Modeling of DNA technology for determining the botanical origin of honey
Authors: Вафин Р.Р. , Михайлова И.Ю. , Агейкина И.И. , Свиридов Д.А. , Ганин М.Ю. 
Published: October 2023

Мёд, благодаря своим уникальным свойствам, широко применяется в пищевой и химической промышленности. Монофлорный мёд, произведенный медоносными пчелами из нектара цветковых растений преимущественно одного вида медоноса, позиционируется как высококачественный продукт пчеловодства с высокой экономической ценностью. Идентификация монофлорных сортов мёда продиктована необходимостью контроля их качества для обеспечения защиты прав потребителей и добросовестых производителей мёда. Цель исследования состояла в моделировании ДНК-технологии определения ботанического происхождения мёда. Модельными объектами теоретико-аналитического исследования послужили монофлорные сорта мёда: акациевый, гречишный, донниковый, каштановый, липовый, малиновый, подсолнечниковый, эспарцетовый, фацелиевый, люцерновый, апельсиновый, шалфейный, черничный и горчичный. Поиск, выравнивание и рестрикционное картирование амплифицируемых с праймерами #1 и #2 нуклеотидных последовательностей локуса хлоропластной ДНК растений-медоносов выполнили с применением программ BLAST, MEGA11 и NEBcutter V2.0, с дальнейшим моделированием рассчитанных ПЦР-ПДРФ-профилей. На начальном этапе исследования в биоинформационном ресурсе GenBank NCBI был проведён поиск нуклеотидных последовательностей локуса хлоропластной ДНК медоносных растений: акация белая, акация желтая, гречиха посевная, донник белый, донник лекарственный, каштан посевной, клевер луговой, липа сердцевидная, малина западная, подсолнечник однолетний, эспарцет посевной, фацелия пижмолистная, люцерна посевная, апельсин, шалфей лекарственный, черника обыкновенная и горчица белая. Дальнейшая процедура выравнивания отобранных нуклеотидных последовательностей показала видо- и/или родоспецифичность у большинства медоносных растений и высокий потенциал их идентификации методом прямого секвенирования ПЦР-продукта. А последующее их картирование по идентификационно-значимым сайтам рестрикции 5 подобранных эндонуклез (TaqI, AciI, BssSI, BmgBI, и HinfI) позволило рассчитать генерируемые ПЦР-ПДРФ-профили анализируемых видов растений-медоносов и выполнить их in silico моделирование. Полученные биоинформационные данные легли в основу смоделированной ДНК-технологии с потенциалом практического применения для идентификации наиболее часто встречающихся сортов монофлорного мёда в зависимости от ботанического происхождения с целью последующего контроля их качества.
Honey, due to its unique properties, is widely used in the food and chemical industries. Monofloral honey, produced by honey bees from the nectar of flowering plants predominantly of one type of honey plant, is positioned as a high-quality bee product with high economic value. The identification of monofloral varieties of honey is dictated by the need to control their quality to ensure the protection of the rights of consumers and conscientious honey producers. The purpose of the study was to simulate the DNA technology for determining the botanical origin of honey. The model objects of the theoretical-analytical study were monofloral varieties of honey: acacia, buckwheat, sweet clover, chestnut, linden, raspberry, sunflower, sainfoin, phacelia, alfalfa, orange, sage, blueberry and mustard. Search, alignment and restriction mapping of the nucleotide sequences of the chloroplast DNA locus of honey plants amplified with primers #1 and #2 were performed using the BLAST, MEGA11 and NEBcutter V2.0 programs, with further modeling of the calculated PCR-RFLP profiles. At the initial stage of the study in the GenBank NCBI bioinformatic resource, a search was made for the nucleotide sequences of the chloroplast DNA locus of honey plants: white acacia, yellow acacia, common buckwheat, white sweet clover, common sweet clover, common chestnut, heart-shaped linden, western raspberry, annual sunflower, sainfoin, phacelia tansy, alfalfa, orange, sage, blueberry and white mustard. Further alignment of the selected nucleotide sequences showed species and/or genus specificity in most honey plants and a high potential for their identification by direct sequencing of the PCR product. And their subsequent mapping by identification-significant restriction sites of 5 selected endonucleases (TaqI, AciI, BssSI, BmgBI, and HinfI) made it possible to calculate the generated PCR-RFLP profiles of the analyzed species of honey plants and perform their in silico modeling. The obtained bioinformatic data formed the basis of a simulated DNA technology with the potential for its practical application to identify the most common varieties of monofloral honey, depending on the botanical origin, with the aim of subsequent quality control.