Може ли геномика повећати продуктивност сиротишта? | природа биотехнологија

Може ли геномика повећати продуктивност сиротишта? | природа биотехнологија

Anonim

Субјекти

  • Геномицс
  • Биљна биотехнологија
  • Оплемењивање

Уреднику

Напредак геномике у протеклих 20 година повећао је прецизност и ефикасност узгојних програма 1 у многим усевима умерених житарица 2, 3 . Једна од првих примена узгоја уз помоћ геномике била је интрогресија локуса за отпорност на биотичке стресове или главне квантитативне локуте својстава (КТЛ) за толеранцију на абиотичке напрезања у елитне генотипове путем бацкцроссинга уз помоћ маркера (МАБЦ) 4 . На пример, улазак великог КТЛ за толеранцију на потапање ( Суб1 ) у широко узгајане сорте риже значајно је побољшао принос у> 15 милиона хектара кисело риже на ниском земљишту у Јужној и Југоисточној Азији 5 . Упркос овој причи о успеху, целокупно усвајање узгоја уз помоћ геномике у земљама у развоју је и даље ограничено, посебно за сложене особине попут приноса под стресом околине код неколико других култура 6, 7 .

Иако кукуруз, пиринач и пшеница доминирају у свјетској производњи хране, неколико других култура је од великог значаја за неке заједнице у земљама у развоју (допунска табела 1). У ову групу спадају сирек и просо, орах, купус, пасуљ, сланутак, голуби, касава, иам и слатки кромпир (Табела 1). Пошто се њима не тргује на велико и добијају мало пажње од истраживача у поређењу са главним усевима, ове важне културе за маргинално окружење Африке, Азије и Јужне Америке често се називају "сироти усеви". Узгој за сироче усеве заостаје за главним усевима, иако су кључни основни усеви у многим земљама са ниским приходима где мали пољопривредници не могу себи да приуште куповину побољшаног семена. Величина напора за узгој тих сиротишних култура и способност усвајања савремених технологија изузетно је променљива у земљама у развоју и генерално је директно повезана са здрављем националне економије.

Табела пуне величине

У било којем усеву, многе кључне особине које утичу на резултате усева налазе се под сложеном генетском контролом и показују квантитативне варијације 8 . Ове особине имају све већи значај у размножавању, јер су повољни алели за већину једноставно наслеђених особина већ преовлађивани и често фиксирани у елитној гермплазми, што сугерише да је генетски добитак за такве особине можда тешко постићи. Општи циљ већине узгајивача је побољшати продуктивност усева у циљном окружењу. Принос је директан одраз биомасе или удела биомасе који се претвара у робу која се може сакупљати. Принос је резултат интеграције и интеракције многих физиолошких и метаболичких процеса током времена и у окружењима која су све променљивија услед климатских промена 9 .

Предвиђање фенотипа на основу генотипског састава је изазовно, јер на перформансе усева могу дубоко утицати временски услови, састав тла, патогени и штеточине и управљање покусима (нпр. Унос гнојива, сузбијање корова, снабдевање водом). Интеракција генотипа са околином може се проценити одговарајућим експерименталним дизајном, вишеструким оцењивањем места и пажљивим мерењима променљивих животне средине. Прецизно предвиђање фенотипа биљака из генотипа уз помоћ узгоја уз помоћ геномике погоршава се када се ландрацес или дивља гермпласма, која представљају различите генетске базе, користе као извори повољних алела за циљне особине. Ови извори су важни у побољшању карактеристика отпорности на болести и штеточине, неке особине које утичу на нутритивне и сензорне особине квалитета, а у неким случајевима и полигене особине, као што је принос 10 . Такав успех, медјутим, тек треба да се постигне у рутинској пракси на горе поменутим сиротама.

Овде дајемо кратак преглед и потенцијала и изазова у примени геномски потпомогнутог узгоја у сиротишту. Поред тога, представљамо критичку оцену примене мапирања асоцијација или студија асоцијације на нивоу читавог генома (ГВАС) 11, понављајуће селекције маркираним (МАРС) 7 и геномске селекције (ГС) 12, 13 у побољшању приноса зрна сиротишних култура у земље у развоју.

Донедавно су само велике комерцијалне врсте усева имале користи од примене следећих генерација алата за секвенцирање и високог протока у молекуларној биологији. Данас је, међутим, употреба таквих високопропусних технологија за испитивање молекуларних маркера и транскрипционих секвенци, структурне варијације генома, простора гена или чак секвенци генома сада изведива за сироче усеве 14, 15, 16 . Ниска цена секвенцирања мотивисала је Елсхире ет ал . 17 да развију робустан, економичан, високо мултиплексиран приступ секвенцирању познат под називом 'генотипизација секвенцирањем', за који се очекује да ће заменити генотипизацију маркерима високе густине (допунска Сл. 1). Важно је да ће ове нове технологије секвенцирања за карактеризацију збирки гермплазме помоћи у превазилажењу „утврђивања пристраности“, што је ометало генотипску процену различитих колекција (допунска слика 2).

Један од предуслова молекуларног узгоја била је идентификација молекуларних маркера повезаних са особинама које су од интереса 18 . Мапирање веза ради откривања КТЛ-ова углавном се фокусира на анализу породица из пресека између две инбред линије. Иако је статистичка моћ за детекцију КТЛ-а велика, генетска резолуција ових КТЛ-ова је лоша. Супротно томе, ГВАС или картирање асоцијација користи предности историјских рекомбинација које откривају хромозомске регије неравнотеже везе (ЛД) где маркери остају повезани са својствима од интереса за многе генерације. ГВАС, који се широко користи у људској генетици, све се више усваја у врстама усева попут кукуруза 19, 20, 21, 22, 23 и риже 24, 25, 26, 27 . Најбоље карактеристике приступа повезивању и придруживању могу се комбинирати кроз угнијежђене популације мапирања асоцијација 28, 29 које омогућују анализу велике снаге и високе резолуције кроз заједничко мапирање веза и мапирање асоцијација. Међутим, многи узгајивачи сматрају да приступ мапирања асоцијације није пружио корисне алеле или хаплотипове за побољшање усјева. Ограничена величина популације, мала херитабилност, недостатак гена кандидата, ниска густина маркера и потешкоће у препознавању корисних алела су главни ограничавајући фактори. Поред тога, варијација фенологије значајно смањује ефикасност мапирања асоцијација у издвајању ефеката локуса који утичу на потенцијал приноса по себи за разлику од оних који утичу на развој биљака или фенологију. Јасно је да ће многи или, заиста, већина, функционални гени у геному директно или индиректно допринети приносу. Стога је неразумно очекивати да ће било који генетски приступ недвосмислено разријешити мноштво полиморфизама који директно или индиректно доприносе приносу, чак и уз правилан експериментални дизајн 30 и употребу одговарајућих ГВАС статистичких модела 31, 32 .

Клонирање КТЛ-а постаје све изводљивије за манипулацију квантитативним својствима помоћу селекционисаног избора или генетским инжењерингом 33 . Клонирано је преко 50 главних КТЛ-ова од агрономског интереса 34 . КТЛ клонирање такође је открило важну улогу некодирајућих секвенци у модулацији експресије гена 35 . Нарочито, расположивост генских секвенци омогућава директно и циљано претраживање нових алела, чиме се проширује низ променљивих расположивих за узгојне сврхе.

Једна од потешкоћа у развоју супериорних генотипова за сложене особине као што је „принос у стресним окружењима“ је та што су ове особине често контролисане од стране више КТЛ-ова са малим ефектом и / или неколико епистатских КТЛ-ова. Кад одаберете за те сложене особине, МАРС или ГС су најприкладнији за слагање корисних КТЛ алела (Сл. 1). МАРС 7 омогућава побољшање полигених особина слагањем повољних алела на већем броју (10-40) најзначајнијих локуса који учествују у изражавању циљних особина. Иако се МАРС рутински користи у програмима узгоја приватног сектора 3, нису доступни објављени извјештаји који би расправљали о његовој употреби у јавном сектору. У ГС 12, 13, узгојна вредност генотипова израчунава се укључивањем података за све маркере локуса. Имплементација ГС-а указује да квалитет предвиђања опада с генерацијском дистанцом од популације која тренира 36 . Део овог пропадања резултат је основних ГС модела који прецизно обухватају сродство или родовницу широких размера, али не успевају да идентификују маркере у екстремно високом ЛД са узрочним локусима. Такви локуми ће вероватно остати информативни кроз многе генерације, посебно када се користи само умерен број маркера. У томе се управо истиче ГВАС. Изазов је сада да премости ове моделе и приступе (ГВАС и геномска селекција) како би се убрзао генетски добитак у сиротишту.

Image

( а ) МАБЦ је најчешће коришћен молекуларни узгојни приступ, који је у великој мери примењен за интрогрессинг трансгена или главних локуса за отпорност на биотски стрес, особине квалитета зрна или главни КТЛ који објашњава већу фенотипску варијансу за толеранцију на абиотички стрес. У недостатку предиктивног маркера заснованог на генима, први корак у овом приступу је идентификација локуса заснованих на анализи генотипских и фенотипских података из популације која се одваја за особине које су од интереса. Након тога, елитна сорта којој недостају жељени алели на циљном локусу или локусу користи се за повратно укрштање са генотипом донора. Молекуларни маркери повезани са КТЛ користе се за скрининг бацкцросс популације за идентификацију супериорних линија које поседују повољан КТЛ алел у сваком циклусу бацкцроссинга. У зависности од величине популације и узевши у обзир један или два циљна локуса, два до три повратна талога обично су довољна за опоравак већине генома 4 примаоца. Напредак се може надгледати помоћу насумично изабраних молекуларних маркера за праћење селекције позадине. Након генерисања повратног крижа потомства са жељеном покривеношћу генома из елитног генотипа, врши се један циклус самочишћења и користе се хомозиготне МАБЦ линије за избор супериорних линија за процену поља. ( б ) МАРС приступ се користи за акумулирање повољних алела за 10–40 локуса у скупу сложених и једноставних особина, укључујући принос. У првом кораку сегрегацијске популације настају укрштањем елитних сорти које су супериорне за циљане особине, али представљају повољне алеле у различитим локусима. Ове популације су генотипизиране и фенотипизиране на погодном нивоу крижања у циљаним окружењима и ти се подаци користе за идентификацију КТЛ-а за циљне особине. Гледајући алелну комплементарност на циљаним локусима, одабрани генотипови се укрштају да би се сложили повољни алели кроз узастопне циклусе понављајуће селекције. Након завршетка два до три рекомбинантна циклуса, супериорне линије одабране на основу идеалних генотипова самоплодно се оплођују за вредновање на терену. ( ц ) ГС приступ, уместо да се ослања на мапиране локусе, користи узгојне вредности које се израчунавају на основу генотипских података високе густине и историјских фенотипских података из „трениране популације“, која се обично састоји од узгојних линија. На основу геномских процењених вредности узгоја (ГЕБВ), за нове крстове се одабиру супериорне линије. Линије потомства из ових крстова су генотипизиране и на основу модела који је развијен за израчунавање ГЕБВ-а са популацијама за тренирање, ГЕБВ-ови се израчунавају за потомке. Након тога, потомство са већим ГЕБВ користи се за следећи циклус укрштања. У било којој тачки циклуса, потомство са већим ГЕБВ-ом може се издвојити за теренску процену.

Слика пуне величине

Иако је објављено неколико прича о успеху, углавном заснованих на МАБЦ приступу 4, укупни утицај узгоја уз помоћ геномике на програме развоја усева у земљама у развоју остаје веома ограничен 6, 7, посебно за сложене особине. У кратком року, усвајање и успешна примена овог приступа изван развијених земаља захтева следеће: прво, научници обучени у савременим технологијама узгоја; друго, побољшани капацитет локалне инфраструктуре за тачно и релевантно фенотипизирање; треће, локални приступ маркер технологијама за ефикасно генотипизирање; и четврто, примена одговарајућих система за управљање подацима (Оквир 1).

Да би успели, молекуларни и геномски приступи морају да се заснивају на добро структуираним програмима узгоја, који често нису успостављени у земљама у развоју са сиромашним економијама, и, стога, ограничена инфраструктура и људски ресурси су права уска грла за ефикасну употребу метода узгоја уз помоћ геномике. у тим земљама. Да би се превазишла та уска грла, обука за модерне вештине узгоја биљака и неговање интегрисаних стратегија узгоја системском сарадњом партнера (нпр. Националних програма и ЦГИАР центара) и колаборативних група за размену знања и експертизе (нпр. Заједнице праксе) и даље су велики приоритет. Поред тога, приступ новим платформама као што је Интегрисана платформа за узгој (ИБП; //ввв.интегратедбреединг.нет/), свеобухватној информацији, аналитичким алатима и сродним услугама за пројектовање и спровођење интегрисаних пројеката оплемењивања омогућиће приступ информације и најновије технологије за интегрисани узгој у земљама у развоју.

Поуздани фенотипски подаци су неопходни за висококвалитетне генетске студије 39 и, што је најважније, примену резултата у циљу побољшања култивара. Један од главних, често потцењених аспеката који ограничава вредност прикупљених података је њихова релевантност за услове који превладавају у циљном окружењу 40 . Одличан пример је побољшање толеранције на сушу: у овом случају, динамика суше (нпр. Време, учесталост, интензитет и трајање епизода суше) која преовладава у различитим циљним срединама може значајно да варира. Већини земаља у развоју недостаје одговарајућа теренска инфраструктура за прикупљање тачних и поузданих фенотипских података. Неусклађени напори донаторских агенција или једнократно финансирање такође су понекад резултирали куповином софистицираних комада опреме који у националним програмима завршавају хрђом на експерименталним станицама. Неки од главних разлога за то укључују недостатак подршке за обуку истраживача и / или техничара за употребу и одржавање те опреме или једноставно недостатак оперативне подршке за покретање експеримената који ће захтевати ту опрему.

Такође се морају дати смернице о најбољој пракси о томе како осмислити и покренути испитивање и извршити прецизно фенотипизирање за генетичке студије. То је још критичније када се узгој обавља у маргиналним срединама, као што је то углавном случај у земљама у развоју, где су интеракције генетичког и животног окружења углавном велике, чиме се смањује наслеђивање својстава. Под таквим условима, избор заснован само на приносу можда није увек најефикаснији и генетски добитак се може побољшати узимајући у обзир секундарне особине као прокси за дефинисање индекса селекције (нпр. У МАРС експериментима). У тим случајевима, секундарне особине које су једноставне, јефтине, недеструктивне и брзе за испитивање требале би бити генетски високо повезане са приносом зрна у циљном окружењу. Штавише, ове особине треба да буду генетски променљиве и стабилне током периода мерења са високим степеном наследности и не треба да буду повезане са губитком приноса под стресним условима.

Владино и институционално опредјељење пресудно је за усвајање биотехнологија у земљама у развоју. Јачање капацитета за узгој и испоруку у националним програмима такође ће помоћи у решавању неколико других проблема који су у прошлости ометали развој и испоруку производа утемељених на биотехнологији. Од посебног је значаја осигуравање да се технологија испоручи пољопривредницима у добро прилагођеним и спремним тржиштима. Морају се предвидјети и боце у ефикасној испоруци побољшаних сорти, попут слабог продужења или семенских система.

Постројења за генотипизирање и секвенционирање са високим пропусним потенцијалом могла би имати користи од економије обима, јер велике лабораторијске компаније такође преферирају велике лабораторијске услуге. Уз доступност услужних лабораторија за редослед, исти се приступ може усвојити и за узгој у земљама у развоју, мада испорука узорака преко државних граница понекад представља логистичке и карантенске изазове, посебно у земљама у развоју и изазива забринутост у вези са заштитом гермплазме. Упркос томе, доступност неких средњорочних генотипизацијских и секвенцијалних објеката у земљама у развоју које имају стабилне економије биће корисна из перспективе изградње капацитета, јер ће научнике изложити савременим технологијама, а истовремено дозволити да се неки од пројеката воде локално. Физички доступни објекти често су такође важни за изградњу поверења одгајивача у нове технологије.

Суштинска компонента молекуларне оплемењивачке инфраструктуре је лаган приступ рачунарским алатима који се користе у сваком кораку процеса, од руковања узорцима до предвиђања фенотипа. Неки кораци поступка захтевају рачунаре велике снаге и пратеће услуге. Такви објекти могу се делити и можда налазити у генотипским центрима, све док је приступ широкој пропусној мрежи лако доступан. Рачунарски алати потребни на свакој узгајивачкој станици су много скромнији и обично је довољан добар лаптоп и приступ интернету.

Олакшани приступ технологији генотипизације и секвенцирања високе пропусности, као што је већ споменуто, очекује се да ће побољшати напредак узгоја у земљама у развоју на најмање три начина: прво, отисак прста гермплазме високе резолуције помоћу секвенцирања са малим прекривањем или генотипизирање једно-нуклеотидног полиморфизма ће олакшати избор родитеља за нове крстове и интрогресију нових алела из егзотичне гермплазме; друго, прецизно мапирање локуса повезаних са особинама интереса користећи дво- или мултипарентално мапирање или ГВАС методологију, побољшаће идентификацију асоцијација маркираних особина од интереса за узгајиваче; треће, приступи генотипизацији или секвенцирању са високом пропусношћу омогућит ће узгој уз помоћ генома, укључујући и за сироте усјеве. Све ово биће потребно повећан капацитет за прецизно фенотипизирање у циљним окружењима (Оквир 1). Капацитет фенотипизације могао би се побољшати програмима обуке и сарадње са Саветодавном групом за међународна пољопривредна истраживања (ЦГИАР) и напредним истраживачким организацијама у уској сарадњи са партнерима из земаља у развоју.

Горе наведени приступи могу претворити сирочадне културе у усеве богате геномским ресурсима. Чак се и дефиниција „сирочег усева“ брзо мења. На примјер, прије неколико деценија приступ мутантима је био критичан за генетичка испитивања, а грашак, кукуруз, јечам и парадајз су сматрани узорним усјевима, док је рижа сматрана сирочади. За мање од 20 година, рижа је прешла из сиротишта и постала основни модел за житарице. Слично томе, као резултат улагања из неколико јавних иницијатива, многе сироче културе и махунарке данас постају геномски богати ресурси 37 . На пример, секвенца генома постала је доступна за голубу 38, док грашак, модел усева махунарки из Менделовог времена, тек треба да буде секвенциониран.

Преостали „сироти усеви“ су, дакле, они који имају геноме превише сложен да би их редоследили или карактеризирали. Сложеност може бити последица полиплоидије или велике величине генома, као што је случај са пшеницом. У пшеници се многи геномски ресурси који се узимају здраво за готово код других врста тек сада развијају (//ввв.вхеатгеноме.орг/). Слични проблеми ометају развој ресурса за шећерну трску, лук, пасуљ и многе друге важне културе, хортикултурне и шумарске врсте са великим и сложеним генима.

Крајњи циљ узгоја уз помоћ геномике је повећати брзину генетског добитка у циљном окружењу, за мање времена и ниже трошкове у поређењу са конвенционалним селекцијама заснованим искључиво на фенотипу. Без обзира на то, кључно је имати на уму да чак и уз доступност најбољих ресурса за генотипизацију, узгој уз помоћ геномике можда неће бити успешан у недостатку квалитетних фенотипских података.

Према нашем мишљењу, развој и доступност генских ресурса, због напретка технологије, више не би требало да представљају проблем у сиротишту. Централизовани услужни објекти за секвенционирање и генотипизирање високих пропусности, заједно са приступом геномикама и аналитичким алатима за узгој, требало би да побољшају примену и усвајање молекуларног узгоја у основним усевима у земљама у развоју. Континуирана обука узгајивача и генетичара о савременим приступима геномике и молекуларног узгоја и њихово задржавање у земљама у развоју, уз адекватну институционалну и владину подршку, биће од пресудног значаја за одрживу и ефикасну интеграцију узгоја уз помоћ геномике у програме побољшања усева за осигурање безбедности хране у развоју. земаља.

Додатне информације

ПДФ датотеке

  1. 1.

    Допунски текст и слике

    Додатне слике 1 и 2 и допунске табеле 1