Die Entschleierung der Genomlandschaft: InnoVars bahnbrechende Erforschung durch SNP-Analyse und GWAS

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InnoVar Genomics umfasst mehrere Arbeitsbereiche, darunter Transkriptomik, SNP-Analyse und GWAS unter Nutzung von Felddaten für VCU und DUS. All diese Aufgaben werden zusammenarbeiten, um die Leistung von Pflanzen unter variablen Bedingungen zu untersuchen und so wünschenswerte Merkmale im Pflanzengenom zu identifizieren. Unsere Partner an der Universität von Bologna und der Polytechnischen Universität Madrid haben an der SNP-Analyse gearbeitet.

Alle Hart- und Brotweizengenotypen, 228 bzw. 236, wurden dann im North Central Small Grains Genotyping Laboratory USDA- ARS-ETSARC (Fargo, ND, USA) mit dem Illumina iSelect Infinium array SNP 90K Chip sequenziert. Die Daten wurden anhand der SNP gefiltert, die korrekt auf dem Referenzgenom von Triticum turgidum cv Svevo (Maccaferri et al., 2019) und Triticum aestivum cv Chinese Spring v1.0 (THE INTERNATIONAL WHEAT GENOME SEQUENCING CONSORTIUM (IWGSC) et al., 2018) kartiert wurden, wobei 39K SNPs für Brotweizen und 23K SNPs für Hartweizen erhalten blieben.

Genotypische Daten, Merkmale aus VCU und DUS und Vegetationsindizes aus der Phänomik wurden zusammengeführt, um genomweite Assoziationsstudien (GWAS) durchzuführen, um molekulare Marker zu finden, die signifikant mit der phänotypischen Variabilität für jedes gemessene DUS- oder VCU-Merkmal verbunden sind.

Die Ergebnisse zeigten, dass viele SNPs signifikant mit verschiedenen Merkmalen wie Kopfzeitpunkt, Ertrag, Halm- und Ährenglaukosität assoziiert sind, was quantitativen Merkmalsloci (QTLs) entspricht. In den QTL-Intervallen wurden SNP-Regionen identifiziert, die mit Haplotypen assoziiert sind, die zwischen Sorten aus sehr unterschiedlichen Zuchtprogrammen und agroklimatischen Zonen (ACZ) kontrastieren und rekombinieren.

Die genotypische Charakterisierung der beiden Panels half bei der Ermittlung von genetischen Ähnlichkeitsschwellen (GSV), die die Unterschiede zwischen den Genotypen besser beschreiben. Darüber hinaus wurde derselbe Vergleich unter Verwendung von DUS-Merkmalen als morphologische Marker durchgeführt, die eine ähnliche Sortengruppe der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit widerspiegeln, wie sie bereits mit genotypischen Daten identifiziert wurde.

Laufende und zukünftige Aktivitäten werden durchgeführt, um die Beziehung zwischen Sorten und Haplotypen besser zu beschreiben. Darüber hinaus werden kompetitive allelspezifische PCR-Marker (KASP ®) entwickelt, die Haplotypen markieren, die signifikant mit der Variabilität von DUS- und VCU-Eigenschaften verbunden sind (Semagn et al., 2014). Molekulare Marker und genetische Informationen für jede Sorte werden dazu beitragen, die Präzision und Genauigkeit der DUS- und VCU-Protokollbeschreibung, der Züchtungsprogramme und der Sortenregistrierungsprozesse zu erhöhen und zu verbessern.

 

Referenzen

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Semagn, K., Babu, R., Hearne, S., Olsen, M., 2014. Single Nucleotide Polymorphism Genotyping using Kompetitive Allele Specific PCR (KASP): overview of the technology and its application in crop improvement. Mol Breeding 33, 1-14. https://doi.org/10.1007/s11032-013-9917-x

THE INTERNATIONAL WHEAT GENOME SEQUENCING CONSORTIUM (IWGSC), Appels, R., Eversole, K., Stein, N., Feuillet, C., Keller, B., Rogers, J., Pozniak, C.J., Choulet, F., Distelfeld, A., Poland, J., Ronen, G., Sharpe, A.G., Barad, O., Baruch, K., Keeble-Gagnère, G., Mascher, M., Ben-Zvi, G., Josselin, A.-A., Himmelbach, A., Balfourier, F., Gutierrez-Gonzalez, J., Hayden, M., Koh, C., Muehlbauer, G., Pasam, R.K., Paux, E., Rigault, P., Tibbits, J., Tiwari, V., Spannagl, M., Lang, D., Gundlach, H., Haberer, G., Mayer, K.F.X., Ormanbekova, D., Prade, V., Šimková, H., Wicker, T., Swarbreck, D., Rimbert, H., Felder, M., Guilhot, N., Kaithakottil, G., Keilwagen, J., Leroy, P., Lux, T., Twardziok, S., Venturini, L., Juhász, A., Abrouk, M., Fischer, I., Uauy, C., Borrill, P., Ramirez-Gonzalez, R.H., Arnaud, D., Chalabi, S., Chalhoub, B., Cory, A., Datla, R., Davey, M.W., Jacobs, J., Robinson, S.J., Steuernagel, B., van Ex, F., Wulff, B.B.H., Benhamed, M., Bendahmane, A., Concia, L., Latrasse, D., Bartoš, J., Bellec, A., Berges, H., Doležel, J., Frenkel, Z., Gill, B., Korol, A., Letellier, T., Olsen, O.-A., Singh, K., Valárik, M., van der Vossen, E., Vautrin, S., Weining, S., Fahima, T., Glikson, V., Raats, D., Číhalíková, J., Toegelová, H., Vrána, J., Sourdille, P., Darrier, B., Barabaschi, D., Cattivelli, L., Hernandez, P., Galvez, S., Budak, H., Jones, J.D.G., Witek, K., Yu, G., Small, I., Melonek, J., Zhou, R., Belova, T., Kanyuka, K., King, R., Nilsen, K., Walkowiak, S., Cuthbert, R., Knox, R., Wiebe, K., Xiang, D., Rohde, A., Golds, T., Čížková, J., Akpinar, B.A., Biyiklioglu, S., Gao, L., N'Daiye, A., Kubaláková, M., Šafář, J., Alfama, F., Adam-Blondon, A.-F., Flores, R., Guerche, C., Loaec, M., Quesneville, H., Condie, J., Ens, J., Maclachlan, R., Tan, Y., Alberti, A., Aury, J.-M., Barbe, V., Couloux, A., Cruaud, C., Labadie, K., Mangenot, S., Wincker, P., Kaur, G., Luo, M., Sehgal, S., Chhuneja, P., Gupta, O.P., Jindal, S., Kaur, P., Malik, P., Sharma, P., Yadav, B., Singh, N.K., Khurana, J.P., Chaudhary, C., Khurana, P., Kumar, V., Mahato, A., Mathur, S., Sevanthi, A., Sharma, N., Tomar, R.S., Holušová, K., Plíhal, O., Clark, M.D., Heavens, D., Kettleborough, G., Wright, J., Balcárková, B., Hu, Y., Salina, E., Ravin, N., Skryabin, K., Beletsky, A., Kadnikov, V., Mardanov, A., Nesterov, M., Rakitin, A., Sergeeva, E., Handa, H., Kanamori, H., Katagiri, S., Kobayashi, F., Nasuda, S., Tanaka, T., Wu, J., Cattonaro, F., Jiumeng, M., Kugler, K., Pfeifer, M., Sandve, S., Xun, X., Zhan, B., Batley, J., Bayer, P.E., Edwards, D., Hayashi, S., Tulpová, Z., Visendi, P., Cui, L., Du, X., Feng, K., Nie, X., Tong, W., Wang, L., 2018. Verschiebung der Grenzen in der Weizenforschung und -züchtung mithilfe eines vollständig annotierten Referenzgenoms. Science 361, eaar7191. https://doi.org/10.1126/science.aar7191

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