El mapeo de asociaciones anidadas ( NAM ) es una técnica diseñada por los laboratorios de Edward Buckler , James Holland y Michael McMullen para identificar y diseccionar la arquitectura genética de rasgos complejos en el maíz ( Zea mays ). Es importante señalar que el mapeo de asociaciones anidadas (a diferencia del mapeo de asociaciones ) es una técnica específica que no se puede realizar fuera de una población específicamente diseñada como la población de maíz NAM, [1] cuyos detalles se describen a continuación.
Teoría detrás de NAM
NAM se creó como un medio para combinar las ventajas y eliminar las desventajas de dos métodos tradicionales para identificar loci de rasgos cuantitativos : análisis de vínculos y mapeo de asociaciones . El análisis de ligamiento depende de la recombinación genética reciente entre dos líneas de plantas diferentes (como resultado de un cruce genético) para identificar regiones generales de interés, con la ventaja de requerir pocos marcadores genéticos para garantizar una amplia cobertura del genoma y un alto poder estadístico por alelo. Sin embargo, el análisis de ligamiento tiene las desventajas de una baja resolución de mapeo y una baja riqueza de alelos. El mapeo de asociación , por el contrario, aprovecha la recombinación histórica y se realiza escaneando un genoma en busca de SNP en desequilibrio de ligamiento con un rasgo de interés. El mapeo de asociación tiene ventajas sobre el análisis de ligamiento, ya que puede mapear con alta resolución y tiene una gran riqueza alélica, sin embargo, también requiere un amplio conocimiento de los SNP dentro del genoma y, por lo tanto, solo ahora es posible en diversas especies como el maíz.
NAM aprovecha los eventos de recombinación históricos y recientes para tener las ventajas de los requisitos de baja densidad de marcadores, alta riqueza de alelos, alta resolución de mapeo y alto poder estadístico, sin ninguna de las desventajas del análisis de ligamiento o el mapeo de asociación. [1] [2] En estos aspectos, el enfoque NAM es similar en principio a las líneas MAGIC y AMPRIL en Arabidopsis y Collaborative Cross en ratón.
Creación de la población NAM de maíz
Se eligieron veinticinco líneas de maíz diversas como líneas parentales para la población NAM con el fin de abarcar la notable diversidad de maíz y preservar el desequilibrio histórico de ligamiento. Cada línea parental se cruzó con el maíz endogámico B73 (elegido como línea de referencia debido a su uso en el proyecto público de secuenciación de maíz y su amplio despliegue como una de las líneas endogámicas comerciales más exitosas) para crear la población F1 . A continuación, las plantas F1 se autofertilizaron durante seis generaciones para crear un total de 200 líneas endogámicas recombinantes homocigóticas (RIL) por familia, para un total de 5000 RIL dentro de la población NAM. Las líneas están disponibles públicamente a través del USDA-ARS Maize Stock Center .
A continuación, cada RIL se genotipo con los mismos 1106 marcadores moleculares (para que esto sea posible, los investigadores seleccionaron marcadores para los que B73 tenían un alelo raro), con el fin de identificar bloques de recombinación. Después de la genotipificación con los marcadores 1106, cada una de las líneas parentales se secuenció o se genotipificó de alta densidad, y los resultados de esa secuenciación / genotipificación se superpusieron a los bloques de recombinación identificados para cada RIL. El resultado fue 5000 RIL que fueron completamente secuenciados o genotipados de alta densidad que, debido a la genotipificación con los marcadores 1106 comunes, todos pudieron compararse entre sí y analizarse juntos (Figura 1). [1] [2]
El segundo aspecto de la caracterización de la población NAM es la secuenciación de las líneas parentales. Esto captura información sobre la variación natural que entró en la población y un registro de la extensa recombinación capturada en la historia de la variación del maíz. La primera fase de esta secuenciación fue mediante secuenciación de representación reducida utilizando tecnología de secuenciación de próxima generación, como se informa en Gore, Chia et al. en 2009. [3] Esta secuencia inicial descubrió 1,6 millones de regiones variables en el maíz, lo que ahora está facilitando el análisis de una amplia gama de características.
Proceso
Al igual que con las estrategias tradicionales de mapeo de QTL , el objetivo general de Nested Association Mapping es correlacionar un fenotipo de interés con genotipos específicos. Uno de los objetivos declarados por los creadores para la población NAM era poder realizar estudios de asociación de todo el genoma en maíz mediante la búsqueda de asociaciones entre SNP dentro de la población NAM y rasgos cuantitativos de interés (por ejemplo, tiempo de floración, altura de la planta, contenido de caroteno ) . [1] Sin embargo, a partir de 2009, la secuenciación de las líneas parentales originales aún no se completó en el grado necesario para realizar estos análisis. Sin embargo, la población NAM se ha utilizado con éxito para el análisis de ligamiento. En el estudio de vinculación que se ha publicado, la estructura única de la población NAM, descrita en la sección anterior, permitió la regresión por pasos conjunta y el mapeo de intervalo compuesto inclusivo conjunto de las familias NAM combinadas para identificar los QTL para el tiempo de floración. [4]
Uso actual
La primera publicación en la que se utilizó NAM para identificar QTL fue escrita por el laboratorio de Buckler sobre la arquitectura genética del tiempo de floración del maíz, y se publicó en el verano de 2009. [4] En este estudio pionero, los autores calificaron días para sedosos , días a antesis y el intervalo de sedación-antesis para casi un millón de plantas, luego se realizó una regresión escalonada simple y conjunta y un mapeo de intervalo compuesto inclusivo (ICIM) para identificar 39 QTL que explican el 89% de la varianza en días para la formación de seda y días para antesis y 29 QTL que explican el 64% de la varianza en el intervalo de sedación-antesis. [4]
Se encontró que el noventa y ocho por ciento de los QTL del tiempo de floración identificados en este documento afectan el tiempo de floración en menos de un día (en comparación con la referencia B73). Sin embargo, también se demostró que estos efectos QTL relativamente pequeños se suman para cada familia para igualar las grandes diferencias y los cambios en los días a la seda. Además, se observó que, si bien la mayoría de los QTL se compartían entre familias, cada familia parece tener alelos funcionalmente distintos para la mayoría de los QTL. Estas observaciones llevaron a los autores a proponer un modelo de "genes comunes con variantes poco comunes" [4] para explicar la diversidad del tiempo de floración en el maíz. Probaron su modelo documentando una serie alélica en el tiempo de floración del maíz previamente estudiado QTL Vgt1 (vegetación a transición1) [5] controlando el trasfondo genético y estimando los efectos de vgt1 en cada familia. Luego pasaron a identificar variantes de secuencia específicas que correspondían a la serie alélica, incluido un alelo que contiene un transposón en miniatura fuertemente asociado con la floración temprana y otros alelos que contienen SNP asociados con la floración tardía. [4]
Trascendencia
El mapeo de asociaciones anidadas tiene un enorme potencial para la investigación de características agronómicas en el maíz y otras especies. Como demuestra el estudio del tiempo de floración inicial, NAM tiene el poder de identificar los QTL para los rasgos relevantes para la agricultura y de relacionar esos QTL con homólogos y genes candidatos en especies distintas del maíz. Además, las líneas NAM se convierten en un poderoso recurso público para la comunidad del maíz y una oportunidad para compartir el germoplasma de maíz, así como los resultados de los estudios de maíz a través de bases de datos comunes (ver enlaces externos), lo que facilita aún más la investigación futura de las características agrícolas del maíz. Dado que el maíz es uno de los cultivos agrícolas más importantes del mundo, esta investigación tiene poderosas implicaciones para el mejoramiento genético de los cultivos y, en consecuencia, la seguridad alimentaria mundial . [4]
También se están creando diseños similares para trigo , cebada , sorgo y Arabidopsis thaliana .
Ver también
- Mapeo de asociaciones
- Mapeo QTL basado en la familia
- Selección asistida por marcadores
- Mejora molecular
- Mapeo de QTL
Referencias
- ↑ a b c d Yu, J., Holland, JB, McMullen, MD, Buckler, ES (2008). "Diseño genético y poder estadístico del mapeo de asociaciones anidadas en maíz" . Genética . 178 (1): 539–551. doi : 10.1534 / genetics.107.074245 . PMC 2206100 . PMID 18202393 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ a b Michael D. McMullen; Stephen Kresovich; Héctor Sánchez Villeda; Peter Bradbury; Huihui Li; Qi Sun; Sherry Flint-García; Jeffry Thornsberry; Charlotte Acharya; Christopher Bottoms; Patrick Brown; Chris Browne; Magen Eller; Kate Guill; Carlos Harjes; Dallas Kroon; Nick Lepak; Sharon E. Mitchell; Brooke Peterson; Gael Pressoir; Susan Romero; Marco Oropeza Rosas; Stella Salvo; Heather Yates; Mark Hanson; Elizabeth Jones; Stephen Smith; Jeffrey C. Glaubitz; Mayor Goodman; Doreen Ware; James B. Holland; Edward S. Buckler (2009). "Propiedades genéticas de la población de mapeo de la asociación anidada de maíz" . Ciencia . 325 (737): 737–740. doi : 10.1126 / science.1174320 . PMID 19661427 .
- ^ Gore MA, Chia JM, Elshire RJ y col. (Noviembre de 2009). "Un mapa de haplotipos de maíz de primera generación". Ciencia . 326 (5956): 1115–7. doi : 10.1126 / science.1177837 . PMID 19965431 .
- ^ a b c d e f Edward S. Buckler; James B. Holland; Peter J. Bradbury; Charlotte B. Acharya; Patrick J. Brown; Chris Browne; Elhan Ersoz; Sherry Flint-García; Arturo García; Jeffrey C. Glaubitz; Mayor M. Goodman; Carlos Harjes; Kate Guill; Dallas E. Kroon; Sara Larsson; Nicholas K. Lepak; Huihui Li; Sharon E. Mitchell; Gael Pressoir; Jason A. Peiffer; Marco Oropeza Rosas; Torbert R. Rocheford; M. Cinta Romay; Susan Romero; Stella Salvo; Héctor Sánchez Villeda; H. Sofia da Silva; Qi Sun; Feng Tian; Narasimham Upadyayula; Doreen Ware; Heather Yates; Jianming Yu; Zhiwu Zhang; Stephen Kresovich; Michael D. McMullen (2009). "La arquitectura genética del tiempo de floración del maíz" . Ciencia . 325 (5941): 714–718. doi : 10.1126 / science.1174276 . PMID 19661422 .
- ^ Salvi S, Sponza G, Morgante M, et al. (Julio de 2007). "Conservadas secuencias genómicas no codificantes asociadas con un locus de rasgo cuantitativo de tiempo de floración en maíz" . Proc. Natl. Acad. Sci. USA . 104 (27): 11376–81. doi : 10.1073 / pnas.0704145104 . PMC 2040906 . PMID 17595297 .
enlaces externos
Bases de datos de maíz:
- Panzea.org - la base de datos oficial de mapeo de asociaciones anidadas
- MaizeGDB - base de datos comunitaria para información biológica sobre el maíz
- Navegador de secuencias del genoma del maíz
- Gramene: genomas ensamblados para muchos sistemas de genética vegetal, incluidos el maíz, el arroz y el sorgo.