ИЗУЧЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО РАЗНООБРАЗИЯ СОРТОВ СОИ РАЗНОГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МИКРОСАТЕЛЛИТНЫХ ЛОКУСОВ

Научная статья УДК 633.853.52:631.522

ИЗУЧЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО РАЗНООБРАЗИЯ СОРТОВ СОИ РАЗНОГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МИКРОСАТЕЛЛИТНЫХ ЛОКУСОВ

Светлана Александровна Рамазанова, Виолетта Георгиевна Савиченко, Саида Заурбиевна Гучетль

Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур имени В.С. Пустовойта, г. Краснодар, Россия, ramazanov1969@mail.ru

Аннотация. Данные о генетическом разнообразии востребованы в селекции и семеноводстве сельскохозяйственных культур. В настоящее время для оценки генетического разнообразия практически всех выращиваемых культур и, в частности, сои, широко применяются молекулярные методы. Наиболее распространенным и предпочтительным, является анализ микросателлитных локусов (SSR-Simple Sequence Repeats) так как это наиболее быстрый и дешевый способ генотипирования. Он обладает высокой точностью, надежностью и хорошей воспроизводимостью результатов. Ранее во ВНИ-ИМК были подобраны 9 микросателлитных локусов и на их основе создана система маркеров для идентификации и паспортизации сортов, линий и гибридов сои. Которая использовалась на практике, для создания генетических паспортов всех существующих и вновь созданных сортов сои селекции ВНИИМК. Однако, с увеличением количества анализируемых образцов, некоторые не удавалось различить. Так же, при массовом использовании этих маркеров обнаружилось, что некоторые SSR-локусы менее полиморфны или не дают ожидаемых продуктов ПЦР. Поэтому в настоящем исследовании мы изучали генетический полиморфизм 40 сортов сои разного происхождения с использованием нового набора из восьми SSR-маркеров. Для проведения анализа были отобраны из базы данных праймеры, ограничивающие тринуклеотидные повторы. В результате эксперимента в изученной группе сортов было выявлено 39 аллелей, что в среднем составило 4,88 аллеля на локус. Среднее эффективное число аллелей было 2,94. Индекс полиморфного информационного содержания 0,б9. В целом большинство маркеров были высоко полиморфными (со значением PIC выше 0,5). Для каждого сорта получены уникальные ДНК профили, позволяющие различать и идентифицировать их. Выявлен внутрисортовой полиморфизм некоторых сортов сои, который необходимо учитывать при создании молекулярно-ге-нетических паспортов. Кластерный анализ отразил гетерогенность изученной выборки сортов. Все сорта распределились в два кластера. Максимальный уровень различия между генотипами составил 3,75, минимальный - 0,95. Наиболее близкое генетическое родство наблюдалось между сортами Зара и Весточка, что подтверждалось их родословными. Изученный набор микросателлитных локусов может использоваться для анализа генетического разнообразия генотипов сои, а также будет применяться при разработке эффективной технологии молекулярно-генетической идентификации и паспортизации сортов сои.

Ключевые слова: соя, генетическое разнообразие, микросателлиты, SSR-маркеры, ДНК, генетическая паспортизация, фрагментный анализ.

Для цитирования: Рамазанова С. А., Савиченко В. Г., Гучетль С. З. Изучение генетического разнообразия сортов сои разного происхождения с использованием микросателлитных локусов // Агро-наука. 2023. Том 1. № 1. C.96-103.

Original article

UDC 633.853.52:631.522

STUDY OF THE GENETIC DIVERSITY OF SOYBEAN VARIETIES OF DIFFERENT ORIGINS USING MICROSATELLITE LOCI

Svetlana A. Ramazanova, Violetta G. Savichenko, Saida Z. Guchetl

All-Russian Research Institute of Oilseeds named after V.S. Pustovoita, Krasnodar, Russia, ramazanov1969@mail.ru

Abstract. Data on genetic diversity are in demand in breeding and seed production of agricultural crops. Currently, molecular methods are widely used to assess the genetic diversity of almost all cultivated crops and, in particular, soybeans. The most common and preferred is the analysis of microsatellite loci

© Рамазанова С.А., Савиченко В.Г., Гучетль С.З., 2023

(SSR-Simple Sequence Repeats), as this is the fastest and cheapest way of genotyping. It has high accuracy, reliability and good reproducibility of results. Previously, 9 microsatellite loci were selected at VNIIMK, and on their basis a system of markers was created for the identification and certification of soybean varieties, lines and hybrids. Which was used in practice to create genetic passports for all existing and newly created soybean varieties bred by VNIIMK. However, as the number of analyzed samples increased, some could not be distinguished. Also, with the mass use of these markers, it was found that some SSR loci are less polymorphic or do not give the expected PCR products. Therefore, in this study, we studied the genetic polymorphism of 40 soybean varieties of different origins using a new set of eight SSR markers. For the analysis, primers limiting trinucleotide repeats were selected from the database. As a result of the experiment, 39 alleles were identified in the studied group of varieties, which averaged 4.88 alleles per locus. The mean effective allele number was 2.94. Index of polymorphic information content 0.69. In general, most of the markers were highly polymorphic (with a PIC value above 0.5). For each variety, unique DNA profiles were obtained to distinguish and identify them. Intravarietal polymorphism of some soybean varieties was revealed, which must be taken into account when creating molecular genetic passports. Cluster analysis reflected the heterogeneity of the studied sample of varieties. All varieties were divided into two clusters. The maximum level of difference between genotypes was 3.75, the minimum was 0.95. The closest genetic relationship was observed between varieties Zara and Vestochka, which was confirmed by their pedigrees. The studied set of microsatellite loci can be used to analyze the genetic diversity of soybean genotypes, and will also be used in the development of an effective technology for molecular genetic identification and certification of soybean varieties.

Keywords: soybean, genetic diversity, microsatellites, SSR markers, DNA, genetic certification, fragment analysis.

For citation: Ramazanova S. A., Savichenko V. G. , Guchetl S. Z. Izuchenie geneticheskogo raznoobraziya sortov soi raznogo proiskhozhdeniya s ispol'zovaniem mikrosatellitnyh lokusov [Study of the genetic diversity of soybean varieties of different origins using microsatellite loci]. Agronauka. - Agroscience. 2023; 1; 1: 96-103.

Введение

Изучение генетического разнообразия ценных сортов и форм важных сельскохозяйственных культур необходимо для их успешного сохранения и использования. Прогресс в улучшении любой культуры зависит от степени генетического разнообразия исходного материала в селекционных коллекциях. Эта информация очень важна для разработки стратегий создания новых сортов и повышения эффективности использования зародышевой плазмы в селекционных программах. Генетическая паспортизация, основанная на оценке генетического разнообразия, востребована и в семеноводстве. Такие исследования проводятся во многих научных центрах мира. Для изучения генетического полиморфизма применяют различные методы. Это анализ педигри [1], морфологические признаки [2, 3], биохимические маркеры [4, 5].

В настоящее время для оценки генетического разнообразия практически всех выращиваемых культур и, в частности, сои, широко применяются молекулярные методы или так называемый ДНК-фингерпринтинг [6-11]. Наиболее распространенными из них являются анализ микросателлитных локусов (SSR-Simple Sequence Repeats) и полиморфизм единичных нуклеотидов (SNP-Single

Nucleotide Polymorphism). Для практического использования в небольших лабораториях метод микросателлитного анализа предпочтителен, так как является наиболее быстрым и дешевым способом генотипирования, а также обладает высокой точностью, надежностью и хорошей воспроизводимостью результатов [12].

Изучение генетического разнообразия сои с использованием микросателлитных локусов ДНК ведется во ВНИИМК с 2006 года. Были подобраны девять микросателлитных локусов и создана система маркеров для идентификации и паспортизации сортов, линий и гибридов сои [13]. С увеличением количества анализируемых сортов, в основном из нашего селекционного центра, не удавалось различать некоторые образцы [14]. Так же, при массовом использовании этих маркеров обнаружилось, что некоторые SSR-локусы менее полиморфны или не дают ожидаемых продуктов ПЦР. А после разделения ампли-фицированных фрагментов методом капиллярного электрофореза некоторые маркеры образуют "лестницу" пиков, что значительно затрудняет интерпретацию данных. По мнению многих авторов это связано с тем, что для идентификации сортов сои, в основном, применялись праймеров, ограничивающие

динуклеотидные повторы [8, 12]. Устранению таких недостатков может способствовать разработка праймеров, ограничивающих три-, тетрануклеотидные повторы, а также повторы с более сложной организацией повторяющегося мотива. Они значительно повышают точность полученных результатов и лучше подходят для практического использования [10].

К тому же в последние годы были усовершенствованы методы детекции продуктов амплификации, что позволило увеличить их точность и разрешающую способность. Одним из них является фрагментный анализ ДНК методом капиллярного гель-электрофореза, который весьма эффективен для генетической экспертизы сортов.

Поэтому целью наших исследований является изучение генетического разнообразия генотипов сои разного происхождения с использованием набора микросателлитных праймеров, ограничивающих тринуклеотид-ные повторы и оценка возможности дальнейшего их использования в эффективной технологии молекулярной идентификации и паспортизации генотипов сои.

Материалы и методы

Для исследования были выбраны 40 сортов сои селекции различных оригинаторов. ДНК выделяли из смеси сухих зародышей 1015 семян каждого генотипа с помощью набора для выделения DiamondDNA Plant (ООО АВТ, РФ) согласно прилагаемой инструкции производителя. Концентрацию и качество полученной ДНК определяли на микроспектрофотометре Nano-300 (Allsheng, Китай).

Фрагментный анализ ДНК генотипов сои проводили по восьми микросателлитным локусам Satt532, Satt141, Satt309, Satt286, Satt307, Soyprl, Satt681 и Satt149, отобранных из базы данных Soybase [15]. Их характеристики представлены в таблице 1.

При постановке полимеразной цепной реакции (ПЦР) использовали пару прайме-ров, один из которых модифицирован флуоресцентной меткой (FAM, R6G, TAMRA или ROX). ПЦР проводили в 25 |iL реакционной смеси, содержащей 2,5 |iL 10х ПЦР-буфера; 1,5-3,0 mM MgCl2 (ООО "СибЭнзайм", РФ); 200 |iM каждого dNTPs ("Евроген", РФ); 0,5 |iM каждого праймера; 0,1 |iL SynTaq ДНК поли-меразы (ООО "Синтол", РФ); 50 нг геномной ДНК и деионизированную воду. Амплификацию проводили в термоциклере MiniAmp Plus (Thermo Fisher, США). Для анализа длин фрагментов 1 |iL полученного ПЦР-продук-та смешивали с 0,5 |iL размерного стандарта СД-600 и 8,5 |L деионизированного Di-Fa формамида (ООО "Синтол", РФ), затем проводили денатурацию образцов в течение 5 мин при 95 °C. Разделение продуктов амплификации осуществляли методом капиллярного электрофореза в денатурирующих условиях на генетическом анализаторе "Нанофор-05" (ИАП РАН, РФ). Размер фрагментов определяли относительно размерного стандарта СД-600, меченного флуоресцентным красителем (Sy660), с помощью программного обеспечения GeneMarker software version 3.0.1 (SoftGenetics, State College, PA).

Анализ информативности микросателлитных локусов включал определение количества аллелей (Na), эффективного числа аллелей (Ne) и индекса полиморфного информационного содержания (PIC). Расчет показателей Ne и PIC проводили по следующим формулам

Локус Краситель Локализация Мотив Размер фрагмента, п.н.

SАTT532 Rox 1 (TAA)15 168

SATT141 Tamra 2 (ATA)25 200

SАTT286 Fam 6 (ATT)17 217

SАTT307 R66 6 (ATT)12 162

SATT681 Tamra 6 (TTA)20 243

SOYPR1 Fam 9 (TAT)20 184

SАTT149 R66 13 (ATT)17 274

SАTT309 Rox 18 (ATT)13 147

Таблица 1 - Характеристика изученных микросателлитных локусов

где Pi, Pj частоты i-го и j-го аллеля, l - количество аллелей [16].

Кластерный анализ проводили в программе Past ver. 4.10 [17] с построением диаграмм методом невзвешенного попарного среднего (UPGMA).

Результаты и обсуждение

В результате анализа полиморфизма 40 сортов сои по восьми микросателлитным ло-кусам было обнаружено значительное генетическое разнообразие. В изучаемой группе сортов в совокупности было выявлено 39 аллелей - от трех в локусах Satt309 и Soyprl до семи в локусе Satt141, что в среднем составило 4,88 аллеля на локус. При этом эффективное число аллелей варьировало от 2,08 до 3,57 на локус и в среднем составило 2,94. Локус Satt141 оказался наиболее полиморфным - индекс полиморфного информационного содержания составил 0,69. В целом, большинство маркеров были высоко полиморфными (со значением PIC выше 0,5). Рассчитанные значения показателей информативности каждого микросателлитного локуса

представлены в таблице 2.

В результате фрагментного анализа изучаемых генотипов были определены размеры фрагментов ДНК всех аллельных вариантов по каждому микросателлитному локусу (таблица 3). Размер аллелей варьировал от 123 до 280 п.н. По локусам Satt286 и Satt307 выявлены уникальные аллели, т.е. обнаруженные только у одного сорта из изученной группы. Такие аллели были обнаружены в сортах Уника, Ясельда и Т-25. Также в четырех локусах выявлены редкие аллели, встречающиеся у 2-3 сортов. В изученной нами выборке всего было 16 сортов с редко встречающимися аллелями. В таблице 3 представлены данные об аллельном составе микросателлитных локусов и количестве сортов.

Поскольку в нашем исследовании анализ ДНК сорта проводили не у индивидуальных генотипов, а их смесей, в некоторых сортах было обнаружено по два аллеля разной длины, что свидетельствует о наличии внутрисо-ртового полиморфизма. Так, по локусу Soyprl внутрисортовой полиморфизм был выявлен у сорта Весточка (рисунок 1).

Таблица 2 - Основные показатели информативности микросателлитных локусов ДНК

№ Локус Число аллелей

1 Satt532 4 2,78 0,57

2 Satt141 7 3,57 0,69

3 Satt309 3 2,08 0,46

4 Satt286 6 3,03 0,63

5 Satt307 6 2,94 0,62

6 Soypr1 3 2,86 0,57

7 Satt681 6 3,03 0,64

S Satt149 4 3,23 0,64

Среднее 4,88 2,94 0,60

Рисунок 1 - Результаты фрагментного анализа сорта Весточка с маркером Soyprl

Таблица 3 - Аллельный состав микросателлитных локусов ДНК

Локус Размер фрагментов, п.н. Количество сортов Локус Размер фрагментов, п.н. Количество сортов

162 5 253 18

Satt532 165 168 21 14 Satt149 262 277 10 9

174 3 280 4

Satt141 134 146 185 188 191 197 200 2 3 11 19 3 2 3 Satt307 162 168 177 180 186 192 5 1 4 22 1 10

154 16 123 7

Soypr1 181 17 Satt309 129 26

184 9 144 7

234 6 193 1

237 4 199 3

Satt681 240 246 21 4 Satt286 202 208 2 8

249 2 211 6

252 3 214 21

Полиморфизм микросателлитных локусов внутри сортов также был выявлен по локусам Satt532, Satt141, Satt286, Satt307 и Satt149. Такая неоднородность микросателлитных локусов внутри сортов не влияет на морфологические характеристики сорта, однако, при создании молекулярно-генетиче-ского паспорта необходимо ее учитывать. Большинство сортов выборки моногенны по изученным локусам.

Генотипирование 40 сортов сои с использованием восьми микросателлитных

маркеров позволило получить уникальный профиль каждого генотипа. Такие профили позволяют надежно различать все сорта и могут использоваться для их паспортизации.

По результатам исследования полиморфизма восьми микросателлитных локусов у сортов сои был выполнен кластерный анализ, чтобы оценить степень их генетического родства. Для этого применили метод не-взвешенного попарного среднего (иРСМА). Полученная дендрограмма представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Дендрограмма генетического сходства 40 генотипов сои на основе анализа полиморфизма

восьми микросателлитных локусов

Все генотипы сои распределились в два кластера. Первый включал два сорта Т-25, Кубань и ВНИИМК9186, второй - все остальные сорта. Максимальный уровень различия между генотипами составил 3,75, минимальный - 0,95. Наиболее близкое генетическое родство наблюдалось между сортами Зара и Весточка, это подтверждается их родословными: сорт сои Зара выведен методом индивидуального отбора из гибридной популяции (Армавирская15 х Кировоградская) х (Vabah х Волна), а сорт Весточка - из гибридной популяции (Вилана х Волна) х (Комсомолка х Bison). Как видно из гибридных комбинаций, сорта Зара и Весточка имеют общего родителя. Также они сходны морфологически. В целом, результаты кластеризации отразили гетерогенность изученной выборки сортов, так как в нее вошли сорта разного происхождения и с разным морфотипом. Конечно, для объективной оценки генетического разнообразия образцов сои, восьми SSR-локусов может быть недостаточно. Однако результаты кластерного анализа четко отражали различия всех изученных сортов.

Разработка системы микросателлитных локусов для паспортизации и сертификации

сортов сои методом фрагментного анализа будет продолжена.

Выводы

Таким образом, проведенные исследования показали высокий уровень информативности восьми изученных SSR-локусов. Для каждого сорта получены уникальные ДНК профили, позволяющие различать и идентифицировать их. Выявлен внутрисортовой полиморфизм некоторых сортов сои, который необходимо учитывать при создании молекулярно-генетических паспортов. Кластерный анализ отразил гетерогенность изученной выборки сортов. Полученные данные могут использоваться для анализа генетического разнообразия генотипов сои, будут применяться при разработке эффективной технологии молекулярно-генетической идентификации и паспортизации сортов сои, а также для формирования генетической базы данных SSR-фингерпринтов. Наличие такой базы данных позволит эффективно решать вопросы, связанные с идентификацией образцов сои при возникновении спорных вопросов об их генетической идентичности и сортовой принадлежности.

Список источников

1. Sneller C.H. Pedigree analysis of elite soybean lines // Crop Science. - 1994. - Vol. 34. - P. 1515-1524

2. Datta A.K., Hossain M.A., Rahman L. Genetic divergence in soybean (Glycine max (L.) Merrill // J. Bangladech Agril. Univ. - 2005. - V.3(1) - P.59-63.

3. Bekele А., Alemaw G., Zeleke H. Genetic divergence among soybean (Glycine max (L) Merrill) introductions in Ethiopia based on agronomic traits // Journal of Biology, Agriculture and Healthcare. -2012. - Vol 2, №6. - P. 6-13.

4. Vollmann J., Fritz C.N., Wagentrist H., Ruckenbauer P. Environmental and genetic variation of soybean seed protein content under Central European growing conditions // Journal of the Science of Food and Agriculture. - 2000. - Vol. 80. - P.1300-1306.

5. Туркав С.З., Лоскутов А.В., Губенко Т.П. Оценка генетической чистоты линий и гибридов подсолнечника с помощью изоферментных маркеров //

Научно-технический бюллетень Всесоюзного научно-исследовательского института масличных культур. - 1996. - № 1 (117). - С. 33-37.

6. Hudcovicova M., Kraic J. Utilisation of SSRs for Characterisation of the Soybean (Glycine max (L.) Merr.) Genetic Resources // Crech J. Genet. Plant Breed - 2003. - V.39(4). - P.120-126.

7. Yoon M. S., Lee J., Kim C.Y., Kang J.H., Cho E. G., Bae H.J. DNA profiling and genetic diversity of Korean soybean (Glycine max (L.) Merrill) landraces by SSR markers // Euphytica - 2009. -V. 165 - P.69-77 DOI 10.1007/s10681-008-9757-7

8. Abebe, A. T., Kolawole, A. O., Unachukwu, N., Chigeza, G., Tefera, H., & Gedil, M. Assessment of diversity in tropical soybean (Glycine max (L.) Merr.) varieties and elite breeding lines using single nucleotide polymorphism markers // Plant Genetic Resources: Characterization and Utilization, 2021. - V.19(1) - P. 20-28. D0I:10.1017/s1479262121000034

9. Priolli, R. H. G., Pinheiro, J. B., Zucchi, M. I., Bajay, M. M., & Vello, N. A. Genetic diversity among Brazilian soybean cultivars based on SSR loci and pedigree data // Brazilian Archives of Biology and Technology. - 2010. - V.53 (3). - P. 519-531. D0I:10.1590/s1516-89132010000300004

10. Swar B. R., Swarnalatha V., Reddy M. R. and Vanisri S. SSR based Genetic Diversity in MAGIC Lines of Soybean (Glycine max (L.) Merrill) Int. J. Curr. Microbiol. App. Sci. - 2021. - V. 10(04) - P. 116-126. DOI. org/10.20546/ijcmas.2021.1004.011

11. Bisen, A., Khare, D., Nair, P., & Tripathi, N. SSR analysis of 38 genotypes of soybean (Glycine Max (L.) Merr.) genetic diversity in India // Physiology and Molecular Biology of Plants. - 2014. - V.2l(l). - P. 109-115. doi:10.1007/s12298-014-0269-8

12. Волков В. А., Лебедева М. В., Ульянич П. С., Вайман А. А. Опыт создания коммерческой системы тестирования сортовой чистоты сортов сои на основе микросателлитного анализа // Тезисы докладов IV Вавиловской международной научной конференции. - Санкт-Петербург, 20-24 ноября 2017 г. - С. 176.

13. Рамазанова С.А. Идентификация генотипов сои разного происхождения с использованием полиморфизма девяти микросателлитных локусов ДНК // Современные проблемы селекции и технологии возделывания сои. Сб. статей 2-й международной конференции по сое. - Краснодар, 9-10 сентября 2008 г. - С.129-136

14. Рамазанова С.А., Савиченко В.Г., Устарханова Э.Г., Логинова Е.Д., Рамазанов Р.Н., Гучетль А.Х. Поиск новых SSR-локусов ДНК для создания эффективной технологии генотипирования сои // Масличные культуры. - 2021. - Вып. 4 (188). - С.18-24.

15. Soy Base. Integrating Genetics and Genomics to Advance Soybean Research [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://soybase.org/ (дата обращения 10.09.2021).

16. Binkowski J., Miks S. Gene-Calc [компьютерное программное обеспечение]. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://gene-calc.pl/pic. (дата обращения 10.09.2021).

17. Hammer O., Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis // Palaeontologia Electronica. - 2001. - V. 4(1) - P. 1- 9.

References

1. Sneller C.H. Pedigree analysis of elite soybean lines // Crop Science. - 1994. - Vol. 34. - P. 1515-1524

2. Datta A.K., Hossain M.A., Rahman L. Genetic divergence in soybean (Glycine max (L.) Merrill // J. Bangladech Agril. Univ. - 2005. - V.3 (1) - P.59-63.

3. Bekele A., Alemaw G., Zeleke H. Genetic divergence among soybean (Glycine max (L) Merrill) introductions in Ethiopia based on agronomic traits // Journal of Biology, Agriculture and Healthcare. -2012. - Vol 2, №6. - P. 6-13.

4. Vollmann J., Fritz C.N., Wagentrist H., Ruckenbauer P. Environmental and genetic variation of soybean seed protein content under Central European growing conditions // Journal of the Science of Food and Agriculture. - 2000. - Vol. 80. - P.1300-1306.

5. Turkav S.Z., Loskutov A.V., Gubenko T.P. Ocenka geneticheskoj chistoty" linij i gibridov podsolnechnika s pomoshh"yu izofermentny"x markerov //

Nauchno-texnicheskij byulleten" Vsesoyuznogo nauchno-issledovatel"skogo instituta maslichny"x kul"tur. - 1996. - № 1 (117). - S. 33-37.

6. Hudcovicova M., Kraic J. Utilisation of SSRs for Characterisation of the Soybean (Glycine max (L.) Merr.) Genetic Resources // Crech J. Genet. Plant Breed - 2003. - V.39 (4). - P.120-126.

7. Yoon M. S., Lee J., Kim C.Y., Kang J.H., Cho E. G., Bae H.J. dNA profiling and genetic diversity of Korean soybean (Glycine max (L.) Merrill) landraces by SSR markers // Euphytica - 2009. -V. 165 - P.69-77 DOI 10.1007/s10681-008-9757-7

8. Abebe, A. T., Kolawole, A. O., Unachukwu, N., Chigeza, G., Tefera, H., & Gedil, M. Assessment of diversity in tropical soybean (Glycine max (L.) Merr.) varieties and elite breeding lines using single nucleotide polymorphism markers // Plant Genetic Resources: Characterization and Utilization, 2021. - V.19 (1) - P. 20-28. DOI:10.1017/s1479262121000034

9. Priolli, R. H. G., Pinheiro, J. B., Zucchi, M. I., Bajay, M. M., & Vello, N. A. Genetic diversity among Brazilian soybean cultivars based on SSR loci and pedigree data // Brazilian Archives of Biology and Technology. - 2010. - V.53(3). - P. 519-531. DOI:10.1590/s1516-89132010000300004

10. Swar B. R., Swarnalatha V., Reddy M. R. and Vanisri S. SSR based Genetic Diversity in MAGIC Lines of Soybean (Glycine max (L.) Merrill) Int. J. Curr. Microbiol. App. Sci. - 2021. - V. 10(04) - P. 116-126. DOI. org/10.20546/ijcmas.2021.1004.011

11. Bisen, A., Khare, D., Nair, P., & Tripathi, N. SSR analysis of 38 genotypes of soybean (Glycine Max (L.) Merr.) genetic diversity in India // Physiology and Molecular Biology of Plants. - 2014. - V.21(1). - P. 109-115. doi:10.1007/s12298-014-0269-8

12. Volkov V. A., Lebedeva M. V., Ul"yanich P. S., Vajman A. A. Opy"t sozdaniya kommercheskoj sistemy" testirovaniya sortovoj chistoty" sortov soi na osnove mikrosatellitnogo analiza // Tezisy" dokladov IV Vavilovskoj mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii. - Sankt-Peterburg, 20-24 noyabrya 2017 g. - S. 176.

13. Ramazanova S.A. Identifikaciya genotipov soi raznogo proisxozhdeniya s ispol"zovaniem polimorfizma devyati mikrosatellitny"x lokusov DNK // Sovremenny"e problemy" selekcii i texnologii vozdely"vaniya soi. Sb. statej 2-j mezhdunarodnoj konferencii po soe. - Krasnodar, 9-10 sentyabrya 2008 g. - S.129-136

14. Ramazanova S.A., Savichenko V.G., Ustarxanova E".G., Loginova E.D., Ramazanov R.N., Guchetl" A.X.

Poisk novy'x SSR-lokusov DNK dlya sozdaniya effektivnoj texnologii genotipirovaniya soi // Maslichny'e kuPtury. - 2021. - Vyp. 4 (188). - S.18-24.

15. Soy Base. Integrating Genetics and Genomics to Advance Soybean Research [Elektronnyj resurs].

- Rezhim dostupa: https://soybase.org/ (data obrashheniya 10.09.2021).

16. Binkowski J., Miks S. Gene-Calc [komp'yuternoe programmnoe obespechenie]. [Elektronnyj resurs].

- Rezhim dostupa: https://gene-calc.pl/pic. (data obrashheniya 10.09.2021).

17. Hammer O., Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis // Palaeontologia Electronica. - 2001. - V. 4(1) - P. 1- 9.

Информация об авторах

Information about the authors

С.А. Рамазанова - канд. биол. наук;

B.Г. Савиченко - аспирант;

C.З. Гучетль, канд. биол. наук

S.A. Ramazanova - Cand. Biol. Sciences; V.G. Savichenko - Postgraduate Student; S.Z. Guchetl - Cand. Biol. Sci.

Статья поступила в редакцию 31.02.2023; одобрена после рецензирования 28.02.2023; принята к публикации 15.03.2023

The article was submitted 31.01.2023; approved aftee reviewing 28.02.2023; accepted for publication 15.03.2023