Расшифровка признаков вишни: Полногеномные ассоциативные исследования ускоряют селекцию черешни

Селекция черешни (Prunus avium L.) продвинулась благодаря идентификации молекулярных маркеров для ключевых признаков, а секвенирование геномов ведущих сортов заложило основу для маркер-опосредованного отбора (MAS).

Однако разрешающей способности анализа количественных признаков локусов (QTL) было недостаточно, и часто упускались ассоциации с генами. Традиционный селекционный процесс также затруднён низкой эффективностью и высокой стоимостью.

Прогресс в полногеномном секвенировании выявил почти 2 миллиона однонуклеотидных полиморфизмов (SNPs), что обеспечило высокую плотность маркеров для полногеномных ассоциативных исследований (GWAS). Но распределение SNPs остаётся неравномерным, что мешает точному определению генов-кандидатов. Текущая задача — использовать потенциал GWAS для высокоразрешающего картирования, чтобы ускорить выведение новых улучшенных сортов черешни.

В октябре 2022 года Horticulture Research опубликовал перспективную статью "Высокоразрешающее полногеномное ассоциативное исследование большой чешской коллекции черешни на признаки зрелости и качества плодов".

В этом исследовании учёные сначала использовали парное секвенирование на платформе Illumina NovaSeq 6000, которое дало 4.15 Тб последовательностей, причём каждый образец внёс 7.6–36.8 Гб. Такая глубина секвенирования обеспечила обширное покрытие генома и позволила идентифицировать 1 767 106 высококачественных однонуклеотидных полиморфизмов (SNPs), распределённых среди образцов.

Глубокий анализ с помощью метода главных компонент (PCA) и байесовского информационного критерия (BIC) не выявил субпопуляций или чёткой кластеризации образцов в генетической структуре, что указывает на однородную популяцию без выраженных генетических подгрупп.

Фенотипическое разнообразие оценивалось с 2012 по 2020 год и выявило значительную изменчивость по различным признакам, более выраженную у образцов из Коллекции генетических ресурсов (CGR), чем у селекционного материала (BM). Признаки цвета заметно различались между популяциями: образцы CGR демонстрировали более широкий цветовой спектр. Признаки размера, такие как масса плода, были больше у образцов BM, что коррелирует с целями селекции, которая также стремится к более позднему сроку созревания.

Полногеномное ассоциативное исследование (GWAS) с использованием модели FarmCPU (из-за её близкого к идеальному фактора инфляции генома) выявило 59 SNPs, ассоциированных с одиннадцатью признаками, включая срок сбора урожая, где определённые генотипы SNPs соответствовали раннему или позднему созреванию. Также 10 SNPs оказались значимо ассоциированы с цветом плода и мякоти; chr3_23939472 и chr1_41003304 были связаны с обоими признаками.

Ключевым открытием стала идентификация делеции в регионе MYB10, который участвует в определении цвета плода: у жёлтых плодов наблюдалась гомозиготная делеция в этом регионе. Кроме того, исследование обнаружило значимую ассоциацию 18 SNP-маркеров с признаками твёрдости плодов, указывая на генетическую основу текстурных качеств черешни. Аналогично, 26 SNPs были ассоциированы с размером и массой плода, определяя генетическую основу этих коммерчески важных признаков.

Были идентифицированы гаплотипные блоки, которые охватывают значимые SNPs, совместно наследуемые в популяции, что помогает в картировании генов-кандидатов, связанных с определёнными признаками. Из 141 выявленного гена-кандидата у 104 были известные функции, что даёт представление об их потенциальной роли в определении фенотипов черешни.

Хотя анализ главных компонент 299 образцов (CGR-BM) не выявил подгрупп, были обнаружены небольшие различия между BM и CGR. Сравнение позиций в геномах подтвердило, что 22 SNPs совпадают с известными QTL, ассоциированными с локусами, ранее описанными как QTL для специфических или схожих признаков.

В итоге было обнаружено в общей сложности 1 767 106 однонуклеотидных полиморфизмов (SNPs), что обеспечило детальную генетическую карту. В популяции селекционного материала черешни был идентифицирован высокозначимый набор SNPs, связанных со сроком сбора урожая, цветом плода, твёрдостью и размером, а также гаплотипные блоки.

Эти результаты углубляют понимание генетических детерминант ключевых фенотипических признаков черешни и обеспечивают прочную основу для будущих селекционных усилий.