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MAPEO GENÉTICO

Población Trigos Primaverales UCDavis

Esta población de mapeo por asociación fue desarrollada por el laboratorio del Dr. Jorge Dubcovsky (UC Davis EE. UU.). Los resultados mostrados en esta página son los obtenidos y publicados por Franco et al (2022).

Información de la colección:

Una colección de 245 líneas primaverales de trigo pan de varios programas de mejoramiento fue utilizado para el análisis GWAS. Este panel incluyó variedades insensibles al fotoperiodo, lo cual proporciona una muy buena adaptación de todos los genotipos a las condiciones de cultivo en Argentina. Esta colección incluyó 69 genotipos del CIMMYT, 42 de la Universidad de California en Davis (UCD), 26 de la Universidad de Idaho (UIA), 19 de la Universidad de Minnesota (UMN), 15 de la Universidad Estatal de Washington (WAS), 12 de la Universidad Estatal de Dakota del Sur (SDK) y 62 accesiones de otros programas de mejoramiento de EE. UU. y otros 14 países (Zhang et al., 2018).

Tipo de Población: Mapeo por Asociación

Tamaño de la Población: 245 genotipos

Origen: UC Davis, EE. UU. Responsable de la población: Jorge Dubcovsky

Plataforma de genotipado: Infinium wheat SNP 90K iSelect assay (Illumina Inc., San Diego, CA, EE. UU.) desarrollado por el International Wheat SNP Consortium (Wang et al., 2014).

Estructura de la población

La estructura genética de la población fue investigada utilizando el software STRUCTURE 2.3.4 (Pritchard et al., 2000) y análisis de componentes principales (PCA) con el paquete ade4 en R (Dray y Dufour, 2007). Como resultado, cuatro subpoblaciones fueron determinadas como las más representativas de la estructura de la población (Fig. 1).

Figura 1: Análisis de la estructura en el panel de mapeo por asociación de trigo pan. a) El análisis de estructura mostró cuatro sublpoblaciones hipotéticas representadas por diferentes colores. b) Los dos primeros componentes (PC1 y PC2) de un análisis de componentes principales de las entradas de trigos primaverales codificados por colores según el programa de mejoramiento (adaptado de Zhang et al., 2018). c) Árbol filogenético Neighbor joining mostrando las subpoblaciones correspondientes al análisis de estructura.

Caracteres fenotipificados en la población:

Resistencia de plántula frente a roya amarilla:

IT: Tipo de infección (evaluada frente a dos razas: Yr19-71 y Yr20-161)

Resistencia de planta adulta:

DS: Severidad de la enfermedad

AUDPC: Área bajo la curva de progreso de la enfermedad

Análisis de asociación
Los análisis GWAS se realizaron utilizando 22.226 SNP informativos en el conjunto de los 245 genotipos. Los análisis se llevaron a cabo mediante el software R (2020) con el paquete GAPIT 3 (Genomic Association and Prediction Integrated Tool v3) (Wang y Zhang, 2021). El método utilizado fue BLINK (Bayesian- information and linkage-disequilibrium iteratively nested keyway) (Huang et al., 2019). 
Para reducir asociaciones espurias se utilizó la estructura de la población como covariable en el modelo. Para minimizar la probabilidad de asociaciones falsas positivas entre marcadores y rasgos, los loci de asociación significativos se consideraron a un valor ajustado de P < 0.01 en el genoma, basado en el método de corrección múltiple False Discovery Rate (FDR) (Storey y Tibshirani, 2003). En la Figura 2 y Tabla 1 se presentan aquellos marcadores SNP significativamente asociados que satisficieron estos criterios.

Resultados del análisis GWAS de la población

Figura 2: Gráficos circulares de Manhattan para la resistencia a la roya estriada en la colección de 245 genotipos de trigo pan evaluados para a) Resistencia en plántulas (dentro: tipo de infección -IT- para la raza Yr19-71; fuera: IT para Yr20-161) y b) Resistencia de planta adulta (dentro: severidad de la enfermedad –DS-; fuera: área bajo la curva de progreso de la enfermedad -AUDPC. Los SNP asociados están representados con estrellas rojas.

Tabla 1. SNP asociados significativamente con la Resistencia de plántula a la roya estriada en la colección de trigo pan.

Carácter Cromosoma SNP Posición Física Alelo * Valor P FDR ajustado R^2

IT (Yr19-71)

1B

Tdurum_contig11004_688

62487859

C/T

5,02E-15

1,27x10-10

32,62

IT (Yr20-161)

1B

Tdurum_contig44861_581

28019260

C/A

1,59E-07

1,01 x10-03

16,48

2A

BobWhite_c4517_120

755790846

A/G

7,64E-07

3,23 x10-03

6,59

3A

Excalibur_rep_c103091_266

79761951

C/T

2,14E-08

3,29 x10-04

8,34

5B

wsnp_Ex_c33932_42333941

12898000

A/G

6.79E-07

3,23 x10-03

1,99

* El alelo favorable se muestra subrayado.

Tabla 2. SNP asociados significativamente con la Resistencia de plántula a la roya estriada en la colección de trigo pan.

Carácter Cromosoma SNP Posición Física Alelo * Valor P FDR ajustado R^2

DS

3B

wsnp_Ku_c33335_42844594

71871162

A/G

2,26E-07

2,86x10-03

13,40

7A

wsnp_Ex_c20062_29096408

96809079

T/C

8,10E-08

2,052x10-03

7,67

AUDPC

3B

CAP12_rep_c7064_56

43970547

T/C

1,47E-08

1,864x10-04

8,15

3B

wsnp_Ku_c33335_42844594

71871162

A/G

4,06E-08

3,428x10-04

14,01

7A

wsnp_Ex_c20062_29096408

96809079

T/C

5,81E-10

1,472x10-05

7,79

* El alelo favorable se muestra subrayado.

Referencias

  • Dray, S., & Dufour, A. (2007). The ade4 Package: Implementing the duality diagram for ecologists. Journal of Statistical Software, 22(4), 1-0. https://doi.org/10.18637/jss.v022.i04
  • Franco, M. F., Polacco, A. N., Campos, P. E., Pontaroli, A. C., & Vanzetti, L. S. (2022). Genome-wide association study for resistance in bread wheat (Triticum aestivum L.) to stripe rust (Puccinia striiformis F. Sp. tritici) races in Argentina. BMC Plant Biology, 22(1), 543. https://doi.org/10.1186/s12870-022-03916-y
  • Huang, M., Liu, X., Zhou, Y., Summers, R. M., & Zhang, Z. (2018). BLINK: A package for the next level of genome-wide association studies with both individuals and markers in the millions. GigaScience, 8(2). https://doi.org/10.1093/gigascience/giy154
  • Pritchard, J. K., Stephens, M., & Donnelly, P. (2000). Inference of population structure using Multilocus genotype data. Genetics, 155(2), 945-959. https://doi.org/10.1093/genetics/155.2.945
  • Storey, J. D., & Tibshirani, R. (2003). Statistical significance for genomewide studies. Proceedings of the National Academy of Sciences, 100(16), 9440-9445. https://doi.org/10.1073/pnas.1530509100
  • Wang, J., & Zhang, Z. (2021). GAPIT version 3: Boosting power and accuracy for Genomic association and prediction. Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 19(4), 629-640. https://doi.org/10.1016/j.gpb.2021.08.005
  • Wang, S., Wong, D., Forrest, K., Allen, A., Chao, S., Huang, B. E., Maccaferri, M., Salvi, S., Milner, S. G., Cattivelli, L., Mastrangelo, A. M., Whan, A., Stephen, S., Barker, G., Wieseke, R., Plieske, J., Lillemo, M., Mather, D., & Akhunov, E. (2014). Characterization of polyploid wheat genomic diversity using a high‐density 90 000 single nucleotide polymorphism array. Plant Biotechnology Journal, 12(6), 787-796. https://doi.org/10.1111/pbi.12183
  • Zhang, J., Gizaw, S. A., Bossolini, E., Hegarty, J., Howell, T., Carter, A. H., Akhunov, E., & Dubcovsky, J. (2018). Identification and validation of QTL for grain yield and plant water status under contrasting water treatments in fall-sown spring wheats. Theoretical and Applied Genetics, 131(8), 1741–1759. https://doi.org/10.1007/s00122-018-3111-9

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