Estudio de Asociación del Genoma Completo Combinado y Análisis de Ligadura para la Minería de Genes Candidatos para el Número de Filas de Granos en Maíz (L.)
Autores: Kong, Jiao; Jiang, Fuyan; Shaw, Ranjan K.; Bi, Yaqi; Yin, Xingfu; Pan, Yanhui; Gong, Xiaodong; Zong, Haiyang; Ijaz, Babar; Fan, Xingming
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estudio de Asociación del Genoma Completo Combinado y Análisis de Ligadura para la Minería de Genes Candidatos para el Número de Filas de Granos en Maíz (L.)
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Genes candidatos
Krn
Gwas
Qtls
Snps
Maíz
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
El número de fila del núcleo (KRN) es uno de los rasgos clave que afectan significativamente el rendimiento y la productividad del maíz. Por lo tanto, investigar los genes candidatos y sus funciones en la regulación del KRN proporciona una base teórica y una dirección práctica para la mejora genética en la crianza de maíz, lo cual es vital para aumentar el rendimiento del maíz y comprender la domesticación. En este estudio, se desarrollaron tres poblaciones de líneas recombinantes endogámicas (RIL) utilizando las líneas parentales AN20, YML1218, CM395 y Ye107, resultando en una población multiparental que comprende un total de 490 RIL F9. Se realizó una evaluación fenotípica de los RIL para KRN en tres entornos distintos. Las estimaciones de heredabilidad de los RIL variaron del 81.40% al 84.16%. La genotipificación por secuenciación (GBS) de los RIL identificó 569,529 polimorfismos de nucleótido único (SNP) de alta calidad. El estudio combinado de asociación a nivel genómico (GWAS) y análisis de ligamiento reveló 120 SNP y 22 loci de rasgos cuantitativos (QTL) que estaban significativamente asociados con KRN en maíz. Además, se identificaron dos nuevos genes candidatos, que regulan KRN en maíz, que se encontraban en estrecha proximidad al SNP significativo 3-178,487,003 y superponiéndose al intervalo del QTL. codifica la hidrolasa carboxilo-terminal de ubiquitina y codifica la familia de proteínas Tóxicos en Levadura de Arabidopsis. Este estudio identificó nuevos loci candidatos y estableció una base teórica para una validación funcional adicional de los genes candidatos. Estos hallazgos profundizan nuestra comprensión de los mecanismos genéticos que sustentan el KRN y ofrecen aplicaciones potenciales de estrategias relacionadas con el KRN en el desarrollo de variedades de maíz con mayor rendimiento.
Descripción
El número de fila del núcleo (KRN) es uno de los rasgos clave que afectan significativamente el rendimiento y la productividad del maíz. Por lo tanto, investigar los genes candidatos y sus funciones en la regulación del KRN proporciona una base teórica y una dirección práctica para la mejora genética en la crianza de maíz, lo cual es vital para aumentar el rendimiento del maíz y comprender la domesticación. En este estudio, se desarrollaron tres poblaciones de líneas recombinantes endogámicas (RIL) utilizando las líneas parentales AN20, YML1218, CM395 y Ye107, resultando en una población multiparental que comprende un total de 490 RIL F9. Se realizó una evaluación fenotípica de los RIL para KRN en tres entornos distintos. Las estimaciones de heredabilidad de los RIL variaron del 81.40% al 84.16%. La genotipificación por secuenciación (GBS) de los RIL identificó 569,529 polimorfismos de nucleótido único (SNP) de alta calidad. El estudio combinado de asociación a nivel genómico (GWAS) y análisis de ligamiento reveló 120 SNP y 22 loci de rasgos cuantitativos (QTL) que estaban significativamente asociados con KRN en maíz. Además, se identificaron dos nuevos genes candidatos, que regulan KRN en maíz, que se encontraban en estrecha proximidad al SNP significativo 3-178,487,003 y superponiéndose al intervalo del QTL. codifica la hidrolasa carboxilo-terminal de ubiquitina y codifica la familia de proteínas Tóxicos en Levadura de Arabidopsis. Este estudio identificó nuevos loci candidatos y estableció una base teórica para una validación funcional adicional de los genes candidatos. Estos hallazgos profundizan nuestra comprensión de los mecanismos genéticos que sustentan el KRN y ofrecen aplicaciones potenciales de estrategias relacionadas con el KRN en el desarrollo de variedades de maíz con mayor rendimiento.