Прогнозирование устойчивости какао (Theobroma cacao) к болезням, вызываемым Moniliophthora spp., с помощью полногеномного анализа ассоциаций и геномной селекции
Prediction of Cacao (Theobroma cacao) Resistance to Moniliophthora spp. Diseases via Genome-Wide Association Analysis and Genomic Selection
Michel McElroy, Alberto J. R. Navarro, Guiliana Mustiga, Conrad Stack, Salvador A. Gezan, Geover Peña, Widem Sarabia, Diego Saquicela, Ignacio Sotomayor, Gavin Douglas, Zoë Migicovsky, Freddy Amores, Omar Tarqui, Sean Myles, Juan Carlos Motamayor
Аннотация (перевод)
Какао (Theobroma cacao) является важной сельскохозяйственной культурой мирового значения, и его урожайность серьезно ограничивается болезнями. Два наиболее разрушительных заболевания — болезнь «ведьмины метлы» (WBD) и монилиоз плодов (FPRD) — вызываются парой родственных грибов: Moniliophthora perniciosa и Moniliophthora roreri соответственно. Устойчивые сорта являются наиболее эффективной долгосрочной стратегией борьбы с болезнями, вызываемыми Moniliophthora, однако для эффективного создания новых устойчивых и продуктивных сортов потребуются надежные методы скрининга зародышевой плазмы перед полевыми испытаниями. Маркер-ориентированная селекция (MAS) и геномная селекция (GS) предоставляют два потенциальных пути для прогнозирования характеристик новых генотипов, потенциально увеличивая селекционный выигрыш в единицу времени. Чтобы проверить эффективность этих двух подходов, мы провели полногеномное ассоциативное исследование (GWAS) и GS на трех родственных популяциях какао в Эквадоре, генотипированных с помощью микрочипа на 15K однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), для трех показателей заражения WBD (вегетативная метла, метла подушечки и плод черимойя), одного показателя FPRD (монилиозный плод) и двух признаков продуктивности (общая сырая масса плодов и % произведенных здоровых плодов). GWAS выявил несколько SNP, ассоциированных с устойчивостью к болезням в каждой популяции, но ни один из них не был достоверно скоррелирован с тем же признаком в других популяциях. Геномная селекция с использованием одной популяции в качестве обучающей выборки для оценки фенотипов двух остальных (состоящих из других семейств) варьировала в зависимости от признаков — от средней точности прогнозирования 0.46 (вегетативная метла) до 0.15 (монилиозный плод) — и различалась между обучающими популяциями. Моделирование показало, что отбор сеянцев только с использованием маркеров GWAS не дает преимуществ по сравнению со случайным отбором, однако GS значительно улучшает процесс селекции. Наши результаты показывают, что обнаруженные здесь маркеры GWAS не обладают достаточной прогностической силой для разнообразной зародышевой плазмы, чтобы быть полезными для MAS, однако использование всех маркеров в рамках GS открывает существенные перспективы для ускорения селекции какао на устойчивость к болезням.
Оригинальная аннотация
Cacao (Theobroma cacao) is a globally important crop, and its yield is severely restricted by disease. Two of the most damaging diseases, witches' broom disease (WBD) and frosty pod rot disease (FPRD), are caused by a pair of related fungi: Moniliophthora perniciosa and Moniliophthora roreri, respectively. Resistant cultivars are the most effective long-term strategy to address Moniliophthora diseases, but efficiently generating resistant and productive new cultivars will require robust methods for screening germplasm before field testing. Marker-assisted selection (MAS) and genomic selection (GS) provide two potential avenues for predicting the performance of new genotypes, potentially increasing the selection gain per unit time. To test the effectiveness of these two approaches, we performed a genome-wide association study (GWAS) and GS on three related populations of cacao in Ecuador genotyped with a 15K single nucleotide polymorphism (SNP) microarray for three measures of WBD infection (vegetative broom, cushion broom, and chirimoya pod), one of FPRD (monilia pod) and two productivity traits (total fresh weight of pods and % healthy pods produced). GWAS yielded several SNPs associated with disease resistance in each population, but none were significantly correlated with the same trait in other populations. Genomic selection, using one population as a training set to estimate the phenotypes of the remaining two (composed of different families), varied among traits, from a mean prediction accuracy of 0.46 (vegetative broom) to 0.15 (monilia pod), and varied between training populations. Simulations demonstrated that selecting seedlings using GWAS markers alone generates no improvement over selecting at random, but that GS improves the selection process significantly. Our results suggest that the GWAS markers discovered here are not sufficiently predictive across diverse germplasm to be useful for MAS, but that using all markers in a GS framework holds substantial promise in accelerating disease-resistance in cacao.
Идентификаторы
Canonical: https://research.holos.house/w/118c0347-b310-4e93-8dfc-2f638adc532f
DOI: 10.60692/5jkm3-myw50