Di truyền các tính trạng phức hợp của hệ gen cây lúa

 Di truyền các tính trạng phức hợp của hệ gen cây lúa

Nguồn: Ioanna-Theoni Vourlaki, Raúl Castanera, Sebastián E. Ramos-Onsins, Josep M. Casacuberta & Miguel Pérez-Enciso. 2022. Transposable element polymorphisms improve prediction of complex agronomic traits in rice. Theoretical and Applied Genetics Sept. 2022; vol. 135: 3211–3222

 

Đa hình đoạn phân tử chèn transposon có thể là yếu tố cải tiến dự đoán của những tính trạng nông học phức tạp (complex agronomic traits) của cây lúa khi so sánh với kỹ thuật SNPs, đặc biệt là các mẫu giống lúa được dự đoán có ít liên quan đến bộ dòng training trong sàng lọc di truyền.

 

TIPs (transposon insertion polymorphisms) là nguồn biến dị di truyền rất có ý nghĩa. Những công trình nghiên cứu trước đây cho thấy TIPs có thể cải tiến sự phát thiện ra các loci đích đối với tính trạng nông học di truyền số lượng, phức tạp của cây lúa. Ở đây, tác giả công trình định lượng tỷ lệ phương sai giải thích được biến thiên di truyền nhở bộ chỉ thị SNPs so sánh với phương pháp  TIPs, họ khai thác ưu điểm của TIPs có thể cải tiến giá trị dự đoán các tính trạng nói trên khi so sánh với nghiệm thức chỉ sử dụng chỉ thị SNPs. Người ta dùng 11 tính trạng nông học của 5 nhóm quần thể giống lúa thuộc loại hình Aus, Indica, Aromatic, Japonica, và Admixed, bao gồm tất cả 738 mẫu giống lúa trong ngân hàng gen. Người ta đánh giá kết quả dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu “split validation” trong hai kịch bản. Ở kịch bản “within-population”, người ta đã dự đoán được kết quả của giống indica cải tiến  bằng tập đoàn còn lại của mẫu giống lúa indica. Trong kịch bản “across population”, người ta đã dự đoán được tất cả mẫu giống lúa thơm và mẫu giống lúa “Admixed” sử dụng tập đoàn còn lại. Ở mỗi kịch bản, hệ phương trình “Bayes C and Bayesian reproducible kernel Hilbert space regression” được so sánh kết quả với nhau. TIPs có thể giải thích được một tỷ số quan trọng của biến thiến di truyền tổng quát; chúng còn có thể cải tiến được giá trị chẩn đoán sàng lọc di truyền (genomic prediction). Trong kịch bản tập đoàn lai, TIPs hoàn thiện bộ chỉ thị SNPs thành 9 nhóm của 11 tính trạng nông học phân tích. Một vài tính trạng như sự hóa già của lá (leaf senescence), chiều rộng hạt thóc, TIPs đã làm tăng giá trị “predictive correlation”  từ 30 đến 50%. Đây là minh chứng lần đầu tiên, đánh giá kiểu gen bằng TIPs có thể cải tiến kết quả dự đoán những tính trạng nông học complex của cây lúa, khi các mẫu giống lúa được dự đoán có ít liên quan đến are  “training accessions”.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-022-04180-2

 

Figure 1:

(a) PC loadings of each trait for the two first standardized principal components. 

(b) Plot showing the accessions projected. The first (x-axis) and second (y-axis) PCs explained 19% and 15.8% of variance, respectively.