ПРИМЕНЕНИЕ МОЛЕКУЛЯРНЫХ МАРКЕРОВ В ЛЕСНОМ СЕЛЕКЦИОННОМ СЕМЕНОВОДСТВЕ В РОССИИ: ОПЫТ И ПЕРСПЕКТИВЫ (ОБЗОР)

ПРОБЛЕМЫ ЭКОЛОГИИ И РАЦИОНАЛЬНОГО ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ.

БИОТЕХНОЛОГИИ PROBLEMS IN ECOLOGY AND RATIONAL NATURE MANAGMENT. BIOTECHNOLOGIES

Научная статья УДК 630.1

https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2022.2.64

Применение молекулярных маркеров в лесном селекционном семеноводстве в России: опыт и перспективы

О. В. Шейнина

Поволжский государственный технологический университет, Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3 ShejkinaOV@volgatech.net

Введение. Актуальность использования молекулярных маркеров в лесной селекции и семеноводстве обусловлена необходимостью решения проблемы повышения эффективности, сокращения сроков селекции древесных видов и осуществления контроля качества работ по созданию объектов лесного семеноводства (JICB). Цель работы - обобщение опыта использования в России молекулярных маркеров в практике ЛСВ и селекции. Типы ДНК-маркеров, используемые в селекционных исследованиях древесных видов. Для решения задач в области ЛСВ используют следующие типы молекулярных маркеров: RAPD-, ISSR-, AFLP-, SSR- и SNP-маркеры. К наиболее перспективным следует отнести SSR- и SNP-маркеры. Изучение внутрипопуляционного и межпопуляци-онного генетического разнообразия лесных древесных видов. При большом разнообразии типов ДНК-маркеров в России генетические исследования популяций и объектов ЛСВ в большинстве случаев выполнены на основе анализа изоферментов, RAPD-, ISSR- и SSR-маркеров. Полученные данные о популяционной структуре лесообразующих видов, уровне их генетического полиморфизма могут быть использованы для совершенствования лесосеменного районирования, обоснования показателей генетического разнообразия вновь создаваемых лесосеменных плантаций (ЛСП). Генетическая идентификация и паспортизация генотипов. В России молекулярные маркеры успешно используются для генетической паспортизации плюсовых деревьев, сортов и межвидовых гибридов древесных. Тем не менее, при создании ЛСП и архивов клонов часто возникают ошибки при их маркировке, массовая генетическая паспортизация плюсовых деревьев и созданных их потомством ЛСП не проводится. Между тем генетическая паспортизация плюсовых деревьев и ЛСП позволяет не только восстанавливать схемы смешения, но и осуществлять генетическую сертификацию семян. Маркер-ассоциированная и геномная селекция. Геномная селекция, основанная на выявлении нуклеотидных полиморфизмов (SNP-маркеры), становится неотъемлемой частью селекционных программ древесных видов, позволяет оценивать селекционный потенциал плюсовых деревьев без длительного испытания по семенному потомству. Несмотря на существующие предпосылки маркер-ассоциированная и геномная селекция в России на данный момент не нашли широкого применения. Заключение. Перспектива использования молекулярных маркеров в лесной селекции — это разработка единых методик исследований, масштабные работы по генетической паспортизации плюсовых деревьев и созданных их потомством объектов ЛСВ, переработка действующего лесосеменного районирования с учётом популяционно-генетической структуры лесообразующих видов, развитие маркер-ассощированной и геномной селекции.

Ключевые слова: лесная селекция; семеноводство; молекулярные маркеры; ДНК-маркеры © Шейкина О.В., 2022

Для цитирования: Шейкина О.В. Применение молекулярных маркеров в лесном селекционном семеноводстве в России: опыт и перспективы (обзор) // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер: Лес. Экология. Природопользование. 2022. № 2 (54). С. 64-79. https://doi.org/10.25686/2306-2827.2022.2.64

Введение. Селекционный процесс и создание объектов лесного семеноводства древесных видов занимает большой период времени по причине длительности жизненного цикла деревьев, поэтому перед учёными стоит важная задача по поиску путей сокращения сроков селекции и выполнения контроля работ для исключения ошибок, которые могут проявиться через несколько десятилетий. Этого можно добиться путём использования различных видов генетических маркеров. Согласно современным представлениям, генетические маркеры подразделяют на три класса: морфологические, выявляемые на основе изучения фенотипа; биохимические, выявляемые на основе изучения продуктов работы генов - белков, и молекулярные (синоним - ДНК-маркеры), выявляемые на основе изучения нуклеиновых кислот [1]. Традиционно селекция древесных видов осуществляется на основе изучения широкого комплекса феноти-пических признаков, т. е. с использованием морфологических маркеров. Появление новых технологий и развитие молекулярных методов позволяет перейти на качественно новый уровень исследований, включающий изучение как продуктов работы генов (белков), так и изменчивость на уровне ДНК. На сегодняшний день можно выделить следующие основные области наиболее эффективного использования молекулярных маркеров в лесном селекционном семеноводстве: 1) изучение внутрипопуляционного и межпопуляци-онного генетического разнообразия лесных древесных видов; 2) генетическая идентификация и паспортизация генотипов; 3) маркер-ассоциированная селекция (MAS-marker-assisted selection) [2].

Цель работы заключалась в обобщении опыта использования молекулярных маркеров в практике лесного семеноводства и селекции в России.

Типы ДНК-маркеров, используемые в селекционных исследованиях древесных видов. ДНК-маркеры - это генетические маркеры, выявляющие по-

лиморфизм на уровне ДНК [3]. Методология выявления современных типов ДНК-маркеров основывается на использовании полимеразной цепной реакции (ПЦР). В настоящее время разработано несколько десятков типов ДНК-маркеров, основанных на ПЦР (ПЦР-ДНК-маркеры) [1, 3-5]. ПЦР-ДНК-маркеры в свою очередь могут быть разделены на две подгруппы: 1) маркеры на основе ПЦР с произвольными праймерами; 2) маркеры на основе ПЦР со специфическими праймерами, нацеленные на амплификацию определённых целевых последовательностей ДНК [4].

Наиболее доступными типами ДНК-маркеров являются молекулярные маркеры, выявляемые с помощью ПЦР с произвольными праймерами, по причине того, что их использование не требует знаний нуклеотидной последовательности генома для подбора праймеров. Из ДНК-маркеров этой подгруппы к наиболее часто используемым относятся RAPD-, ISSR- и AFLP-маркеры. RAPD-маркеры (random amplified polymorphic DNA, случайно ам-плифицированная полиморфная ДНК) были разработаны ещё в 1990 году [6]. Этот тип молекулярных маркеров основывается на использовании при ПЦР случайных десятинуклеотидных праймеров, что позволяет амплифицировать фрагменты ДНК, фланкированные инвертированной последовательностью данных праймеров. ISSR-маркеры (inter simple sequence repeats, межмикросателлитные последовательности) являются более совершенным вариантом ПЦР со случайными праймерами. Данный тип маркера предусматривает использование при ПЦР комплементарных микросателлитным повторам праймеров с 2—4 произвольными нуклеотидами на одном из концов [7]. Эти праймеры позволяют амплифицировать фрагменты ДНК, находящиеся между двумя близко расположенными микроса-теллитными участками. Выявление RAPD- и ISSR-маркеров включает амплификацию ДНК и визуализацию ПЦР-фрагментов с помощью электрофореза в

агарозном геле. AFLP-маркеры (amplified fragment length polymorphism, полиморфизм длины амплифицированных фрагментов) основываются на селективной амплификации фрагментов рестрикции [8]. Выявление данного типа ДНК-маркера предусматривает: 1) расщепления ДНК двумя рестриктазами (£coRI и MseI) и лигирование адаптеров, содержащих комплементарные сайтам рестрикции последовательности; 2) селективная амплификация рестрикционных фрагментов; 3) анализ амплифицированных фрагментов с помощью электрофореза. В силу своей специфики RAPD-, ISSR- и AFLP-маркеры в основном используются для оценки популяционной структуры и генетического разнообразия древесных видов. В России наиболее часто используемым типом ДНК-маркера из данной подгруппы являются ISSR-маркеры [9-12].

Из подгруппы молекулярных маркеров, основанных на ПЦР со специфическими праймерами, в настоящее время наиболее эффективными и популярными признаны микросателлиты, или SSR-маркеры (microsatellite or simple sequence repeats, простые повторяющиеся последовательности). Микросателлиты - это короткие последовательности длиной 2—4 нуклеотида, тандемно повторяющиеся множество раз в геноме [13]. У данного типа ДНК-маркеров есть ряд существенных преимуществ: кодоминантный тип наследования, высокая частота встречаемости в геноме, высокий полиморфизм, высокая воспроизводимость метода [1]. Однако разработка микросателлитных праймеров требует знаний о нуклеотидной последовательности. Кроме того, часто праймеры для амплификации микросателлитных локусов характеризуются видовой специфичностью и не могут быть применены для изучения даже близких видов. В свете этих ограничений важное значение имеют работы по разработке и тестированию праймеров для SSR-анализа.

На сегодняшний день для основных лесохозяйственных видов России прайме-

ры для анализа SSR-локусов уже разработаны. В частности, для изучения ядерных микросателлитов разработаны праймеры для сосны обыкновенной [14, 15], берёзы повислой [16], ели европейской [17], сосны сибирской [18], разных видов ив [19] и дуба черешчатого [20]. Для сосны обыкновенной, ели европейской и дуба также разработаны специфические праймеры для анализа микросателлитов в митохон-дриальной и хлоропластной ДНК [21-23]. Несмотря на то, что специфические праймеры для основных лесных древесных видов уже разработаны, всё ещё остаются актуальными исследования по тестированию разработанных праймеров в связи с тем, что не все микросателлитные локусы полиморфны в разных частях ареала произрастания видов. Исследования по оценке полиморфности микросателлитных локусов в России проведены для берёзы повислой [24], сосны обыкновенной [25], ели европейской и сибирской [26].

К новому поколению молекулярных маркеров, набирающих популярность в последние годы, относятся SNP. SNP (single nucleotide polymorphism, однонуклео-тидный) - это изменение последовательности ДНК, возникающее когда один нук-леотид (А, Т, G или С) различается у представителей одного вида [27]. Кодоминантный тип наследования SNP-маркеров позволяет эффективно различать гомозиготные и гетерозиготные аллели. На территории России данный тип маркеров использован для изучения генетического разнообразия лиственницы сибирской и сосны обыкновенной [28-30].

Изучение внутрипопуляционного и межпопуляционного генетического разнообразия лесных древесных видов. Важность сохранения генетического разнообразия обусловлена тем, что оно является исходным ресурсом для селекционных программ с целью выведения хорошо адаптированных форм и сортов древесных пород, а также оно обеспечивает жизнеспособность лесов за счёт их способности противостоять различным биотическим и

абиотическим стрессам в изменяющихся условиях окружающей среды [2]. Разработка мероприятий по сохранению генетических ресурсов при реализации программ лесного семеноводства требует знаний о современном состоянии генофонда. На территории России проведены многочисленные исследования по изучению генетической изменчивости популяций древесных видов по изоферментам [31, 32], ЫАРО-маркерам [33, 34], маркерам [9-12], микросателлитам [35] и ЗЫР-маркерам [28-30].

Таким образом, к настоящему времени есть определённое представление о генетическом разнообразии природных популяций основных лесообразующих видов и механизмах его формирования, поэтому в настоящее время необходимо сконцентрировать внимание на решении проблемы сохранения генетического разнообразия при плюсовой селекции. Данные, полученные при проведении популяционно-генетических исследований, могут использоваться для обоснования показателей генетического разнообразия вновь создаваемых лесосеменных плантаций. Так на основе изучения генетической изменчивости насаждений с помощью ШЗЫ-маркеров для лесосеменной плантации сосны обыкновенной в Республике Марий Эл были определены следующие нижние пределы показателей генетического разнообразия: доля полиморфных локусов 94.9 %, наблюдаемое число аллелей -1,95, эффективное число аллелей - 1,35, ожидаемая гетерозиготность - 0,22, индекс Шеннона - 0,36 [36].

Сравнительное изучение генетической изменчивости природных популяций и созданных без учёта индивидуальных генетических особенностей плюсовых деревьев лесосеменных плантаций часто показывает противоречивые результаты. В части исследований показано, что отбор плюсовых деревьев по фенотипу не всегда приводит к снижению генетического разнообразия [37—39]. В том числе отмечается сохранение аллельного разнообразия на

лесосеменных плантациях при использовании ограниченного количества генотипов [40, 41]. Также сравнительные исследования нормальных и улучшенных семян сосны обыкновенной показали, что уровень генетического разнообразия не зависит от селекционной категории [42]. В то же время, по мнению М.и. 81оекг и У.А. ЕЬКаээаЬу, именно использование ограниченного количества плюсовых деревьев может являться основной причиной потери вариантов аллелей [43]. И действительно, в ряде работ отмечено снижение аллельного разнообразия на лесосеменных плантациях [44—46].

С учётом того, что общий уровень генетического разнообразия популяции формируется за счёт суммарного вклада каждого генотипа, получение противоречивых данных при изучении разных лесосеменных плантаций вполне ожидаемо. Можно предположить, что комбинация меньшего числа отличающихся друг от друга генотипов может дать аналогичный уровень генетического разнообразия по сравнению с большей по размеру выборкой деревьев с близкими генетическими характеристиками. Возможность отбора деревьев, существенно отличающихся по генетическим характеристикам даже в пределах одного насаждения, высока, так как многочисленные исследования показали, что именно на внутрипопуляцион-ный полиморфизм приходится наибольшая доля от всей генетической изменчивости [9, 11, 36, 41]. Поэтому для того, чтобы иметь возможность управлять генетическим разнообразием, необходимо прежде всего изучать индивидуальные генетические характеристики каждого плюсового дерева, и только тогда появится возможность моделирования генетической структуры будущих лесосеменных плантаций.

Ещё одним вопросом, который можно изучать с использованием молекулярных маркеров, является обоснование минимального количества плюсовых деревьев, которое необходимо включать в состав вновь

создаваемых лесосеменных плантаций для сохранения генетического разнообразия. В России в соответствии с нормативными документами на ЛСП должно быть представлено потомство не менее 50 плюсовых деревьев. Исследования по оценке влияния числа плюсовых деревьев на показатели генетического разнообразия проведены для сосны обыкновенной с использованием 18811- и 88Я-маркеров [47]. Было установлено, что аллельное разнообразие начинает динамично падать при количестве плюсовых деревьев 50 штук и менее. В то же время, такие показатели генетического разнообразия, как гетерозиготность и коэффициент инбридинга не зависели от количества плюсовых деревьев.

Важным прикладным аспектом изучения популяционно-генетической структуры лесных видов является уточнение схем лесосеменного районирования [48]. Однако при разработке действующего лесосеменного районирования эколого-генетиче-ское обоснование выделения лесосеменных районов отсутствует [49]. По мнению В.В. Тараканова с соавторами, необходима переработка лесосеменного районирования на основе имеющихся данных о популяционно-генетической структуре и результатов географических опытов [50]. На данный момент только для сосны обыкновенной предложены методические принципы, подходы и методы разработки семенного районирования на генетической и экспериментальной климато-географической основе, что позволило разработать картосхему геногеографического районирования и выделить десять элементарных лесосеменных районов [49].

Генетическая идентификация и паспортизация генотипов. В России есть успешный опыт разработки методик и генетической паспортизации ценных генотипов, сортов и форм древесных растений с применением разных типов молекулярных маркеров, в том числе плюсовых деревьев [51—54]. Генетическая идентификация и паспортизация плюсовых деревьев позволяет восстанавливать схемы сме-

шения на существующих лесосеменных плантациях и осуществлять контроль при создании новых объектов лесного семеноводства. Однако широкомасштабные исследования по генетической идентификации клонов на лесосеменных плантациях на территории России не проводились. Между тем, опыт использования КАРЭ-маркеров для уточнения схем посадки клоновой плантации сосны кедровой сибирской в Красноярском крае и Республике Хакасии показал, что доля ошибочно маркированных клонов на разных полях может достигать 2,3-32,8 % [55]. При генетической паспортизации пяти лесосеменных плантаций сосны обыкновенной в Московской и Владимирской областях на основе ЫАРВ-маркеров было выявлено, что количество правильно идентифицированных прививок варьирует от 34,4 до 98,5 % на разных ЛСП [56]. Идентификация клонов плюсовых деревьев сосны обыкновенной на лесосеменной плантации в Западной Сибири на основе анализа аллозимных локусов показала, что процент ошибок при маркировке клонов составил 11 % [57]. Такие ошибки возникают по причине длительности и трудоёмкости создания лесосеменных плантаций и могут существенно снижать эффективность селекции и генетические характеристики семян. Поэтому в ряде работ указывается на необходимость осуществления генетического контроля во время отбора плюсовых деревьев и закладки лесосеменных плантаций [57, 58]. Также генетическая паспортизация существующих объектов единого генетико-селекционного комплекса позволит провести оценку выполненной работы [56].

Генетическая идентификация клонов плюсовых деревьев и генетическая паспортизация лесосеменных плантаций также позволит осуществлять генетическую сертификацию семян с улучшенными наследственными свойствами с целью подтверждения оригинальности их происхождения и определения засора чужеродной пыльцой [48]. Для генетической сер-

тификации семян ели европейской рекомендовано использовать четыре пары ло-кус-специфичных праймеров, для сосны обыкновенной - три пары праймеров, позволяющие идентифицировать пять микросателлитных локусов [59]. Тестирование предложенных праймеров было проведено на партиях семян с четырёх разных ЛСП (две ели европейской и две сосны обыкновенной). В ходе тестирования предложенной ДНК маркерной системы была доказана возможность определения соответствия партий семян паспортизированным ранее объектам, так как было выявлено полное соответствие состава материнских аллелей в генотипах зародышей семян аллелям материнских клонов. Анализ отцовских аллелей также позволил определить процент засора чужеродной пыльцой, который составил для плантаций ели около 50 %, для сосны обыкновенной 22,6 и 59,3 % [59].

Маркер-ассоциированная и геномная селекция. Достижения в области ге-номики, которые могут существенно ускорить селекцию древесных видов и помочь раскрыть их селекционный потенциал, дают основания лесным селекционерам надеяться на существенное развитие данной области исследования [50]. Расшифровка геномов древесных видов является важным этапом развития селекционно-генетических исследований. Первый проект по расшифровке геномов лиственницы сибирской и кедра сибирского в России был выполнен под руководством доктора биологических наук, профессора К.В. Крутовского [60]. Данные о нуклеотидной последовательности геномов могут быть использованы для: 1) разработки молекулярно-генетических маркеров (микросателлиты, ЗОТ-мар-керы) для популяционно-генетических исследований, мониторинга генетического разнообразия, генетической паспортизации плюсовых деревьев и селекционно-семеноводческих объектов, генетической экспертизы древесины в целях борьбы с незаконными рубками; 2) выявления ге-

нов, контролирующих хозяйственно важные признаки и свойства, в том числе адаптацию и устойчивость к болезным; 3) разработки молекулярных маркеров для геномной селекции [61].

В настоящее время в мировой практике всё большее внимание при разработке селекционных программ уделяют маркер-ассоциированной и геномной селекции [62]. Маркер-ассоциированная селекция (MAS - marker assisted selection) основывается на поисках статистических связей между молекулярными маркерами и хозяйственно ценными признаками [50]. Получению ценных форм деревьев на основе маркер-ассоциированной селекции должна предшествовать большая работа по картированию локусов количественных признаков (QTL mapping, QLT -quantitative trait loci), целью которого является поиск участков генома, ответственных за изменчивость сложных признаков [63]. Для картирования локусов количественных признаков необходимо создавать гибридные популяции, получаемые с помощью контролируемого опыления и состоящие из полносибсовых потомств. Такая гибридная популяция была создана сотрудниками Санкт-Петербургского лесотехнического университета им. С.М. Кирова путём скрещивания двух генотипов осины, различающихся по фенологическим и морфологическим признакам [64]. Изучение родительских деревьев и их потомств с помощью технологии RADseq (Restriction-site associated DNA sequencing) позволило обнаружить большое количество однонук-леотидных полиморфизмов (SNP-маркеры), создать плотно насыщенную генетическую карту и выявить локус, ассоциированный с высотой однолетних саженцев. В будущем данную карту планируется использовать для геномной селекции осины по таким признакам, как быстрота роста, качество древесины, в том числе устойчивость к сердцевинной гнили. Несмотря на перспективность мар-кер-ассоциированной селекции, данное

направление в России не нашло широкого применения из-за некоторых сдерживающих факторов, таких как дороговизна метода, необходимость установления связей между маркерами и ценными признаками для каждой семьи отдельно, влияние экологических условий на сцепленность между признаками и маркерами [50].

В случае геномной селекции в качестве молекулярного маркера используются только однонуклеотидные замены (ЗЫРв), при этом проводят одновременное сканирование большого количества ЗЫРв с большим покрытием генома с помощью ДНК-чипов [62]. Геномная селекция направлена на прогнозирование селекционной ценности индивидуумов [65]. Геномная селекция может рассматриваться как альтернатива традиционному анализу селекционной ценности плюсовых деревьев на основе длительных испытаний по семенному потомству в испытательных культурах [66]. Обязательным условием осуществления геномного отбора в лесной селекции является наличие испытательных культур плюсовых деревьев (полусибсовых или полных си-бов), для которых должно быть проведено масштабное определение ЗКР-маркеров и разработаны статистические прогнозные модели для определения селекционной ценности деревьев [62, 66].

Работы по геномной селекции для древесных видов уже успешно осуществляются в США [67, 68], Канаде [69-71], Швеции [72], Франции [73], Новой Зеландии [74] и Бразилии [75]. Число одновременно оцениваемых 8КР-маркеров достигает 3-6 [67-69, 71, 75] и даже 116 тыс. штук [72]. Оценка селекционной ценности при геномном отборе в большинстве исследований выполнена по высоте и диаметру ствола [67, 70, 72-75], прямизне ствола [73, 74], признакам качества древесины (содержание целлюлозы и лигнина, плотность древесины, угол наклона микрофибрил целлюлозы) [68, 71, 72, 74, 75], устойчивости к вредителю [69] и устойчивости к грибным болезням [76]. К сожалению, в России пока подобных масштабных научных проектов

не выполняется. В то же время, нужно отметить, что в России существуют предпосылки для развития этого направления. На данный момент в специализированной базе TreeGenes (https://treegenesdb.org) представлена информация о геномах берёзы бородавчатой (Betula pendula), ели европейской (Picea abies), тополя дрожащего (Populus trémula) и дуба черешчатого (iQuercus robur), которые являются традиционными лесообразующими видами в России. Данную информацию можно использовать для разработки SNP-маркеров и создания ДНК-чипов для их оценки. Кроме того, у ряда научных коллективов есть успешный опыт по секвенированию ДНК и оценке SNP-маркеров. Например, для лиственницы сибирской были определены нуклеотидные последовательности потенциально адаптивно значимых генов [28, 30]. Для дуба черешчатого проанализированы 95 SNPs для популяций из Волгоградской, Оренбургской и Самарской областей [77]. Однако сдерживающим фактором для развития геномного отбора древесных видов в России может быть отсутствие испытательных культур, заложенных посадкой полносибсовых потомств плюсовых деревьев, так как основная часть испытательных культур создана посадкой семенных потомств, полученных от свободного опыления (полусибсов). В то же время, по мнению A.J1. Федоркова, альтернативой может являться изучение вегетативных потомств плюсовых деревьев на архивах клонов [66].

Заключение. ДНК-маркеры безусловно являются важным инструментом и могут применяться на разных этапах селекционного процесса. Несмотря на большое разнообразие типов ДНК-маркеров, в последние годы в силу ряда их несомненных преимуществ всё большее распространение находят SSR-маркеры (микросателлиты) и SNP-маркеры. В России с использованием разных типов ДНК-маркеров преимущественно проводят исследования для решения следующих задач: 1) разработка и те-

стирование новых ДНК-маркеров для исследований древесных видов; 2) изучение популяционной структуры и оценка состояния генофонда лесных древесных видов; 3) оценка уровня генетического разнообразия плюсовых деревьев и созданных их потомством лесосеменных плантаций; 4) генетическая паспортизация ценных форм, сортов и плюсовых деревьев. Несмотря на имеющиеся успехи в обозначенных направлениях, необходимо отметить, что исследования носят фрагментарный характер и зачастую имеют разную методическую основу, что затрудняет получение целостного представления об успешности применения молекулярных маркеров в лесном селекционном семеноводстве в масштабах всей страны. Также необходимо отметить слабое развитие маркер-ассоциированной и геномной селекции древесных видов в России в силу недостаточности финансирования, отсутствия соответствующего оборудования в

СПИСОК

1. Mondini L., Noorani A., Pagnott М.А. Assessing plant genetic diversity by molecular tools // Diversity. 2009. No 1. P. 19-35.

2. Porth I., El-Kassaby Y.A. Assessment of the genetic diversity in forest tree populations using molecular markers // Diversity. 2014. No 6. P. 283-295.

3. Хлесткина E.K. Молекулярные маркеры в генетических исследованиях и в селекции // Вави-ловский журнал генетики и селекции. 2013. Т. 17. № 4/2. С. 1044-1054.

4. Agarwal М., Shrivastava N.. Padh Н. Advances in molecular marker techniques and their applications in plant science // Plant Cell Reports. 2008. No. 27. P. 617-631.

5. Al-Samarai F.R., Al-Kazctz A.A. Molecular markers: an introduction and applications // European journal of Molecular Biotechnology. 2015. Vol. 9. No 3. P. 118-130.

6. DNA polymorphisms amplified by arbitrary primers are useful as genetic markers / J.G.K. Williams, A.R. Kubelik, K.J. Livak et al. // Nuclei Acids Research. 1990. Vol. 18. No 22. P. 6531-6535.

7. Zietkiewicz E., Rafalski A., Labuda D. Genome fingerprinting by simple sequence repeat (SSR) anchored polymerase chain reaction amplification // Genomics. 1994. Vol. 20. P. 176-183.

8. AFLP: A new technique for DNA fingerprinting / P. Vos, R. Hogers, M. Bleeker et al. // Nuclei Acids Research. 1995. Vol. 23. No 21. P. 4407-4414.

лесных генетических лабораториях и специалистов в области полномасштабного изучения SNP-маркеров с использованием ДНК-чипов, позволяющих генотипиро-вать особи одновременно по тысячам ло-кусам. На наш взгляд, в ближайшие годы необходимо уделить внимание решению следующих задач в области использования молекулярных маркеров в лесной селекции и семеноводстве: 1) разработка единых методик генетической паспортизации плюсовых деревьев и объектов лесного семеноводства для всех субъектов РФ; 2) проведение работ по генетической паспортизации плюсовых деревьев, лесосеменных плантаций и архивов клонов; 3) актуализация действующего лесосе-менного районирования основных лесо-образующих видов с учётом их популяци-онно-генетической структуры; 4) развитие методов маркер-ассоциированной и геномной селекции применительно к основным лесообразующим видам.

ИСТОЧНИКОВ

9. Шейкина О.В., Гладкое Ю. Ф. Генетическое разнообразие и дифференциация ценопопуляций сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.), сформированных в болотных и суходольных экотопах // Вестник Томского государственного университета. Биология. 2020. № 50. С. 101-118.

10. Молекулярно-генетическая идентификация популяций сосны обыкновенной и лиственницы сибирской в Пермском крае на основании полиморфизма ISSR-маркеров / Я.В. Сбоева, Ю.С. Васильева, Н.В. Чертов и др. // Сибирский лесной журнал. 2020. № 4. С. 35^44.

11. Genetic variation, population structure and differentiation in scots pine (Pinus sylvestris L.) from the northeast of the Russian plain as inferred from the molecular genetic analysis data / A.I. Vidyakin, S.V. Boronnikova, Yu.S. Nechayeva et al. // Russian Journal of Genetics. 2015. Vol. 51. No 12. P. 1213-1220.

12. Молекулярно-генетический анализ популяций Populus nigra L. на среднем и Южном Урале на основании полиморфизма ISSR-маркеров / H.A. Никоношина, H.A. Мартыненко, Ю.С. Нечаева и др. // Современные проблемы науки и образования. 2016. № 3. С. 403.

13. Tautz D., Renz М. Simple sequences are ubiquitous repetitive components of eukaryotic genomes // Nuclei Acids Research. 1984. Vol. 12. P. 4127—4138.

14. Soranzo N., Provan J., Powell W. Characterization of microsatellite loci in Pinus sylvestris L. // Molecular Ecology. 1998. No 7. P. 1247-1263.

15. Novel polymorphic nuclear microsatellite markers for Pinus sylvestris / F. Sebastiani, F. Pinzau-ti, S.T. Kujala et al. // Conservation Genetics Resources. 2012. No 4. P. 231-234.

16. Kulju K.K.M., Pekkinen M, Varvio S. Twen-ty-three microsatellite primer pairs for Betula pendula (Betulaceae) // Molecular Ecology Notes. 2004. No 4. P. 471-473.

17. A set of cross-species amplifying microsatellite markers developed from DNA sequence databanks in Picea (Pinaceae) / G. Besnard, V. Achere, Faivre P. Rampant et al. // Molecular Ecology Notes. 2003. № 3. P. 380-383.

18. Development of microsatellite genetic markers in Siberian stone pine (Pinus sibirica Du Tour) based on the de novo whole genome sequencing / M.M. Belokon, D.V. Politov, E.A. Mudrik et al. // Russian Journal of Genetics. 2016. Vol. 52. No. 12. P. 1263-1271.

19. Microsatellite markers for diverse Salix species / J.H.A. Barker, A. Pahlich, S. Trybush et al. // Molecular Ecology Notes. 2003. No 3. P. 4-6.

20. Two highly validated multiplexes (12-plex and 8-plex) for species delimitation and parentage analysis in oaks (Quercus spp.) / E. Guichoux, L. Lagache, S. Wagner et al.// Molecular Ecology Resources. 2011. No 11. P. 578-585.

21. A set of primers for amplification of mitochondrial DNA in Picea abies and other conifer species / S. Jeandroz, D. Bastien, A. Chandelier et al. // Molecular Ecology Notes. 2002. No 2. P. 389-39.

22. Development of new mitochondrial DNA markers in scots pine (Pinus sylvestris L.) for population and phylogeographic studies / V.L. Semerikov, Yu.A. Putintseva, N.V. Oreshkova et al. // Russian Journal of Genetics. 2015. Vol. 51. No. 12. P. 1199-1203.

23. A set of primers for the amplification of chlo-roplast microsatellites in Quercus / M.-F. Deguilloux, S. Dumolin-Lapegue, L. Gielly et al. // Molecular Ecology Notes. 2003. No 3. P. 24-27.

24. Оценка полиморфизма и подбор SSR- и IPBS-маркеров для молекулярно-генетических исследований берёзы повислой / О.В. Шейкина, Е.А. Гладкова, Ю.Ф. Гладков и др. // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2019. № 4 (44). С. 59-69.

25. Разработка панели ядерных микросател-литных локусов для оценки легальности происхождения древесины сосны обыкновенной в Красноярском крае / Д.Н. Шуваев, А.А. Ибе, Ю.Е. Щерба и др. // Хвойные бореальной зоны. 2020. Т. XXXVIII. № 5-6. С. 297-304.

26. Тестирование микросателлитных прайме-ров на разных популяциях евразийских елей Picea

abies (L.) Karst, и Picea obovata Ledeb. / M.H. Мельникова, Н.Б. Петров, A.A. Ломов и др. // Генетика. 2012. Т. 48. № 5. С. 660-665.

27. A brief review of molecular techniques to assess plant diversity / I.A. Arif, M.A. Bakir, H.A. Khan et al. // International Journal of Molecular Sciences. 2010. No 11. P. 2076-2096.

28. Семериков В.Л., Семерикова C.A., Полежаева M.A. Нуклеотидное разнообразие и неравновесие по сцеплению потенциально адаптивно-значимых генов Larix sibirica II Генетика. 2013. Т.49. № 9. С. 1055-1064.

29. Genetic structure of Ural populations of Larix sibirica Ledeb. on the base of analysis of nucleotide polymorphism/ Yu.S. Vasilyeva, A.A. Zhulanov, S.V. Bo-rannikova et al. // Silvae Genetica. 2020. No 69. P. 20-28.

30. Молекулярно-генетическая идентификация популяций Pinus sylvestris L. и Larix sibirica Ledeb. в Пермском крае с использованием SNP-маркеров / Н.В. Чертов, Н.А. Пыстогова, Е.Е. Ма-лышкина и др. // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. № 12. С. 14-22.

31. Генетическое разнообразие кедра сибирского Pinus sibirica Du tour: распределение вдоль широтного и долготного профилей / Е.А. Петрова, С.Н. Горошкевич, М.М. Белоконь и др. // Генетика. 2014. Т. 50. № 5. С. 538-553.

32. Семерикова С.А., Семериков В.Л. Генетическая изменчивость и дифференциация популяций пихты сибирской (Abies sibirica Ledeb.) по аллозимным локусам // Генетика. 2006. Т. 42. № 6. С. 783-792.

33. Яковлев И.А., Клейнишит Й. Генетическая дифференциация дуба черешчатого (Quercus robur L.) в Европейской части России на основе RAPD-маркеров // Генетика. 2002. Т. 38. № 2. С. 207-215.

34. Генетическая изменчивость и взаимоотношения лиственниц Сибири и Дальнего Востока по данным RAPD-анализа / М.М. Козыренко, Е.В. Артбкова, Г.Д. Реунова и др. // Генетика. 2004. Т. 40. №4. С. 506-515.

35. Полиморфизм микросателлитных локусов хлоропластной ДНК сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) в Азии и Восточной Европе / В.Л. Семериков, С.А. Семерикова, О.С. Дымшако-ва и др. // Генетика. 2014. Т. 50. № 6. С. 660-669.

36. Шейкина О.В., Гладков Ю.Ф. Обоснование показателей генетического разнообразия для лесосеменных плантаций сосны обыкновенной в Республике Марий Эл // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2016. № 4(60). С. 73-76.

37. Cheliak W.M., Murray G., Pitel J.A. Genetic effects of phenotypic selection in white spruce // Forest Ecology and Management. 1988. Vol. 24. No 2. P. 139-149.

38. Bergman F., Ruetz W. Isozyme genetic variation and heterozygosity in random tree samples and

selected orchard clones from the same Norway spruce populations // Forest Ecology and Management. 1991. Vol. 46. No 1-2. P. 39-47

40. Chaisurisri K., El-Kassaby Y.A. Genetic diversity in a seed production population and natural population of Sitka spruce // Biodiversity & Conservation. 1994. Vol. 3. No 6. P. 512-523.

41. Криворотова Т.Н., Шейнина О.В. Генетическая структура лесосеменных плантаций и насаждений сосны обыкновенной в Среднем Поволжье // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2014. №1(20). С. 77-86.

42. Шейкина О.В., Криворотова Т.Н., Гладков Ю.Ф. Генетический полиморфизм и дифференциация семян сосны обыкновенной разных селекционных категорий по ISSR-маркерам // Лесотехнический журнал. 2019. № 4. С. 15—24.

43. Stoehr M.U., El-Kassaby Y.A. Levels of genetic diversity at different stages of the domestication cycle of interior spruce in British Columbia // Theoretical and Applied Genetics. 1997. No 94. P. 83-90.

44. Шигапов З.Х. Сравнительный генетический анализ лесосеменных плантаций и природных популяций сосны обыкновенной // Лесоведение. 1995. № 3. С. 19-24.

45. Селекционная и генетическая оценка лесосеменных плантаций дуба черешчатого ГЛХУ «Кли-чевский лесхоз» / А.И. Сидор, И. Д. Ревяко, Д.И. Каган и др. // Труды БГТУ. 2014. № 1. С. 181-184.

46. Илъинов А.А., Раевский Б.В. Сравнительная оценка генетического разнообразия естественных популяций и клоновых плантаций сосны обыкновенной и ели финской в Карелии // Экологическая генетика. 2015. Т. XIII. № 4. С. 55-67.

47. Шейкина О.В., Гладков Ю.Ф. Моделирование показателей генетического разнообразия в зависимости от количества плюсовых деревьев сосны обыкновенной// Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. 2018. № 1(37). С. 33-44.

48. Политое Д.В. Применение молекулярных маркеров в лесном хозяйстве для идентификации, инвентаризации и оценки генетического разнообразия лесных ресурсов // Лесохозяйственная информация. 2008. № 1-2. С. 24-27.

49. Генетико-климатолого-географические принципы семенного районирования сосновых лесов России / С.Н. Санников, И.В. Петрова, Н.С. Сан-никова и др. // Сибирский лесной журнал. 2017. №2. С. 19-30.

50. Лесная селекция в России: достижения, проблемы, приоритеты (обзор) / В.В. Тараканов, М.М. Паленова, О.В. Паркина и др. // Лесохозяйственная информация. 2021. № 1. С. 100-143.

51. Молекулярная паспортизация клонов карельской березы при помощи ПЦР с полуслучай-

ными праймерами / Т.В. Матвеева, О.С. Машкина, Ю.Н. Исаков и др. // Экологическая генетика. 2008. T. VI. №3. С. 18-23.

52. Разработка методики идентификации клонов плюсовых деревьев ели обыкновенной (Picea abies L.) с использованием ISSR-маркеров / O.B. Шейкина, A.A. Прохорова, П.С. Новиков и др. // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). 2012. №09(83). URL: http://ej.kubagro.ru /2012/09/ pdf735.pdf

53. Опыт восстановления утерянных селекционных достижений Populus leningradensis Bogd. и Populus newensis Bogd. на основе микросателлит-ного анализа / М.В. Лебедева, Э.А. Левкоев, В.А. Волков и др. //Генетика. 2016. Т. 10. С. 1159-1168.

54. Изучение генетического разнообразия сортообразцов тополя (Populus L.) на основе SSR-маркеров / Т.П. Федулова, A.M. Кондратьева, П.М. Евлаков и др. // Лесохозяйственная информация. 2016. №4. С. 105-111.

55. Уточнение схем посадки архивов клонов хвойных видов Красноярского края и Республики Хакасии RAPD-методом анализа ДНК / И.В. Чубу-гина, A.A. Ибе, К.О. Дейч и др. // Хвойные боре-альной зоны. 2012. T. XXX. № 1-2. С. 187-191.

56. Шишкина O.K., Завистяева М.А., Раб-цунА.С. Некоторые результаты практического применения анализа ДНК для генетической идентификации клонов на ЛСП сосны обыкновенной // Лесной вестник. 2013. № 2. С. 33-34.

57. Зацепина КГ., Экарт А.К., Тараканов В.В. Генотипирование деревьев на клоновых плантациях хвойных лесообразующих видов в Западной Сибири // Хвойные бореальной зоны. 2012. T. XXX. № 1-2. С. 67-71.

58. Применение молекулярно-генетических методов в лесном хозяйстве Беларуси / В.Е. Паду-тов, О.Ю. Баранов, Д.И. Каган и др.// Сибирский лесной журнал. 2014. № 4. С. 16-20.

59. Применение ДНК-маркеров для паспортизации ЛСП и сертификации семян хвойных видов / Ю.С. Белоконь, Н.В. Гордеева, Н.Ю. Гордон и др. // Лесохозяйственная информация. 2008. № 1-2. С. 35-38.

60. Предварительные результаты полногеномного de nova секвестрования лиственницы сибирской (Laríx sibirica Ledeb.) и сосны кедровой сибирской (Pinus sibirica Du Tour) / K.B. Крутов-ский, H.B. Орешкова, Ю.А. Путинцева и др. // Сибирский лесной журнал. 2014. № 4. С. 79-83.

61. Постгеномные технологии в практическом лесном хозяйстве: разработка полногеномных маркеров для идентификации происхождения древесины и других задач / К.В. Крутовский, Ю.А. Путинцева, Н.В. Орешкова и др. // Лесотехнический журнал. 2019. № 1. С. 9-16.

62. Isik F. Genomic selection in forest tree breeding: the concept and an outlook to the future // New Forests. 2014. No 45. P. 379-401.

63. Krutovsky К. V. From population genetics to population genomics of forest trees: integrated population genomics approach // Russian Journal of Genetics. 2006. Vol. 42. No 10. P. 1088-1100.

64. Development of F1 hybrid population and the high-density linkage map for European aspen (Popu-lus tremula L.) using RADseq technology / A.V. Zhi-gunov, P.S. Ulianich, M.V. Lebedeva et al. // BMC Plant Biology. 2017. Vol. 17. No 1. P. 180.

65. GoddardM. Genomic selection: prediction of accuracy and maximisation of long-term response // Genetica. 2009. Vol. 136. No 2. P. 245-257.

66. Федорков А.Л. Геномный отбор в лесной селекции // Сибирский лесной журнал. 2020. № 6.

C. 86-90.

67. Accelerating the domestication of trees using genomic selection: accuracy of prediction models across ages and environments / M.F. Resende, P. Munoz, J.J. Acosta et al. // New Phytologist. 2012. Vol. 193. No. 3. P. 617-624.

68. Genomic estimated breeding values using genomic relationship matrices in a cloned population of loblolly pine / J. Zapata-Valenzuela, R.W. Whetten,

D. Neale et al. // G3: Genes, Genomes, Genetics. 2013. Vol. 3. No 5. P. 909-916.

69. Multi-trait genomic selection for weevil resistance, growth, and wood quality in Norway spruce / P.R. Lenz, S. Nadeau, M.-J. Mottet et al. // Evolutionary Application. 2019. Vol. 13. No 1. P. 76-94.

70. Ukrainetz N.K., Mansfield S.D. Assessing the sensitivities of genomic selection for growth and wood quality traits in lodgepole pine using Bayesian

models // Tree Genetics & Genomes. 2020. Vol. 16. No l.P. 14.

71. Genomic selection accuracies within and between environments and small breeding groups in white spruce / J. Beaulieu, T.K. Doerksen, J. MacKay et al. // BMC Genomics. 2014. No. 15. P. 1048.

72. Accuracy of genomic selection for growth and wood quality traits in two control-pollinated progeny trials using exome capture as the genotyping platform in Norway spruce / Z.-Q. Chen, J. Baison, B. Pan et al. // BMC Genomics. 2018. No 19. P. 946.

73. Genomic selection in maritime pine / F. Isik, J. Bartholome, A. Faijat et al. // Plant Science. 2016. Vol. 242. P. 108-119.

74. Efficiency of genomic prediction across two Eucalyptus nitens seed orchards with different selection histories / M. Suontama, J. Klapste, E. Telfer et al. // Heredity. 2019. Vol. 122. P. 370-379.

75. Evaluating the accuracy of genomic prediction of growth and wood traits in two Eucalyptus species and their F1 hybrids / B. Tan, D. Grattapaglia, G.S. Martins et al. // BMC Plant Biology. 2017. Vol. 17. P. 1-15.

76. Optimizing genomic selection for blight resistance in American chestnut backcross populations: A trade-off with American chestnut ancestry implies resistance is polygenic / J.W. Westbrook, Q. Zhang, M.K. Mandal et al. // Evolutionary Application. 2020. Vol. 13.No l.P. 31^17.

77. Genetic diversity and diferentiation among populations of the pedunculate oak (Quercus robur) at the eastern margin of its range based on a new set of 95 SNP loci / B. Degen, Yu. Yanbaev, RJanbaev et al. // Journal of Forestry Research. 2021. No 32. P. 2237-2243.

Статья поступила в редакцию 05.04.2022; одобрена после рецензирования 11.05.2022;

принята к публикации 30.05.2022.

Информация об авторе

ШЕЙКИНА Ольга Викторовна — кандидат сельскохозяйственных наук, доцент кафедры лесных культур, селекции и биотехнологии, Поволжский государственный технологический университет. Область научных интересов — популяционная и экологическая генетика древесных видов, использование ДНК-технологий в лесном семеноводстве и селекции древесных видов. Автор 78 научных публикаций. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7507-8588

Scientific article UDC 630.1

https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2022.2.64

Application of Molecular Markers in Forest Breeding and Seed Production in Russia: Experience and Prospects

O. V. Sheikina

Volga State University of Technology, 3, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000, Russian Federation E-mail: ShejkinaOV@volgatech.net

ABSTRACT

Introduction. The relevance of the use of molecular markers in forest tree breeding and seed production stems from the need to solve the task of increasing the efficiency of tree breeding, reducing its time and performing quality control over the work towards creating objects of forest seed production (FSP). The purpose of this study is to compile the experience of applying molecular markers in FSP and breeding practices in Russia. Types of DNA markers used in the studies on selective breeding of tree species. To address the FSP issues, the following types of molecular markers are used: RAPD, ISSR AFLP, SSR and SNP markers. SSR and SNP markers must be noted as the most promising markers. Assessment of intrapopulation and interpopulation genetic diversity in forest tree species. With a wide variety of types of DNA markers in Russia, most genetic studies of populations and FSP objects are based on the analysis of isoenzymes, RAPD, ISSR and SSR markers. The findings related to the population structure of forest-forming species and the level of their genetic polymorphism can be used to improve forest seed zoning and substantiate the indicators of genetic variation in newly established forest seed orchards (FSOs). Genetic identification and certification of genotypes. In Russia, molecular markers are successfully applied for genetic certification of plus trees, tree species varieties and interspecific hybrids. Nevertheless, when creating FSOs and clonal archives, errors often occur during labeling; mass genetic certification of plus trees and FSOs created by their progeny is not carried out. Meanwhile, genetic certification of plus trees and FSOs makes it possible not only to reconstruct the breeding schemes, but also to perform genetic certification of seeds. Marker-assisted selection and genomic selection. Genomic selection based on the detection of single nucleotide polymorphisms (SNP markers) is becoming an integral part of tree species breeding programs; it allows assessing the breeding potential of plus trees without using time-consuming progeny testing. Despite the existing preconditions, marker-assisted selection and genomic selection are not yet widely applied in Russia. Conclusion. The prospect of using molecular markers in forest tree breeding embraces the development of consistent research methodologies, a major effort towards genetic certification of plus trees and FSP objects based on their offspring, the revision of the current forest seed zoning while taking into account the population and genetic structure of forest-forming species, as well as the development of marker-assisted selection and genomic selection.

Keywords: forest tree breeding; seed production; molecular markers; DNA markers

REFERENCES

1.Mondini L., Noorani A., Pagnott M.A. Assessing plant genetic diversity by molecular tools. Diversity. 2009. No 1. Pp. 19-35.

2. Porth I., El-Kassaby Y.A. Assessment of the genetic diversity in forest tree populations using molecular markers. Diversity. 2014. No 6. Pp. 283-295.

3. Khlestkina E.K. Molekulyarnye markery v ge-neticheskikh issledovaniyakh i v selektsii [Molecular markers in genetic studies and breeding], Vavilovskiy zhurnal genetiki i selektsii [Vavilov Journal of Genetics and Breeding], 2013. Vol. 17. No. 4/2. Pp. 1044-1054. (InRuss.).

4. Agarwal M., Shrivastava N., Padh H. Advances in molecular marker techniques and their applications in plant science. Plant Cell Reports. 2008. No. 27. Pp. 617-631.

5. Al-Samarai F.R., Al-Kazaz A.A Molecular markers: an introduction and applications. European Journal of Molecular Biotechnology. 2015. Vol. 9. No 3. Pp. 118-130.

6. Williams J.G.K., Kubelik A.R., Livak K.J. et al. DNA polymorphisms amplified by arbitrary primers are useful as genetic markers. Nuclei Acids Research. 1990. Vol. 18. No 22. Pp. 6531-6535.

7. Zietkiewicz E., Rafalski A., Labuda D. Genome fingerprinting by simple sequence repeat (SSR) anchored polymerase chain reaction amplification. Genomics. 1994. Vol. 20. P. 176-183.

8. Vos P., Hogers R., Bleeker M. et al. AFLP: A new technique for DNA fingerprinting. Nuclei Acids Research. 1995. Vol. 23. No 21. P. 4407-4414.

9. Sheykina O.V., Gladkov Yu.F. Geneticheskoe raznoobrazie i differentsiatsiya tsenopopulyatsiy sosny obyknovennoy (Pinus sylvestris L.), sformirovannykh v bolotnykh i sukhodol'nykh ekotopakh [Genetic diversity and differentiation of Pinus sylvestris L. coe-nopopulations growing in bog land and upland eco-topes]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universi-teta. Biologiya [Tomsk State University Journal of Biology], 2020. No 50. Pp. 101-118. (In Russ.).

10. Sboeva Ya.V., Vasil'eva Yu.S., Chertov N.V. et al. Molekulyarno-geneticheskaya identifikatsiya populyatsiy sosny obyknovennoy i listvennitsy sibir-skoy v permskom krae na osnovanii polimorfizma ISSR-markerov [Molecular genetic identification of Scots pine and Siberian larch populations In Perm Krai based on polymorphism of ISSR-PCR markers]. Sibirskiy lesnoy zhurnal [Siberian Journal of Forest Science], 2020. No 4. Pp. 35^14. (In Russ.).

11. Vidyakin A.I., Boronnikova S.V., Nechayeva Yu.S. et al. Genetic variation, population structure and differentiation in scots pine (Pinus sylvestris L.) from the northeast of the Russian plain as inferred from the molecular genetic analysis data. Russian Journal of Genetics. 2015. Vol. 51. No 12. Pp. 1213-1220.

12. Nikonoshina N.A., Martynenko N.A., Nechae-va Yu.S. et al. Molekulyarno-geneticheskiy analiz populyatsiy Populus nigra L. na srednem i Yuzhnom Urale na osnovanii polimorfizma ISSR-markerov [Molecular genetic analysis of populations of Populus nigra L. in the middle and southern urals based on polymorphism of ISSR-markers]. Sovremennye problemy nauki i obra-zovaniya [Modern Problems of Science and Education], 2016. No 3. Pp. 403. (In Russ.).

13. Tautz D., Renz M. Simple sequences are ubiquitous repetitive components of eukaryotic genomes. Nuclei Acids Research. 1984. Vol. 12. Pp. 4127-4138.

14. Soranzo N., Provan J., Powell W. Characterization of microsatellite loci in Pinus sylvestris L. Molecular Ecology. 1998. No 7. Pp. 1247-1263.

15. Sebastiani F., Pinzauti F., Kujala S.T. et al. Novel polymorphic nuclear microsatellite markers for Pinus sylvestris. Conservation Genetics Resources. 2012. No 4. Pp. 231-234.

16. Kulju K.K.M., Pekkinen M., Varvio S. Twenty-three microsatellite primer pairs for Betula péndula (Betulaceae). Molecular Ecology Notes. 2004. No 4. Pp. 471-473.

17. Besnard G., Acheré V., Rampant Faivre P. et al. A set of cross-species amplifying microsatellite markers developed from DNA sequence databanks in

Picea (Pinaceae). Molecular Ecology Notes. 2003. № 3. Pp. 380-383.

18. Belokon M.M., Politov D.V., Mudrik E.A. et al.Development of microsatellite genetic markers in Siberian stone pine (Pinus sibirica Du Tour) based on the de novo whole genome sequencing. Russian Journal of Genetics. 2016. Vol. 52. No. 12. Pp. 1263-1271.

19. Barker J.H.A., Pahlich A., Trybush S.et al. Microsatellite markers for diverse Salix species. Molecular Ecology Notes. 2003. No 3. Pp. 4-6.

20. Guichoux E., Lagache L., Wagner S. et al. Two highly validated multiplexes (12-plex and 8-plex) for species delimitation and parentage analysis in oaks (Quercus spp.). Molecular Ecology Resources. 2011. No 11. Pp. 578-585.

21. Jeandroz S., Bastien D., Chandelier A. et al. A set of primers for amplification of mitochondrial DNA in Picea abies and other conifer species. Molecular Ecology Notes. 2002. No 2. Pp. 389-39.

22. Semerikov V.L., Putintseva Yu.A., Oreshkova N.V. et al. Development of new mitochondrial DNA markers in scots pine (Pinus sylvestris L.) for population and phylogeographic studies. Russian Journal of Genetics. 2015. Vol. 51. No. 12. Pp. 1199-1203.

23. Deguilloux M.-F., Dumolin-Lapégue S., Gielly L. et al. A set of primers for the amplification of chloroplast microsatellites in Quercus. Molecular Ecology Notes. 2003. No 3. Pp. 24-27.

24. Sheikina O.V., Gladkova E.A., Gladkov Yu.F. et al. Otsenka polimorfizma i podbor SSR- i IPBS-markerov dlya molekulyarno-geneticheskikh issledovaniy berezy povisloy [Polymorphism assessment and selection of SSR and IPBS markers for Betula pendula molecular genetic study]. Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta. Seriya: Les. Ekologiya. Pri-rodopol'zovanie [Vestnik of Volga State University of Technology. Series: Forest. Ecology. Nature Management], 2019. No 4 (44). Pp. 59-69. (In Russ.).

25. Shuvaev D.N., Ibe A.A., Shcherba Yu. E. et al. Razrabotka paneli yadernykh mikrosatellitnykh lokusov dlya otsenki legal'nosti proiskhozhdeniya drevesiny sosny obyknovennoy v krasnoyarskom krae [A panel of nuclear microsatellite markers for the identification of scots pine illegal logs on the krasno-yarsk territory]. Khvoynye borealnoy zony [The coniferous species of the boreal zone], 2020. Vol. XXXVIII. No 5-6. Pp. 297-304. (In Russ.).

26. Melnikova M.N., Petrov N.B., Lomov A.A. et al. Testing of microsatellite primers with different populations of eurasian spruces Picea abies (L.) KARST, and Picea obovata LEDEB. Russian Journal of Genetics. 2012. Vol. 48. No 5. Pp. 562-566.

27. Arif I.A., Bakir M.A., Khan H.A. et al. A brief review of molecular techniques to assess plant diversity. International Journal of Molecular Sciences. 2010. No 11. Pp. 2076-2096.

28. Semerikov V.L., Semerikova S.A., Polezhae-va M.A. Nucleotide diversity and linkage disequilibrium of adaptive significant genes in Larix (Pinaceae). Russian Journal of Genetics. 2013. Vol. 49. No 9. Pp. 915-923.

29. Vasilyeva Yu.S., Zhulanov A.A., Boronniko-va S.V. et al. Genetic structure of Ural populations of Larix sibirica Ledeb. on the base of analysis of nucleotide polymorphism/ // Silvae Genetica. 2020. No 69. Pp. 20-28.

30. Chertov N.V., Pystogova N.A., Malysh-kina E.E. et al. Molekulyamo-geneticheskaya identif-ikatsiya populyatsiy Pinus sylvestris L. i Larix sibirica Ledeb. v Permskom krae s ispol'zovaniem SNP-markerov [Molecular genetic identification of populations of pinus sylvestris 1. and larix sibirica ledeb. in perm krai using SNP-markers]. Byulleten' nauki i praktiki [Bulletin of Science and Practice]. 2020. Vol. 6. No 12. Pp. 14-22. (In Russ.).

31. Petrova E.A., Goroshkevich S.N., Belokon M.M. et al. Distribution of the genetic diversity of the Siberian stone pine, Pinus sibirica DU TOUR, along the latitudinal and longitudinal profiles. Russian Journal of Genetics. 2014. Vol. 50. No 5. Pp. 467-482.

32. Semerikova S.A., Semerikov V.L. Genetic variation and population differentiation in Siberian fir Abies sibirica LEDEB. inferred from allozyme markers. Russian Journal of Genetics. 2006. Vol. 42. No 6. Pp. 636-644.

33. Yakovlev I.A., Kleynshmit Y. Genetich-eskaya differentsiatsiya duba chereshchatogo (Quer-cus robur L.) v Evropeyskoy chasti Rossii na osnove RAPD-markerov [Genetic differentiation of English oak (Quercus robur L.) in the European part of Russia based on RAPD markers]. Genetika [Russian Journal of Genetics], 2002. Vol. 38. No 2. Pp. 207-215. (In Russ.).

34. Kozyrenko M.M., Artyukova E.V., Reunova G.D. et al. Genetic diversity and relationships among Siberian and far eastern larches inferred from RAPD analysis. Russian Journal of Genetics. 2004. Vol. 40. No 4. Pp. 401-409.

35. Semerikov V.L., Semerikova S.A., Dymshakova O.S. et al. Microsatellite loci polymorphism of chloroplast DNA of scots pine (Pinus sylvestris L.) in Asia and Eastern Europe Russian Journal of Genetics. 2014. Vol. 50. No 6. Pp. 577-585.

36. Sheykina O.V., Gladkov Yu.F. Obosnovanie pokazateley geneticheskogo raznoobraziya dlya lesosemennykh plantatsiy sosny obyknovennoy v Respublike Mariy El [Substantiation of indicators of genetic diversity for forest seed plantations of Scotch pine in the Republic of Mari El]. Izvestiya Oren-burgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Izvestia Orenburg State Agrarian University]. 2016. No 4(60). Pp. 73-76. (In Russ.).

37. Cheliak W.M., Murray G., Pitel J.A Genetic effects of phenotypic selection in white spruce. Forest

Ecology and Management. 1988. Vol. 24. No 2. Pp. 139-149.

38. Bergman F., Ruetz W. Isozyme genetic variation and heterozygosity in random tree samples and selected orchard clones from the same Norway spruce populations. Forest Ecology and Management. 1991. Vol. 46. No 1-2. Pp. 39-47

40. Chaisurisri K., El-Kassaby Y.A. Genetic diversity in a seed production population and natural population of Sitka spruce. Biodiversity & Conservation. 1994. Vol. 3. No 6. P. 512-523.

41. Krivorotova T.N., Sheikina O.V. Genetich-eskaya struktura lesosemennykh plantatsiy i nasa-zhdeniy sosny obyknovennoy v Srednem Povolzh'e [Genetic structure of seed orchads and natural stands of Pinus sylvestris in the middle Volga region], Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tekhnolog-icheskogo universiteta. Seriya: Les. Ekologiya. Pri-rodopol'zovanie [Vestnik of Volga State University of Technology. Series: Forest. Ecology. Nature Management], 2014. No 1. Pp. 77-86. (In Russ.).

42. Sheikina O.V., Krivorotova T.N., Gladkov Yu.F. Geneticheskiy polimorfizm i differentsiatsiya semyan sosny obyknovennoy raznykh sel-ektsionnykh kategoriy po ISSR-markeram [Genetic polymorphism and seed differentiation scots pine seeds of different selection categories using ISSR-markers], Lesotekhnicheskiy zhurnal [Forest Engineering Journal], 2019. No 4. Pp. 15-24. (In Russ.).

43. Stoehr M.U., El-Kassaby Y.A. Levels of genetic diversity at different stages of the domestication cycle of interior spruce in British Columbia. Theoretical and Applied Genetics. 1997. No 94. P. 83-90.

44. Shigapov Z.Kh. Sravnitel'nyy geneticheskiy analiz lesosemennykh plantatsiy i prirodnykh populyatsiy sosny obyknovennoy [Comparative genetic analysis of forest seed plantations and natural populations of Scotch pine]. Lesovedenie [Russian journal of forest science], 1995. No 3. Pp. 19-24.

45. Sidor A.I., Revyako I.D., Kagan D.I. Sel-ektsionnaya i geneticheskaya otsenka lesosemennykh plantatsiy duba chereshchatogo GLKhU «Klichevskiy leskhoz» [Breeding and genetic assessment of forest seed plantations of pedunculate oak GLHU "Klichev-sky forestry"]. Trudy BGTU [Proceeding of BSTU], 2014. No l.Pp. 181-184. (InRuss.).

46. Ilinov A.A., Raevskiy B.V. Sravnitel'naya otsenka geneticheskogo raznoobraziya estestvennykh populyatsiy i klonovykh plantatsiy sosny obyknovennoy i eli finskoy v Karelii [Genetic diversity comparative evaluation of Pinus sylvestris L. and Picea x fennica (REGEL) KOM. native populations and clonal seed orchards in Russian Karelia], Ekologicheskaya genetika [Ecological genetics]. 2015. Vol. XIII. No 4. Pp. 55-67. (In Russ.).

47. Sheikina O.V., Gladkov Yu.F. Modelirovanie pokazateley geneticheskogo raznoobraziya v zavisi-mosti ot kolichestva plyusovykh derev'ev sosny

obyknovennoy [Simulation of the indices of genetic diversity depending on the number of plus trees of scots pine]. Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta. Seriya: Les. Ekologiya. Prirodopol'zovanie [Vestnik of Volga State University of Technology. Series: Forest. Ecology. Nature Management]. 2018. No 1(37). Pp. 33-44. (In Russ.).

48. Politov D.V. Primenenie molekulyarnykh markerov v lesnom khozyaystve dlya identifikatsii, inventarizatsii i otsenki geneticheskogo raznoobraziya lesnykh resursov [The use of molecular markers in forestry for the identification, inventory and assessment of the genetic diversity of forest resources]. Les-okhozyaystvennaya informatsiya [Forestry information], 2008. No 1-2. Pp. 24-27. (In Russ.).

49. Sannikov S.N, Petrova I.V., Sannikova N.S. et al. Genetika-klimatologo-geograficheskie printsipy semennogo rayonirovaniya sosnovykh lesov Rossii [Genetic-climatologic-geographical principles of seed zoning of pine forests in Russia]. Sibirskiy lesnoy zhumal [Siberian Journal of Forest Science]. 2017. No 2. Pp. 19-30. (In Russ.).

50. Tarakanov V.V., Palenova M.M., Parki-na O.V. et al. Lesnaya selektsiya v Rossii: dostizheni-ya, problemy, prioritety (obzor) [Forest Selective Breeding in Russia: Achievements, Challenges, Priorities (Overmen)]. Lesokhozyaystvennaya informatsiya [Forestry information], 2021. No 1. Pp. 100-143. (In Russ.).

51. Matveeva T.V., Mashkina O.S., Isakov Yu.N. et al. Molekulyarnaya pasportizatsiya klonov karel'skoy berezy pri pomoshchi PTsR s poluslu-chaynymi praymerami [molecular passportization of clones of karelian birch using PCR with semi-specific primers], Ekologicheskaya genetika [Ecological genetics], 2008. Vol.VI. No 3. Pp. 18-23. (In Russ.).

52. Sheykina O.V., Prokhorova A.A., Novi-kovP.S. et al. Razrabotka metodiki identifikatsii klonov plyusovykh derev'ev eli obyknovennoy (Picea abies L.) s ispol'zovaniem ISSR markerov [Developing of the methodology for the identification of Picea abies L. clones by using ISSR markers]. Politematich-eskiy setevoy elektronnyy nauchnyy zhurnal Ku-banskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyi zhurnal KubGAU) [Polythematic Network Escientific Journal of Kuban State Agrarian University (Scientific Journal of KubSAU)]. 2012. No 09(83). URL: http://ej.kubagro.ru /2012/09/ pdf/35.pdf (In Russ.).

53. Lebedeva M.V., Levkoev E.A., Volkov V.A. et al. The recovering of breeding achievements of Populus x leningradensis BOGD. and Populus x newensis BOGD. based on microsatellite analysis. Russian Journal of Genetics. 2016. No 10. Pp. 1159— 1168.

54. Fedulova T.P., Kondrat'eva A.M., Evla-kov P.M. et al. Izuchenie geneticheskogo raznoobrazi-

ya sortoobraztsov topolya (Populus L.) na osnove SSR-markerov [Investigation of genetic diversity of poplar variety SAMPLES (Populus L.) based on SSR markers]. Lesotekhnicheskiy zhurnal [Forest Engineering Journal]. 2016. No 4. Pp. 105-111. (In Russ.).

55. Chubugina I.V., Ibe A.A., Deych K.O. et al. Utochnenie skhem posadki arkhivov klonov khvoynykh vidov Krasnoyarskogo kraya i Respubliki Khakasii RAPD-metodom analiza DNK [Refinement of Planting Schemes of Coniferous Species Archives in the Krasnoyarsk Territory and the Republic of Kha-kassia by RAPD DNA Analysis]. Khvoynye bore-al'noy zony [Conifers of the Boreal Area], 2012. Vol. XXX. No 1-2. Pp. 187-191. (In Russ.).

56. Shishkina O.K., Zavistyaeva M.A., Rab-tsun A.S. Nekotorye rezul'taty prakticheskogo prime-neniya analiza DNK dlya geneticheskoy identifikatsii klonov na LSP sosny obyknovennoy [Some results of the practical application of DNA analysis for the genetic identification of clones on Scots pine seed orchard]. Lesnoy vestnik [Forestry Bulletin]. 2013. No 2. Pp. 33-34. (In Russ.).

57. Zatsepina K.G., Ekart A.K., Tarakanov V.V. Genotipirovanie derev'ev na klonovykh plantatsiyakh khvoynykh lesoobrazuyushchikh vidov v Zapadnoy Sibiri [Genotyping of trees on clone plantations of coniferous forest-forming species in Western Siberia]. Khvoynye boreal'noy zony [Conifers of the Boreal Area]. 2012. Vol. XXX. No 1-2. Pp. 67-71. (In Russ.).

58. Padutov V.E., Baranov O.Yu., Kagan D.I. et al. Primenenie molekulyarno-geneticheskikh metodov v lesnom khozyaystve Belarusi [Application of Molecular Genetic Methods for Forestry in Belarus], Sibirskiy lesnoy zhumal [Siberian Journal of Forest Science], 2014. No 4. Pp. 16-20. (In Russ.).

59. Belokon' Yu.S. Gordeeva N.V., Gordon N.Yu et al. Primenenie DNK-markerov dlya pas-portizatsii LSP i sertifikatsii semyan khvoynykh vidov [The use of DNA markers for certification of LSP and certification of seeds of coniferous species]. Lesokhozyaystvennaya informatsiya [Forestry Information], 2008. No 1-2. Pp. 35-38. (In Russ.).

60. Krutovsky K.V., Oreshkova N.V., Putintse-vaYu.A. et al. Predvaritel'nye rezul'taty polnoge-nomnogo de nova sekvenirovaniya listvennitsy sibir-skots (Larix sibirica Ledeb.) i sosny kedrovoy sibir-skoy (Pinus sibirica Du Tour) [Preliminary Results of De Novo Whole Genome Sequencing of the Siberian Larch (Larix sibirica Ledeb.) and the Siberian Stone Pine (Pinus sibirica Du Tour)]. Sibirskiy lesnoy zhurnal [Siberian Journal of Forest Science], 2014. No 4. Pp. 79-83. (In Russ.).

61. Krutovsky K.V., Putintseva Y.A., Oreshkova N.V. et al. Postgenomnye tekhnologii v praktich-eskom lesnom khozyaystve: razrabotka polnoge-nomnykh markerov dlya identifikatsii pro-iskhozhdeniya drevesiny i drugikh zadach [Post-genomic technologies in practical forestry: develop-

ment of genome-wide markers for timber origin identification and other applications], Lesotekhnicheskiy zhurnal [Forest Engineering Journal], 2019. No 1. Pp. 9-16. (InRuss.).

62. Isik F. Genomic selection in forest tree breeding: the concept and an outlook to the future. New Forests. 2014. No 45. Pp. 379-401.

63. Krutovsky K.V. From population genetics to population genomics of forest trees: integrated population genomics approach. Russian Journal of Genetics. 2006. Vol. 42. No 10. Pp. 1088-1100.

64. Zhigunov A.V., Ulianich P.S., Leb-edevaM.V. et al. Development of F1 hybrid population and the high-density linkage map for European aspen (Populus tremula L.) using RADseq technology // BMC Plant Biology. 2017. Vol. 17. No 1. Pp. 180.

65. Goddard M. Genomic selection: prediction of accuracy and maximisation of long-term response. Genetica. 2009. Vol. 136. No 2. Pp. 245-257.

66. Fedorkov A.L. Genomnyy otbor v lesnoy selektsii [Genomic selection in tree breeding], Sibir-skiy lesnoy zhurnal [Siberian Journal of Forest Science], 2020. No 6. Pp. 86-90. (In Russ.).

67. Resende M.F., Munoz P., Acosta J.J. et al. Accelerating the domestication of trees using genomic selection: accuracy of prediction models across ages and environments. New Phytologist. 2012. Vol. 193. No. 3. Pp. 617-624.

68. Zapata-Valenzuela J., Whetten R.W., Nea-le D. et al.Genomic estimated breeding values using genomic relationship matrices in a cloned population of loblolly pine. G3: Genes, Genomes, Genetics. 2013. Vol. 3. No 5. Pp. 909-916.

69. Lenz P.R., Nadeau S., Mottet M.-J. et al. Multi-trait genomic selection for weevil resistance, growth, and wood quality in Norway spruce. Evolutionary Application. 2019. Vol. 13. No 1. Pp. 76-94.

70. Ukrainetz N.K., Mansfield S.D. Assessing the sensitivities of genomic selection for growth and wood quality traits in lodgepole pine using Bayesian models. Tree Genetics & Genomes. 2020. Vol. 16. No l.P. 14.

71. Beaulieu J., Doerksen T.K., MacKay J.et al. Genomic selection accuracies within and between environments and small breeding groups in white spruce. BMC Genomics. 2014. No. 15. P. 1048.

72. Chen Z.-Q., Baison J., Pan B. et al. Accuracy of genomic selection for growth and wood quality traits in two control-pollinated progeny trials using exome capture as the genotyping platform in Norway spruce. BMC Genomics. 2018. No 19. P. 946.

73. Isik F., Bartholome J., Faijat A.et al. Genomic selection in maritime pine. Plant Science. 2016. Vol.242. P. 108-119.

74. Suontama M., Klapste J., Telfer E. et al. Efficiency of genomic prediction across two Eucalyptus nitens seed orchards with different selection histories. Heredity. 2019. Vol. 122. Pp. 370-379.

75. Tan B., Grattapagha D., Martins G.S. et al. Evaluating the accuracy of genomic prediction of growth and wood traits in two Eucalyptus species and their F1 hybrids. BMC Plant Biology. 2017. Vol. 17. Pp. 1-15.

76. Westbrook J.W., Zhang Q., Mandal M.K. et al. Optimizing genomic selection for blight resistance in American chestnut backcross populations: A tradeoff with American chestnut ancestry implies resistance is polygenic. Evolutionary Application. 2020. Vol. 13. No l.P. 31^17.

77. Degen B., Yanbaev Yu., Ianbaev R. et al. Genetic diversity and diferentiation among populations of the pedunculate oak (Quercus robur) at the eastern margin of its range based on a new set of 95 SNP loci. Journal of Forestry Research. 2021. No 32. Pp. 2237-2243.

The article was submitted 05.04.2022; approved after reviewing 11.05.2022;

accepted for publication 30.05.2022.

For citation: Sheikina O. V. Application of Molecular Markers in Forest Breeding and Seed Production in Russia: Experience and Prospects (Review). Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management. 2022. № 2 (54) Pp. 64-79. (In Russ.). https://doi.Org/10.25686/2306-2827.2022.2.64

Information about the author

Olga V. Sheikina - Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor of the Chair of Forest Plantations, Selection, and Biotechnology, Volga State University of Technology. Research interests - population and ecological genetics of woody species, use of DNA technologies in forest breeding and seed production. The author of 78 scientific publications. OR-CID: https://orcid.Org/0000-0002-7507-8588

Author read and approved the final manuscript.