تعداد نشریات | 23 |
تعداد شمارهها | 368 |
تعداد مقالات | 2,890 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,566,166 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,821,828 |
کاربرد مکانیابی ارتباطی و عدم تعادل پیوستگی در مطالعات ژنومی گیاهی با تاکید بر ژنوم غلات | ||
بیوتکنولوژی و بیوشیمی غلات | ||
مقاله 7، دوره 2، شماره 2، تیر 1402، صفحه 243-268 اصل مقاله (811.15 K) | ||
نوع مقاله: مروری | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/cbb.2023.8942.1051 | ||
نویسندگان | ||
بابک عبدالهی مندولکانی1؛ حسین عباسی هولاسو* 2؛ سالار شعف3 | ||
1استاد گروه مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران. | ||
2دانشجوی پسا دکتری، گروه بهنژادی و بیوتکنولوژی گیاهی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
3گروه کشاورزی و علوم محیطی، دانشگاه میلان، میلان، ایتالیا. | ||
چکیده | ||
آگاهی از تنوع ژنتیکی و درک صفات پیچیده ژنتیکی در گونههای زراعی نقش مهمی در بهرهبرداری از منابع ژنتیکی داشته و باعث سازگاری، توسعه و گسترش کشت ارقام زراعی به ویژه غلات در مناطق مختلف جغرافیایی میگردد. در این راستا، شناسایی و استفاده از نشانگرهای آگاهی بخش مرتبط با صفات کمی جهت استفاده در برنامههای بهنژادی و انتخاب به کمک نشانگر از اهمیت زیادی برخوردار میباشد. یکی از کاربردهای اصلی نشانگرها تهیه نقشههای مولکولی ژنوم و آنالیز پیوستگی جمعیتهای نقشهیابی است. در مطالعات پیوستگی و انتخاب ژنومی تعیین میزان و گستره عدم تعادل پیوستگی (LD) در تشخیص تعداد نشانگر مورد نیاز و اندازه نمونه، اهمیت بهسزایی دارد. علاوه بر این، گزینش بهمنظور افزایش فراوانی موتاسیونهای جدیدی که فقط در برخی از زیر جمعیتها سودمند هستند، باعث باقی گذاشتن علائمی در سطح ژنوم میشود. اغلب این مناطق با ژنها و QTLهای مرتبط با صفات مهم اقتصادی در ارتباط هستند. دسترسی به فناوریهای نسل جدید توالییابی، حجم بالای دادههای فنوتیپی و تنوع زیاد ابزارهای آماری موجب شده است که مطالعات مکانیابی ارتباطی مبتنی بر عدم تعادل پیوستگی در گیاهان بتواند موفقیتهای فراوانی را در شناسایی مکانهای ژنی کنترل کننده صفات کمی به همراه داشته باشد. نقشهیابی ارتباطی مبتنی بر عدم تعادل پیوستگی میتواند وضوح نقشه ژنتیکی را با توجه به ارائه مخزن ژنی گستردهتر و وقایع نوترکیبی افزایش دهد. برخلاف نقشهیابی پیوستگی، روش مکانیابی ارتباطی با بهرهگیری از تنوع موجود در جمعیتهای طبیعی و لحاظ کردن تمامی وقایعی که در طول تکامل افراد رخ داده است، ارتباط بین تنوع فنوتیپی و چند شکلی موجود در ژنوم را شناسایی میکند و روشی امیدوار کننده برای غلبه بر محدودیتهای نقشهیابی پیوستگی است. علیرغم اینکه نقشهیابی ارتباطی از توان آماری بالایی برخوردار است اما کاربرد این روش در جمعیتهای دارای ساختار، در گونههای با میزان کم عدم تعادل پیوستگی و در صفاتی که توسط آللهای نادر کنترل میشود، بسیار پیچیده و گاهی ناممکن است. LD پایه و اساس نقشهیابی در سطح ژنوم (GWAS) است، که تحت تاثیر عوامل متعددی از جمله رانش ژنتیکی، ساختار جمعیت و گزینش طبیعی است. از عوامل محدود کننده فوق، ساختار جمعیت به عنوان یکی از عوامل اصلی اعتبارسنجی نتایج GWAS شناخته میشود. بنابراین آگاهی در مورد الگوی عدم تعادل پیوستگی به منظور مطالعات بیشتر GWAS و گزینش ژنومی اهمیت بسزایی دارد. معیار تعیین کننده موفقیت استفاده از مطالعات GWAS و گزینش ژنومی (GS) به مقدار LD بین نشانگرها و جایگاههای ژنومی مسبب صفات کمی در طول کل ژنوم بستگی دارد. با توجه به اهمیت روش عدم تعادل پیوستگی در مطالعات نقشهیابی صفات کمی، در این مقاله سعی شده است تا به عمدهترین ابعاد عدم تعادل پیوستگی، نحوه کاربرد آن در جمعیت، محدودیتهای آن و استفاده از آن در بهنژادی گیاهی به ویژه غلات پرداخته شود. همچنین، در این مقاله برخی از اطلاعات مربوط به نرمافزارهای آماری مورد استفاده در عدم تعادل پیوستگی ارایه میشود و در نهایت چالشها و چشماندازهای استفاده از این رویکرد بحث خواهد شد. | ||
کلیدواژهها | ||
غلات؛ مدل خطی ترکیبی؛ ساختار جمعیت؛ ارتباط نشانگر- صفت؛ مکانیابی ارتباطی | ||
مراجع | ||
Abdallah, J. M., Goffinet, B., Cierco-Ayrolles, C., & Perez-Enciso, M. 2003. Linkage disequilibrium fine mapping of quantitative trait loci: A simulation study. Genetics Selection Evolution, 35, 513–532. Abdollahi Mandoulakani, B., Rahmanpour, S., Shaaf, S., Gholamzadeh Khoei, S., Rastgou, M., & Rafezi, R. 2015. Towards the identification of retrotransposon-based and ISSR molecular markers associated with populations resistant to ZYMV in melon. South African Journal Botany, 100, 141-147. Abdollahi Mandoulakani, B., Azizi, H., Piri, Y., Rahmanpour, S., & Hasani, L. 2015. Association analysis for morphological traits in alfalfa (Medicago sativa L.) using molecular markers. Journal of Crop Breeding, 8(19), 52-60 (In Persian). Abdollahi Mandoulakani, B., Nasri, S. H., Dashchi, S., Arzhang, S., Bernousi, I., & Abbasi Holasou, H. 2017. Preliminary evidence for associations between molecular markers and quantitative traits in a set of bread wheat (Triticum aestivum L.) cultivars and breeding lines. Comptes rendus biologies, 340, 307-313. Abdurakhmonov, A. Y., & Abdukarimov, A. 2008. Application of association mapping to understanding the genetic diversity of plant germplasm resources. International Journal of Plant Genomics, https://doi.org/10.1155/2008/574927 Abecasis, G. R., Cardon, L. R., & Cookson, W. O. 2000. A general test of association for quantitative traits in nuclear families. American Journal of Human Genetics, 66, 279-292. Abiola, O. 2003. The nature and identification of quantitative trait loci: a community’s view. Nature Review Genetic, 4, 911-916. Agrama, H. A., Eizenga, G. C., & Yan, W. 2007. Association mapping of yield and its components in rice cultivars. Molecular Breedings, 19, 341-356. Ahmed, A. A. M., Mohamed, E. A., Hussein, M. Y., & Sallam, A. 2021. Genomic regions associated with leaf wilting traits under drought stress in spring wheat at the seedling stage revealed by GWAS. Environmental and Experimental Botany, 184, 104393. Alipour, H., & Darvishzadeh, R. 2019. Association mapping of quantitative traits in molecular cereal breeding. Cereal Research, 9(3), 271-298. https://doi.org/10.22124/cr.2019.14333.1518. (In Persian). Balding, D. J. 2006. A tutorial on statistical methods for population association studies. Nature Publishing Group, 7, 781-791. Belo, A., Zheng, P., Luck, S., Shen, B., Meyer, D. J., Li, B., Tingey, S., & Rafalski, A. 2008. Whole genome scan detects an allelic variant of fad2 associated with increased oleic acid levels in maize. Molecular Genetics and Genomics, 279, 1-10. Bradbury, P. J., Zhang, Z., Kroon, D. E., Casstevens, T. M., Ramdoss, Y., & Buckler, E. S. 2007. TASSEL: software for association mapping of complex traits in diverse samples. Bioinformatics, 23, 2633-2635. Brenchley, R., Spannagl, M., Pfeifer, M., Barker, G. L., Damore, R., Allen, A. M., McKenzie, N., Kramer, M., Kerhornou, A., & Bolser, D. 2012. Analysis of the bread wheat genome using whole-genome shotgun sequencing. Nature, 491(7426), 705. Breseghello, F., & Sorrells, M. E. 2006a. Association analysis as a strategy for improvement of quantitative traits in plants. Crop Science, 46, 1323–1330. Breseghello, F., & Sorrells, M. E. 2006b. Association mapping of kernel size and milling quality in wheat (Triticum aestivum L.) cultivars. Genetics, 172, 1165-1177. Buckler, E. S. 2009. The genetic architecture of maize flowering time. Science, 325, 714-718. Chen, X., Min, D., Yasir, T. A., & Hu, Y. G. 2012. Genetic diversity, population structure and linkage disequilibrium in elite Chinese winter wheat investigated with SSR markers. PLOS One, 7, e44510. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044510. DeWan, A., Liu, M., Hartman, S., & Zhang, S. S. M. 2006. HTRA1 promoter polymorphism in wet age-related macular degeneration. Science, 314, 989-992. Dolati Baneh, H., mohammadi, S. A., Abdollahi Mandoulakani, B., & Rahmanpour, S. 2014. Association analysis for morphological traits in grapevine using SSR and AFLP markers. Iranian Journal of Agricultural Biotechnology, 1, 46-60 (In Persian). Ehrenreich, I. M., Stafford, P. A., & Purugganan, M. D. 2007. The genetic architecture of shoot branching in Arabidopsis thaliana: A comparative assessment of candidate gene associations vs. quantitative trait locus mapping. Genetics, 176, 1223-1236. Falush, D., Stephens, M., & Pritchard, J. K. 2003. Inference of population structure using multilocus genotype data: Linked loci and correlated allele frequencies. Genetics, 164, 1567-1587. Flint-Garcia, S. A., Thrnsberry, J. M., & Buckler, E. S. 2003. Structure of linkage disequilibrium in plants. Annal Review of Plant Biology, 54, 357-374. Gahlaut, V., Jaiswal, V., Tyagi, B. S., Singh, G., Sareen, S., & Balyan, H. S. 2017. QTL mapping for nine drought-responsive agronomic traits in bread wheat under irrigated and rain-fed environments. PLoS One, 12, e0182857. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0182857. Gupta, P. K., Rustgi, S., & Kulwal, P. L. 2005. Linkage disequilibrium and association studies in higher plants: Present status and future prospects. Plant Molecular Biology, 57, 461-485. Hackett, C. A. 2002. Statistical methods of QTL mapping in cereals. Plant Molecular Biology, 48, 585-599. Hedrick, P. W. 1987. Gametic disequilibrium measures: proceed with caution. Genetics, 117, 331-341. Hill, W. G., & Robertson, A. 1968. Linkage disequilibrium in populations. Theorical and Applied Genetics, 38, 226-231. Holland, J. B. 2007. Genetic architecture of complex traits in plants. Current Opinion Plant Biology, 10, 156-161. Lipka, A. E., Tian, F., Wang, Q., Peiffer, J., Li, M., Bradbury, P. J., Gore, M. A., Buckler, E. S., & Zhang, Z. 2012. GAPIT: genome association and prediction integrated tool. Bioinformatics, 28 (18), 2397-2399. Kebede, H., Subudhi, P. K., Rosenow, D. T., & Nguyen, H. T. 2001. Quantitative trait loci influencing drought tolerance in grain sorghum (Sorghum bicolor L. Moench). Theoretical and Applied Genetics, 103, 266-276. https://doi.org/10.1007/s001220100541. Khalid, M., Afzal, F., Gul, A., Amir, R., Ahmed, Z., Mahmood, Z., Rasheed, A., & He, Z. 2019. Molecular characterization of 87 functional genes in wheat diversity panel and their association with phenotypes under well-watered and water-limited conditions. Frontiers in Plant Science, 10, 717. https://doi.org/10.3389/fpls.2019.00717. Khalid, M., Gul, A., Amir, R., Ali, M., Afzal, F., & Quraishi, U. 2018. QTL mapping for seedling morphology under drought stress in wheat cross synthetic (W7984)/Opata. Plant Genetic Resources, 16, 359-366. Khan, M. I., Kainat, Z., Maqbool, S., Mehwish, A., Ahmad, S., Suleman, H. M., Mahmood, Z., Ali, M., Aziz, A., Rasheed, A., & Li, H. 2022. Genome-wide association for heat tolerance at seedling stage in historical spring wheat cultivars. Frontiers in Plant Science, https://doi.org/10.3389/fpls.2022.972481. Kraakman, A. T. W., Martínez, F., Mussiraliev, B., Eeuwijk, F. A., & Niks, R. E. 2006. Linkage disequilibrium mapping of morphological, resistance, and other agronomically relevant traits in modern spring barley cultivars. Molecular Breeding, 17, 41-58. Mackay, T. F., Stone, E. A., & Ayroles, J. F. 2009. The genetics of quantitative traits: Challenges and prospects. Nature Reviews Genetics, 10, 565-577. Maulana, F., Huang, W., Anderson, J. D., & Ma, X-F. 2020. Genome-wide association mapping of seedling drought tolerance in winter wheat. Frontiers in Plant Science, 11,573786. https://doi.org/10.3389/fpls.2020.57378. Mayer, K. F., Waugh, R., Brown, J. W., Schulman, A., Langridge, P., Platzer, M., Fincher, G. B., Muehlbauer, G. J., Sato, K., Close, T. J., Wise, R. P., & Stein, N. 2012. A physical, genetic and functional sequence assembly of the barley genome. Nature, 491(7426), 711-716. Meuwissen, T.H.E., & Goddard, M.E. 2000. Fine mapping of quantitative trait loci using linkage disequilibria with closely linked marker loci. Genetics, 155, 421-430. Nadeem, M. Z., Nawaz, M. N., Shahid, M. Q., Dogan, Y., Comertpay, G., Yıldız, M., Hatipoglu, R., Ahmad, F., Alsaleh, A., Labhane, N. O., Zkan, H., Chung, G., & Baloch, F. S. 2018. DNA molecular markers in plant breeding: current status and recent advancements in genomic selection and genome editing. Biotechnology and Biotechnological Equipment, 32(2), 261-285. Nielsen, N. H., Backes, G., Stougaard, J., & Jahoor, A. 2014. Genetic diversity and population structure analysis of European hexaploid bread wheat (Triticum aestivum L.) varieties. PLos One, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0094000. Ogrodowicz, P., Mikolajczak, K., Kempa, M., Mokrzycka, M., Krajewski, P., & Kuczynska, A. 2023. Genome-wide association study of agronomical and root-related traits in spring barley collection grown under field conditions. Frontiers in Plant Science, https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1077631. Oraguzie, N. C., Wilcox, P. L., Rikkerink, E. H. A., & De Silva, H. N. 2007. Linkage disequilibrium, Association mapping in plants. Springer New York USA, 11-39. Pasam, R. K., Sharma, R., Malosetti, M., & Van Eeuwijk, F. A. 2012. Genome-wide association studies for agronomical traits in a world wide spring barley collection. BMC Plant Biology, 12, 16. Platten, J. D., Cobb, J. N., & Zantua, R. E. 2019. Criteria for evaluating molecular markers: comprehensive quality metrics to improve marker -assisted selection. PLoS One, 14(1), e0210529. Price, A. L., Patterson, N. J., Plenge, R. M., Weinblatt, M. E., Shadick, N. A., & Reich, D. 2006. Principal components analysis corrects for stratification in genome-wide association studies. Nature Genetics, 38, 904-909. Pritchard, J. K., Stephens, M., & Donnelly, P. 2000. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics, 155, 945-959. Qaseem, M. F., Qureshi, R., Muqaddasi, Q. H., Kousar, R., & Roder, M. S. 2018. Genome-wide association mapping in bread wheat subjected to independent and combined high temperature and drought stress. Plos One, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0199121. Qu, Y. Y., Mu, P., Li, X. Q., Tian, Y. X., Wen, F., & Zhang, H. L. 2008. QTL mapping and correlations between leaf water potential and drought resistance in rice under upland and lowland environments. Acta Agronomica Sinica, 34, 198-206. https://doi.org/10.1016/S1875-2780(08)60008-5. R Core Team 2013. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. http://www.r-project.org/ Rao Kovi, R., Fjellheim, S., Larsen, A., Rudi, H., Asp, T., Peter Kent, M., & Rognli, O. A. 2015. Population structure, genetic variation, and linkage disequilibriumin perennial ryegrass populations divergently selected for freezing tolerance. Frontiers in Plant Science, https://doi.org/10.3389/fpls.2015.00929 Rafalski, A., & Morgante, M. 2004. Corn and humans: recombination and linkage disequilibrium in two genomes of similar size. Trends in Genetic, 20, 103-111. Remington, D. L., Thornsberry, J. M., Matsuoka, Y., Wilson, L. M., Whitt, S. R., Doebley, J., Kresovich, S., Goodman, M. M., & Buckler, E. S. 2001. Structure of linkage disequilibrium and phenotypic associations in the maize genome. Proc. National Academic Science USA, 98, 11479-11484. Rostoks, N., Ramsay, L., Mackenzie, K., Cardle, L., Bhat, P. R., Roose, M. L., Svensson, J. T., Stein, N., Varshney, R. K., Marshall, D. F., Graner, A., Close, T. J., & Waugh, R. 2006. Recent history of artificial outcrossing facilitates whole-genome association mapping in elite inbred crop varieties. Proc National Academic Science, USA. Safdar, L., Bin, A., Ndleeb, T., Latif, S., Umer, M. J., Tang, M., Li, X., Liu, Sh., & Quraishi, U. M. 2020. Genome-wide association study and QTL meta-analysis identified novel genomic loci controlling potassium use efficiency and agronomic traits in bread wheat. Frontiers in Plant Science, 11, 1-14 https://doi.org/ 10.3389/fpls.2020.00070 Schulze, T. G., & McMahon, F. J. 2002. Genetic association mapping at the crossroads: which test and why? Overview and practical guidelines. American Journal of Medical Genetics, 114(1), 1-11. Semagn, K., Bjornstad, A., & Xu, Y. 2010. The genetic dissection of quantitative traits in crops. Electronic Journal of Biotechnology, 13, 1-45. Stich, B., Yu, J., Melchinger, A. E., Piepho, H. P., Utz, H. F., Maurer, H. P., & Buckler, E. S. 2007. Power to detect higher-order epistatic interactions in a metabolic pathway using a new mapping strategy. Genetics, 176, 563-570. Sukumaran, S., Reynolds, M. P., & Sansaloni, C. 2018. Genome-wide association analyses identify QTL hotspots for yield and component traits in durum wheat grown under yield potential, drought, and heat stress environments. Frontiers in Plant Science, https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00081. Weber, A., Clark, R. M., Vaughn, L., Sánchez-Gonzalez, J. D. J., Yu, J., Yandell, B. S., Bradbury, P., & Doebley, J. F. 2008. Major regulatory genes in maize contribute to standing variation in Teosinte (Zea mays ssp. parviglumis). Genetics, 177, 2349-2359. Wei, X. M., Jackson, P. A., McIntyre, C. L., Aitken, K. S., & Crot, B. 2006. Associations between DNA markers and resistance to diseases in sugarcane and effects of population substructure. Theatrical and Applied Genetics, 114, 155-164. Yasir, M., Kanwal, H. H., Hussain, Q., Riaz, M. W., & Sajjad, M. 2022. Status and prospects of genome-wide association studies in cotton. Frontiers in Plant Science, https://doi.org/10.3389/fpls.2022.1019347. Yu, J., & Buckler, E. S. 2006. Genetic association mapping and genome organization of maize. Current Opinion in Biotechnology, 17(2), 155-160. Yu, J., Pressoir, G., Briggs, W. H., Vroh, B. I., Yamasaki, M., Doebley, J. F., McMullen, M. D., Gaut, B. S., Nielsen, D. M., Holland, J. B., Kresovich, S., & Buckler, E. S. 2006. A unified mixed-model method for association mapping that accounts for multiple levels of relatedness. Nature Genetics, 38, 203-208. Zhang, Z., Ersoz, E., Lai, C. Q., Todhunter, R. J., Tiwari, H. K., Gore, M. A., Bradbury, P. J., Yu, J., Arnett, D. K., Ordovas, J. M., & Buckler, E. S. 2010. Mixed linear model approach adapted for genome-wide association studies. Nature Genetics, 24, 355-362. Zhao, K., Aranzana, M.J., Kim, S., Lister, C., Shindo, C., Tang, C., Toomajian, C., Zheng, H., Dean, C., Marjoram, P., & Nordborg, M. 2007. An arabidopsis example of association mapping in structured samples. PLoS Genetics, 3)1(, 71-82. Zhu, C., Gore, M., Bucker, E. S., & Yu, J. 2008. Status and Prospects of Association Mapping in Plants. The plant genome, 1(1), 5-20. Zhu, J. J., Wang, X. P., Sun, C. X., Zhu, X. M., Li, M., & Zhang, G. D. 2011. Mapping of QTL associated with drought tolerance in a semi-automobile rain shelter in maize (Zea mays L.). Agricultural Science in China, 10, 987-996. https://doi.org/10.1016/ S1671-2927(11)60085-0. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 224 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 406 |