Identificación de Meta-QTLs Estables y Genes Candidatos que Subyacen a la Calidad de la Fibra y Rasgos Agronómicos en el Algodón
Autores: Toshpulatov, Abdulqahhor Kh.; Turaev, Ozod S.; Iskandarov, Abdulloh A.; Khalikov, Kuvandik K.; Arslanova, Sevara K.; Safiullina, Asiya K.; Kudratova, Mukhlisa K.; Oripova, Barno B.; Rafieva, Feruza U.; Kholova, Madina D.; Ernazarova, Dilrabo K.; Kodirov, Davron M.; Gapparov, Bunyod M.; Komilov, Doniyor J.; Togaeva, Marguba A.; Kurbanov, Abduburkhan K.; Erjigitov, Doston Sh.; Khidirov, Mukhammad T.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Identificación de Meta-QTLs Estables y Genes Candidatos que Subyacen a la Calidad de la Fibra y Rasgos Agronómicos en el Algodón
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Algodón
Qtl
Meta-qtl
Calidad de fibra
Tolerancia al estrés
Gen candidato
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
El algodón es un cultivo de importancia global, con características de calidad de fibra gobernadas por complejos loci de rasgos cuantitativos (QTL). Sin embargo, la utilidad de los datos de QTL a menudo se ve limitada debido a inconsistencias entre estudios. Este estudio realizó un análisis integral de Meta-QTL (MQTL) al integrar 2864 QTL de 50 estudios independientes publicados entre 2000 y 2024. De estos, 2162 QTL de alta confianza se proyectaron en un mapa genético de consenso utilizando BioMercator V4.2.3, lo que resultó en la identificación de 75 MQTL en el genoma del algodón. Estos MQTL mostraron intervalos de confianza significativamente reducidos y un mayor apoyo estadístico, con 14 MQTL reportados por primera vez. Varios MQTL, incluidos MQTLchr7-1, MQTLchr14-1 y MQTLchr24-1, fueron identificados como clústeres estables que albergan rasgos clave de calidad de fibra y tolerancia al estrés. El análisis de genes candidatos dentro de regiones MQTL seleccionadas reveló 75 genes, 38 de los cuales fueron anotados con términos de ontología genética significativos relacionados con el catabolismo de lignina, la unión de flavina y las respuestas al estrés. Notablemente, GhLAC-4, GhCTL2 y UDP-glicosiltransferasa 92A1 fueron destacados por sus posibles roles en el desarrollo de fibra y la tolerancia al estrés abiótico. Estos hallazgos proporcionan un marco genómico refinado para la mejora del algodón y ofrecen recursos valiosos para la selección asistida por marcadores (MAS) y la genómica funcional con el objetivo de mejorar la calidad de la fibra, el rendimiento y la resiliencia al estrés en los programas de mejoramiento del algodón.
Descripción
El algodón es un cultivo de importancia global, con características de calidad de fibra gobernadas por complejos loci de rasgos cuantitativos (QTL). Sin embargo, la utilidad de los datos de QTL a menudo se ve limitada debido a inconsistencias entre estudios. Este estudio realizó un análisis integral de Meta-QTL (MQTL) al integrar 2864 QTL de 50 estudios independientes publicados entre 2000 y 2024. De estos, 2162 QTL de alta confianza se proyectaron en un mapa genético de consenso utilizando BioMercator V4.2.3, lo que resultó en la identificación de 75 MQTL en el genoma del algodón. Estos MQTL mostraron intervalos de confianza significativamente reducidos y un mayor apoyo estadístico, con 14 MQTL reportados por primera vez. Varios MQTL, incluidos MQTLchr7-1, MQTLchr14-1 y MQTLchr24-1, fueron identificados como clústeres estables que albergan rasgos clave de calidad de fibra y tolerancia al estrés. El análisis de genes candidatos dentro de regiones MQTL seleccionadas reveló 75 genes, 38 de los cuales fueron anotados con términos de ontología genética significativos relacionados con el catabolismo de lignina, la unión de flavina y las respuestas al estrés. Notablemente, GhLAC-4, GhCTL2 y UDP-glicosiltransferasa 92A1 fueron destacados por sus posibles roles en el desarrollo de fibra y la tolerancia al estrés abiótico. Estos hallazgos proporcionan un marco genómico refinado para la mejora del algodón y ofrecen recursos valiosos para la selección asistida por marcadores (MAS) y la genómica funcional con el objetivo de mejorar la calidad de la fibra, el rendimiento y la resiliencia al estrés en los programas de mejoramiento del algodón.