ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


ИРНAP08855387, Номер госрегистрации0120РК00366

НаименованиеСгруппированное ассоциативное картирование для поиска генов и использования для повышения урожайности, качества, и устойчивости к болезням мягкой пшеницы

Приоритетное направлениеНаука о жизни и здоровье

Вид исследованияПрикладное

ЗаявительРеспубликанское Государственное предприятие на праве хозяйственного ведения "Институт Биологии и биотехнологии растений"

Научный руководительТуруспеков Ерлан Кенесбекович

Балл ГНТЭ32.33

Общая одобренная сумма65000000


Ожидаемые результаты

В результате полевых исследований коллекции САК в Алматинской и Акмолинской областях установлено, что средняя урожайность линий популяции САК превзошла урожайность образцов коллекции ИББР в Алматинской области, и образцов НПЦЗХ в Акмолинской области. Полученные фенологические данные были использованы для первичного анализа ассоциаций маркер-признак между SNP-маркерами и 10 признаками урожайности мягкой пшеницы. В результате ПГАА по результатам полевых исследований в двух регионах Казахстана и использования 8662 полиморфных SNP-маркеров, было идентифицировано 80 ЛКП для 10 изученных признаков. В результате анализа коллекции мягкой пшеницы в условиях Акмолинской области, идентифицированы 36 локусов количественных признаков по 5 признакам урожайности. Результаты исследований могут быть успешно использованы в маркер-опосредованной селекции яровой мягкой пшеницы на устойчивость к стрессовым абиотическим факторам окружающей среды.


Скачать отчет за 2020 год (Русская версия)

Реферат (Абстракт) - 2020 год

Объект исследования, разработки или проектирования

Объекты исследований – 1) Коллекция яровой мягкой пшеницы САК, состоящая из 300 рекомбинантно-инбредных линий, полученных в результате скрещиваний между 24 стародавними и современными сортами с британским сортом Парагон; 2) 96 сортов и линий мягкой пшеницы, в т.ч. допущенных к использованию на территории Республики Казахстана; 3) 87 гибридных линий мягкой пшеницы.

Цель работы

Цель работы – Идентификация ДНК-маркеров локусов количественных признаков (ЛКП) и специфических генов, ассоциированных с комплексом признаков, включая компоненты урожайности, качества зерна, устойчивости к ржавчинным болезням, на основе использования методологии сгруппированного ассоциативного картирования (САК) для яровой мягкой пшеницы Triticum aestivum L.

Методы исследования

Основные методы исследований – выделение тотальной ДНК, электрофорез в 1,5% агарозном геле, генотипирование с использованием SNP маркеров, QTL картирование с использованием САК популяций и полногеномный анализ ассоциаций (ПГАА) с использованием прикладных программ “STRUCTURE”, “TASSEL 5”. Полевые опыты, структурный анализ урожайности - по Доспехову (1985). Статистическая обработка данных – на основе корреляционно-регрессионного и кластерного анализа.

Полученные результаты и новизна

В результате полевых исследований коллекции САК в Алматинской и Акмолинской областях установлено, что средняя урожайность линий популяции САК превзошла урожайность образцов коллекции ИББР в Алматинской области, и образцов НПЦЗХ в Акмолинской области. Полученные фенологические данные были использованы для первичного анализа ассоциаций маркер-признак между SNP-маркерами и 10 признаками урожайности мягкой пшеницы. В результате ПГАА по результатам полевых исследований в двух регионах Казахстана и использования 8662 полиморфных SNP-маркеров, было идентифицировано 80 ЛКП для 10 изученных признаков. В результате анализа коллекции мягкой пшеницы в условиях Акмолинской области, идентифицированы 36 локусов количественных признаков по 5 признакам урожайности. Результаты исследований могут быть успешно использованы в маркер-опосредованной селекции яровой мягкой пшеницы на устойчивость к стрессовым абиотическим факторам окружающей среды.

Основные конструктивные и технико экономические показатели

Коллекция, состоящая из 480 образцов яровой мягкой пшеницы, охарактеризованная по продуктивности в условиях Акмолинской и Алматинской областей (ур. 2020 г.); 36 локусов количественных признаков (ЛКП), ассоциированных с 5 признаками урожайности.

Область применения

Область применения: генетика, биотехнология, селекция и семеноводство зерновых культур.