Ретротранспозонные ISAP-маркеры в анализе полиморфизма образцов Rosa L. на федеральной территории «Сириус» и в прилегающих районах

Актуальность. Семейство Rosaceae входит в первую пятерку наиболее значимых по числу видов на Кавказе. Род Rosa L. представлен на этой территории девятью видами. Виды Rosa очень полиморфны, многие имеют гибридогенное происхождение, легко дичают при культивировании и образуют гибридные формы, что усложняет определение их видовой принадлежности. Поэтому изучение внешне схожих субпопуляций только по морфологическим признакам сильно затруднено, и актуальным является привлечение для этих целей молекулярных маркеров. Кроме того, молекулярные маркеры могут быть использованы для мониторинга биоразнообразия в антропогенно измененных районах, к которым относится федеральная территория «Сириус».

Материалы и методы. В работе использованы новые ISAP-маркеры (ROSE-CL0, ROSE-CL3, ROSE-CL6, ROSE-CL7), основанные на анализе полиморфизма расположения в геноме SINE-ретротранспозонов. Изучены 132 образца Rosa L., произрастающих на 16 различных локациях федеральной территории «Сириус» и прилегающих участках.

Результаты. ISAP-анализ выявил высокий уровень полиморфизма по всем рассчитанным показателям. В выборке идентифицировано 127 различных ампликонов, при среднем количестве 31,8 на маркер. Среднее число эффективных аллелей Ne для всех праймеров равнялось 11,9, индекс P% по выборке = 100%, MI = 1,41, Dj = 0,96. Сравнение образцов на отдельных локациях (2, 3, 4, 7, 8, 9, 13) показало, что они отличаются своеобразием как по рассчитанным индексам полиморфизма, так и по аллельному составу. Образцы локации 8 оказались почти гомогенны; не исключено, что на этой площадке размножение происходило вегетативным путем. Кластеризация по методу Варда позволила разделить образцы на три кластера с некоторой географической приуроченностью.

Заключение. ISAP-анализ полиморфизма роз подтвердил высокую эффективность нового типа ретротранспозонных маркеров. Метод может быть рекомендован для использования в популяционной генетике и для оценки биоразнообразия Rosa.

1. Amiryousefi A., Hyvönen J., Poczai P. iMEC: Online marker efficiency calculator. Applications in Plant Sciences. 2018;6(6):e01159. DOI: 10.1002/aps3.1159

2. Антонова О.Ю., Клименко Н.С., Рыбаков Д.А., Фомина Н.А., Желтова В.В., Новикова Л.Ю. Гавриленко Т.А. SSR-анализ современных российских сортов картофеля с использованием ДНК номенклатурных стандартов. Биотехнология и селекция растений. 2020;3(4):77-96. DOI: 10.30901/2658-6266-2020-4-o2

3. Hammer Ø., Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Paleontological statistics software. Package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica. 2001;4(1):1-9. Available from: http://palaeo-electronica.org/2001_1/past/past.pdf [accessed Sept. 23, 2025].

4. Камнев А.М., Лапкасов М.Е., Тюкалова А.А., Жидяева С.В., Антонова О.Ю. In silico-анализ геномов представителей семейства Rosaceae Juss. c целью создания ISAP-маркеров. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. [в печати] 2025.

5. Клемешова К.В. Анализ видового состава декоративных насаждений курортного района «Имеретинский». Субтропическое и декоративное садоводство. 2022;(83):25-36. DOI: 10.31360/2225-3068-2022-83-25-36

6. Кузьмин П.А., Лушникова Е.С., Романова И.М. Использование ISSR-маркеров для генотипирования джузгуна безлистного (Calligonum aphyllum (Pall.) Guerke), произрастающего на территории Астраханской области и Ставропольского края. Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2025;2(75):61-68. DOI: 10.31677/2072-6724-2025-75-2-61-68

7. Li Y., Jiang N., Sun Y. AnnoSINE: a short interspersed nuclear elements annotation tool for plant genomes. Plant Physiology. 2022;188(2):955-970. DOI: 10.1093/plphys/kiab524

8. Morgante M., Rafalski A., Biddle P., Tingey S., Olivieri A.M. Genetic mapping and variability of seven soybean simple sequence repeat loci. Genome. 1994;37(5):763-769. DOI: 10.1139/g94-109

9. Nagaraju J., Reddy K.D., Nagaraja G.M., Sethuraman B.N. Comparison of multilocus RFLPs and PCR-based marker systems for genetic analysis of the silkworm, Bombyx mori. Heredity. 2001;86(Pt 5):588-597. DOI: 10.1046/j.1365-2540.2001.00861.x

10. Nei M., Li W.H. Mathematical model for studying genetic variation in terms of restriction endonucleases. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1979;76(10):5269-5273. DOI: 10.1073/pnas.76.10.5269

11. Pejic I., Ajmone-Marsan P., Morgante M., Kozumplick V., Castiglioni P., Taramino G. et al. Comparative analysis of genetic similarity among maize inbred lines detected by RFLPs, RAPDs, SSRs, and AFLPs. Theoretical and Applied Genetics. 1998;97(8):1248-1255. DOI: 10.1007/s001220051017

12. Powell W., Morgante M., Andre C., Hanafey M., Vogel J., Tingey S. et al. The comparison of RFLP, RAPD, AFLP and SSR (microsatellite) markers for germplasm analysis. Molecular Breeding. 1996;2(3):225-238. DOI: 10.1007/BF00564200

13. Вакула С.И., Анисимова Н.В., Титок В.В., Кильчевский А.В., Хотылева Л.В. Использование доминантных мультилокусных маркеров для оценки генетического разнообразия льна масличного. Молекулярная и прикладная генетика. 2015;19:25-34.

14. Wenke T., Döbel T., Sörensen T.R., Junghans H., Weisshaar B., Schmidt T. Targeted identification of short interspersed nuclear element families shows their widespread existence and extreme heterogeneity in plant genomes. The Plant Cell. 2011;23(9):3117-3128. DOI: 10.1105/tpc.111.088682

15. Зернов А.С. Иллюстрированная флора юга Российского Причерноморья. Москва: КМК; 2013.