org/10.1002/fsn3.2136. EDN: https://elibrary.ru/KQVZSS
Mukhina, Zh. M., Yesaulova, L. V., Tumanyan, N. G., Papulova, E. Yu., Garkush, S. V., & Chukhir, N. P. (2024). Effective protocol for rice phenotyping based on grain quality: Ranking of rice samples from a segregating BC2 population. ITESE 2024: E3S Web of Conferences, 583, 08018. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202458308018. EDN: https://elibrary.ru/ZRLIXV
Mulyaningsih, E. S., Devi, A. F., Anggraheni, Y. G. D., Paradisa, Y. B., Priadi, D., Indrayani, S., Sulistyowati, Y., Perdani, A. Y., Nuro, F., Adi, E. B. M., & Deswina, P. (2023). Physicochemical properties and eating quality of promising crossbred upland rice lines developed from superior parental genotypes. SABRAO Journal of Breeding and Genetics, 55(5), 1536–1546. https://doi.org/10.54910/sabrao2023.55.5.8. EDN: https://elibrary.ru/TGNQMW
Reza, M. E., & Golam, J. A. (2020). Germplasm and genetic diversity studies in rice for stress response and quality traits. В кн.: Rice Research for Quality Improvement: Genomics and Genetic Engineering (с. 47–60). https://doi.org/10.1007/978-981-15-4120-9_3
Saket, C., Aditya, B., & Aryadeep, R. (2020). Quantitative trait loci for rice grain quality improvement. В кн.: Rice Research for Quality Improvement: Genomics and Genetic Engineering (с. 687–697). https://doi.org/10.1007/978-981-15-5337-0_31
Sjahril, R., Trisnawaty, A. R., Riadi, M., Rafiuddin, R., Sato, T., Toriyama, K., Hayashi, Y., & Tomoko, A. (2020). Selection of early maturing and high yielding mutants of Toraja Local Red Rice grown from M2–M3 population after ion beam irradiation. Hayati Journal of Biosciences, 27(2), 166. https://doi.org/10.4308/HJB.27.2.166. EDN: https://elibrary.ru/NWCEZP
Sreenivasulu, N., Zhang, C., Tiozon, R. N. Jr., & Liu, Q. (2022). Post genomics revolution in the design of premium quality rice in a high yielding background to meet consumer demands in the 21st century. Plant Communications, 3(3), 100271. https://doi.org/10.1016/j.xplc.2021.100271. EDN: https://elibrary.ru/FZXQHW
Su Kui, J., Li Na, X., Qing Qing, Y., Ming Qiu, Z., Shui Lian, W., Ruo An, W., Tao, T., Lian Min, H., Qian Qian, G., Shu Wen, J., Tao, S., Yu Jia, L., Xiu Ling, C., & Ji Ping, G. (2023). High resolution quantitative trait locus mapping for rice grain quality traits using genotyping by sequencing. Frontiers in Plant Science, 13. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.1050882
Wang, D., Sun, W., Yuan, Z., Sun, Q., Fan, K., Zhang, C., & Yu, S. (2021). Identification of a novel QTL and candidate gene associated with grain size using chromosome segment substitution lines in rice. Scientific Reports, 11, 189. https://doi.org/10.1038/s41598-020-80667-6. EDN: https://elibrary.ru/FNNNMH
Zhu, A., Zhang, Y., Zhang, Z., Wang, B., Xue, P., Cao, Y., et al. (2018). Genetic dissection of qPCG1 for a quantitative trait locus for percentage of chalky grain in rice (Oryza sativa L.). Frontiers in Plant Science, 9, 1173. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.01173
Просмотров аннотации: 7
Copyright (c) 2025 Natalya G. Tumanyan, Elina Yu. Papulova, Liana M. Lalayan, Svetlana S. Chizhikova, Tatyana B. Kumeiko
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
