Applications du GBS dans la sélection et la génétique des plantes

L'objectif principal de la recherche en génétique et en amélioration des plantes est d'étudier la relation entre la variation génétique et les traits phénotypiques, puis d'améliorer le rendement, la qualité et la résistance au stress des cultures grâce à des améliorations ciblées. Les techniques de génotypage traditionnelles, telles que le polymorphisme de longueur des fragments de restriction (RFLP) et les répétitions de séquences simples (SSR), peinent à répondre aux besoins de la recherche fine à l'échelle du génome en raison du nombre limité de marqueurs, du faible débit et du coût élevé.

Génotypage par séquençage (GBS), comme une technologie génomique simplifiée basée sur séquençage de nouvelle génération (NGS), simplifie la complexité du génome, cible des régions spécifiques et se combine avec le séquençage à haut débit pour atteindre une détection efficace des sites de mutation tels que les polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) massifs dans l'ensemble du génome. Il ne dépend pas de la séquence génomique connue et présente des caractéristiques de faible coût et de haute résolution. Il a considérablement franchi les limites de la technologie traditionnelle et a été largement utilisé dans de nombreux domaines tels que l'analyse de la diversité génétique des plantes, la construction de cartes génétiques à haute densité, le cartographie des gènes, le soutien à la sélection assistée par marqueurs moléculaires, etc.

L'article aborde comment le GBS surmonte les limitations des techniques de génotypage traditionnelles et ses vastes applications dans l'analyse de la diversité génétique des plantes, le développement de marqueurs à haute densité et l'élargissement de son utilité en génétique végétale, ainsi que les perspectives d'avenir.

Exploration de la diversité génétique des plantes guidée par le GBS

La diversité génétique des plantes est la base pour que les espèces s'adaptent aux changements environnementaux et résistent au stress biologique, et elle constitue également une ressource génétique importante pour l'amélioration des cultures. La technologie GBS est devenue l'outil central pour analyser la diversité génétique des plantes en raison de ses avantages en termes de coût et d'efficacité.

GBS peut détecter efficacement des sites de mutation tels que les SNP dans l'ensemble du génome en digérant et en séquençant des régions spécifiques du génome, ce qui fournit un vaste marqueur moléculaire pour analyser la structure génétique des populations végétales. Dans l'étude des populations naturelles, la technologie GBS peut distinguer avec précision le degré de différenciation génétique des différentes populations géographiques.

Dans l'exploitation de la variation génétique des cultures cultivées et sauvages, le GBS présente des avantages uniques. Grâce à l'analyse GBS des cultivars de maïs et des graminées (leurs ancêtres sauvages), les chercheurs ont découvert qu'environ 10 % des régions du génome avaient un fort effet de sélection durant le processus de culture, et ces régions contenaient des gènes clés liés aux traits de rendement, révélant le rôle de la sélection artificielle dans la formation de la diversité génétique.

La technologie GBS fournit également des preuves moléculaires pour la détection des événements d'hybridation interspécifique. Dans l'étude des plantes d'agrumes, l'analyse de la structure de la population basée sur le GBS a confirmé que l'orange douce était un hybride de pomelo et d'agrumes, et le ratio de contribution du génome parental dans la descendance a été déterminé. Cette méthode surmonte les limitations de l'identification morphologique traditionnelle et fournit un soutien précis des marqueurs moléculaires pour l'étude de l'origine et de l'évolution des espèces.

Validation du GBS de l'orge en utilisant une seule lignée DH (oWB003) (Elshire et al., 2011)

GBS pour le développement de marqueurs à haute densité et le cartographie génétique

Les marqueurs moléculaires à haute densité sont à la base du cartographie génétique, de la construction de cartes génétiques et de la sélection assistée par marqueurs. En simplifiant la stratégie de séquençage du génome, la technologie GBS peut développer rapidement un grand nombre de marqueurs SNP et améliorer considérablement la résolution de la recherche génétique sur les plantes.

Découverte de SNP dans les plantes non-modèles

Dans le développement de marqueurs, le GBS n'a pas besoin de connaître les informations génomiques à l'avance, en particulier pour les plantes non modèles. Prenons les arbres fruitiers pérennes comme exemple, leur génome est énorme et il y a de nombreuses séquences répétées, et le coût de développement des marqueurs traditionnels est élevé. En utilisant la technologie GBS, les chercheurs ont développé plus de 100 000 marqueurs SNP dans les pommes en une seule fois, couvrant plus de 50 fois le nombre de marqueurs SSR traditionnels, et les marqueurs étaient répartis de manière homogène dans le génome. Ces marqueurs ne sont pas seulement utilisés pour la construction de cartes génétiques, mais fournissent également un ensemble de marqueurs à haute densité pour les études d'association à l'échelle du génome (GWAS).

Cartographie QTL haute résolution dans le riz

GBS montre une grande efficacité dans la construction d'une carte génétique. Dans l'étude d'Arabidopsis thaliana, la densité de marqueurs de la carte génétique basée sur GBS a atteint 10 SNP par cm, ce qui était presque 10 fois supérieur à celle de la carte traditionnelle, et l'intervalle de cartographie des loci de traits quantitatifs (QTL) a été réduit à moins de 1 Mb. Dans les cultures, la carte à haute densité construite par l'analyse GBS de la population de lignées recombinantes en arrière-plan (RIL) de riz a réussi à localiser le QTL contrôlant le nombre de talles dans la région contenant trois gènes candidats, ce qui a posé les bases pour une vérification fonctionnelle ultérieure.

Diversité génétique et structure de population de 192 lignées MDP de soja (Kim et al., 2022)

Applications des GWAS dans la résistance aux maladies

Dans le domaine de la cartographie génétique, la combinaison de GBS et GWAS est devenue la méthode principale pour analyser des traits complexes. Dans l'étude GWAS des traits de hauteur des plantes de maïs, 500 matériaux de population naturelle ont été génotypés par GBS, et huit loci SNP ont été identifiés, dont deux étaient situés près des gènes connus de régulation de la hauteur des plantes. Dans l'étude de la résistance au mildiou poudreux du blé, le GWAS assisté par la technologie GBS a non seulement vérifié le gène de résistance aux maladies rapporté Pm21, mais a également trouvé trois nouveaux sites de résistance aux maladies, ce qui a fourni de nouvelles ressources de marqueurs pour la sélection de résistance aux maladies.

De plus, la technologie GBS joue un rôle important dans l'analyse de déséquilibre de liaison (LD). En calculant la distance d'atténuation du LD de différentes populations, la résolution du cartographie génétique et la taille de la population pour l'analyse d'association peuvent être déterminées. La distance d'atténuation du LD de la population naturelle d'Arabidopsis est d'environ 10 kb, tandis que celle de la population tropicale de maïs est de 100 kb, ce qui fournit des paramètres clés pour la conception expérimentale de GWAS pour différentes cultures.

Distribution des marqueurs SNP GBS dans la carte des bins de l'orge Wolfe de l'Oregon (OWB) (Poland et al., 2012)

Applications clés de la GBS dans l'accélération de l'amélioration des plantes

La sélection végétale traditionnelle repose sur la sélection phénotypique, qui a un long cycle et une faible efficacité. La technologie GBS a considérablement accéléré le processus de sélection en fournissant des informations génétiques précises et est devenue l'outil central de la sélection moléculaire.

Efficacité de la Sélection Assistée par Marqueurs (SAM)

La sélection assistée par marqueurs (SAM) est l'application la plus directe du GBS dans l'amélioration des plantes. Dans l'amélioration du riz pour la résistance au blast du riz, le marqueur SNP étroitement lié au gène de résistance à la maladie Pi9 développé par GBS peut être utilisé pour le dépistage précoce des descendants hybrides au stade de semis, réduisant ainsi le cycle de sélection de 2 à 3 ans. Dans l'amélioration de la qualité du blé, en détectant les marqueurs liés à la teneur en gluten grâce au GBS, des lignées avec une forte teneur en gluten peuvent être rapidement sélectionnées, et l'efficacité de la sélection peut être améliorée de plus de 40 %.

Distribution des marqueurs GBS sur 21 groupes de liaison (Yang et al., 2017)

Dans l'élevage par retour, la fonction de sélection de fond de la technologie GBS améliore considérablement la précision de l'élevage. Dans le processus d'introduction du gène de résistance aux maladies de la tomate sauvage dans les espèces cultivées, il faut 6 à 8 générations pour que le retour traditionnel restaure le fond génétique des espèces cultivées. L'utilisation de GBS pour détecter le fond génomique complet de chaque population de retour peut permettre d'atteindre un taux de récupération du fond génétique de plus de 98 % en 3 à 4 générations, tout en conservant la région cible du gène de résistance aux maladies et en réduisant considérablement le fardeau de liaison.

Prédiction de l'hétérosis par la distance génétique

GBS montre une valeur unique dans la prédiction de l'hétérosis. La performance en rendement des hybrides de maïs est étroitement liée à la distance génétique entre les parents. Le potentiel de rendement des combinaisons hybrides peut être prédit en calculant la distance génétique entre les lignées pures grâce à GBS. Les résultats montrent que la précision de la prédiction de l'hétérosis basée sur la distance génétique de GBS est de 75 %, ce qui est 60 % inférieur au coût de la mesure traditionnelle de la capacité combinatoire, et fournit un outil efficace pour la sélection des hybrides.

Dans l'amélioration des populations, la sélection récurrente assistée par la technologie GBS a considérablement amélioré le gain génétique de la population. Dans l'amélioration de la population de tolérance au stress du soja, la population après chaque cycle de sélection a été génotypée par GBS, et le changement de fréquence des loci de tolérance au stress a été suivi, de sorte que la fréquence allélique liée à la tolérance au stress est passée de 30 % à 70 %, et le phénotype de tolérance au stress de la population a augmenté en moyenne de 25 %. Cette méthode permet de réaliser la corrélation précise entre génotype et phénotype, et accélère la polymérisation des gènes excellents.

Application des marqueurs GBS dans la génétique du haricot à écosser (Zhang et al., 2024)

GBS dans l'amélioration des traits agronomiques spéciaux des plantes

Les caractéristiques agronomiques spéciales des cultures (telles que la résistance au stress, la qualité, la période de croissance, etc.) sont des objectifs importants de la sélection, et la technologie GBS fournit un soutien solide pour analyser la base génétique de ces traits et réaliser une amélioration précise.

Dans le domaine de l'amélioration de la résistance au stress, la technologie GBS a été largement utilisée dans la recherche sur la résistance à la sécheresse, la tolérance au sel et la résistance aux maladies des cultures. Dans le cadre du croisement de maïs résistant à la sécheresse, les lignées recombinantes consanguines sous stress hydrique ont été génotypées par GBS, et cinq QTLs contrôlant le repli des feuilles ont été localisés, dont l'un contenait le gène codant pour une protéine de réponse à la déshydratation. Le rendement du maïs a été augmenté de 15 % grâce à la sélection de marqueurs de ce QTL.

Dans l'amélioration des caractéristiques de qualité, la technologie GBS favorise la régulation précise des nutriments des cultures et de la qualité de transformation. La teneur en amylose dans le riz est une caractéristique clé qui affecte la qualité de consommation. Les lignées presque isogéniques ont été analysées par GBS, et le principal QTL contrôlant cette caractéristique a été localisé. Le gène candidat était le gène Wx, et la teneur en amylose des lignées sélectionnées par ce marqueur était stable dans la plage de haute qualité de 15 % à 20 %.

La régulation de la période de croissance est essentielle pour que les cultures s'adaptent à différentes régions écologiques, et la technologie GBS offre un moyen efficace d'analyser la base génétique de la période de croissance. Dans l'étude de la période de floraison du soja, le GBS a été utilisé pour génotyper des variétés provenant de différentes latitudes, et deux nouveaux gènes liés à la sensibilité au photopériode ont été découverts. Leurs combinaisons de variations alléliques peuvent permettre aux soja de mûrir normalement à différentes latitudes.

Lire la profondeur des lectures GBS couvrant des loci génomiques produits par les différentes combinaisons d'enzymes de restriction (RE) (Zhang et al., 2024)

De plus, la technologie GBS joue également un rôle important dans l'amélioration de la tolérance au stress abiotique. Dans l'étude de la tolérance au froid des pommes de terre, deux QTL liés à la saccharification à basse température ont été localisés en génotypant les populations résistantes et sensibles au froid grâce à la GBS. La teneur en sucres réducteurs des lignées sélectionnées a diminué de 40 % après un stockage à basse température, ce qui a considérablement amélioré la qualité de transformation.

Expansion de l'utilité du GBS en génétique des plantes

Avec le développement de la technologie, l'application du GBS s'est étendue de la génotypage traditionnel à de nombreux domaines, ce qui a favorisé le développement de la recherche en génétique des plantes vers une précision plus élevée et des dimensions plus larges.

Intégration Multi-Omique

Dans l'intégration des multi-omiques, la combinaison de GBS avec transcriptomique et la métabolomique offre une perspective systématique pour analyser des traits complexes. Dans l'étude du développement des grains de maïs, l'analyse de corrélation entre les données de génotype GBS et les données de transcriptome des grains a identifié 12 gènes clés régulant la synthèse de l'amidon, et l'expression de trois gènes était significativement corrélée au contenu en amidon. Dans l'étude du métabolisme secondaire d'Arabidopsis thaliana, l'analyse intégrée des données GBS et métabolomiques a révélé le réseau de régulation génétique de la voie de synthèse des flavonoïdes et a trouvé deux nouveaux gènes régulateurs.

Dans la recherche sur la génétique des plantes non-modèles, la technologie GBS surmonte la limitation d'un manque d'informations génomiques. Dans la plante médicinale Salvia miltiorrhiza Bunge, 200 matériaux de population ont été génotypés par GBS, et la première carte génétique à haute densité a été construite, permettant de localiser le QTL contrôlant le contenu d'acide salvianolique B, ce qui a fourni une ressource de marqueurs pour améliorer la qualité de Salvia miltiorrhiza Bunge. Dans l'étude de la plante rare et menacée Taxus chinensis, la structure génétique de sa population sauvage a été analysée par la technologie GBS, et trois sous-groupes avec une diversité génétique extrêmement faible ont été identifiés, fournissant une base scientifique pour formuler des mesures de protection ciblées.

Aperçus épigénétiques via GBS méthylés

Dans recherche épigénétique, les techniques dérivées de GBS (comme le GBS méthylé) offrent une nouvelle méthode pour analyser la variation épigénétique. L'analyse GBS de la méthylation du riz a montré que 10 % des loci CG dans le génome ont changé de niveau de méthylation sous stress de basse température, et certains d'entre eux étaient situés dans la région promotrice du gène antigel, indiquant que la régulation épigénétique jouait un rôle important dans la résistance au stress. Dans Arabidopsis thaliana, la technologie GBS combinée à la séquençage par immunoprécipitation de la chromatine (ChIP-seq) révèle le schéma d'association entre la modification des histones et la variation des SNP, ce qui fournit une nouvelle idée pour l'étude de l'interaction entre l'épigénétique et la variation génétique.

Exemple de placement des marqueurs SNP GBS dans des bins génétiques des populations de cartographie haploïdes doubles (Poland et al., 2012)

Empreinte génétique de germoplasme

La technologie GBS est largement utilisée dans l'identification et la gestion des ressources génétiques. L'établissement d'une base de données d'empreintes digitales des ressources génétiques de base des cultures basé sur le GBS peut permettre l'identification précise et la traçabilité des ressources génétiques. L'analyse GBS de la collection de base de riz a construit une empreinte avec 100 000 SNP, et a réussi à distinguer 2 000 variétés ayant une morphologie similaire, ce qui a fourni des preuves moléculaires pour la protection des ressources génétiques et la protection des droits de propriété intellectuelle.

Conclusion

La technologie GBS est devenue l'outil central de la génétique des plantes et de la recherche en amélioration des variétés, mais son application dans les cultures à génome complexe (comme les polyploïdes) fait encore face à des défis, tels que l'interférence des séquences répétées et la précision de l'appel génotypique. À l'avenir, avec la combinaison de la technologie de séquençage long et de GBS ainsi que l'optimisation des outils bioinformatiques, la résolution et l'efficacité de GBS seront encore améliorées.

En même temps, la combinaison de la GBS et de l'intelligence artificielle devrait permettre d'obtenir des prévisions précises du génotype au phénotype et de promouvoir l'entrée de la sélection végétale dans une ère intelligente. Dans le contexte du développement agricole durable, la technologie GBS jouera un rôle de plus en plus important dans la sélection de cultures résistantes au stress, l'utilisation efficace des ressources et l'amélioration des variétés, et fournira un soutien technique clé pour garantir la sécurité alimentaire.

Références :

1. Elshire RJ, Glaubitz JC, Sun Q, et al. "Une approche robuste et simple de génotypage par séquençage (GBS) pour des espèces à haute diversité." PLoS One2011 6(5) : e19379 Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Si vous avez un texte spécifique à traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
2. Kim DG, Lyu JI., et al. "Identification des loci régissant les traits agronomiques et des hotspots de mutation via une étude d'association génomique à l'échelle du génome basée sur le GBS dans un pool de diversité de mutants de soja." Journal International des Sciences Moléculaires. 2022 23(18): 10441 Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
3. Poland J A, Brown PJ, Sorrells ME, Jannink JL. "Développement de cartes génétiques à haute densité pour l'orge et le blé en utilisant une nouvelle approche de génotypage par séquençage à deux enzymes." PLoS ONE2012 7(2) : e32253 Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens ou à des contenus externes. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
4. Yang Z, Chen Z, Peng Z, Yu Y, Liao M, Wei S. "Développement d'une carte de liaison à haute densité et cartographie du gène à trois pistils (Pis1) chez le blé en utilisant des marqueurs GBS." BMC Genomics. 2017 18(1) : 567 Désolé, je ne peux pas accéder à des liens externes. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici.
5. Zhang HL, Fechete LI., et al. "Optimisation du génotypage par séquençage (GBS) pour le fingerprinting de germoplasme et la cartographie des traits chez la fève." Science des légumineuses. 2024 6 : e254 Désolé, je ne peux pas accéder à des liens ou à des contenus externes. Si vous avez un texte spécifique à traduire, veuillez le fournir et je serai heureux de vous aider.