Аннотация. Цель – исследование полиморфизма генов супероксиддисмутазы (СОД) и амилазы у культурных видов пшеницы и дикорастущих сородичей, возможность использования их в качестве молекулярно-генетических маркеров для оценки генетического разнообразия сортов пшеницы. Методы. В качестве объектов исследований использованы сорта пшеницы, возделываемые в различные периоды в Казахстане, отдаленные сородичи и дикие виды пшениц. Материал был любезно предоставлен сотрудниками лаборатории генофонда НПЦ ЗХ им. А. И. Бараева, а также получен из коллекций генетических ресурсов USDA (http://wheat.pw.usda.gov/GG3), John Innes Centre (Germplasm Resources Unit, BBSRC) (http://data.jic.bbsrc.ac.uk/cgi-bin/germplasm/cereals.asp), Всероссийского института растениеводства им. Н. И. Вавилова (ВИР) (http://91.151.189.38/virdb). Выделение общей ДНК из этиолированных проростков семян проводили с использованием СТАВ-метода. Подбор праймеров для ПЦР амплификации, in silico ПЦР, анализ олигонуклеотидов и множественное выравнивание ДНК последовательностей, производили с помощью программы FastPCR (http://primerdigital.com/fastpcr.html). Биоинформатический анализ генов кандидатов проведен по базе данных NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene), UniProt http://www.uniprot.org/uniprot), Ensembl Plants (http://plants.ensembl.org). Результаты. Анализ генетического разнообразия по спектрам изоферментов супероксиддисмутазы и амилазы у культурных видов пшеницы и дикорастущих сородичей, возделываемых в различные периоды селекции, показал, что уровень дифференциации между исследуемыми группами оказался довольно высоким, большая часть генетического разнообразия выявлена внутри групп. Генетическое разнообразие современных сортов пшеницы имеет более низкое количество полиморфных локусов и эффективных аллелей генов запасных белков, СОД и амилаз в сравнении с отдаленными сородичами и стародавними сортами из мировой коллекции. Практическая значимость. Исследование полиморфизма генных семейств супероксиддисмутазы и амилазы позволит повысить эффективность идентификации сортов и гибридов, изучения их гетерогенности и целенаправленного подбора родительских пар для скрещиваний.
пшеница, генетическое разнообразие, полиморфизм, изоферменты, супероксиддисмутаза, амилаза, молекулярно-генетические маркеры.
Постановка проблемы (Introduction)
В настоящее время состав современных сортов пшеницы, возделываемых как в нашей стране, так и за рубежом, отличается низким генетическим разнообразием. Генетическое сходство сортов может иметь опасные последствия однообразной восприимчивости к патогенам. При благоприятных для развития патогена условиях эпифитотия может охватить обширные территории [1, с. 13]. Для расширения генетического разнообразия привлекают генетический материал стародавних сортов, диких сородичей и родственных видов. В процессе длительного культивирования в определенных климатических условиях местные сорта накопили уникальные комбинации аллелей генов, контролирующих способность противостоять неблагоприятным факторам внешней среды [2, с. 3]. Они имеют более высокий уровень популяционного полиморфизма в сравнении с современными, что делает их ценным источником генетического разнообразия для улучшения современных сортов. Основная часть местных стародавних сортов и созданные на их основе новые сорта характеризуется специфическим типом индивидуального развития. Несмотря на то что в современном производстве стародавние сорта не используются, однако в условиях нестабильности климатических условий они могут составить конкуренцию коммерческим сортам.
Для проведения анализа генетического разнообразия пшеницы использование методов, основанных на морфологических критериях, затратно и во многом зависит от условий окружающей среды. Анализ генетического разнообразия, основанный на применении молекулярных маркеров, используется около трех десятилетий, при этом в последние годы основной акцент делается на ДНК-маркеры, которые обладают существенными преимуществами по сравнению с морфологическими маркерами вследствие высокого уровня полиморфизма, отсутствия влияния условий внешней среды и стадии развития организма. В настоящее время ДНК-маркеры общепризнаны как эффективный и надежный способ характеристики генетических ресурсов пшеницы.
Потребность в использовании различного рода молекулярных маркеров обусловливается современными инновациями в развитии маркерных технологий. Для оценки уровня генетического разнообразия сортов пшеницы используют белковые маркеры, ДНК-маркеры, а также изоферменты.
По мнению Л. Е. Иваченко, изоферментные маркерные системы – идеальная генетическая основа для решения практических задач, в том числе и секвенирования [3, с. 150]. Изоферментные маркеры являются носителями определенных функций в метаболизме и наряду с генами или локусами генома могут быть факторами идентификации этих функций. Изоферменты – простые и надежные маркерные системы для изучения широкого класса биологических явлений. Главными же преимуществами изоферментов как генетических маркеров являются кодоминантный характер наследования, четкое фенотипическое проявление и легкость идентификации [4, с. 497], [5, c. 122].
Использование изоферментных маркерных систем для генетического анализа ДНК позволит выявить полиморфизмы на внутри- и межвидовом уровне [6, с. 243], [7, c. 961].
Данный метод позволить выделить образцы пшеницы, которые будут использоваться в скрещиваниях для получения нового исходного материала.
Методология и методы исследования (Methods)
В качестве объектов исследований были использованы сорта культурных видов пшеницы и дикорастущих сородичей, возделываемых в различные периоды в Казахстане. Материал был любезно предоставлен сотрудниками лаборатории генофонда НПЦ ЗХ им. А. И. Бараева, а также получен из коллекций генетических ресурсов USDA (http://wheat.pw.usda.gov/GG3), John Innes Centre (Germplasm Resources Unit, BBSRC) (http://data.jic.bbsrc.ac.uk/cgi-bin/germplasm/cereals.asp), Всероссийского института растениеводства им. Н.И. Вавилова (ВИР) (http://91.151.189.38/virdb).
Экстракцию ДНК проводили из этиолированных проростков с использованием лизирующего СТАВ-HEPES буфера в присутствии РНКазы А (2 % CTAB, 2 M NaCl, 10 mM Na3EDTA, 50 mM HEPES, pH 5.3). Качественные и количественные показатели ДНК определены с использованием гель-электрофореза и спектрофотометра NanoDrop (Thermo Fisher Scientific) [8, с. 121].
Визуализацию экстрагированной ДНК проводили с использованием системы гель-документации ChemiDoc-It®TS2 Imager (UVP), для чего проводили горизонтальный электрофорез в 1-процентном агарозном геле, помещенном в камеру с 1 × TAE-буфером (40 мМ Tris-CH3COOH, pH 8.0) или 1 × THE (20 мМ Tris-HEPES, pH 8.06).
Электрофорез проводили при постоянном напряжении 90 V в течение 60 минут. Размеры молекул, анализируемых образцов ДНК, определяли путем сопоставления их электрофоретической подвижности в геле с подвижностью маркеров – фрагмент ДНК известной молекулярной массы. В качестве маркера молекулярных масс (М) использовали GeneRuler DNA Ladder Mix (100–10,000 bp).
Подбор праймеров для ПЦР амплификации in silico ПЦР, анализ олигонуклеотидов и множественное выравнивание ДНК последовательностей производили с помощью программы FastPCR (http://primerdigital.com/fastpcr.html) [9, с. 271].
Биоинформатический анализ генов кандидатов, наиболее важных для злаков (пшеницы, ячменя и овса), проведен по базе данных NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene), UniProt (http://www.uniprot.org/uniprot/), Ensembl Plants (http://plants.ensembl.org/).
Систематику и классификацию генов проводили по базе данных Enzyme Nomenclature (Nomenclature Committee of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology (NC-IUBMB, http://www.chem.qmul.ac.uk/iubmb/enzyme). Были отобраны основные классы изоферментов, генное семейство амилаз (AADH, EC 1.1.1.90), супероксиддисмутаза (SOD, EC 1.15.1.1).
Для проведения ПЦР амплификации использовали реакционную смесь (на один образец в объеме 25 мкл) следующего состава: 25 нг ДНК, 1 × Phire® буфер с MgCl2, 0,2 мМ dNTP, 0,3 µM каждого праймера и 0,2 µl Phire® Hot Start II DNA Polymerase.
Результаты оценивали в 1,2-процентном агарозном геле в 1 × THE (20 mM Tris-HEPES, pH 8.06), в присутствии бромистого этидия, с использованием систему гель-документации ChemiDoc-It®TS2 Imager (UVP), помещенном в камеру с 1 × THE электрофорезом буфером. Электрофорез проводили при постоянном напряжении 90 V в течение 5 часов.
Результаты (Results)
Одним из подходов к изучению генетического разнообразия сельскохозяйственных культур является использование молекулярных маркеров, представляющих собой полиморфные последовательности ДНК. Использование ДНК-маркеров открыло большие перспективы для детального картирования хромосом растений, идентификации генов и их клонирования. В связи с этим возникла необходимость разработки эффективных методов анализа генетического полиморфизма. Широкое применение нашли варианты амплификации ДНК со специфическими и произвольными праймерами, с помощью которых можно быстро обнаружить вариабельность большого числа локусов по всему геному растений. Для анализа генетического разнообразия сельскохозяйственных культур наряду с анализом ДНК важным методом получения информации о генотипе является исследование полиморфизма белков и ферментов. Супероксиддисмутаза (SOD, СОД, КФ 1.15.1.1) является специфическим ферментом, препятствующим повреждающему влиянию супероксиданион-радикала кислорода на биологические структуры, превращающая этот радикал в пероксид водорода [10, с. 557]. Гены, кодирующие супероксиддисмутазу, сложно организованы, они различаются по происхождению и внутриклеточной локализации. Аллельные вариации фермента определяют устойчивость растений к биотическим и абиотическим факторам окружающей среды [11, с. 153].
В результате исследований проведен биоинформационный анализ нескольких генов пшеницы (JX398977, Traes_4AL_433F090E0, Traes_2AL_D0D84176E и Traes_4AL_7742FFD9E), который позволил выявить в последовательностях интронов потенциальные участки полиморфизма, проявляющиеся в виде протяженных вставок и делеций. Их можно детектировать с помощью ПЦР. Были разработаны универсальные праймеры к консервативным участкам концевых экзонов (таблица 1) [12, с. 43].
Таблица 1
Последовательность ПЦР праймеров для детекции полиморфизма генов семейств супероксиддисмутазы (SOD)
ID |
Последовательность (5’-3’) |
Tm, °C |
GC-состав, % |
LC, % |
Координаты праймеров JX398977 |
5069 |
CGGAGGCTCTCCAAGGTCGTSTCC |
65,6 |
66,7 |
81 |
113 ≥ 136 |
5070 |
CCAAGGTCGTSTCCTACTACGGCCT |
65,6 |
60,7 |
85 |
123 ≥ 150 |
5071 |
CCTCACCACTCCGCCGTACAAA |
61,6 |
59,1 |
78 |
145 ≥ 166 |
5072 |
ACTGGGATATTTGGTTCACCAAGGT |
58,1 |
42,3 |
89 |
749 ≤ 774 |
5073 |
AAGCCTCSGCGCGCATCATGCGTA |
66,5 |
62,5 |
83 |
720 ≤ 743 |
5074 |
CCTTGTAATCTAAGTAGTAAGCATG |
51,6 |
36,0 |
77 |
632 ≤ 656 |
5075 |
CTCCCACAAGTCTAGGCTGATGATT |
61,3 |
51,9 |
93 |
605 ≤ 631 |
Примечания:
Tm – температура отжига праймера.
GC-состав – гуанин-цитозиновый состав.
LC – лингвистическая сложность.
Table 1
Sequence of PCR primers for detecting polymorphism of genes of superoxide dismutase (SOD) families
ID |
Sequence (5’-3’) |
Tm, °C |
GC-composition, % |
LC, % |
Primer coordinates JX398977 |
5069 |
CGGAGGCTCTCCAAGGTCGTSTCC |
65.6 |
66.7 |
81 |
113 ≥ 136 |
5070 |
CCAAGGTCGTSTCCTACTACGGCCT |
65.6 |
60.7 |
85 |
123 ≥ 150 |
5071 |
CCTCACCACTCCGCCGTACAAA |
61.6 |
59.1 |
78 |
145 ≥ 166 |
5072 |
ACTGGGATATTTGGTTCACCAAGGT |
58.1 |
42.3 |
89 |
749 ≤ 774 |
5073 |
AAGCCTCSGCGCGCATCATGCGTA |
66.5 |
62.5 |
83 |
720 ≤ 743 |
5074 |
CCTTGTAATCTAAGTAGTAAGCATG |
51.6 |
36.0 |
77 |
632 ≤ 656 |
5075 |
CTCCCACAAGTCTAGGCTGATGATT |
61.3 |
51.9 |
93 |
605 ≤ 631 |
Notes:
Tm – primer annealing temperature.
GC-composition – guanine-cytosine composition.
LC – linguistic complexity.
Для праймеров с наибольшим удалением друг от друга продукты амплификации располагались в диапазоне 1000–1200 п. н., для праймеров с самым коротким расстоянием наблюдали продукты амплификации размером 300–600 п. н.
При использовании пары праймеров 5071 + 5073 продукты амплификации отличались низким уровнем полиморфизма. У большинства сортообразцов казахстанской современной селекции полиморфизм был выявлен только у нескольких генотипов, в числе которых Асыл Сапа, Ертiс 97, Казахстанская 15, сорт-дигаплоид Байтерек, и пшеницы T. spelta, T. timofeevii, T. diccocum, var. T. persicum, которые по биологическому состоянию относятся к ландрасам или местным экотипам.
По результатам амплификации с праймерами к генам семейства СОД была построена бинарная матрица, которая была использована для статистического анализа GeneAlex 6.5. Было установлено, что наибольшая вариабельность генов СОД была выявлена у стародавних сортов мировой и современной казахстанской селекции (рис. 1).
Современные сорта имеют более разнообразные спектры этих изоферментов, что обусловлено направлением селекции пшеницы на устойчивость к стрессовым факторам.
С целью оценки изменчивости проводили анализ молекулярной дисперсии AMOVA (таблица 2). Преимуществами и отличиями AMOVA для анализа генетических данных от классического дисперсионного анализа (ANOVA) является то, что при анализе молекулярной дисперсии могут использоваться различные эволюционные модели без видоизменения базовой структуры анализа.
Таблица 2
Анализ молекулярной изменчивости (AMOVA) различных групп пшеницы
Source |
Df |
SS |
MS |
Est. Var. |
% |
Among Pops |
5 |
128,693 |
25,739 |
1,466 |
40 |
Within Pops |
100 |
222,430 |
2,224 |
2,224 |
60 |
Total |
105 |
351,123 |
|
3,690 |
100 |
Примечания:
Df – число степеней свободы.
SS – модель случайных эффектов Est.
MS – метод моментов.
Est. Var. – оценка компонентов дисперсии.
Table 2
Molecular variation analysis (AMOVA) of different groups of wheat
Source |
Df |
SS |
MS |
Est. Var. |
% |
Among Pops |
5 |
128.693 |
25.739 |
1.466 |
40 |
Within Pops |
100 |
222.430 |
2.224 |
2.224 |
60 |
Total |
105 |
351.123 |
|
3.690 |
100 |
Notes:
Df – number of degrees of freedom.
SS – random effects model Est.
MS – method of moments.
Est. Var. – variance component estimation.
Анализ молекулярной изменчивости AMOVA продемонстрировал, что различия внутри групп сортов (60 %) существенно выше различий между группами (28 %).
Анализ генетического разнообразия исследуемых групп сортов пшеницы показал, что уровень дифференциации между исследуемыми группами оказался довольно высоким, большая часть выявленного генетического разнообразия выявлена внутри групп (60 %), это может быть связано с географической и генетической изоляцией сортов различиями экологических условий существования. В целом наибольшее количество вариабельных локусов генов СОД было идентифицировано у следующих образцов: 2014179 и 2014205 (A. tauschii), 2014185 (A. biuncialis), 2014192 (A. triuncialis), а также образцы пшеницы 201998 (T. persicum), 2019101 (T. timofeevii), 2014055 (T. monococcum), 2014076 (T. dicoccum) а также сорта Байтерек, Тәуелсіздік 20, Новосибирская 145 и стародавний сорт Зерноградка. Эти сортообразцы имеют наиболее насыщенный спектр амплификации с ген-специфичными праймерами, что указывает на наличие разнообразных аллельных форм генов. Дальнейшая оценка образцов в лабораторных условиях к воздействию абиотических стрессов позволит выявить корреляцию признака с наличием полиморфных аллелей этого гена, чтобы в дальнейшем целенаправленно использовать эти образцы в селекционных программах.
Также был проведен генетический анализ генных семейств спектров амилазы у культурных видов пшеницы и дикорастущих сородичей. Фермент β-амилаза достаточно хорошо изучен и используется для идентификации генотипов, маркирования хромосом, а также для поиска корреляций между кодирующими амилазу аллелями и хозяйственно ценными признаками, и свойствами пшеницы. Полиморфизм локусов β-амилазы определяет устойчивость пшеницы к прорастанию на корню, тип развития (яровость или озимость), а также находятся в одной группе сцепления с селекционно значимыми генами, такими как карликовость (Rht), остистость. Для анализа были использованы «универсальные» праймеры, ориентированные на наиболее консервативные белок-кодирующие регионы генов семейства β-амилаз (bamy1 и bamy2) (таблица 3). Праймеры разработаны в результате множественного выравнивания генов β-амилаз с использованием программы Multain [13, с. 10].
Таблица 3
Последовательность ПЦР праймеров для детекции полиморфизма генов BAMY и у видов семейства Poaceae
ID |
Последовательность (5’-3’) |
Tm, °C |
Координаты праймеров |
|
BMY1 (FJ161080)1 |
BMY2 (DQ889983)2 |
|||
3162 |
TCCAAGTCTACGTCATGCTCC |
56,4 |
1389 ≥ 1409 |
54 ≥ 74 |
3816 |
GCTGCTGCTGCTTTGAAGTCTGCT |
62,3 |
3660 ≤ 3683 |
1386 ≤ 1409 |
Примечание:
Tm – температура отжига праймера.
Table 3
Sequence of PCR primers for detecting polymorphism in BAMY genes in species of the Poaceae family
ID |
Sequence (5’-3’) |
Tm, °C |
Primer coordinates |
|
BMY1 (FJ161080)1 |
BMY2 (DQ889983)2 |
|||
3162 |
TCCAAGTCTACGTCATGCTCC |
56.4 |
1389 ≥ 1409 |
54 ≥ 74 |
3816 |
GCTGCTGCTGCTTTGAAGTCTGCT |
62.3 |
3660 ≤ 3683 |
1386 ≤ 1409 |
Notes:
Tm – primer annealing temperature.
Сравнительный анализ спектров амплификации с праймерами к генным семействам амилаз выявил, что культурные сорта пшеницы, целенаправленно подвергшиеся селекции на технологические и мукомольные качества зерна, отличаются меньшим разнообразием аллелей этих генов в сравнении с образцами дикорастущих сородичей. Результаты амплификации показали, что наибольший уровень полиморфизма локусов β-амилазы наблюдали у дикорастущих сородичей пшеницы (Т. diccocum, T. compactum, T. Monococcum, Aegilops spp.).
При этом анализ аллельного разнообразия внутри культурных сортов по группам выявил, что образцы пшеницы стародавних сортов мировой коллекции отличаются наибольшей вариабельностью аллелей в сравнении с казахстанскими образцами (таблица 4).
Таблица 4
Генетическое разнообразия локусов β-амилаз у различных сортов и видов пшеницы
Группа сортов |
P (%) |
Na |
Ne |
I |
Стародавние сорта (мир.) |
50,9 |
1,525 |
1,336 |
0,161 |
Стародавние (РК) |
47,8 |
1,485 |
1,359 |
0,159 |
Современные РК |
41,5 |
1,857 |
1,230 |
0,136 |
Синтетическая пшеница |
24,0 |
1,340 |
1,123 |
0,119 |
Отдаленные сородичи |
58,5 |
1,994 |
1,655 |
0,231 |
Среднее |
17,833 |
1,976 |
1,671 |
0,389 |
Примечания:
P – полиморфизм.
Na – разнообразие аллелей.
Ne – эффективное число аллелей.
I – информационный индекс Шеннона.
Table 4
Genetic diversity of β-amylase loci in different varieties and species of wheat
Group of varieties |
P (%) |
Na |
Ne |
I |
Old varieties (world)
|
50.9 |
1.525 |
1.336 |
0.161 |
Ancient (KZ) |
47.8 |
1.485 |
1.359 |
0.159 |
Modern (KZ) |
41.5 |
1.857 |
1.230 |
0.136 |
Synthetic wheat |
24.0 |
1.340 |
1.123 |
0.119 |
Distant relatives |
58.5 |
1.994 |
1.655 |
0.231 |
The average |
17.833 |
1.976 |
1.671 |
0.389 |
Notes:
P – polymorphism.
Na – allele diversity.
Ne – effective number of alleles.
I – Shannon information index.
Проведенный анализ разнообразия показывает, что разработанные праймеры для детекции полиморфизма изоферментных спектров амилаз позволяют получать уникальные, хорошо воспроизводимые спектры продуктов амплификации, удобные для дискриминации генотипов и могут быть использованы в качестве дополнительных молекулярно-генетических маркеров.
Наибольшее значение информационного индекса Шеннона, который является основным показателям, отражающим генетическое разнообразие исследуемых аллелей генов, было отмечено у отдаленных видов пшеницы – 0,231. Высокий уровень генетической изменчивости дикарей может быть связан с сохранением механизмов адаптации к неблагоприятным внешним факторам среды.
Обсуждение и выводы (Discussion and Conclusion)
Генетическое разнообразие пшеницы, возделываемой в Казахстане, значительно возросло, это связано как с использованием в гибридизации сортов иностранной селекции, а также внедрением современных биотехнологических, генно-инженерных методов. Вопросы экологии и биоразнообразия и сохранение исследуемой культуры определяются возможностью контроля разнообразия генов, и в первую очередь изоферментов и других важных и полиморфных генов, кодирующие белки, определяющие особенность данного вида, его полезных свойств и разнообразие [14, с. 21], [15, с. 476].
Анализ генетического разнообразия по спектрам изоферментов СОД и амилазы сортов пшеницы, возделываемых в различные периоды селекции, показал, что уровень дифференциации между исследуемыми группами оказался довольно высоким, большая часть выявленного генетического разнообразия выявлена внутри групп. Генетическое разнообразие современных сортов пшеницы имеет более низкое количество полиморфных локусов и эффективных аллелей генов запасных белков, СОД и амилаз в сравнении с отдаленными сородичами и стародавними сортами из мировой коллекции. Выделенные образцы могут быть использованы в качестве родительских форм как доноры разнообразных аллелей хозяйственно полезных генов, влияющих на устойчивость растений к биотическим и абиотическим факторам окружающей среды. Таким образом, в результате проведенных исследований установлено, что изоферменты СОД и амилаза могут быть использованы как эффективные инструменты для выявления генетического полиморфизма пшеницы.
1. Шаманин В. П., Потоцкая И. В., Трущенко А. Ю., Чурсин А. С., Кузьмина С. П., Кротова Л. А. Расширение генетического разнообразия генофонда пшеницы // Известия Алтайского государственного университета. 2012. № 5. С. 13.
2. Гончаров П. Л. Методические основы селекции растений // Генофонд сельскохозяйственных культур для селекции устойчивых сортов: сборник научных трудов. Новосибирск, 1993. С. 12.
3. Иваченко Л. Е. Использование электрофоретических спектров ферментов дикорастущей сои как маркеров процесса биохимической адаптации к условиям выращивания // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. 2012. № 1 (150). С. 56-61.
4. Phillips R. L., Vasil I. K. DNA-based markers in plants // In: DNA-based markers in plants. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 2001. 497 p.
5. Khlestkina E. K., Roder M. S., Efremova T. T., Borner A., Shumny V. K. The genetic diversity of old and modern Siberian varieties of common spring wheat as determined by microsatellite markers // Plant Breeding. 2004. Vol. 123. Pp. 122-127.
6. Юдина Р. С. Генетика и феногенетика малатдегидрогеназы растений // Информационный вестник ВОГиС. 2010. Т. 14. № 2. С. 243-254.
7. Reif J. C., Gowda M., Maurer H. P., Longin C. F., Korzun V., Ebmeyer E., Bothe R., Pietsch C., Würschum T. Association mapping for quality traits in soft winter wheat // Theoretical and Applied Genetics. 2011. Vol. 122. Pp. 961-970.
8. Kalendar R., Antonius K., Smýkal P., Schulman, A. H. iPBS: a universal method for DNA fingerprinting and retrotransposon isolation // Theoretical and Applied Genetics. 2010. Vol. 121. No. 8. DOI:https://doi.org/10.1007/s00122-010-1398-2.
9. Kalendar R., Lee D., Schulman A. H. FastPCR software for PCR, in silico PCR, and oligonucleotide assembly and analysis // DNA Cloning and Assembly Methods. Methods in Molecular Biology (Methods and Protocols), vol 1116. Humana Press, Totowa, NJ. DOI:https://doi.org/10.1007/978-1-62703-764-8_18.
10. Fried R. Enzymatic and non-enzymatic assay of superoxide dismutase // Biochimie. 1975. Vol. 57. No. 5. Pp. 657-660.
11. Inze D., Montagu M. Oxidative stress in plants // Current Opinion Biotechnology. 1995. Vol. 6. Pp. 153-158.
12. Молекулярно-генетический анализ пшеницы и близкородственных злаков: методические рекомендации / Сост.: Р. Календарь, А. Мутерко, О. Стратула, О. Хапилина, А. Новаковская, Д. Тагиманова, А. Аменов, А. Увашов, А. Туржанова, Е. Раманкулов. Астана, 2016. 43 с.
13. Стратула О. Р., Коцеруба В. В., Календарь Р. Н. Применение генов β-амилазы в качестве филогенетических маркеров // Биотехнология. Теория и практика. 2014. № 4. C. 10-21. DOI:https://doi.org/10.11134/btp.4.2014.2.
14. Бондаренко Л. С. Изоферменты альфа-амилазы и их генетический контроль у мягкой пшеницы: автореф. дис. … канд. биол. наук: 03.02.07. Москва, 2017. 21 с.
15. Novoselskaya-Dragovich A. Y. Genetics and genomics of wheat: storage proteins, ecological plasticity, and immunity // Russian Journal Genetics. 2015. Vol. 51. No. 5. Рp. 476-490. DOI:https://doi.org/10.1134/S102279541505004X.
16. Шаманин В. П., Потоцкая И. В., Трущенко А. Ю., Чурсин А. С., Кузьмина С. П., Кротова Л. А. Расширение генетического разнообразия генофонда пшеницы // Известия Алтайского государственного университета. 2012. № 5. С. 13.
17. Гончаров П. Л. Методические основы селекции растений // Генофонд сельскохозяйственных культур для селекции устойчивых сортов: сборник научных трудов. Новосибирск, 1993. С. 12.
18. Иваченко Л. Е. Использование электрофоретических спектров ферментов дикорастущей сои как маркеров процесса биохимической адаптации к условиям выращивания // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. 2012. № 1 (150). С. 56-61.
19. Phillips R. L., Vasil I. K. DNA-based markers in plants // In: DNA-based markers in plants. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 2001. 497 p.
20. Khlestkina E. K., Roder M. S., Efremova T. T., Borner A., Shumny V. K. The genetic diversity of old and modern Siberian varieties of common spring wheat as determined by microsatellite markers // Plant Breeding. 2004. Vol. 123. Pp. 122-127.
21. Юдина Р. С. Генетика и феногенетика малатдегидрогеназы растений // Информационный вестник ВОГиС. 2010. Т. 14. № 2. С. 243-254.
22. Reif J. C., Gowda M., Maurer H. P., Longin C. F., Korzun V., Ebmeyer E., Bothe R., Pietsch C., Würschum T. Association mapping for quality traits in soft winter wheat // Theoretical and Applied Genetics. 2011. Vol. 122. Pp. 961-970.
23. Kalendar R., Antonius K., Smýkal P., Schulman, A. H. iPBS: a universal method for DNA fingerprinting and retrotransposon isolation // Theoretical and Applied Genetics. 2010. Vol. 121. No. 8. DOI:https://doi.org/10.1007/s00122-010-1398-2.
24. Kalendar R., Lee D., Schulman A. H. FastPCR software for PCR, in silico PCR, and oligonucleotide assembly and analysis // DNA Cloning and Assembly Methods. Methods in Molecular Biology (Methods and Protocols), vol 1116. Humana Press, Totowa, NJ. DOI:https://doi.org/10.1007/978-1-62703-764-8_18.
25. Fried R. Enzymatic and non-enzymatic assay of superoxide dismutase // Biochimie. 1975. Vol. 57. No. 5. Pp. 657-660.
26. Inze D., Montagu M. Oxidative stress in plants // Current Opinion Biotechnology. 1995. Vol. 6. Pp. 153-158.
27. Молекулярно-генетический анализ пшеницы и близкородственных злаков: методические рекомендации / Сост.: Р. Календарь, А. Мутерко, О. Стратула, О. Хапилина, А. Новаковская, Д. Тагиманова, А. Аменов, А. Увашов, А. Туржанова, Е. Раманкулов. Астана, 2016. 43 с.
28. Стратула О. Р., Коцеруба В. В., Календарь Р. Н. Применение генов β-амилазы в качестве филогенетических маркеров // Биотехнология. Теория и практика. 2014. № 4. C. 10-21. DOI:https://doi.org/10.11134/btp.4.2014.2.
29. Бондаренко Л. С. Изоферменты альфа-амилазы и их генетический контроль у мягкой пшеницы: автореф. дис. … канд. биол. наук: 03.02.07. Москва, 2017. 21 с.
30. Novoselskaya-Dragovich A. Y. Genetics and genomics of wheat: storage proteins, ecological plasticity, and immunity // Russian Journal Genetics. 2015. Vol. 51. No. 5. Рp. 476-490. DOI:https://doi.org/10.1134/S102279541505004X.