Le pouvoir de la BSA : faire progresser la recherche sur la localisation des traits

L'analyse de ségrégation en vrac (BSA), appelée analyse de regroupement hybride, est une méthode rapide et simple pour la localisation de traits qui a émergé ces dernières années. L'une des caractéristiques marquantes de la BSA est le séquençage de pools des descendants de deux traits extrêmes. Cependant, BSA n'est pas aussi simple que de mélanger des séquençages. Dans les applications pratiques, il existe différentes méthodes pour résoudre les différences dans les matériaux de population et la conception expérimentale.

Qu'est-ce que l'analyse de ségrégation en vrac (BSA) ?

L'analyse de ségrégation en vrac (BSA), initialement développée par R.W. MICHELMORE en 1991, est devenue une méthodologie puissante pour identifier rapidement les gènes régissant des traits spécifiques. Le principe de base repose sur la sélection de parents présentant des disparités phénotypiques substantielles afin d'établir une population ségrégante ou familiale dédiée à l'étude du trait cible. Par la suite, un nombre déterminé de plantes individuelles affichant des phénotypes extrêmes pour le trait sont choisies dans la population ségrégante et combinées pour créer deux "piscines" d'ADN. Les variations génétiques contrastées au sein de ces piscines indiquent la région candidate potentielle où le gène ou le QTL d'intérêt pourrait être situé. En général, l'ADN des deux parents est utilisé comme contrôle lors de la comparaison des différences entre les deux piscines d'ADN, permettant une analyse complète et une interprétation précise des résultats expérimentaux.

Veuillez vous référer à Analyse de ségrégation en vrac Q&R pour plus d'informations.

Analyse de ségrégation en vrac. (Shen et al., 2022)

Comment réaliser une analyse de ségrégation en vrac ?

Selon l'origine des traits cibles, la localisation des traits par BSA peut être divisée en deux directions : les traits naturels (QTL-seq) et les traits mutés artificiellement (carte des mutants, MutMap).

QTL-seq

QTL-seq employe une stratégie où des parents présentant des traits extrêmes sont soigneusement sélectionnés pour établir une lignée. La population de descendants, présentant une distribution normale des traits cibles, est séparée, et les individus affichant des traits extrêmes aux deux extrémités de cette distribution sont choisis pour former deux pools d'échantillons équivalents. Ces pools sont ensuite soumis à un séquençage, avec une analyse subséquente de l'indice SNP permettant d'identifier des loci ou des régions associés aux traits cibles. Principalement, cette méthode est utilisée dans l'identification des gènes d'effet clés sous-jacents aux traits quantitatifs.

MutMap

MutMap implique la création d'une population familiale par le retour à la lignée de mutants avec soit les parents, soit des espèces inbred distantes. À partir de cette population de descendants ségrégués, un sous-ensemble d'individus présentant les traits mutants est sélectionné pour générer un pool génétique. Simultanément, un pool génétique distinct comprenant un certain nombre de descendants de type sauvage est également formé pour servir de contrôle pour le pool mutant. Les échantillons mélangés de ces pools sont ensuite soumis à un séquençage, et les résultats obtenus sont comparés au génome parental ou au pool de descendants présentant des traits sauvages. En examinant l'indice SNP, les loci ou régions associés aux traits cibles sont précisément identifiés. Cette méthode est particulièrement utile pour détecter les mutations ponctuelles résultant de la mutagénèse chimique ou physique et trouve une application répandue dans les études de localisation des traits de qualité.

Flux de travail de l'analyse de ségrégation en vrac

• Sélection phénotypique : Discernement d'une caractéristique phénotypique significative qui présente une ségrégation distincte entre deux classes discernables, telles que le type sauvage et le mutant.
• Croisement et génération de population ségréguée : Générer une population en croisant des individus présentant des phénotypes divergents. Par exemple, dans le cas de l'étude d'un trait végétal, accoupler un individu mutant possédant le phénotype souhaité avec un individu de type sauvage.
• Dépistage phénotypique et préparation d'échantillons en vrac : Laissez les descendants issus du croisement croître et mûrir. Réalisez une évaluation phénotypique de la progéniture pour identifier les individus présentant les extrêmes phénotypiques souhaités. Sélectionnez spécifiquement un nombre égal d'individus affichant le phénotype mutant et d'individus présentant le phénotype sauvage.
• Extraction d'ADN : Extraire l'ADN génomique de chaque individu choisi dans les pools mutant et sauvage séparément. Utiliser une méthode d'extraction de l'ADN appropriée pour obtenir un ADN de qualité supérieure.
• Regroupement et Séquençage : Fusionnez l'ADN extrait du pool mutant et du pool de type sauvage individuellement pour produire deux échantillons d'ADN consolidés. Utilisez technologies de séquençage à haut débit, comme le séquençage de nouvelle génération (NGS), pour séquencer l'ADN des échantillons mutants et de type sauvage.
• Analyse des données : Analysez les données de séquençage pour détecter des variations génétiques, telles que polymorphismes nucléotidiques simples (SNPs), entre les échantillons mutants et de type sauvage. Calculez l'indice SNP, qui désigne la fréquence allélique des SNP dans chaque échantillon consolidé. Cette analyse facilitera l'identification des régions génomiques associées au phénotype ciblé.
• Identification des gènes candidats : Comparez les valeurs de l'indice SNP à travers tout le génome pour identifier les régions ou les loci liés au trait souhaité. Identifiez les gènes candidats au sein de ces régions qui pourraient contribuer au phénotype observé. Ensuite, validez ces gènes candidats par le biais d'expériences supplémentaires et d'analyses fonctionnelles.

Référence :

1. Shen, Fei, et al. "Un outil d'analyse de ségrégation en vrac pour les espèces croisées (BSATOS) et prédiction assistée par génomique basée sur les QTL de traits complexes chez la pomme." Journal de recherche avancée 42 (2022) : 149-162.