RAPD-анализ.
Для выделения ДНК использовали 2-3-
недельные проростки, при этом брали 15-25 проростков
каждого образца пшеницы. ДНК для RAPD-анализа выде
ляли микрометодом из лиофилизированного материала.
Полимеразную цепную реакцию (ПЦР) проводили в тер
моциклере Perkin Elmer 9600 в течение 45 циклов (94°С —
30 сек., 42°С — 30 сек. и 72°С — 1 мин.). Продукты ПЦР
разделяли электрофорезом в пластинах 2
%
агрозного геля
в приборе "Sunrise'' фирмы GibcoBRL, используя трис-бо-
ратный буфер. После окрашивания бромистым этидием
гели документировали в системе регистрации изображе
ний UV FA 1100 фирмы AL-C (Япония).
Статистическая обработка результатов RAPD-ана-
лиза.
Обработку RAPD-спектров проводили следующим
образом: сначала каждому компоненту присваивали соот
ветствующий порядковый номер, затем присутствие или
отсутствие компонента кодировали, соответственно, циф
рами 1или 0. В конечную матрицу данных включали толь
ко полиморфные и воспроизводимые в ряде независимых
опытов компоненты. Дальнейшую обработку результатов
проводили тремя разными методами многомерной статис
тики: кластерным анализом (КА), анализом главных ком
понент (ГК) и каноническим дискриминантным анализом
(КДА). Для КА на основе данных RAPD-анализа рассчиты
вали матрицу коэффициентов по Дайсу (Dice, 1945) и об
рабатывали ее методом Варда (Ward, 1963), который учи
тывает дисперсию величин расстояний между кластера
ми. Матрицу коэффициентов по Дайсу вычисляли с помо
щью пакета программ NTSYS 2.0 (Rohlf, 1997), а кластери
зацию образцов, построение фенограммы, а также анализ
ГК и КДА осуществляли с использованием программного
обеспечениия STATISTICA (StatSoft Inc., 1999).
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Около 700 случайных 10- и 12-членных олигонуклео-
тидных праймеров были использованы для первичного
скрининга с восемью образцами пшеницы. В итоге было
отобрано 28 праймеров, пригодных для RAPD-анализа. Каж
дый из праймеров инициировал синтез от 1 до 11 фраг
ментов ДНК размером от 130 до 1000 п.н. В общей слож
ности 128 полиморфных компонентов были включены в
матрицу данных.
563
Научная электронная библиотека ЦНСХБ