Идентификация возбудителя ложной мучнистой росы винограда Plasmopara viticola на основе количественной ПЦР

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предложен новый метод ранней идентификации возбудителя ложной мучнистой росы винограда Plasmopara viticola, основанный на методе количественной ПЦР в реальном времени (ПЦР РВ) с применением флуоресцентного красителя SYBR Green I. Разработаны шесть пар праймеров для ПЦР РВ для идентификации P. viticola, где пара праймеров PvITS1_2-real-s/a продемонстрировала наибольшую эффективность для раннего выявления ложной мучнистой росы винограда. Более того, была показана положительная корреляция (R = 0.86) при сравнении результатов ПЦР РВ с праймерами PvITS1_2-real-s/a с данными метатаксономического анализа по распространению P. viticola среди растений Дальневосточных видов и сортов винограда. Таким образом, ПЦР РВ с парой праймеров PvITS1_2-real-s/a, является дешевым и эффективным методом для раннего выявления и мониторинга бессимптомных инфекций P. viticola. Разработанный метод может послужить основой для прогнозирования эпидемий ложной мучнистой росы винограда и борьбы с ней на виноградниках.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. Н. Нитяговский

Федеральный научный центр биоразнообразия наземной биоты Восточной Азии, ДВО РАН

Email: aleynova@biosoil.ru
Россия, Владивосток, 690022

А. А. Днепровская

Федеральный научный центр биоразнообразия наземной биоты Восточной Азии, ДВО РАН; Дальневосточный федеральный университет, Институт мирового океана

Email: aleynova@biosoil.ru
Россия, Владивосток, 690022; Владивосток, 690922

А. А. Ананьев

Федеральный научный центр биоразнообразия наземной биоты Восточной Азии, ДВО РАН

Email: aleynova@biosoil.ru
Россия, Владивосток, 690022

К. В. Киселев

Федеральный научный центр биоразнообразия наземной биоты Восточной Азии, ДВО РАН

Email: aleynova@biosoil.ru
Россия, Владивосток, 690022

О. А. Алейнова

Федеральный научный центр биоразнообразия наземной биоты Восточной Азии, ДВО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: aleynova@biosoil.ru
Россия, Владивосток, 690022

Список литературы

  1. Koledenkova K., Esmaeel Q., Jacquard C., Nowak J., Clément C., Ait Barka E. // Frontiers in Microbiology. 2022. V. 13. P. 889472. https://doi.org/10.3389/fmicb.2022.889472
  2. Toffolatti S.L., Russo G., Campia P., Bianco P.A., Borsa P., Coatti M., Torriani S.F., Sierotzki H. // Pest Management Science. 2018. V. 74. № 12. P. 2822–2834.
  3. Toffolatti S.L., Serrati L., Sierotzki H., Gisi U., Vercesi A. // Pest Management Science. 2007. V. 63. № 2. P. 194–201.
  4. Burruano S. // Mycologist. 2000. V. 14. № 4. P. 179–182.
  5. Díez-Navajas A.M., Greif C., Poutaraud A., Merdinoglu D. // Micron. 2007. V. 38. № 6. P. 680–683.
  6. Vercesi A., Sirtori C., Vavassori A., Setti E., Liberati D. // Med. Biol. Eng. Comput. 2000. V. 38. № 1. P. 109–112.
  7. Vercesi A., Toffolatti S.L., Zocchi G., Guglielmann R., Ironi L. // Eur J Plant Pathol. 2010. V. 128. № 1. P. 113–126.
  8. Hong C.-F., Scherm H. // Journal of Phytopathology. 2020. V. 168. № 5. P. 297–302.
  9. Negrel L., Halter D., Wiedemann-Merdinoglu S., Rustenholz C., Merdinoglu D., Hugueney P., Baltenweck R. // Frontiers in Plant Science. 2018. V. 9. P. 360. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00360
  10. Si Ammour M., Bove F., Toffolatti S.L., Rossi V. // Frontiers in Plant Science. 2020. V. 11. P. 1202. https://doi.org/10.3389/fpls.2020.01202
  11. Valsesia G., Gobbin D., Patocchi A., Vecchione A., Pertot I., Gessler C. // Phytopathology. 2005. V. 95. № 6. P. 672–678.
  12. Yang L., Chu B., Jie D., Yuan K., Sun Q., Jiang C., Ma Z. // Phytopathology Research. 2023. V. 5. № 1. P. 19. https://doi.org/10.1186/s42483-023-00178-w
  13. Kong X., Qin W., Huang X., Kong F., Schoen C.D., Feng J. et al. // Sci Rep. Nature Publishing Group, 2016. V. 6. № 1. P. 28935. https://doi.org/10.1038/srep28935
  14. Kiselev K.V., Nityagovsky N.N., Aleynova O.A. // Appl. Biochem. Microbiol. 2023. V. 59. № 3. P. 361–367.
  15. Nityagovsky N.N., Ananev A.A., Suprun A.R., Ogneva Z.V., Dneprovskaya A.A., Tyunin A.P. et al. // Horticulturae. 2024. V. 10. № 4. P. 326. https://doi.org/10.3390/horticulturae10040326
  16. Ye J., Coulouris G., Zaretskaya I., Cutcutache I., Rozen S., Madden T.L. // BMC Bioinformatics. 2012. V. 13. № 1. P. 134. https://doi.org/10.1186/1471-2105-13-134
  17. Robideau G.P., De COCK A.W. a. M., Coffey M.D., Voglmayr H., Brouwer H., Bala K. et al. // Molecular Ecology Resources. 2011. V. 11. № 6. P. 1002–1011.
  18. Choi Y.-J., Beakes G., Glockling S., Kruse J., Nam B., Nigrelli L. et al. // Molecular Ecology Resources. 2015. V. 15. № 6. P. 1275–1288.
  19. Kiselev K.V., Aleynova O.A., Grigorchuk V.P., Dubrovina A.S. // Planta. 2017. V. 245. № 1. P. 151–159.
  20. R Core Team // R Foundation for Statistical Computing. 2021. https://www.r-project.org/
  21. Kassambara A. // ggpubr: “ggplot2” Based Publication Ready Plots. R package. 2023. https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/
  22. Lou D., Meurer M., Ovchinnikova S., Burk R., Denzler A., Herbst K. et al. // EMBO reports. 2023. V. 24. № 5. P. e57162. https://doi.org/10.15252/embr.202357162
  23. Mouafo-Tchinda R.A., Beaulieu C., Fall M.L., Carisse O. // Canadian Journal of Plant Pathology. 2021. V. 43. № 1. P. 73–87.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Количественное определение амплификации участков последовательностей PvITS1_1, PvITS1_2 и PvCox1_1 в образцах ДНК винограда, выполненное методом ПЦР РВ (а); относительная представленность P. viticola в образцах NGS (б). Происхождение всех проб указано в табл. 1. Nc — реакция ПЦР РВ без ДНК винограда. n.m. — не измерялась. Данные представлены в виде среднего значения ± SE (объединенные данные по образцам листьев и стеблей одного растения). Средние значения на каждой цифре, за которой следует одна и та же буква, не отличались при использовании одностороннего дисперсионного анализа (ANOVA) с последующим тестом множественного сравнения Тьюки.

Скачать (367KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Определение коэффициента корреляции Пирсона взаимосвязи между оценками относительного уровня амплификации по данным ПЦР РВ (отн. ед.) и относительной представленностью ампликонов ITS1 P. viticola в образцах NGS: 1, 2. 3 ‒ линии линейной регрессии для ампликонов PvITS1_1, PvITS1_2 и PvCox1_1 соответственно.

Скачать (246KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025