Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 105-109
Молекулярно-генетическая характеристика данных дистанционно-оптических методов в целях эффективного отбора генотипов для селекции растений
1 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 10.03.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-105-109
Описывается факт применения данных, полученных с помощью дистанционно-оптических методов ― индексов диффузного отражения листьев культурного растения, для дальнейшего их анализа в молекулярно-генетическом картировании так называемых локусов количественных признаков индексов отражения в контролируемых условиях выращивания. Картирование локусов хромосом, вовлечённых в проявление изучаемых физиологических признаков отражения листовой пластинки, помимо локализации на хромосомах идентифицированных локусов количественных признаков, позволяет установить, какой родительской формой был привнесён тот или иной аллель, а также процент фенотипической изменчивости, определяемый выявленным и картированным локусом количественного признака. Это позволяет наиболее эффективно проводить выявление перспективных генотипов с желательными хозяйственно ценными признаками. Однако такой подход применим с картирующими популяциями растений, чей геном насыщен молекулярными маркерами. Неинвазивные оптические методы дают возможность с высокой пропускной способностью оценивать интенсивность фотосинтетического аппарата растений и могут быть применены для продуктивного отбора перспективных генотипов при селекции культурных растений по хозяйственно ценным параметрам не только в контролируемых условиях агроэкобиополигона, но и в дальнейшем в полевых условиях. Кроме того, знание о детерминантах, определяющих проявление различного рода хозяйственно ценных признаков растений, позволяет более эффективно управлять продуктивностью растений в рамках реализации программ точного земледелия.
Ключевые слова: неинвазивные оптические методы, картирование локусов количественных признаков, индексы отражения, контролируемые условия регулируемой агроэкосистемы, отбор генотипов для селекции
Полный текстСписок литературы:
- Драгавцев В. А., Литун П. П., Шкель И. М., Нечипоренко Н. Н. Модель эколого-генетического контроля количественных признаков растений // Доклады АН СССР. 1984. Т. 274. № 3. С. 720–723.
- Канаш Е. В., Мирская Г. В., Русаков Д. В., Чесноков Ю. В. Оптические критерии количественной оценки активности фотосинтетического аппарата и идентификации генотипов пшеницы по высокой эффективности использования азота // Применение средств дистанционного зондирования в сельском хозяйстве. СПб., 2018. С. 131–138.
- Чесноков Ю. В. Картирование локусов количественных признаков у растений. СПб.: ВИР, 2009. 100 с.
- Чесноков Ю. В. Молекулярно-генетические маркеры и их использование в предселекционных исследованиях. СПб.: АФИ, 2013. 116 с.
- Чесноков Ю. В., Артемьева А. М. Ассоциативное картирование у растений // Сельскохозяйственная биология. 2011. № 5. С. 3–16.
- Чесноков Ю. В., Канаш Е. В., Мирская Г. В., Кочерина Н. В., Русаков Д. В., Ловассер У., Бёрнер А. Картирование QTL индексов диффузного отражения листьев яровой гексаплоидной пшеницы (Triticum aestivum L.) // Физиология растений. 2019. Т. 66. № 1. С. 46–57.
- Kanash E. V., Osipov Yu. A. Optical signals of oxidative stress in crops physiological state diagnostics // Proc. 7th European Conf. Precision Agriculture (ECPA 2009). Wageningen, 2009. P. 81–89.
- Kanash E. V., Panova G. G., Blokhina S. Yu. Optical criteria for assessment of efficiency and adaptogenic characteristics of biologically active preparations // Acta Horticulturae. 2013. V. 1009. P. 37−44.
- Kocherina N. V., Artemyeva A. M., Chesnokov Yu. V. Use of LOD-score technology in mapping quantitative trait loci in plants // Russian Agricultural Sciences. 2011. V. 37. P. 201−204.
- Tanksley S. D. Mapping polygenes // Annual Reviews of Genetics. 1993. V. 27. P. 205–233.
- Yakushev V., Kanash E., Rusakov D., Blokhina S. Specific and non-specific changes in optical characteristics of spring wheat leaves under nitrogen and water deficiency // Proc. 11th European Conf. Precision Agriculture (ECPA 2017). Edinburgh, UK, 2017. V. 8. Spec. Iss. 2. P. 229–232.