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Genomic insights of leafminer resistance in spinach through GWAS approach and genomic prediction
Horticultural Plant Journal ( IF 5.7 ) Pub Date : 2024-10-14 , DOI: 10.1016/j.hpj.2024.03.012 Ibtisam Alatawi, Haizheng Xiong, Beiquan Mou, Kenani Chiwina, Waltram Ravelombola, Qun Luo, Yiting Xiao, Yang Tian, Ainong Shi
Horticultural Plant Journal ( IF 5.7 ) Pub Date : 2024-10-14 , DOI: 10.1016/j.hpj.2024.03.012 Ibtisam Alatawi, Haizheng Xiong, Beiquan Mou, Kenani Chiwina, Waltram Ravelombola, Qun Luo, Yiting Xiao, Yang Tian, Ainong Shi
The Leafminers, representing a diverse group of insects from various genera within the Agromyzidae family, pose a significant threat to spinach (Spinacia oleracea L.) production. This study aimed to identify single nucleotide polymorphism (SNP) markers associated with leafminer resistance through a genome-wide association study (GWAS) and to evaluate the prediction accuracy (PA) for selecting resistant spinach using genomic prediction (GP). Using a dataset of 84 301 SNPs obtained from whole-genome resequencing, seven GWAS models, including BLINK, FarmCPU, MLM, and MLMM in GAPIT 3, as well as MLM, GLM, and SMR in TASSEL 5, were employed to perform GWAS on a panel of 286 USDA spinach germplasm accessions. Three SNP markers, namely 1_115279256_C_T, 3_157082529_C_T, and 4_168510908_T_G on chromosomes 1, 3, and 4, respectively, were identified as associated with leafminer resistance. In the 30 kb flanking regions of these markers, four candidate genes (SOV1g031330 , SOV1g031340 , SOV4g047270 , and SOV4g047280 ), encoding LOB domain-containing protein, KH domain-containing protein, were discovered. Nodulin-like domain-containing protein, and SAM domain-containing protein, were discovered. The PA for leafminer resistance selection was estimated using ten different SNP sets, including two GWAS-derived marker sets (three and 51 SNPs) and eight random marker sets (ranging from 51 to 10 K SNPs) analyzed by seven GP models. The findings emphasized the superior performance of GWAS-derived SNP sets, reaching a PA of up to 0.79 using the cBLUP model. Notably, this research marks the pioneering application of GP in the context of insect resistance, providing a significant advancement in the understanding and management of leafminer resistance in spinach cultivation.
中文翻译:
通过 GWAS 方法和基因组预测对菠菜潜叶蛾抗性的基因组见解
潜叶號代表了 Agromyzidae 家族中来自不同属的不同昆虫群,对菠菜 (Spinacia oleracea L.) 的生产构成重大威胁。本研究旨在通过全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定与潜叶菠菜抗性相关的单核苷酸多态性 (SNP) 标记,并使用基因组预测 (GP) 评估选择抗性菠菜的预测准确性 (PA)。使用从全基因组重测序获得的 84 301 个 SNP 数据集,采用 7 个 GWAS 模型,包括 GAPIT 3 中的 BLINK、FarmCPU、MLM 和 MLMM,以及 TASSEL 5 中的 MLM、GLM 和 SMR,对 286 个 USDA 菠菜种质种质进行 GWAS。1 、 3 和 4 号染色体上的 1_115279256_C_T 、 3_157082529_C_T 和 4_168510908_T_G 三个 SNP 标记分别被鉴定为与潜叶鱼抗性有关。在这些标记的 30 kb 侧翼区域,发现了四个候选基因 (SOV1g031330 、 SOV1g031340 、 SOV4g047270 和 SOV4g047280),编码包含 LOB 结构域的蛋白质,包含 KH 结构域的蛋白质。发现了包含 Nodulin 样结构域的蛋白和包含 SAM 结构域的蛋白。使用 10 个不同的 SNP 集估计潜叶鱼抗性选择的 PA,包括 2 个 GWAS 衍生的标记集(3 个和 51 个 SNP)和 8 个随机标记集(范围从 51 到 10 K SNP),由 7 个 GP 模型分析。研究结果强调了 GWAS 衍生的 SNP 集的卓越性能,使用 cBLUP 模型达到高达 0.79 的 PA。值得注意的是,这项研究标志着 GP 在抗虫性方面的开创性应用,为理解和管理菠菜种植中潜叶蛾的抗性提供了重大进展。
更新日期:2024-10-14
中文翻译:
通过 GWAS 方法和基因组预测对菠菜潜叶蛾抗性的基因组见解
潜叶號代表了 Agromyzidae 家族中来自不同属的不同昆虫群,对菠菜 (Spinacia oleracea L.) 的生产构成重大威胁。本研究旨在通过全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定与潜叶菠菜抗性相关的单核苷酸多态性 (SNP) 标记,并使用基因组预测 (GP) 评估选择抗性菠菜的预测准确性 (PA)。使用从全基因组重测序获得的 84 301 个 SNP 数据集,采用 7 个 GWAS 模型,包括 GAPIT 3 中的 BLINK、FarmCPU、MLM 和 MLMM,以及 TASSEL 5 中的 MLM、GLM 和 SMR,对 286 个 USDA 菠菜种质种质进行 GWAS。1 、 3 和 4 号染色体上的 1_115279256_C_T 、 3_157082529_C_T 和 4_168510908_T_G 三个 SNP 标记分别被鉴定为与潜叶鱼抗性有关。在这些标记的 30 kb 侧翼区域,发现了四个候选基因 (SOV1g031330 、 SOV1g031340 、 SOV4g047270 和 SOV4g047280),编码包含 LOB 结构域的蛋白质,包含 KH 结构域的蛋白质。发现了包含 Nodulin 样结构域的蛋白和包含 SAM 结构域的蛋白。使用 10 个不同的 SNP 集估计潜叶鱼抗性选择的 PA,包括 2 个 GWAS 衍生的标记集(3 个和 51 个 SNP)和 8 个随机标记集(范围从 51 到 10 K SNP),由 7 个 GP 模型分析。研究结果强调了 GWAS 衍生的 SNP 集的卓越性能,使用 cBLUP 模型达到高达 0.79 的 PA。值得注意的是,这项研究标志着 GP 在抗虫性方面的开创性应用,为理解和管理菠菜种植中潜叶蛾的抗性提供了重大进展。