Tuần tin khoa học 701 (07-13/09/2020)

Phân tích eQTL rễ củ khoai lang dự trữ năng lượng và dinh dưỡng

Nguồn: Lei Zhang, Yicheng Yu, Tianye Shi, Meng Kou, Jian Sun, Tao Xu, Qiang Li, Shaoyuan Wu, Qinghe Cao, Wenqian Hou, Zongyun Li. 2020. Genome-wide analysis of expression quantitative trait loci (eQTLs) reveals the regulatory architecture of gene expression variation in the storage roots of sweet potato. Horticulture Research 2020 Jun 1;7:90.  doi: 10.1038/s41438-020-0314-4. eCollection 2020.

Khoai lang (Ipomoea batatas Lam.) là cây trồng lấy củ, thuộc họ Convolvulaceae, có nguồn gốc từ Trung Mỹ và Nam Mỹ, trải rộng toàn thế giới với đặc điểm là cây dễ trồng, hiệu quả năng suất trên đơn vị diện tích đất rất lớn so với những loài khác. Khả năng cung cấp năng lượng rất có hiệu quả, bên cạnh dinh dưỡng protein rất khả quan, và hàm lượng đường bột / ha, với thời gian trồng ngắn, nên nó là cây trồng chiến lược của thế giới. Khảo sát sự điều tiết di truyền của thể hiện gen chức năng rất cần thiết để hiểu được biến dị kiểu hình và sự tiến hóa của loài. Tuy nhiên, người ta rất ít biết về biến dị có tính chất phiên mã của cây khoai lang. Người ta đã tiến hành phân tích các bộ dữ liệu về biến dị trong phiên mã và cơ sở di truyền của củ khoai lang mang chức năng dự trữ nguồn dinh dưỡng. Phân tích dựa trên công cụ di truyền bao gồm 724.438 chỉ thị SNP có độ tin cậy cao và 26.026 gen biểu hiện. Phân tích eQTL (expression quantitative trait locus) cho thấy có  4408 eQTLs điều tiết sự biểu hiện của 3646 gen, bao gồm 2261 eQTLs tại chổ (local) và 2147 eQTLs mang tính chất distant. Hai điểm nóng của distant eQTL được tìm thấy tại những gen đích làm giàu đáng kể sự phân chia chức năng chuyên biệt nhau. Kết hợp thông tin về phân tích mạng lưới điều tiết, eQTLs và bản đồ di truyền kiểu "association”, người ta thấy rằng  IbMYB1- 2 hoạt động như một regulator điều hành và nó là gen chủ lực có chức năng hoạt hóa sự sinh tổng hợp anthocyanin trong củ khoai lang. Đây là thông tin đầu tiên về kiến trúc di truyền của biến thiên trên toàn hệ gen của khoai lang. Nó có thể được dùng để nghiên cứu ảnh hưởng của các biến thể di truyền đối với những tính trạng nông học chủ chốt của cây khoai lang.

Xem: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32528702/

Provitamine A của cây bắp

Nguồn: Ebenezer Obeng-Bio, Baffour Badu-Apraku, Beatrice Elorhor Ifie, Agyemang Danquah, Essie T Blay, Mustapha Abu Dadzie. 2020. P henotypic characterization and validation of provitamin A functional genes in early maturing provitamin A-quality protein maize (Zea mays) inbred lines. Plant Breed 2020 Jun;139(3):575-588. doi: 10.1111/pbr.12798.

Số dòng con lai F₁ chịu hạn, chịu mức độ dinh dưỡng N thấp, hàm lượng provitamin A (PVA) cao, tại vùng cận Sahara, châu Phi, đã phát triển đáng kể trong mấy năm gần đây. Gen mã hóa PVA được tối ưu hóa và được minh chứng có thể phát triển tốt trên đất khô hạn, nghèo N, từ những vật liệu bố mẹ cận giao. Nghiên cứu nhằm mục tiêu (a) xác định chuẩn khô hạn khả thi và chịu được N thấp, xác định hàm lượng PVA trong dòng cận giao chín sớm, thuộc giống bắp QPM (quality protein maize), giàu PVA, (b) xác định các dòng bắp mang gen crtRB1 và LcyE như là nguồn vật liệu chứa các alen mã hóa PVA. Bảy mươi dòng cận giao chín sớm, thuộc PVA-QPM được đánh giá trong những nghiệm thức xử lý khô hạn, nghèo N và môi trường tối hảo ở Nigeria, trong 2 năm liên tục. Các dòng cận giao này được xét nghiệm hàm lượng PVA và sự có mặt của các gen PVA thông qua phân tích allele-specific PCR markers. Quãng giá trị trung bình của hàm lượng PVA được thấy trong các dòng cận giao. TZEIORQ 55 đã kết hợp được hàm lượng PVA cao khi cây bắp phải chống chịu khô hạn, chống chịu N thấp. Cặp mồi crtRB1-3'TE và KASP SNP (snpZM0015) đã giúp người ta phân lập được chín dòng cận giao chứa TZEIORQ 55 mang theo nó là những alen của gen crtRB1. Các dòng cận giao này có thể được sử dụng làm bố mẹ cho gen (donor) crtRB1-3'TE trong chương trình cải tiến giống bắp giàu tiền chất vitamine A.

Xem https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32742048/

Xác định những phân tử anchors trong chuỗi trình tự hệ gen lúa mạch

Nguồn: Shang Gao, Jinran Wu, Jiri Stiller, Zhi Zheng, Meixue Zhou, You-Gan Wang & Chunji Liu. 2020. Identifying barley pan-genome sequence anchors using genetic mapping and machine learning. Theoretical and Applied Genetics September 2020; vol. 133: 2535–2544

Người ta xác định được 1,844 triệu anchors trong trình tự đại genome của lúa mạch (pan-genome sequence) từ 12.306 giống lúa mạch thông qua phân tích bản đồ di truyền và  thuật toán machine learning. Càng ngày người ta càng có chứng cứ rõ ràng hơn về các gen từ một  giống cây trồng cụ thể nào đó, sẽ rất xa với mục tiêu muốn bao phủ toàn bộ tất cả gen của loài cây trồng ấy. Do đó, xây dựng kiến thức về pan-genomes (đại genome) vô cùng quan trọng trong di truyền và chọn giống. Thu thập hàng nghìn pan-genome của giống cây trồng, rồi sử dụng dữ liệu deep-sequencing là phương pháp tiếp cận tiến bộ hiện nay cho loài lúa mạch, mà bản thân hệ gen gen này có genome mang tính chất khổng lồ và độ lập lại cao. Người ta đã cố gắng xác định các phân tử anchors của pan-genome sequence cây lúa mạch từ cơ sở dữ liệu khá hoành tráng GBS (genotype-by-sequencing); thông qua kết hợp phân tích bản đồ di truyền và công cụ thuật toán machine learning. Trên cơ sở các chuỗi trỉnh tự GBS từ 11.166 giống lúa mạch thuần hóa và 1.140 mẫu giống lúa mạch hoang dại, người ta đã xác định được 1,844 triệu phân tử anchors của pan-genome sequence. Trong đó, 532.253 anchors được xác định những tags mang tính chất có/không có biến dị (PAV: presence/absence variation). Thông qua so sánh trình tự, những PAV tags này đối với genome của lúa mạch không có mày hạt (hulless barley), giống Zangqing320, kết quả phân tích minh chứng được 83,6% PAV từ các giống được thuần hóa, và 88,6% từ lúa mạch hoang dại. Phân tích di truyền association thời gian trổ, chiều cao cây và kích cỡ hạt lúa mạch cho thấy có quan hệ lẫn nhau khá quan trọng của PAV và non-PAV tags tùy theo tính trạng nông học khác nhau. Hung anchors của pan-genome sequence trên cơ sở phân tích GBS tags có thể tạo điều kiện thuận lợi để người ta xây dựng nên một pan-genome tiêu chuẩn và giúp cho việc nghiên cứu di truyền phong phú hơn, đặc biệt là xác định cấu trúc biến dị di truyền, làm bản đồ di truyền và cải tiến giống lúa mạch hiệu quả.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-020-03615-y

Quần thể EU-NAM Flint

Nguồn: Vincent Garin, Marcos Malosetti, Fred van Eeuwijk. 2020. Multi-parent multi-environment QTL analysis: an illustration with the EU-NAM Flint population. Theoretical and Applied Genetics Sept 2020; vol. 133:2627–2638.

Trong phân tích QTL, người ta sử dụng mô hình nhiều bố mẹ, nhiều môi trường khảo nghiệm để hình thành cơ sở dữ liệu phân tích và gắn kết biến thiên ảnh hưởng QTL trong quần thể con lai ấy, tương tác với môi trường ra sao. Thông thường, việc tìm thấy QTL trong quần thể con lai có tính chất MPPs (multi-parent populations) với cơ sở dữ liệu được thu thập tại nhiều vùng canh tác khác nhau ME (multiple environments) được tiến hành thông qua phân tích  giá trị kiểu gen trung bình giữa các môi trường ấy. Ảnh hưởng QTL (QTLxE) phải được hiểu cặn kẽ hơn. Chạy mô hình trên từng môi trường riêng biệt (running separate single environment) là một khả năng để tình toán được QTLxE effects, nhưng các phân tích ấy không chạy được thuật toán hiệp phương sai di truyền (genetic covariance), do người ta sử dụng cùng một giống tại nhiều môi trường khác nhau. Người ta đề nghị phương pháp phân tích có tên là MPP-ME QTL, sử dụng đồng thời số liệu có từ nhiều môi trường và việc lập trình (modelling) hiệp phương sai di truyền đã có thể tính tóan được. Cơ sở dữ liệu của EU-NAM Flint population, cho thấy phương pháp này ước đoán được QTLxE effects. Chúng có thể cải tiến phẩm chất của kỹ thuật tìm kiếm QTL. Phương pháp ấy có hiệu quả rộng lớn hơn rất nhiều. Ví dụ, người ta có thể phát triển rộng ra các chỉ số môi trường, như động thái nhiệt độ hoặc lượng mưa để hiểu cặn kẽ hơn cơ chế nằm đằng sau QTLxE effects là gì nữa. Do đó, phương pháp luận này cho phép người ta khai thác hoàn toàn cơ sở dữ liệu của MPP-ME: để dự đoán được biến thiên của ảnh hưởng QTL (a) trong MPP giữa hai sub-populations bởi nền tảng di truyền khác nhau; (b) giữa những môi trường khác nhau.

Xem: https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-020-03621-0

Di truyền tính kháng bệnh lép bông lúa mì

Nguồn: Xinyao He, Muhammad Rezaul Kabir, Krishna K. Roy, Md. Babul Anwar, Kaijie Xu, Felix Marza, Firuz Odilbekov, Aakash Chawade, Etienne Duveiller, Eric Huttner, Pawan K. Singh. 2020.  QTL mapping for field resistance to wheat blast in the Caninde#1/Alondra population. Theoretical and Applied Genetics Sept. 2020, vol. 133:2673–2683.

Tính kháng bệnh cháy bông (gié) lúa mì (wheat blast: WB) của giống Caninde#1 được điều khiển bởi một QTL chủ lực định vị trên đoạn chuyển vị 2NS/2AS và những QTL thứ yếu, hoạt động tương tác gen cộng tính (additive). Bệnh cháy bông lúa mì (WB) xảy ra nghiêm trọng tại Nam Mỹ, gần đây được thấy ở Bangladesh. Giống lúa mì kháng bệnh WB gắn kết rất chặt với đoạn nhiễm sắc thể chuyển vị (translocation) mang tên 2NS/2AS, nhưng QTL điều khiển tính kháng chưa được tìm thấy trên bản đồ và ảnh hưởng kiểu hình tương ứng cũng thay đổi tại nhiều môi trường ngoại cảnh khác nhau. Trong thí nghiệm này, người ta sử dụng quần thể con lai cận giao tái tổ hợp (RILs) với 298 dòng con lai, từ tổ hợp lai giữa Caninde#1 (có đoạn nst chuyển vị  2NS) x Alondra (không có đoạn nst chuyển vị 2NS). Người ta đánh giá kiểu hình tại hai địa điểm ở Bolivia, đó là Quirusillas và Okinawa, một địa điểm ở Bangladesh, là Jashore; với 2 nghiệm thức về ngày gieo của hai vụ gieo trồng ở mỗi địa điểm (năm 2017–2019). Đánh giá kiểu gen theo kỹ thuật DArTseq® thông qua 5 báo cáo trước đó về chỉ thị phân tử STS trên vùng 2NS. Bản đồ QTL xác định được một QTL chủ lực tại vùng 2NS/2AS, giải thích được 22.4 - 50.1% biến thiên kiểu hình, tại nhiều địa điểm thí nghiệm. QTL thứ yếu được tìm thấy trên nhiễm sắc thể 1AS, 2BL, 3AL, 4BS, 4DL và 7BS, hoạt động tương tác cộng tính (additive) đối với QTL định vị trên 2NS và cho thấy ảnh hưởng kiểu hình biến thiên thấp hơn 10%. Hai chỉ thị phân tử STS mang tính chất codominant là WGGB156 và WGGB159, liên kết chặt với QTL ở đoạn 2NS/2AS với khoảng cách di truyền là 0,9 cM, rất có ích cho chiến lược chọn giống nhờ chỉ thị phân tử.

Xem: https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-020-03624-x

QTL điều khiển tính kháng wheat blast trên nhiễm sắc thể 2NS/2AS qua nhiều điểm khảo nghiệm. Khoảng cách di truyền cM của LG (linkage groups).