Genetic markers: comparative classification of molecular markers | Генетические маркеры: сравнительная классификация молекулярных маркеров

英语. With the creation of the molecular markers (MM) allowing carrying out analysis of genotypes on the level initial genetic information – DNA, there appeared one of the most multifarious and one of the most large in number class of markers at the present day. It is concerned with that each separate nucleic acid sequence is unique on its structure. Set of molecular and genetic methods, named as DNA-fingerprinting, is widely used in modern investigations for solving different problems in different biological areas. In this connection, necessity in comparative classification of modern molecular and genetic markers is urgent. There are given data on different classifications of MM. Given is the definition of term "marker" in genetics and breeding. There are given the characters and distinctive features of genetic markers. It is determined what is "good" genetic marker as well as kinds, categories, variations and types on heredity of MM. Polymorphism revealed by means of MM s can be classified into polymorphism of sequence itself (including nucleotide substitution and insertion-deletion) and polymorphism of the number of tandem repeated sequences in repeated regions. MM can be classified into two variations: anonymous, for which nucleotide acid sequence is unknown and for manifestation of the molecular marker its detection is not necessary (for example, RAPD, AFLP, RFLP), and announced (or determined), for which nucleic acid sequence is known or can be detected during analysis (for example, SNP, CAPS, STS). However, with no regard to using of MM the choice of method of investigation will depend on an investigated plant species as well. The next influence of molecular and genetic analysis on genetics and practical breeding of plants will depend on results, which will be obtained, in particular, on revealing the possibility or not possibility of genotyping of individual on a single genetic marker as well as on economic price of obtainable informative data.

俄语. С развитием молекулярных маркеров (ММ), позволяющих производить анализ генотипов на уровне первичного носителя генетической информации – ДНК, появился наиболее разнообразный и наиболее многочисленный класс маркеров на сегодня. Это связано с тем, что каждая отдельно взятая нуклеотидная последовательность уникальна по своей структуре. Совокупность молекулярно-генетических методов, получившая название ДНК-фингерпринтинг, широко используется в исследованиях для решения самых разных задач в различных биологических дисциплинах. В этой связи необходимость в сравнительной классификации существующих на сегодня молекулярно-генетических маркеров представляется актуальной. Приводятся данные по предлагавшимся классификациям ММ. Дается определение термину "маркер" в генетике и селекции. Приводятся свойства и отличительные особенности генетических маркеров. Определяется что такое "хороший" генетический маркер, а также виды, категории, вариации и типы наследования ММ. Выявляемый с помощью ММ полиморфизм подразделяется на полиморфизм самой последовательности (включая нуклеотидные замены и инсерции-делеции) и полиморфизм числа тандемно повторяющихся последовательностей в повторяющихся районах. ММ можно классифицировать на 2 вариации: анонимные, те, в которых нуклеотидная последовательность не известна и для проявления ММ ее установление не требуется (RAPD, AFLP, RFLP), и анонсированные (или детерминированные), те, в которых нуклеотидная последовательность известна либо выявляется в процессе проведения анализа (SNP, CAPS, STS). Однако, каким бы ни было предполагаемое применение ММ, выбор метода исследования будет зависеть и от изучаемого вида растений. Последующее влияние методов молекулярно-генетического анализа на генетику и селекцию растений будет зависеть от результатов, которые будут получены, в частности, от выявления возможности или невозможности генотипирования особи по одному генетическому маркеру, и от экономической цены получаемых информативных данных.