Главная – Журналы – Сибирский лесной журнал 2020 номер 6

Дан обзор современной зарубежной литературы по применению геномного отбора в лесной селекции. Кратко охарактеризована суть метода, использующего связь между проявлением фенотипических признаков и генетическими маркерами, в качестве которых используются однонуклеотидные замены SNP ( single nucleotide polymorphism ). Это позволяет дать геномную оценку плюсового дерева без длительного испытания по потомству в культурах, что значительно сокращает селекционный цикл. Кратко охарактеризованы селекционные программы с использованием геномного отбора для сосны обыкновенной Pinus sylvestris L . , сосны скрученной P. contorta Douglas ex Loudon, сосны приморской P. pinaster Aiton, сосны ладанной P. taeda L., ели европейской Picea abies (L.) Karst., ели белой P. glauca (Moench) Voss, ели черной P. mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb., ели гибридной P. glauca (Moench) Voss. × P. engelmannii Parry ex Engelm., ели дугласии Pseudotsuga menziesii Mirb. (Franco), эвкалипта Eucalyptus L’Hеr. и каштана Castanea Mill., реализуемые в Швеции, Канаде, Франции, США, Бразилии и Новой Зеландии. Показано, что геномный отбор применяется в основном для признаков роста (высоты и диаметра) и качества древесины (угол наклона микрофибрилл целлюлозы, упругость и плотность древесины и др.), а также на устойчивость к грибным болезням и насекомым-вредителям. Приведены данные об оптимальном числе ДНК-маркеров для получения надежных оценок геномного прогноза. Отмечено, что полученные оценки геномного прогноза для исследованных признаков были в целом довольно высокими. Вместе с данными о существенной экономической эффективности метода вследствие значительного сокращения селекционного цикла это свидетельствует о его перспективности в лесной селекции. Сдерживающим фактором для применения геномного отбора в нашей стране может быть недостаток испытательных культур, заложенных семьями полных сибсов. Решением проблемы может быть использование вегетативных потомств плюсовых деревьев, включенных в клоновые архивы.