2016 rok - Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa ZUT

Transkrypt

WYNIKI
z realizacji zadania na rzecz postępu biologicznego w produkcji roślinnej w 2016 roku
Poszukiwanie wspólnych mechanizmów dziedziczenia płodności roślin z cytoplazmą
CMS - C oraz z cytoplazmą CMS-Pampa
Temat badawczy 1
Precyzyjne określenie na mapach genetycznych lokalizacji głównych genów restorerowych dla obu
systemów CMS, identyfikacja genów pobocznych, porównanie lokalizacji.
Cel tematu badawczego 1
Ocena płodności roślin z genem Rfp1 obecnym w odmianie F1 i w mieszańcach z udziałem
Rfp1 - porównanie lokalizacji badanego genu względem genu Rfc1 – cel osiągnięty
Materiały i metody (opisać jak w publikacji)
Materiałem badawczym ocenionym fenotypowo w 2016 roku były rośliny odmian
mieszańcowych Visello F1, Palazzo F1, Skaltio F1 i Konto F1 (łącznie 400 roślin). Ocena
fenotypowa została przeprowadzona w warunkach polowych w oparciu o obserwacje
wzrokowe przy zastosowaniu skali bonitacyjnej Geigera i Morgensterna (1975). Oceniane
rośliny zostały przed kwitnieniem zaizolowane przezroczystymi izolatorami z tomofanu w
celu zweryfikowania poprawności obserwacji wzrokowych na podstawie oceny zawiązywania
ziaren pod izolatorami. W oparciu o wyniki oceny fenotypowej oraz na podstawie
charakterystyki odmian wytypowano odmiany w których występuje główny gen restorerowy
Rfp1, oraz te, u których obecne są wyłącznie słabsze (poboczne) geny przywracające
płodność.
Odmiana Visello F1, u której stwierdzono obecność genu Rfp1, została poddana
genotypowaniu metodą DArTseq (wariant metody GBS). Metoda ta jest oparta o
wykorzystanie technik NGS - sekwencjonowania nowej generacji (ang. Next Generation
Sequencing) i polega na uzyskaniu z nowoczesnych, wysokowydajnych sekwenatorów DNA,
danych, które po analizie bioinformatycznej służą do genotypowania roślin generując duże
ilości markerów molekularnych, głównie z kategorii SNP (ang. Single Nucleotide
Polymorphism). Zastosowany został wariant metody GBS o nazwie DArTseq, który został
opracowany przez firmę Diversity Arrays Technology Pty (Canberra, Australia) i z sukcesem
zaadoptowany do analiz genomu żyta.
Mapowanie genetyczne o charakterze porównawczym prowadzono na niebadanych dotąd
osobnikach dwóch populacji mapujących: [544C x Ot0-20]BC5F2 z cytoplazmą C oraz [541P
x IRAN IX]BC5F2 z cytoplazmą Pampa. Po około 90 osobników każdej z tych populacji wraz
z formami rodzicielskimi poddano analizom przy użyciu markerów DArTseq. Dodatkowe
osobniki z obu populacji mapujących poddano analizom przy użyciu markerów opartych o
technikę PCR.
Konstruowanie grup sprzężeń wykonywano przy użyciu programu JoinMap 3.0
wykorzystującego algorytm Regression Mapping (RM). Grupowanie wykonywano w oparciu
o funkcję LOD, a dystanse na mapach określano w centyMorganach (cM) przy zastosowaniu
funkcji Kosmabi.
Wyniki (opisać)
Oceną fenotypową płodności objęto łącznie 400 roślin: 150 pochodzących z odmiany Visello
F1, 100 z Palazzo F1, 50 ze Skaltio F1 i 100 z Konto F1. Zastosowano dwie metody oceny
płodności, które dały bardzo wysoce skorelowane rezultaty (tab.1)
W każdej z odmian obecne były rośliny w pełni męskopłodne, częściowo płodne, jak i
całkowicie męskosterylne. Przyjęto założenie, że przy obecności w danej odmianie silnego
genu restorerowego Rfp1, częstotliwość roślin silnie pylących będzie znacząca. Jedyną
odmianą, u której ponad 50% roślin zostało ocenionych w skali Geigera i Morgensterna
(1975) na 9 była odmiana Visello F1 (tab.2). W odmianie Palazzo F1 mniej więcej co trzecia
1
badana roślina wykazywała podobny poziom pylenia, a w odmianach Konto F1 i Skaltio F1
roślin o tak wysokim poziomie męskiej płodności prawie nie było.
Tabela 1
Współczynniki korelacji pomiędzy wynikami wzrokowej oceny pylenia roślin a oceną
zawiązywania ziaren pod izolatorami
Nazwa odmiany
Współczynnik korelacji
Palazzo F1
0,94
Visello F1
0,81
Konto F1
0,79
Skaltio F1
0,89
Tabela 2
Wyniki oceny wzrokowej pylenia roślin odmian mieszańcowych (wg skali Geigera i
Morgensterna)
Odmiana
Męskosterylne
Częściowo płodne
Męskopłodne
Suma
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Palazzo F1
0
1
30
16
9
4
2
2
36
100
Visello F1
0
4
23
12
11
6
3
6
85
150
Konto F1
0
1
32
24
16
10
7
4
6
100
Skaltio F1
0
1
17
15
5
2
1
4
5
50
0
7
102
67
41
22
13
16
132
Ogółem
400
Przy ocenie częstotliwości występowania w obrębie badanych odmian trzech podstawowych
kategorii fenotypowych (rośliny męskosterylne, częściowo płodne i męskopłodne) również
zauważalne jest bardzo efektywne przywrócenie męskiej płodności w odmianie Visello F1
(tab.3). Co prawda obserwowano tu obecność roślin sterylnych, ale stanowiły one niespełna
20% badanej grupy roślin, podczas gdy w każdej z pozostałych odmian udział roślin
niepłodnych przekraczał 30%. Dotyczyło to m. in. odmiany Palazzo F1 zaliczanej do odmian
oznaczanych symbolem „pollen plus”. Z drugiej strony w odmianie tej występowało
stosunkowo dużo roślin męskopłodnych – stanowiły około 40% badanych genotypów.
Tabela 3
Procentowy udział roślin męskosterylnych, częściowo płodnych i męskopłodnych w badanych
odmianach mieszańcowych żyta.
Odmiana
Męskosterylne
Częściowo płodne
Męskopłodne
Palazzo F1
31
29
40
Visello F1
18
19
63
Konto F1
33
50
17
Skaltio F1
36
44
20
Do analiz genotypowych przy pomocy techniki DArTseq wybrano losowo 90 roślin z
odmiany Visello F1. Rośliny reprezentowały zróżnicowany poziom płodności. Zastosowana
technika genotypowania pozwala na uzyskanie dwóch typów markerów: SNP, które wykazują
charakter kodominujący (pozwalają na identyfikację heterozygot) oraz Silico-DArT o
charakterze dominującym. W wyniku analiz otrzymano 23782 markery SNP oraz 55542
markery Silico-DArT. Dane te będą w kolejnych latach badań użyte do mapowania
asocjacyjnego.
W roku 2016 kontynuowano prace nad zagęszczeniem i zwiększeniem rozdzielczości map
genetycznych długiego ramienia chromosomu 4R, gdzie zlokalizowane są geny Rfp1 i Rfc1
(główne geny przywracające płodność żyta z cytoplazmami Pampa i CMS-C). Badaniami
objęto dwie populacje mapujące: [544C x Ot0-20]BC5F2-3 z cytoplazmą C oraz [541P x
IRAN IX]BC5F2 z cytoplazmą Pampa. Konstruowanie map genetycznych oparto o dwie
metody: DArTseq oraz PCR.
Do analizy metodą PCR wykorzystano przede wszystkim udostępnione przez dr B. Hackaufa
(Julius Kuhn Institut, Gross Luesewitz, Germany) markery COS (ang. Conserved Ortolog
Set). Przetestowano ogółem 51 markerów spośród których 37 wykazywało polimorfizm w
2
obrębie populacji [544C x Ot0-20]BC5F2 i zostało użytych do skonstruowania szkieletowej
mapy chromosomu 4RL (rys.2). Do dalszych badań na większej liczbie osobników wybrano 3
markery zlokalizowane w sąsiedztwie genu Rfc1.
Rys.2 Szkieletowa mapa genetyczna chromosomu 4RL wykonana przy zastosowaniu markerów cos.
Zielonymi ramkami wskazano markery wybrane do analiz na poszerzonym zestawie osobników,
czerwoną ramką wskazano lokalizację genu Rfc1.
Analizy populacji mapującej [544C x Ot0-20]BC5F2 metodą DArTseq dostarczyły danych o 33888
markerach SNP. Spośród tych markerów 5497 ujawniało polimorfizm genetyczny między liniami
rodzicielskimi 544C i Ot0-20. Ze względu na przeprowadzone w trakcie tworzenia populacji
mapującej krzyżowania wsteczne wypierające, większość markerów niezwiązanych z przywracaniem
płodności zostało wyeliminowanych i tylko niespełna 15% spośród nich segregowało i zostało użyte
do konstruowania mapy genetycznej. Mapowanie genetyczne przeprowadzono w oparciu o 783
markery DArTseq oraz 9 markerów otrzymanych metodą PCR. Utworzono grupę sprzężeń przy
poziomie LOD=14, która liczyła 266 loci – 258 markerów DArTseq-SNP, 7 markerów PCR oraz
locus Rfc1. Uzyskana w oparciu o te dane mapa genetyczna długiego ramienia chromosomu 4R
została przedstawiona na rys.3.
Taka sama jak w populacji [544C x Ot0-20]BC5F2 ilość markerów DArTseq (33888) została
otrzymana dla zawierającej cytoplazmę Pampa populacji [541P x IRAN IX]BC5F2. Ze względu na
populacyjny charkater formy ojcowskiej IRAN IX, nie było możliwe oszacowanie liczby markerów
różnicujących formy rodzicielskie. Do konstruowania mapy sprzężeń wybrano markery segregujące
zgodnie z monogenicznym modelem dziedziczenia, który oszacowano statystycznie przy pomocy
klasycznego testu Chi-kwadrat. Ostatecznie do mapowania użyto 737 markerów DArTseq-SNP oraz 3
markery otrzymane metodą PCR. Grupa sprzężeń użyta do skonstruowania mapy genetycznej została
utworzona przy LOD=6 i zawierała 28 loci: locus Rfp1, 3 markery PCR (COS i SCAR) oraz 24
markery DArTseq-SNP. Mapa genetyczna długiego ramienia chromosomu 4R dla populacji mapującej
[541P x IRAN IX]BC5F2 została zaprezentowana na rys. 4.
3
Utworzone mapy genetyczne dla obu badanych populacji mapujących zostaną w kolejnych latach
badań użyte do skonstruowania map zintegrowanych, w których uwzględnione będą dane o
segregacjach wszystkich znanych markerów w różnych populacjach mapujących.
4
4RL [1]
0,0
10,7
11,3
19,4
21,0
22,1
22,6
24,8
30,4
34,3
36,5
37,0
37,6
38,1
39,7
44,2
45,8
48,5
49,1
50,7
51,2
58,6
66,7
68,4
68,9
69,4
70,0
70,5
71,1
71,6
76,1
80,1
81,2
81,7
85,2
86,8
91,7
96,6
98,9
100,0
104,7
4RL [2]
4RL [3]
4RL [4]
3900866_41:G>A
3581558_22:C>T
3594813_14:C>A
3347824_6:A>C
5504858_7:G>C
3909420_6:T>C
4493025_7:G>T
3362907_46:C>G
7358106_7:A>T
3348334_5:T>G
7071097_8:C>A
3595129_30:T>C
3584829_7:A>G
3354180_67:A>G
3577905_11:A>T
3588063_48:T>G
5224930_14:T>G 3589568_61:C>G
5213521_62:T>G
5213521_38:A>C
5221444_61:C>T 3591843_23:G>T
5804272_28:G>A
5494539_7:C>G
3740121_59:C>A
5209066_14:G>C
7092827_13:T>C
3597510_8:G>C 3592987_68:A>T
3731512_11:G>C
3734443_14:A>G
3738150_27:T>C
3341975_37:G>A
3351402_24:G>A
3363287_22:T>C
3738150_15:C>T
3595756_17:C>T
3595249_22:T>G
3599699_39:G>C
3364458_19:T>G
5225667_19:C>T
5505158_9:A>C
5223247_16:T>C
7094556_28:C>T 3359572_8:C>T
3594758_17:A>G
112,3
3362574_6:G>C
217,5
4092041_45:C>T
117,5
119,7
120,7
123,5
126,8
7514143_23:T>A
3588075_11:A>C
3362211_25:A>G
3739471_65:C>G
3358427_57:G>T
132,5
3600039_29:G>T
136,4
138,6
3362576_36:C>G
3739920_25:C>T
222,9
225,7
228,0
232,0
234,8
237,7
238,2
241,0
242,6
244,8
5211374_7:T>C
3360251_16:G>C
3884762_53:C>T
3354890_68:G>A
3744838_33:G>A
3734273_64:G>C
3734273_16:T>C
3584097_45:C>G
5498089_57:A>G
5208050_12:A>T
144,8
147,0
148,6
150,3
152,5
3600868_41:A>C
3732991_9:G>A
5202889_10:C>T
3589851_15:A>T
3362362_28:C>T
174,4
3361954_28:G>T
191,3
194,4
197,7
198,3
198,8
200,4
202,0
202,6
203,1
204,8
207,9
SCSz530L850
5797971_20:G>C
3599194_40:G>C 6210174_14:G>A
3892398_16:C>T 7104729_6:A>G
3576802_17:C>G
3744838_32:A>T 3888375_14:A>G
3349563_65:C>A
3365203_24:T>A 3749400_9:A>T
3579025_27:G>C 5207988_30:T>C
3343311_48:C>T
5499739_10:G>A
5211089_14:A>T
3358090_57:T>C
3363035_14:A>G
254,7
7093803_9:T>A
276,3
3584320_42:T>C
286,9
287,4
289,6
291,2
292,8
293,9
294,4
295,5
296,0
297,7
299,3
302,0
305,6
312,2
316,1
316,6
6210452_8:T>C
3586396_42:G>A
5805488_32:A>T
5228434_6:A>G
3342557_12:C>T
3341997_19:G>C
5499753_7:T>C
3358884_10:A>G
4484904_9:T>C
3362848_35:C>A
5211918_23:A>G
5797968_9:A>C
5502852_23:A>G
3365384_65:G>A
7358263_8:C>T
3362086_48:A>G
Rys.3a. Mapa genetyczna chromosomu 4RL w populacji [544C x Ot0-20]BC5F2 (cz.1)
5
318,3
319,3
322,1
325,9
328,1
329,2
330,3
331,9
335,8
339,6
340,7
342,3
343,4
3343119_32:A>G 3359037_20:G>T
3577582_17:G>A
5796619_25:A>C
7091894_24:C>T
3743990_36:C>G
3595416_46:C>A
3346169_48:T>G
3362423_6:T>A
3343836_27:G>A
3344226_55:G>A
3893202_65:A>G
7093697_47:A>C
3342952_40:G>C
349,8
3364390_24:G>A
358,0
360,3
360,8
361,9
362,4
363,5
365,1
366,8
370,6
372,8
373,4
375,0
376,7
380,6
389,7
394,9
396,0
397,1
402,1
406,6
407,1
408,2
408,7
409,3
411,4
7091067_11:C>T
3362409_27:T>G
3362409_11:G>A
3357449_55:C>G
5502787_8:C>T
5504279_12:C>G
3362406_5:C>G
3363242_17:C>A
3358686_14:G>A
3582253_32:C>T 3348537_40:C>G
3347451_54:A>G
3890395_5:C>T
3346284_22:G>T
3598477_43:G>A
5222312_17:T>C
3342757_8:T>C
3355513_9:T>C
3582558_28:G>A
3590425_58:C>T
3357855_27:G>A
3355769_37:T>A
3363242_18:G>A
3345179_14:C>A
3363242_14:T>C
3595158_35:C>T
4RL [5]
424,7
5223974_38:G>C
439,6
3355972_33:A>G
446,0
3577447_19:G>C
450,5
452,1
3348571_39:A>G
3359523_10:G>C
456,0
3349466_59:T>G
459,9
5210668_17:T>G 3357510_12:T>G
466,8
3353991_12:C>T
473,6
474,7
476,3
477,9
479,6
4493267_8:C>G
3585891_52:C>G
5503752_18:G>A
5213575_49:T>C
3593018_28:G>A
486,0
5799659_29:T>G
493,0
3361862_11:T>C
497,5
3733632_14:T>C
502,6
3362258_43:C>A
4RL [6]
530,1
534,3
538,0
541,6
544,2
546,1
546,6
547,7
548,8
549,9
551,5
553,7
555,9
559,2
Rfc1
3345609_35:C>T
SCSz670L900
3579772_31:G>C
d508318F6R294
7093283_15:T>C
3362097_47:A>G
3356190_15:G>A
3597370_24:A>G
3593402_40:T>C
3592035_9:C>T
3743976_41:A>C
3589102_12:G>C
3740665_5:T>C
566,2
568,4
571,7
3362548_15:A>C
3891905_28:C>A
3343321_22:C>G
575,7
577,9
3362779_49:A>C
3348682_25:T>C
586,5
3910177_17:G>C
597,9
601,2
606,3
637,1
3362184_8:A>G
654,8
3362184_63:A>G
663,4
663,9
667,8
3888966_18:A>G
3896092_13:C>G
3363687_38:C>A
678,8
680,7
7468023_13:G>A
SCSz2L450
3363365_34:C>T
3346068_13:C>A
690,2
694,9
695,9
696,5
699,9
701,0
702,1
703,2
705,5
3363363_65:C>T
3893021_13:T>G
3748191_22:A>T
3744160_61:G>C
3903247_20:G>A
3362926_34:T>A
3357669_10:G>A
3730065_10:A>C
3362379_27:A>G
5796215_11:T>C
711,8
3895178_22:G>A
616,0
3359743_36:G>A
716,3
719,8
720,3
723,1
726,4
728,0
SCSz334L700
16515366_7:A>G
5503611_10:G>C
7090999_27:A>C
3362325_25:G>C
7094928_68:T>C 3577758_16:G>A
731,9
3348860_21:T>G
736,3
3357771_30:A>G
742,0
3596406_34:A>G
3342496_28:C>A
621,7
3359743_48:T>G
520,8
3583687_8:G>A
627,4
628,5
7088251_13:G>C
3364890_17:A>C
4RL [8]
4RL [9]
3357611_7:G>C
646,2
515,9
527,6
4RL [7]
SCSz23L500
Rys.3b. Mapa genetyczna chromosomu 4RL w populacji [544C x Ot0-20]BC5F2 (cz.2)
6
747,0
747,6
3351285_33:G>C
3353241_21:C>T
753,2
757,7
761,0
766,0
768,7
771,5
772,0
773,1
774,2
776,4
781,5
790,2
795,9
796,4
796,9
797,5
798,0
798,5
800,2
801,8
802,3
802,9
803,4
803,9
804,5
805,0
806,1
806,6
807,7
808,2
813,7
829,4
3890855_7:A>C
3342122_45:A>G 7094677_15:T>C
3582868_8:T>C
3903495_8:T>A
3595459_31:G>A
4488577_18:T>C
3364801_47:G>C
5211900_61:G>T
4492849_28:A>C
7089366_13:T>C
3363815_8:C>T
3581839_53:T>C
3595812_58:C>T 5208234_36:T>C
3739661_22:G>A
5503372_25:G>C
5220393_37:C>T
5227139_26:G>A
3364971_6:A>G
5045670_19:A>T
3742580_11:G>C 5500219_11:G>A
5503884_17:C>T 5503884_48:C>G
5210297_10:T>A
3594872_8:T>C
3594436_18:T>C
7104748_16:A>G 3583462_19:T>C
5211258_22:A>C
3341787_27:C>T
3593118_35:T>C
3355242_17:C>G
5204063_31:G>C
3597064_49:T>C
3740297_6:A>C
852,2
3592501_35:G>C
4RL
0.0
2.1
2.3
3.2
3.6
4.7
5227314_7:G>A 3365314_20:T>G 3341762_33:A>C
3348860_21:T>G
3895178_22:G>A
4489864_29:C>G
3730065_10:A>C 3596793_16:G>C 5043560_44:C>A 3732817_29:T>C
3362764_16:T>A
8.9
5499921_16:A>G
11.6
13.2
14.0
14.6
14.9
16.4
17.1
5205698_11:T>A
c3116a_4
3597370_24:A>G 5224736_17:A>C 3345589_20:A>T
TC363404
Scszc23L500
3743167_46:C>T 3743167_19:A>G 3595672_6:G>C
7093266_30:C>T
22.2
3743328_34:G>A
28.8
3734170_8:A>G
32.5
33.1
Rfp1
3590078_45:A>T
37.1
5215762_12:G>A
Rys.4. Mapa genetyczna chromosomu 4RL dla populacji [541P x IRAN IX]BC5F2
7
Dyskusja (opisać jak w publikacji)
Lokalizacja genu Rfc1 na długim ramieniu chromosomu 4RL jest w pełni zgodna z
wcześniejszymi doniesieniami (Stojałowski i in. 2004; 2011). W tym samym obszarze genomu żyta
lokalizowano gen Rfp1, który w efektywny sposób przywraca płodność w mieszańcach żyta z
cytoplazmą Pampa (Miedaner i in. 2000; Stracke i in. 2003; Hackauf i in. 2012). Hackauf i in. (2012)
zmapowali w bliskim sąsiedztwie genu Rfp1 szereg markerów PCR otrzymanych w oparciu o
porównawczą analizę sekwencji DNA gatunków modelowych (ryż, kłosownica dwukłoskowa) i
spokrewnionych z żytem zbóż (gł, jęczmień i pszenica). Markery te zostały określone nazwą
Conserved Ortolog Set (COS). Ich zaletą jest duża transferowalność (ang. transfer-ability) –
stosunkowo często jest możliwe wykrywanie polimorfizmu w różnych materiałach hodowlanych przy
użyciu tego samego markera (Hackauf – inf. ustna).
Analizy fenotypowe w obrębie czterech odmian mieszańcowych wskazują, że dwie z nich
(Skaltio F1 i Konto F1) nie posiadają wystarczająco silnych genów restorerowych. Przypuszczlnie
przywracanie męskiej płodności u tych odmian jest możliwe dzięki mniej efektywnym genom
restorerowym zlokalizowanym na chromosomach 1R (Wricke 1993) i 3R (Miedaner i in 2000).
Zgodne z obserwacjami Geigera i in. (1995), wpływ środowiska na płodność roślin żyta jest
szczególnie istotny w obrębie form z częściowo przywróconą płodnością co czyni te odmiany
wrażliwymi na niekorzystne czynniki klimatyczne, które mogą wystąpić w okresie kwitnienia.
Odmiana Palazzo F1 prawdopodobnie posiada wprowadzony efektywny gen Rfp1 z chromosomu 4RL
(Miedaner i in. 2000; Stracke i in. 2003; Hackauf i in. 2012), ale występuje on u niespełna połowy
roślin tej odmiany, a więc stosunkowo rzadko. Znacznie częściej gen Rfp1 jest spotykany w roślinach
odmiany Visello F1, stąd wybór tej odmiany do analiz genetycznych. Badania wykonane w obrębie
odmiany Visello F1 stanowią wstęp do mapowania asocjacyjnego, które można będzie wykonać po
zgromadzeniu danych z min. 300 niespokrewnionych genotypów.
Wnioski (opisać jak w publikacji)
Stwierdzono znaczne zróżnicowanie pod względem męskiej płodności u czterech badanych odmian
mieszańcowych żyta. Odmiana Visello F1 charakteryzowała się najlepszym pyleniem, podczas gdy
w odmianach Skaltio F1 i Konto F1 prawie nie występowały rośliny w pełni męskopłodne.
Potwierdzono przydatność markerów COS do konstruowania precyzyjnych map genetycznych żyta.
8
Temat badawczy 2
Identyfikacja mitochondrialnych czynników wywołujących męską sterylność w cytoplazmie
Pampa i porównanie ich z genetycznymi determinantami warunkującymi męską niepłodność w
cytoplazmie CMS-C.
Podjęcie prób sekwencjonowania DNA mitochondrialnego z cytoplazm normalnej, Pampa i CMS-C –
cel osiągnięty
W badaniach nad czynnikami mitochondrialnymi wykorzystane zostały dane sekwencyjne
mtDNA otrzymane w roku 2015 z linii izogenicznych zawierających różne cytoplazmy: normalną,
CMS-Pampa i CMS-C.
Wykonano analizy bioinformatyczne pozwalające na połączenie otrzymanego bogatego zbioru
krótkich sekwencji (36-100nt) w dłuższe ciągi (tzw. contigi). W pierwszym etapie dokonano
połączenia danych sekwencyjnych z oddzielnych zbiorów danych stanowiących powtórzenia analiz
tych samych obiektów. Tak przygotowane pojedyncze zbiory danych dla każdej z badancyh
cytoplazm użyto do tworzenia kontigów. Z uwagi na brak sekwencji referencyjnej dla genomu
mitochondrialnego żyta zastosowano metodę „de novo assamble”, czyli składanie sekwencji w dłuższe
ciągi w oparciu o częściową zgodność pomiędzy końcowymi odcinkami fragmentów sekwencyjnych.
Wykorzystano oprogramowanie Geneious 9. W celu uzyskania danych o wysokiej wiarygodności jako
parametry graniczne przyjęto następujące wartości krytyczne: min. 25 nukleotydowe fragmenty
wspólne dla łączonych odczytów przy min. 80% zgodności tych sekwencji i max. 1 nukleotydowymi
przerwami (ang. gaps).
Przed planowanym łączeniem kontigów w skafoldy (dłuższe sekwencje wyższego rzędu)
poddano je wstępnej ocenie jakościowej. W pierwszej kolejności dokonano tzw. „blastowania”, tj.
przeszukano dostępne bazy danych i oceniono podobieństwo uzyskanych najdłuższych kontigów (po
10 kontigów dla każdej z cytoplazm) do dostępnych sekwencji DNA z innych gatunków roślin. Użyto
algorytmu „megablast” na stronie National Center for Biotechnology Information
(www.ncbi.nlm.nih.gov). Następnie przy zastosowaniu oprogramowania Blast2Go rozszerzono
analizy na mniejsze kontigi. Celem tych analiz była weryfikacja podobieństwa uzyskanych kontigów
do sekwencji zdeponowanych w bazach danych. Druga metoda weryfikacji polegała na analizie
sekwencji kontigów i zaprojektowaniu specyficznych starterów PCR. Uzyskanie amplikonów o
przewidywanej wielkości przyjęto jako kryterium wskazujące na poprawność sekwencji DNA w
analizowanym kontigu. Drugą metodę zastosowano wyłącznie dla wybranych sekwencji z mtDNA
cytoplazmy C, zakładając możliwość kontynuowania badań z innymi cytoplazmami w kolejnych
latach badań (decyzje uzależniono od skuteczności zastosowanej metody w badaniach w 2016 roku).
Wyniki (opisać)
W wyniku analiz „de novo assamble” dla każdej z cytoplazm uzyskano powyżej 1000
kontigów o bardzo zróżnicowanej długościach od około 1400 do ponad 98000 nukleotydów. Z uwagi
na ogromną ilość danych, uwagę skoncentrowano na kontigach o największych długościach – powyżej
10000 nukleotydów. Po 10 najdłuższych kontigów dla każdej z cytoplazm poddano dokładniejszym
analizom (tab.4). Najkrótsze z nich miały ponad 11000 nukelotydów, a wśród najdłuższych dwa miały
ponad 60000, a jeden ponad 93000 nukelotydów.
Tabela 4
Ogólna charakterystyka 10 najdłuższych kontigów wygenerowanych po analizie „de novo
assamble” dla każdej z badanych cytoplazm.
Cytoplazma
Min. długość
Max. długość
Łączna długość 10
kontigów
N
17 034
93 708
408 630
CMS-C
11 620
68 233
287 122
CMS-P
12 924
60 036
334 431
Łączna wielkość dziesięciu najdłuższych kontigów była najmniejsza dla cytoplazmy CMS-C
(nieco ponad 287 tys. nukleotydów). Najlepsze efekty tego etapu analizy bioinformatycznej
9
otrzymano dla cytoplazmy normalnej – ponad 400 tys. nukleotydów ujętych w sekwencjach 10
kontigów (tab.4).
Analizy porównawcze z dostępnymi danymi w bazach danych ujawniały znaczne
podobieństwo otrzymanych kontigów do róznych sekwencji mtDNA roślin, które zdeponowane są w
bazach danych (tab. 5-7). Czasami jednak sekwencje te były również bardzo podobne do sekwencji
DNA jądrowego - głównie było to podobieństwo z sekwencją kompletnego chromosomy 3B pszenicy
(dane nie pokazane). W przypadku niektórych kontigów wyraźnie widać też słabe „pokrycie” –
sekwencja kontigu tylko w obrębie określonego odcinka jest wysoce podobna do tej z bazy danych.
Wśród fragmentów wykraczających poza to „pokrycie”, co miało miejsce przeważnie na końcach
kontigów, stwierdzano czasami podobieństwo do innych sekwencji genomowych, plastydowych lub
nawet pochodzących od mikroorganizmów. Może to wskazywać, że pewna część wyników analizy
bioinformatycznej jest błędna, ale na obecnym etapie jest to wyłącznie hipoteza wymagająca
weryfikacji w czasie dalszych analiz. Wyniki analiz „megablast” wskazują, że większość
analizowanych kontigów powinna być poprawnie złożona.
Pewnym potwierdzeniem są tu również wykonane analizy weryfikacyjne oparte o metodę
PCR. Wykorzystując dane o sekwencjach kontigów dla CMS-C zaprojektowano zestaw starterów i
wykonano analizy PCR z użyciem mtDNA wszystkich trzech badanych cytoplazm. We wszystkich
analizach PCR uzyskano produkty amplifikacji o oczekiwanych długościach. Produkty te były
zasadniczo identyczne dla wszystkich analizowanych cytoplazm (rys.5). Jedyną zaobserwowaną
różnicą między cytoplazmami był dodatkowy, krótszy od oczekiwanego, produkt amplifikacji obecny
w cytoplazmie C przy analizie PCR5.
Rozszerzona analiza „blast” obejmująca sekwencje spoza najdłuższych kontigów wykazała
jednak, że część otrzymanych złożonych sekwencji o mniejszej długości wykazuje znaczące
podobieństwo do DNA genomowego roślin, DNA plastydowego, a także sekwencji pochodzenia
bakteryjnego lub od innych mikroorganizmów. Te ostatnie to przypuszczalnie rezultat kontaminacji
badanych obiektów roślinnych (etiolowanych kiełków, z których izolowano DNA) przez
mikroorganizmy już na etapie kolekcjonowania materiału biologicznego.
10
Tabela 5
Wyniki analizy megablast dla 10 najdłuższych kontigów żyta z cytoplazmą normalną
Kontig Długość Opis zidentyfikowanej sekwencji w bazie
NCBI
1
93708
2
70784
3
47276
4
43790
5
31672
6
29483
7
29974
8
19251
9
25658
10
17034
Triticum aestivum mitochondrion,
complete genome
Triticum timopheevii mitochondrial DNA,
complete sequence
Triticum aestivum cultivar Chinese
Yumai mitochondrion, complete genome
Triticum timopheevii mitochondrial
DNA, complete sequence
complete genome
Aegilops speltoides mitochondrial DNA,
complete sequence
complete genome
Lolium perenne mitochondrion, complete
genome
„Pokrycie” kontigu przez
zgodną sekwencję z bazy
E
value
Procent zgodności
kontigu z sekwencją z
bazy
99%
Kod akcesyjny do
sekwencji w bazie danych
81%
0
92%
0
99%
AP013106.1
77%
0
99%
EU534409.1
58%
0
99%
AP013106.1
76%
0
99%
AP013106.1
94%
0
99%
AP013106.1
76%
0
99%
GU985444.1
94%
0
99%
AP013107.1
55%
0
99%
GU985444.1
69%
0
99%
JX999996.1
11
GU985444.1
Tabela 6
Wyniki analizy megablast dla 10 najdłuższych kontigów żyta z cytoplazmą CMS-C
NCBI
1
68233
2
34291
3
28724
4
28924
5
29376
6
25444
7
18072
8
21205
9
21233
10
11620
complete sequence
complete genome
complete genome
complete genome
complete genome
complete sequence
E
value
Procent zgodności
bazy
99%
Kod akcesyjny do
88%
0
71%
0
99%
GU985444.1
30%
0
99%
AP013106.1
73%
0
99%
AP013106.1
86%
0
99%
GU985444.1
99%
0
99%
GU985444.1
90%
0
99%
GU985444.1
92%
0
99%
AP013107.1
90%
0
99%
EU534409.1
99%
0
99%
AP013106.1
12
AP013107.1
Tabela 7
Wyniki analizy megablast dla 10 najdłuższych kontigów żyta z cytoplazmą Pampa
NCBI
1
60036
2
58970
3
66519
4
41285
5
30637
6
15509
7
16842
8
16465
9
12924
10
15244
complete genome
complete sequence
complete genome
complete sequence
complete genome
complete sequence
E
value
Procent zgodności
bazy
99%
Kod akcesyjny do
73%
0
56%
0
99%
GU985444.1
79%
0
99%
AP013107.1
80%
0
99%
EU534409.1
82%
0
99%
GU985444.1
88%
0
99%
AP013107.1
98%
0
99%
AP013106.1
71%
0
99%
GU985444.1
49%
0
99%
AP013106.1
76%
0
99%
AP013107.1
13
AP013106.1
PCR 1
N
P
PCR 2
C
N
P
PCR 3
C
N
P
PCR 4
C
N
P
PCR 5
C
N
P
C
PCR 6
N
P
Rys.5. Produkty amplifikacji otrzymane dla różnych cytoplazm żyta w analizach PCR wykorzystujących startery zaprojektowane w oparciu o sekwencje
otrzymanych najdłuższych kontigów.
14
C
Przyjmując, że mtDNA żyta powinno mieć wielkość porównywalną do spokrwnionej z żytem
pszenicy, można zakładać, że badane najdłuższe kontigi zawierają informację genetyczną obejmującą
większą część genomu mitochondrialnego. Ogihara i in. (2006) jako pierwsi skompletowali dane o
sekwencji mtDNA pszenicy – złożony przez nich genom mitochondrialny liczył około 400 tys.
nukleotydów. Zastosowana w opisywanych badaniach metoda sekwencjonowania oparta o urządzenie
Illumina Hi-Seq 2000 pozwoliła na uzyskanie obszernych danych sekwencyjnych, ale długości
pojedynczych odczytów nie przekraczały 100 nukleotydów. Tego rodzaju dane wymagają bardzo
ostrożnie prowadzonej analizy bioinformatycznej, gdyż przy łączeniu tak krótkich sekwencji bardzo
łatwo o popełnienie błędu. Wykonane analizy weryfikujące przeprowadzone dla najdłuższych
kontigów zasadniczo wskazują, że kontigi powinny być w większości przypadków skonstruowane
poprawnie, ale drobne błędy mogą być również obecne.
Uzyskano sekwencyjne długich kontigów, które zasadniczo wykazują znaczące podobieństwo do
wcześniej poznanych genomów mitochondrialnych roślin.
Analizy PCR wstępnie potwierdziły poprawność wykonanej bioinformatycznej, ale na razie nie
ujawniły polimorfizmów między cytoplazmami hodowlanymi żyta.
Temat badawczy 3
Określenie frekwencji alleli płodności dla cytoplazmy C i P w populacjach żyta ozimego.
Określenie frekwencji roślin męskopłodnych i męskosterylnych w mieszańcach między źródłami
CMS-C i CMS-P a polskimi populacjami żyta – cel osiągnięty
Badania nad frekwencją alleli sterylności/płodności wykonano w oparciu o krzyżowania w
izolowanych szkółkach typu top-cross lub w namiotach foliowych, gdzie formą mateczną były
męskosterylne wersje linii 541 z cytoplazmami C i Pampa, a zapylaczami populacje z polskiej
hodowli. Jako formy ojcowskie wykorzystano odmiany populacyjne: D. Amber, D. Diament,
Armand, Stanko, Bosmo, Horyzo oraz populacje hodowlane: Szk.99, Szk.89, Szk.75, Szk.86.
Uzyskane nasiona mieszańcowe wysiano jesienią 2015 roku na polu doświadczalnym ZUT w
Szczecinie stosując rozstawę 20 x 20 cm. Ocenę męskiej płodności wykonywano wzrokowo
przy zastosowaniu skali bonitacyjnej opracowanej przez Geigera i Morgensterna (1975).
Ponadto, w celu uzyskania kolejnych mieszańców do oceny w następnym roku badań,
wysiano cztery izlolowane szkółki hodowlane typu top-cross z męskosterylnymi wersjami
linii 541 z cytoplazmą P i C oraz zapylaczami w postaci populacji żyta oraz założono sześć
namiotów foliowych z roślinami europejskich populacji i męskosterylnych testerów.
Wyniki (opisać)
W roku 2016 oceniono męską płodność u 2294 pojedynczych roślin mieszańcowych. Badane
mieszańce zostały otrzymane w poprzednim sezonie wegetacyjnym w rezultacie zapylenia
męskosterylnych wersji linii 541 z cytoplazmami C i P pyłkiem pochodzącym z polskich populacji
żyta – zarejestrowanych odmian uprawnych populacji hodowlanych. Oceną objęto wyłącznie
kombinacje mieszańcowe, u których ilość roślin do oceny była większa niż 100. W przybliżeniu
połowę przebadanych osobników stanowiły rośliny z cytoplazmą Pampa i CMS-C (tab. 8). Najliczniej
(po około 600 roślin) reprezentowane były rośliny zaliczone do klas fenotypowych: 9 – rośliny w
pełni męskopłodne, bardzo silnie pylące oraz 3– rośliny męskosterylne, ale o niezbyt silnych objawach
męskiej sterylności (tab.8). Rośliny wykazujące objawy bardzo głębokiej sterylności (1 w skali Gegera
i Morgensterna) nie pojawiały się, gdy obecna była cytoplazma C, przy obecności cytoplazmy Pampa
zidentyfikowano 9 takich roślin. Rośliny o najsilniejszych objawach płodności identyfikowane były
ponad dziesięć razy częściej w mieszańcach z cytoplazmą C.
Relacje między źródłami CMS stają się lepiej widoczne po połączeniu dziewięciu klas
bonitacyjnych w kategorie fenotypowe (rośliny męskosterylne, częściowo płodne i męskopłodne) oraz
przekalkulowaniu liczebności roślin w tych kategoriach na ich procentową frekwencję (tab.9). Można
15
tutaj wyraźnie zauważyć wyraźną różnicę pod względem obecności genotypów dopełniających i
restorerowych dla dwóch badanych źródeł CMS. Udział genotypów dopełniających dla cytoplazmy C
jest we wszystkich badanych populacjach niewielki (od kilku do najwyżej kilkunastu procent), a
efektywne restorery stanowią mniej więcej 50-75% w każdej z badanych populacji. (tab.9). W
przypadku mieszańców z cytoplazmą CMS-Pampa dominują formy nieprzywracające płodności – w
większości badanych populacji stanowiły one od 85 do ponad 95 % genotypów. Jedynie odmiana
Dańkowskie Amber ujawnia mniejszy udział genotypów typu „non-restorer”, ale i tak jest to ponad
połowa całej populacji.
Tabela 8
Płodność mieszańców między męskosterylnymi źródłami cytoplazm CMS-P i CMS-C, a polskimi
populacjami żyta ozimego (liczebność roślin w poszczególnych klasach fenotypowych).
Populacja
CMS
Męskosterylne
Częściowo płodne
Męskopłodne
Suma
1
2
3
4
5
6
7
8
9
D. Amber
C
0
0
42
12
8
6
5
8
65
146
Armand
C
0
0
29
6
4
2
2
1
68
112
Szk99
C
0
6
21
3
7
0
2
5
102
146
Szk89
C
0
10
68
11
6
5
5
13
150
268
Szk75
C
0
3
23
7
7
8
4
14
127
193
Szk86
C
0
3
62
12
4
5
1
3
101
191
D. Amber
P
0
4
62
14
9
6
2
4
17
118
Bosmo
P
1
50
112
2
1
0
0
0
2
168
Szk99
P
1
81
79
4
1
0
0
1
1
168
Szk89
P
5
92
140
7
0
0
1
0
4
249
Szk75
P
0
84
136
3
2
1
2
1
4
233
Szk86
P
2
111
155
10
5
5
4
4
6
302
Ogółem
9
444
929
91
54
38
28
54
647 2294
w tym z CMS-C 0
22
245
51
36
26
19
44
613 1056
w tym z CMS-P 9
422
684
40
18
12
9
10
34
1238
16
Tabela 9
Odsetek roślin ocenionych jako męskosterylne (MS), częściowo płodne (CP) i męskopłodne (MP)
wśród mieszańców między męskosterylnymi wersjami linii 541, a populacjami żyta.
Populacja
D. Amber
Armand
Szk99
Szk89
Szk75
Szk86
D. Amber
Bosmo
Szk99
Szk89
Szk75
Szk86
Ogółem
Cytoplazma
C
C
C
C
C
C
P
P
P
P
P
P
C
P
MS
28.77
25.89
18.49
29.10
13.47
34.03
55.93
97.02
95.83
95.18
94.42
88.74
25.28
90.06
CP
17.81
10.71
6.85
8.21
11.40
10.99
24.58
1.79
2.98
2.81
2.58
6.62
10.70
5.65
MP
53.42
63.39
74.66
62.69
75.13
54.97
19.49
1.19
1.19
2.01
3.00
4.64
64.02
4.28
Niewielka częstotliwość występowania w europejskich populacjach żyta genotypów skutecznie
przywracających płodność w systemie CMS Pampa była sygnalizowana już pod koniec XX wieku
(Geiger i in. 1995; Miedaner i in 1997), ale doniesienia te miały dość ogólnikowy charakter. W
polskich populacjach żyta obserwowano znaczący udział restorerów dla cytoplazmy C (Łapiński i
Stojałowski 1997), ale tutaj również badania nie miały charakteru kompleksowego i pozwalały na
jedynie ogólną charakterystykę materiałów hodowlanych. Uzyskane wyniki zasadniczo są zgodne z
wcześniejszymi doniesieniami, a ukazują istnienie pewnych różnic między populacjami, szczególnie
w odniesieniu do cytoplazmy Pampa.
We wszystkich ocenionych populacjach przeważały genotypy przywracające męską płodność w
systemie CMS-C.
Większość przebadanych populacji zawierała niewiele form restorerowych dla cytoplazmy
Pampa, ale zaobserwowano pod tym względem wyraźne zróżnicowanie – w większości populacji
genotypy przywracające płodność były prawie nieobecne, ale w odmianie Dańkowskie Amber
stanowiły niemal 20% osobników.
Ogólnie oceniane populacje żyta składają się z genotypów, które przeważnie utrzymują męską
sterylność w cytoplazmie Pampa, ale przywracają płodność w systemie CMS-C.
Temat badawczy 4
Ocena zdolności kombinacyjnej linii męskosterylnych z cytoplazmą C na tle linii zawierających
cytoplazmę Pampa.
Ocena zdolności kombinacyjnej wybranych linii męskosterylnych z cytoplazmą C (na tle linii
zawierających cytoplazmę Pampa) – cel osiągnięty
Ocenę zdolności kombinacyjnej 30 linii męskosterylnych z cytoplazmami C (12 linii) i P (18
linii) wykonywano w doświadczeniu polowym trój-powtórzeniowych założonych w dwóch
miejscowościach metodą wzorcową (wzorzec co 6 poletko). Obiektami badawczymi w doświadczeniu
były mieszańce wyżej wymienionych linii męskosterylnych zapylonych w szkółce top-cross populacją
syntetyczną SR27. Wielkość poletek doświadczalnych do zbioru: 5m2. Oceniano plon i podstawowe
cechy użytkowe (wysokość, wyleganie itp.).
17
W celu wytworzenia nasion do oceny zdolności kombinacyjnej linii w kolejnym roku badań
założono izolowaną szkółkę typu top-cross z zapylaczem SR27 oraz liniami męskosterylnymi z
cytoplazmą C i P.
Wyniki (opisać)
Wszystkie badane w 2016 roku linie dawały mieszańce plonujące wyraźnie gorzej niż odmiany
wzorcowe (tab.10). Jednocześnie ponad połowa badanych mieszańców eksperymentalnych z
cytoplazmami CMS-C i CMS-Pampa plonowała lepiej niż liniowo-populacyjna odmiana mieszańcowa
Gradan F1. Najsłabiej plonujący mieszaniec w całym doświadczeniu posiadał cytoplazmę CMS-C:
711C_X_732_S73. Była to forma żyta posiadająca dominujący gen karłowatości, dzięki czemu
badany mieszaniec był wyraźnie niższy od pozostałych i charakteryzował się małą podatnością na
wyleganie (tab.10). Niestety te korzystne cechy wiązały się ze słabym poziomem plonowania, co w
chwili obecnej dyskwalifikuje testowany genotyp w pracach nad tworzeniem odmian mieszańcowych.
Wśród pozostałych analizowanych w doświadczeniu cech obserwowane zróżnicowanie nie
miało wyraźnego związku ze źródłem cytoplazmy sterylizującej. Najwyższe z badanych genotypów,
należały zarówno do mieszańców z cytoplazmą C, jak i Pampa. Termin kłoszenia również nie zależał
od typu cytoplazmy sterylizującej użytej do wytworzenia mieszańca. W roku 2016 na
doświadczeniach nie zaobserwowano istotnego porażenia przez choroby.
18
Tabela 10
Średni plon ziarna oraz inne cechy użytkowe mieszańców F1 zaobserwowane w doświadczeniu z
mieszańcami żyta założonym metodą wzorcową w trzech miejscowościach. Pogrubioną czcionką
zaznaczono mieszańce z CMS-C.
Lp. Nazwa mieszańca
Plon
Plon
PrzezimoWysokość
Wyle(kg/pol.)
[%
wanie
[cm]
ganie
wz.]
5.2
99.56
7.96
138.37
5.83
1 KWS_BONO_WZ
5.24
100.44
8.09
139.91
7.26
2 STAKKATO_WZ
4.27
81.87
8.59
151.83
4.56
3 S477/14
4.44
85.03
8.34
157.04
7.35
4 S482/14
4.75
90.94
8.46
156.85
6.6
5 S489/14
4.37
83.73
8.44
154.42
5.48
6 S491/14
4.64
88.91
8.25
148.11
6.78
7 S493/14
4.45
85.34
8.34
152.54
5.85
8 520B/14
4.91
94.13
8.48
146.25
6.43
9 579B/14
4.16
79.7
8.2
142.6
6.55
10 590B/14
4.89
93.68
8.2
150.6
6.05
11 636B/14
4.13
79.08
8.3
148.04
5.33
12 LS_218P/13
4.84
92.67
8.34
149.21
7.68
13 LS_231P/13
4.86
93.03
8.46
150.19
5.93
14 LS_237P/13
4.43
84.82
8.43
152.25
5.26
15 LS_245P/13
LS_255P/13
4.69
89.9
8.59
148.95
6.28
16
4.8
91.98
8.49
152.14
5.46
17 LS_256P/13
4.65
89.03
8.44
151.96
5.77
18 LS_271P/13
4.91
94.05
8.43
151.17
4.73
19 LS_312P/13
4.42
84.65
8.09
153.41
4.76
20 LS_367P/13
4.91
94.14
8.61
153.01
7.78
21 ZUT_14_1108
4.79
91.7
8.26
156.83
6.89
22 ZUT_14_1109
4.59
88
8.25
152.61
6.95
23 ZUT_14_1118
4.46
85.45
8.37
151.6
7.22
24 ZUT_14_1120
4.12
78.97
8.1
146.02
5.42
25 ZUT_14_1130
3.95
75.67
8.13
148.52
5.43
26 ZUT_14_1139
4.38
83.83
8.13
156.37
6.17
27 ZUT_14_1142
4.04
77.34
8.4
159
4.93
28 ZUT_14_1149
4.47
85.73
8.11
150.13
6.6
29 ZUT_14_1151
4.47
85.68
8.15
151.47
7.79
30 ZUT_14_1155
4.08
78.15
8.13
146.48
6.63
31 ZUT_14_1161
2.43
46.55
7.94
88.46
8.6
32 711C_X_732_S73
4.36
83.45
7.82
144.47
7.79
33 GRADAN F1
Średnia ogólna
Średnia dla wzorców
4.49
5.22
8.28
8.03
148.51
139.14
6.31
6.55
Wykorzystanie w hodowli różnych źródeł cytoplazmy sterylizującej ma na celu ograniczenie
zagrożeń wynikających z ujednolicenia genetycznego plantacji uprawianych na dużych
powierzchniach (Geiger i Morgenstern 1982; Łapiński i Stojałowski 2001). Warunkiem niezbędnym
do stosowania w praktyce każdego źródła CMS jest jego stabilność fenotypowa w zróżnicowanych
warunkach środowiska. Ważny jest jednak również możliwy wpływ genów cytoplazmatycznych na
cechy użytkowe tworzonych mieszańców. Jednym z ważnych argumentów przemawiających za
stosowaniem cytoplazmy Pampa w komercyjnej hodowli były sugestie Markera i in (1985), że
cytoplazma ta przyczynia się do podwyższenia uzyskiwanych plonów, zmniejszenia wysokości roślin i
poprawienia odporności na wyleganie. Późniejsze doświadczenia polowe przeprowadzone w Polsce na
19
genetycznie odrębnych materiałach nie potwierdzały tych obserwacji i wskazywały na brak istotnego
wpływu cytoplazmy na wartość gospodarczą mieszańców żyta (Łapiński 1989, Stojałowski i Łapiński
2001). Mieszańce z cytoplazmą C badane w 2016 roku plonowały generalnie na podobnym poziomie
jak porównywane z nimi eksperymentalne mieszańce z cytoplazmą Pampa. Jednocześnie poziom
plonowania mieszańców eksperymentalnych był wyraźnie gorszy niż odmian komercyjnych. Nie
zaobserwowano istotnego wpływu pochodzenia cytoplazmy sterylizującej na pozostałe badane cechy
użytkowe.
Badane linie męskosterylne z cytoplazmą C i cytoplazmą Pampa charakteryzowały się
zróżnicowaną ogólną zdolnością kombinacyjną, a pochodzenie cytoplazmy nie miało wyraźnego
wpływu na plonowanie otrzymywanych mieszańców.
Pod względem badanych cech użytkowych prawie wszystkie genotypy z CMS-C nie różniły się
od tych z cytoplazmą Pampa.
Jeden z mieszańców z cytoplazmą C, który posiadał dominujący gen karłowatości wyróżniał się
obniżoną wysokością roślin i zwiększoną odpornością na wyleganie, ale wiązało się to z niskim
poziomem plonowania.
20
Opublikowane streszczenia:
1. Stojałowski S., Wesołowski W., Szklarczyk M., 2016. W poszukiwaniu różnic genetycznych
między cytoplazmami żyta. „Nowe osiągnięcia polskich zespołów badawczych w dziedzinie
genetyki, hodowli i biotechnologii roślin” - Konferencja Naukowa z okazji 60-lecia Katedry
Genetyki Hodowli i Biotechnologii Roślin na Wydziale Kształtowania Środowiska i
Rolnictwa Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie.
Międzyzdroje, 8-10 czerwca 2016, Streszczenia: 68.
2. Orłowska M., Hackauf B., Stojałowski S., 2016. Application of COS markers for
comparative mapping of Rfc1 gene in two mapping population of rye. V Kongres
Genetyki, Łódź 19-22 września 2016, „Program i materiały kongresowe” red. Andrzej
K. Kononowicz, Lucjusz Jakubowski, Maciej Borowiec, Paweł Stączek,
Wydawnictwo Grupa Medica s.c., Łódź 2016, ISBN: 978-83-925769-4-5: 296.
21
Orłowska M., Hackauf B., Stojałowski S., 2016. Application of COS markers for comparative mapping of Rfc1
gene in two mapping population of rye. V Kongres Genetyki, Łódź 19-22 września 2016
22

2016 rok - Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa ZUT

Transkrypt

Podobne dokumenty

C oraz z cytoplazmą CMS

Stawki podatku rolnego

nok0170187 Leitz Nowoczesny i elegancki wygląd. Do

Informacja o stawce podatku rolnego

Zastosowanie Właściwości Dawkowanie paszy na każde 100 kg

MONITOR POLSKI