Modeling of DNA technology for species identification of the raw composition of plant-based beverages
Authors: Вафин Р.Р. , Михайлова И.Ю. , Агейкина И.И. , Харламова Л.Н. 
Published: August 2023

Растительные напитки – альтернатива молочным продуктам животного происхождения, постепенно набирающая популярность в мире. Прослеживаемость его производства и собственно идентификация готового продукта – залог качества и безопасности сельскохозяйственного сырья и пищевой продукции. Цель исследования состояла в моделировании ДНК-технологии видовой идентификации сырьевого состава напитков на растительной основе отечественных производителей. Модельными объектами исследования послужили сырье для производства напитков, а также пищевая продукция российских торговых марок, содержащая компоненты растительного происхождения: овёс, гречиху, рис, сою, миндаль, фундук, кокос, какао, манго, апельсин, банан, маракуйю, ваниль, клубнику, яблоко, корицу и рапс. Поиск, выравнивание и рестрикционное картирование амплифицируемых с праймерами #1 и #2 нуклеотидных последовательностей локуса хлоропластной ДНК 17 видов культурных растений осуществлены с применением онлайн-программ BLAST, ClustalW и NEBcutter V2.0. Начальный этап исследования сопровождался поиском в биоинформационном ресурсе GenBank NCBI нуклеотидных последовательностей локуса хлоропластной ДНК: Avena sativa, Fagopyrum esculentum, Oryza sativa, Glycine max, Prunus dulcis, Corylus avellana, Cocos nucifera, Theobroma cacao, Mangifera indica, Citrus sinensis, Musa acuminata, Passiflora edulis, Vanilla planifolia, Fragaria moschata, Malus domestica, Cinnamomum verum и Brassica napus – 17 вышеперечисленных видов сельскохозяйственных культур, применяемых в производстве растительного молока двух отечественных торговых марок. Последующее выравнивание отобранных нуклеотидных последовательностей выявило видоспецифичность исследуемых культурных растений с высоким потенциалом их идентификации методом прямого секвенирования ПЦР-продукта. А дальнейшее их картирование по идентификационно-значимым сайтам рестрикции 7 подобранных эндонуклеаз позволило рассчитать генерируемые ПЦР-ПДРФ-профили анализируемых сельскохозяйственных культур и выполнить их in silio моделирование. Полученные биоинформационные данные легли в основу смоделированной ДНК-технологии видовой идентификации серьевого состава растительных напитков, с потенциалом его практического применения в системе менеджмента качества сельскохозяйственного сырья и пищевой продукции.
Plant-based milk is an alternative to dairy products of animal origin, gradually gaining popularity in the world. The traceability of its production and the actual identification of the finished product is a guarantee of the quality and safety of agricultural raw materials and food products. The purpose of the study was to model the DNA technology for the species identification of the raw composition of plant-based beverages of domestic producers. The model objects of the study were raw materials for the production of plant milk, as well as food products of the Russian trademarks, containing components of plant origin: oats, buckwheat, rice, soybeans, almonds, hazelnuts, coconut, cocoa, mango, orange, banana, passion fruit, vanilla, strawberry, apple, cinnamon and canola. Search, alignment, and restriction mapping of the nucleotide sequences of the chloroplast DNA locus amplified with primers #1 and #2 of 17 cultivated plant species were carried out using the online programs BLAST, ClustalW, and NEBcutter V2.0. The initial stage of the study was accompanied by a search in the GenBank NCBI bioinformatic resource for the nucleotide sequences of the chloroplast DNA locus Avena sativa, Fagopyrum esculentum, Oryza sativa, Glycine max, Prunus dulcis, Corylus avellana, Cocos nucifera, Theobroma cacao, Mangifera indica, Citrus sinensis, Musa acuminata, Passiflora edulis, Vanilla planifolia, Fragaria moschata, Malus domestica, Cinnamomum verum and Brassica napus are 17 of the above species of crops used in the production of vegetable milk of two domestic brands. The subsequent alignment of the selected nucleotide sequences revealed the species specificity of the studied cultivated plants with a high potential for their identification by direct sequencing of the PCR product. And their further mapping according to the identification-significant restriction sites of 7 selected endonucleases made it possible to calculate the generated PCR-RFLP profiles of the analyzed crops and perform their in silio modeling. The obtained bioinformatic data formed the basis of the modeled DNA technology for species identification of the serial composition of plant milk, with the potential for its practical application in the quality management system of agricultural raw materials and food products.