Modeling of DNA technology of species identification of plant raw materials for brewing
Развитие молекулярно-генетических технологий оценки пивоваренного сырья актуально с позиции их внедрения в систему идентификации и прослеживаемости в контексте расширения оценочных критериев менеджмента качества. Целью настоящей работы являлось моделирование ДНК-технологии видовой идентификации растительного сырья для пивоварения. Подобраны протоколы экстракции нуклеиновых кислот, постановки ПЦР и ПДРФ-анализа с соответствующими комплектами реагентов, направленные на практическое воспроизведение генетического тестирования пробоподготовленного биоматериала. Представлены результаты выравнивания и рестрикционного картирования амплифицируемых нуклеотидных последовательностей локуса хлоропластной ДНК ячменя, пшеницы, ржи, кукурузы, риса и хмеля. Установлено, что наличие видоспецифичных нуклеотидных замен и инделей в анализируемом локусе позволяет идентифицировать растительное сырье для пивоварения методом прямого секвенирования ПЦР-продукта. Последующий совокупный анализ данных in silico моделирования ПЦР-ПДРФ-профилей по трем эндонуклеазам рестрикции подтвердил диагностическую ценность подобранных ферментов. The development of molecular genetic technologies for evaluating brewing raw materials is relevant from the point of view of their introduction into the identification and traceability system in the context of expanding the evaluation criteria of quality management. The purpose of this work was to simulate the DNA technology of species identification of plant raw materials for brewing. Protocols for the extraction of nucleic acids, PCR and RFLP analysis with the corresponding reagent kits were selected, aimed at the practical reproduction of genetic testing of the prepared biomaterial. The results of alignment and restriction mapping of amplified nucleotide sequences of the chloroplast DNA locus of barley, wheat, rye, corn, rice and hops are presented. It was found that the presence of species-specific nucleotide substitutions and indels in the analyzed locus makes it possible to identify plant raw materials for brewing by direct sequencing of the PCR product. Subsequent aggregate analysis of the data in silico modeling of PCR-RFLP profiles for three restriction endonucleases confirmed the diagnostic value of the selected enzymes