Анализ генетических связей и оценка признаков качества плодов у селекционных форм грецкого ореха (Juglans regia L.)

Analysis of genetic relationships and evaluation of fruit quality traits in breeding forms of Persian walnut (Juglans regia L.)
E. A. Al-Nakib, I. I. Suprun
2026-07-14

байесовская кластеризация (STRUCTURE)Персический орехSSR-маркерыпризнаки качества плодовгенетическое разнообразие
Грецкий орех является ценным ореховым растением, плоды которого богаты ненасыщенными жирными кислотами, фенольными соединениями и микроэлементами, что определяет их высокую пищевую ценность и пользу для здоровья. Формирование коллекций, ориентированных на конкретные признаки, и сохранение их генетического и фенотипического разнообразия — актуальные направления селекционных и генетических исследований, направленные на повышение эффективности программ улучшения. В статье приведены результаты анализа генетического разнообразия с использованием SSR-маркеров вместе с данными по набору признаков качества плодов в перспективных селекционных формах ореха. В исследовании участвовали 43 гибридные формы грецкого ореха из генофонда Северо-Кавказского федерального научного центра садоводства, виноградарства и виноделия (NCFSCHVW). В качестве контроля использовали сорт Родина. В течение исследовательского периода (2022–2025) проводилась комплексная оценка ключевых признаков качества плодов, включая массу плода (в исследуемой выборке в диапазоне 6,42–14,27 г), содержание ядра в плоде (41,14–61,83%), толщину скорлупы (0,92–1,83 мм), цвет ядра, легкость извлечения ядра, заполнение ядра и общий процент жира (61–77%). В целом было выделено 11 перспективных форм, одновременно обладающих тремя или более ценными признаками качества плодов. С использованием 12 микросателлитных ДНК-маркеров оценивали уровень генетического разнообразия и генетические связи между 43 гибридными формами, а также с рядом отечественных и зарубежных сортов. Всего выявлено 90 аллелей, в среднем 7,5 аллелей на локус. Индексы полиморфизма (наблюдаемая гетерозиготность = 0,451; ожидаемая гетерозиготность = 0,670) также указывали на относительно высокий уровень генетической неоднородности в исследуемой выборке. Для определения генетических связей между гибридными формами и отечественными и зарубежными сортами использовали байесовский кластерный анализ (STRUCTURE, K = 4) и анализ главных координат (PCoA). Было выделено четыре основных группировки образцов, распределение которых соответствовало происхождению образцов. На основе оценок генетических расстояний и кластерного распределения разработаны рекомендации по выбору родительских пар в селекционных программах, направленных на создание сортов с улучшенными качествами плодов при сохранении высокого уровня генетического разнообразия генофонда.
1
Анализы STRUCTURE (K = 4) и PCoA выделили четыре основных кластера образцов, согласующиеся с их происхождением.
2
Разработаны рекомендации по подбору родительских пар в селекции для улучшения признаков плодов при сохранении высокого генетического разнообразия.
3
Оценены 43 гибридные формы грецкого ореха (2022–2025) по признакам качества плодов, масса плода 6,42–14,27 г.
4
Генотипирование выполнено 12 SSR-маркерами: обнаружено 90 аллелей в сумме, в среднем 7,5 аллелей на локус.
5
Выявлено 11 перспективных форм, одновременно обладающих тремя и более ценными признаками плода.
6
Измерены доля ядра (41,14–61,83%), толщина скорлупы (0,92–1,83 мм) и общее содержание жира (61–77%) в образцах.
7
Индексы генетического разнообразия: наблюдаемая гетерозиготность = 0,451, ожидаемая гетерозиготность = 0,670, что указывает на относительно высокую генетическую гетерогенность.

Селекционные формы (43 гибридных формы) грецкого ореха персидского типа (Juglans regia L.) из коллекции генофонда

Генетические взаимосвязи и разнообразие, оцененные с помощью SSR/микросателлитных маркеров, а также анализ признаков качества плодов (масса плода, процент ядра, толщина скорлупы, цвет ядра, лёгкость извлечения, заполнение ядра, общее содержание жира) для отбора перспективных форм и родительских комбинаций

Publication Details
Publication Date
2026-07-14
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
0
Access Type
Author Information
Authors
E. A. Al-Nakib
I. I. Suprun
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%