Начало новой эры для генобанков

Международный консорциум под руководством Института генетики растений и исследований культурных растений им. Лейбница (IPK Gatersleben) и при поддержке исследовательского центра iDiv провел молекулярную характеристику мировой коллекции, включающей более 22 000 образцов семян ячменя. Исследование, опубликованное в Nature Genetics, знаменует переход генобанков от роли музеев прошлого разнообразия к био-цифровым ресурсным центрам.

Масштабная генетическая инвентаризация

Немецкий федеральный генобанк в IPK Gatersleben хранит одну из самых полных коллекций культурных растений. Для анализа использовали метод генотипирования путем секвенирования (GBS), опираясь на полную последовательность генома сорта ячменя Morex (2017 г.). Ученые идентифицировали более 171 000 однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) в огромном геноме ячменя из 5 миллиардов пар оснований. Это позволило:

• Оценить, насколько хорошо коллекция представляет глобальное разнообразие ячменя.
• Выявить дублирующиеся образцы в коллекции.
• Охарактеризовать генетическое разнообразие между культурными и дикими формами.

От данных к применению

Проф. Нилс Штайн (IPK Gatersleben и Университет Гёттингена) отмечает, что работа позволяет полностью описать морфологическое разнообразие мирового генобанка на молекулярно-генетическом уровне. Др. Мартин Машер (IPK и iDiv) подчеркивает: объединение исторических полевых данных паспортов образцов с новыми молекулярными данными в современной базе данных открывает возможности для целевых запросов в исследованиях и селекции.

Значение для будущего

Проф. Франк Ордон (Институт Юлиуса Кюна, JKI) указывает, что детальное знание о генетической изменчивости — необходимое условие для создания сортов, адаптированных к меняющейся среде (жара, засуха, новые патогены). Раньше отсутствие генетических данных на уровне целых коллекций ограничивало практическое применение. Теперь открытый доступ к данным по 22 626 образцам и созданное BRIDGE Data Warehouse — первый шаг к био-цифровому ресурсному центру, который ускорит поиск генов, кодирующих ключевые свойства, для их использования в селекции.