Идентификация UFGT-ген-ассоциированных групп Vitis vinifera L. разработанным способом ПЦР-ПДРФ-генотипирования винограда

Ген UFGT Vitis vinifera L. является одним из диагностически значимых для генотестирования технических сортов винограда, а также производимых из них виноматериалов и вин. Ранее отработанная нами стратегия геноидентификации сортов винограда и ДНК-аутентификации виноматериалов на основе прямого секвенирования специфичного ПЦР-продукта длиной 99 bp дала импульс к прогнозной оценке применимости ПЦР-ПДРФ-анализа для детекции 5 диагностически значимых полиморфных позиций и последующей идентификации 13 UFGT-ген-ассоциированных групп Vitis vinifera L. Цель работы заключалась в идентификации UFGT-ген-ассоциированных групп Vitis vinifera L. детекцией диагностически значимых полиморфных позиций разработанным способом ПЦР-ПДРФ-генотипирования винограда. Объектами исследований послужили 24 образца технических сортов винограда, пробоподготовку которых проводили извлечением 50–100 мг мякоти зрелого плода или косточки с ее механическим измельчением в ступке и помещением в пробирку типа Эппендорф. Далее проводилось выделение нуклеиновых кислот при помощи коммерческих наборов innuPREP Plant DNA Kit или DiamondDNA Plant kit. Постановку ПЦР-ПДРФ с экстрагированной ДНК винограда осуществляли набором Phire Plant Direct PCR Master Mix и 4 подобранными рестриктазами (PstI, BsaXI, BtsIMutI и HinfI) в соответствии с протоколами, представленными в материалах публикации. Детекцию ПЦР-ПДРФ-фрагментов выполняли визуализацией электрофореграмм в УФ-трансиллюминаторе после горизонтального электрофореза в 2,5% агарозном геле с окрашенным TAE-буфером. Способ ПЦР-ПДРФ-генотипирования винограда, специально разработанный для идентификации UFGT-ген-ассоциированных групп Vitis vinifera L. детекцией диагностически значимых полиморфных позиций, продемонстрировал работоспособность при тестировании 24 образцов технических сортов винограда. При этом положительный результат был достигнут благодаря практической способности каждой из четырех подобранных рестриктаз дискриминировать строго определенную полиморфную позицию, генерируя характерные ПЦР-ПДРФ-профили тринадцати UFGT-ген-ассоциированных групп, семь из которых выявлено в ходе настоящего исследования. Таким образом, в результате проведенной работы установлена генотипическая принадлежность целого ряда протестированных сортов винограда: шесть образцов были идентифицированы как представители UFGT-ген-ассоциированной группы № 1; один образец относился к ген-ассоциированной группе № 2; два образца характеризовались признаком ассоциированной группы № 3; четыре образца принадлежали к группе № 4; один образец — к группе № 5; шесть образцов — к группе № 13.

1. National Institutes of Health (NIH). National Library of Medicine (NLM). National Center for Biotechnology Information (NCBI). (2022). UFGT anthocyanidin 3-O-glucosyltransferase 2 [Vitis vinifera (wine grape)]. Gene ID: 100233099, updated on 24-Aug-2022. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/100233099 Accessed May 15, 2023

2. Barrias, S., Pereira, L., Rocha, S., de Sousa, T. A., Ibáñez, J., Martins-Lopes, P. (2023). Identification of Portuguese traditional grapevines using molecular marker-based strategies. Scientia Horticulturae, 311, Article 111826. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2023.111826

3. Pereira, L., Martins-Lopes, P. (2015). Vitis vinifera L. Single-nucleotide polymorphism detection with high-resolution melting analysis based on the UDP-glucose: Flavonoid 3-O-Glucosyltransferase gene. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 63(41), 9165–9174. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.5b03463

4. Pereira, L., Gomes, S., Castro, C., Eiras-Dias, J. E., Brazão, J., Graça, A. et al. (2017). High Resolution Melting (HRM) applied to wine authenticity. Food Chemistry, 216, 80–86. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2016.07.185

5. Galstyan, A. G., Semipyatniy, V. K., Mikhailova, I. Yu., Gilmanov, K. K., Bigaeva, A. V., Vafin, R. R. (2021). Methodological Approaches to DNA Authentication of Foods, Wines and Raw Materials for Their Production. Foods, 10(3), Article 595. https://doi.org/10.3390/foods10030595

6. Vafin, R. R., Mikhailova, I. Y., Semipyatny, V. K., Gilmanov, Kh. Kh., Bigaeva, A. V., Lazareva, E. G. (2020). Raw materials identification and manufactured products authentication technologies. News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan. Series Chemistry and Technology, 6(444), 119–126. https://doi.org/10.32014/2020.2518–1491.106

7. Teixeira, R. J. S., Gomes, S., Malheiro, V., Pereira, L., Fernandes, J. R., Mendes-Ferreira, A. et al. (2021). A multidisciplinary fingerprinting approach for authenticity and geographical traceability of Portuguese wines. Foods, 10(5), Article 1044. https://doi.org/10.3390/foods10051044

8. Oganesyants, L. A., Vafin, R. R., Galstyan, A. G., Semipyatniy, V. K., Khurshudyan, S. A., Ryabova, A. E. (2018). Prospects for DNA authentication in wine production monitoring. Foods and Raw Materials, 6(2), 438–448. https://doi.org/10.21603/2308–4057–2018–2–438–448

9. Pereira, L., Gomes, S., Barrias, S., Gomes, E. P., Baleiras-Couto, M., Fernandes, J. R. et al. (2018). From the field to the bottle — An integrated strategy for wine authenticity. Beverages, 4(4), Article 71. https://doi.org/10.3390/beverages4040071

10. Catalano, V., Moreno-Sanz, P., Lorenzi, S., Grando, M. S. (2016). Experimental review of DNA-based methods for wine traceability and development of a Single-Nucleotide Polymorphism (SNP) genotyping assay for quantitative varietal authentication. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 64(37), 6969–6984. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.6b02560

11. Вафин, Р. Р., Михайлова, И. Ю., Агейкина, И. И. (2023). Прогнозирование применимости ПЦР-ПДРФ-анализа для тестирования сортового многообразия винограда. Пищевая промышленность, 1, 6–9. https://doi.org/10.52653/PPI.2023.1.1.001

12. Savazzini, F., Martinelli, L. (2006). DNA analysis in wines: Development of methods for enhanced extraction and real-time polymerase chain reaction quantification. Analytica Chimica Acta, 563(1–2), 274–282. https://doi.org/10.1016/j.aca.2005.10.078

13. Pereira, L., Guedes-Pinto, H., Martins-Lopes, P. (2011). An enhanced method for Vitis vinifera L. DNA extraction from wines. American Journal of Enology and Viticulture, 62(4), 547–552. https://doi.org/10.5344/ajev.2011.10022

14. Drábek, J., Stávek, J., Jalůvková, M., Jurček, T., Frébort, I. (2008). Quantification of DNA during winemaking by fluorimetry and Vitis vinifera L.-specific quantitative PCR. European Food Research and Technology, 226(3), 491–497. https://doi.org/10.1007/s00217–007–0561–8

15. Bigliazzi, J., Scali, M., Paolucci, E., Cresti, M., Vignani, R. (2012). DNA extracted with optimized protocols can be genotyped to reconstruct the varietal composition of monovarietal wines. American Journal of Enology and Viticulture, 63(4), 568–573. https://doi.org/10.5344/ajev.2012.12014

16. Işçi, B., Yildirim, H. K, Altindisli A. (2014). Evaluation of methods for DNA extraction from must and wine. Journal of the Institute of Brewing, 120(3), 238–243. https://doi.org/10.1002/jib.129

17. Siret, R., Boursiquot, J. M., Merle, M. H., Cabanis, J. C., This, P. (2000). Toward the authentication of varietal wines by the analysis of grape (Vitis vinifera L.) residual DNA in must and wine using microsatellite markers. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 48(10), 5035–5040. https://doi.org/10.1021/jf991168a

18. Scali, M., Elisa, P., Jacopo, B., Mauro, C., Vignani, R. (2014). Vineyards genetic monitoring and Vernaccia di San Gimignano wine molecular fingerprinting. Advances in Bioscience and Biotechnology, 5(2), 142–154. https://doi.org/10.4236/abb.2014.52018

19. Siret, R., Gigaud, O., Rosec, J. P., This, P. (2002). Analysis of grape Vitis vinifera L. DNA in must mixtures and experimental mixed wines using microsatellite markers. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 50(13), 3822–3827. https://doi.org/10.1021/jf011462e

20. Hârţa, M., Pamfil, D., Pop, R., Vicaş, S. (2011). DNA fingerprinting used for testing some Romanian wine varieties. Bulletin of University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj-Napoca. Horticulture, 68(1), 143–148. https://doi.org/10.15835/buasvmcn-hort:7041

21. di Rienzo, V., Miazzi, M. M., Fanelli, V., Savino, V., Pollastro, S., Colucci, F. et al. (2016). An enhanced analytical procedure to discover table grape DNA adulteration in industrial musts. Food Control, 60, 124–130. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2015.07.015

22. National Institutes of Health (NIH). National Library of Medicine (NLM). National Center for Biotechnology Information (NCBI). (2022). F3H flavanone 3-hydroxylase [Vitis vinifera (wine grape)]. Gene ID: 100233079, updated on 28-Aug-2022. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/100233079 Accessed May 15, 2023

23. National Institutes of Health (NIH). National Library of Medicine (NLM). National Center for Biotechnology Information (NCBI). (2022). LDOX leucoanthocyanidin dioxygenase [Vitis vinifera (wine grape)]. Gene ID: 100233142, updated on 29-Aug-2022. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/100233142 Accessed May 15, 2023

24. Gomes, S., Castro, C., Barrias, S., Pereira, L., Jorge, P., Fernandes J. R. et al. (2018). Alternative SNP detection platforms, HRM and biosensors, for varietal identification in Vitis vinifera L. using F3H and LDOX genes. Scientific Reports, 8(1), Article 5850. https://doi.org/10.1038/s41598–018–24158–9

25. Azizi, M. M. F., Lau, H. Y., Abu-Bakar, N. (2021). Integration of advanced technologies for plant variety and cultivar identification. Journal of Biosciences, 46, Article 91. https://doi.org/10.1007/s12038–021–00214-x

26. Villano, C., Aiese Cigliano, R., Esposito, S., D’Amelia, V., Iovene, M., Carputo, D. et al. (2022). DNA-based technologies for grapevine biodiversity exploitation: State of the art and future perspectives. Agronomy, 12(2), Article 491. https://doi.org/10.3390/agronomy12020491

27. Barrias, S., Fernandes, J. R., Eiras-Dias, J. E., Brazão, J., Martins-Lopes, P. (2019). Label free DNA-based optical biosensor as a potential system for wine authenticity. Food Chemistry, 270, 299–304. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2018.07.058

28. Purwidyantri, A., Azinheiro, S., Roldán, A. G., Jaegerova, T., Vilaça, A., Machado, R. et al. (2023). Integrated approach from sample-to-answer for grapevine varietal identification on a portable graphene sensor chip. ACS Sensors, 8(2), 640–654. https://doi.org/10.1021/acssensors.2c02090