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Análisis de asociación de genoma completo y predicción de genes candidatos de la concentración de cobre en grano de trigo

Autores: Zou, Zhaojun; Liu, Xiaofei; Li, Fengfeng; Hou, Jinna; Zhou, Zhengfu; Jing, Xiaojing; Peng, Yanchun; Man, Jianguo; Lei, Zhensheng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Análisis de asociación de genoma completo y predicción de genes candidatos de la concentración de cobre en grano de trigo


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Cobre
Base genética
Estudio de asociación a nivel del genoma
QTNs
Genes candidatos
Granos de trigo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 40

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El cobre (Cu) es un micronutriente esencial para casi todos los organismos; sin embargo, la base genética en cuanto a la acumulación de cobre sigue siendo poco clara. En el presente estudio, se realizó un estudio de asociación a nivel genómico (GWAS) sobre la concentración de Cu en granos de 207 accesiones de trigo basado en cinco modelos de múltiples loci (FASTmrMLM, ISIS EM-BLASSO, mrMLM, pKWmEB, pLARmEB). Se identificaron un total de 86 nucleótidos de rasgos cuantitativos significativos (QTNs) utilizando cinco métodos, siendo el modelo mrMLM el que detectó menos QTNs, solo 12, mientras que los otros cuatro modelos detectaron 21-40 QTNs. Treinta QTNs estables fueron detectados en múltiples ambientes o modelos, principalmente distribuidos en los cromosomas 2A, 4B, 2B y 5A, explicando el 0.5-29.3% de la variación fenotípica. Finalmente, se seleccionaron cinco posibles genes candidatos asociados con la absorción y transporte de Cu en las regiones genómicas cercanas a los QTNs confiables, incluyendo (transportadores de zinc), (transportador de cobre) y (proteína de tolerancia al metal). Estos hallazgos proporcionan nuevas perspectivas sobre la base genética para la acumulación de Cu en granos de trigo y demuestran el papel del método de GWAS de múltiples loci (ML-GWAS).

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