Estudio de Asociación a Nivel del Genoma para la Resistencia a en Soja [(L.) Merr.]
Autores: You, Hee Jin; Zhao, Ruihua; Choi, Yu-Mi; Kang, In-Jeong; Lee, Sungwoo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estudio de Asociación a Nivel del Genoma para la Resistencia a en Soja [(L.) Merr.]
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Patógeno
Soja
Resistencia
Regiones genómicas
Modelos estadísticos
Polimorfismos de un solo nucleótido
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 11
Citaciones: Sin citaciones
(Kauffman y Gerdemann) es un patógeno oomiceto que amenaza la producción de soja (L.) en todo el mundo. El desarrollo de cultivares de soja con resistencia a este patógeno es de suma importancia para la gestión sostenible de la enfermedad. El objetivo de este estudio fue identificar regiones genómicas asociadas con la resistencia al aislado 40468 a través de análisis de asociación genómica de 983 germoplasmas de soja. Para elucidar la base genética de la resistencia, se emplearon tres modelos estadísticos: el modelo lineal mixto comprimido (CMLM), el modelo de información bayesiana y desequilibrio de ligamiento anidado iterativamente (BLINK), y la unificación de probabilidad de modelo fijo y aleatorio en circulación (FarmCPU). Los tres modelos identificaron consistentemente una región genómica (3.8-5.3 Mbp) en el cromosoma 3, que ha sido previamente identificada como un clúster. Un total de 18 polimorfismos de un solo nucleótido demostraron alta significancia estadística en los tres modelos, que se distribuyeron en ocho bloques de desequilibrio de ligamiento (LD) dentro del intervalo mencionado. De los ocho, LD3-2 exhibió la segregación discernible de reacciones fenotípicas por haplotipo. Específicamente, más del 93% de los accesiones con haplotipos LD3-2-F o LD3-2-G mostraron resistencia, mientras que más del 91% con LD3-2-A, LD3-2-C o LD3-2-D exhibieron susceptibilidad. Además, los modelos BLINK y FarmCPU identificaron nuevas variaciones genómicas significativamente asociadas con la resistencia en varios otros cromosomas, lo que indica que la resistencia observada en este panel se debió a la presencia de diferentes alelos de múltiples genes. Estos hallazgos subrayan la necesidad de modelos estadísticos robustos para detectar con precisión las verdaderas asociaciones marcador-característica y proporcionar valiosos conocimientos sobre la genética y el mejoramiento de la soja.
Descripción
(Kauffman y Gerdemann) es un patógeno oomiceto que amenaza la producción de soja (L.) en todo el mundo. El desarrollo de cultivares de soja con resistencia a este patógeno es de suma importancia para la gestión sostenible de la enfermedad. El objetivo de este estudio fue identificar regiones genómicas asociadas con la resistencia al aislado 40468 a través de análisis de asociación genómica de 983 germoplasmas de soja. Para elucidar la base genética de la resistencia, se emplearon tres modelos estadísticos: el modelo lineal mixto comprimido (CMLM), el modelo de información bayesiana y desequilibrio de ligamiento anidado iterativamente (BLINK), y la unificación de probabilidad de modelo fijo y aleatorio en circulación (FarmCPU). Los tres modelos identificaron consistentemente una región genómica (3.8-5.3 Mbp) en el cromosoma 3, que ha sido previamente identificada como un clúster. Un total de 18 polimorfismos de un solo nucleótido demostraron alta significancia estadística en los tres modelos, que se distribuyeron en ocho bloques de desequilibrio de ligamiento (LD) dentro del intervalo mencionado. De los ocho, LD3-2 exhibió la segregación discernible de reacciones fenotípicas por haplotipo. Específicamente, más del 93% de los accesiones con haplotipos LD3-2-F o LD3-2-G mostraron resistencia, mientras que más del 91% con LD3-2-A, LD3-2-C o LD3-2-D exhibieron susceptibilidad. Además, los modelos BLINK y FarmCPU identificaron nuevas variaciones genómicas significativamente asociadas con la resistencia en varios otros cromosomas, lo que indica que la resistencia observada en este panel se debió a la presencia de diferentes alelos de múltiples genes. Estos hallazgos subrayan la necesidad de modelos estadísticos robustos para detectar con precisión las verdaderas asociaciones marcador-característica y proporcionar valiosos conocimientos sobre la genética y el mejoramiento de la soja.