Aplicações de GBS na Melhoramento de Plantas e Genética

O objetivo principal da pesquisa em genética e melhoramento de plantas é investigar a relação entre a variação genética e os traços fenotípicos, e subsequente melhorar o rendimento, a qualidade e a resistência ao stress das culturas através de melhorias direcionadas. As técnicas tradicionais de genotipagem, como a polimorfismo de comprimento de fragmentos de restrição (RFLP) e a repetição de sequência simples (SSR), têm dificuldade em atender às necessidades de pesquisa fina em todo o genoma devido ao número limitado de marcadores, baixo fluxo e alto custo.

Genotipagem por sequenciação (GBS), como uma tecnologia de genoma simplificada baseada em sequenciação de próxima geração (NGS), simplifica a complexidade do genoma, direciona regiões específicas e combina com sequenciação de alto rendimento para alcançar uma detecção eficiente de locais de mutação, como polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) em todo o genoma. Não depende da sequência do genoma conhecido e possui características de baixo custo e alta resolução. Quebrou significativamente as limitações da tecnologia tradicional e tem sido amplamente utilizada em muitos campos, como análise da diversidade genética de plantas, construção de mapas genéticos de alta densidade, mapeamento de genes, melhoramento assistido por marcadores moleculares, entre outros.

O artigo discute como o GBS ultrapassa as limitações das técnicas tradicionais de genotipagem e as suas amplas aplicações na análise da diversidade genética das plantas, desenvolvimento de marcadores de alta densidade e expansão da utilidade na genética das plantas, juntamente com as perspetivas futuras.

Exploração da Diversidade Genética das Plantas Orientada por GBS

A diversidade genética das plantas é a base para as espécies se adaptarem às mudanças ambientais e resistirem ao stress biológico, sendo também um importante recurso genético para a melhoria das culturas. A tecnologia GBS tornou-se a ferramenta central para analisar a diversidade genética das plantas devido às suas vantagens de ser económica e de baixo custo.

O GBS pode detectar eficientemente locais de mutação, como SNP, em todo o genoma, ao digerir e sequenciar regiões específicas do genoma, o que fornece um enorme marcador molecular para analisar a estrutura genética das populações de plantas. No estudo de populações naturais, a tecnologia GBS pode distinguir com precisão o grau de diferenciação genética de diferentes populações geográficas.

Na mineração de variação genética de culturas cultivadas e selvagens, o GBS apresenta vantagens únicas. Através da análise GBS de cultivares de milho e gramíneas (os seus ancestrais selvagens), os investigadores descobriram que cerca de 10% das regiões do genoma apresentavam um forte efeito de seleção durante o processo de cultivo, e estas regiões continham genes-chave relacionados com características de rendimento, revelando o papel da seleção artificial na formação da diversidade genética.

A tecnologia GBS também fornece evidências moleculares para a deteção de eventos de hibridação interespecífica. No estudo de plantas cítricas, a análise da estrutura populacional baseada em GBS confirmou que a laranja doce era um híbrido de pomelo e cítricos, e a proporção de contribuição do genoma parental na descendência foi determinada. Este método ultrapassa as limitações da identificação morfológica tradicional e fornece suporte preciso de marcadores moleculares para o estudo da origem e evolução das espécies.

Validação do GBS de cevada utilizando uma única linha DH (oWB003) (Elshire et al., 2011)

GBS para Desenvolvimento de Marcadores de Alta Densidade e Mapeamento Genético

Os marcadores moleculares de alta densidade são a base do mapeamento genético, construção de mapas genéticos e melhoramento assistido por marcadores. Ao simplificar a estratégia de sequenciação do genoma, a tecnologia GBS pode desenvolver rapidamente um grande número de marcadores SNP e melhorar significativamente a resolução da pesquisa genética em plantas.

Descoberta de SNP em Plantas Não Modelares

No desenvolvimento de marcadores, o GBS não precisa conhecer informações do genoma com antecedência, especialmente para plantas não-modelo. Tomando como exemplo as árvores de fruto perenes, o seu genoma é enorme e existem muitas sequências repetitivas, e o custo de desenvolvimento de marcadores tradicionais é elevado. Usando a tecnologia GBS, os investigadores desenvolveram mais de 100.000 marcadores SNP em maçãs de uma só vez, cobrindo mais de 50 vezes o número de marcadores SSR tradicionais, e os marcadores estavam distribuídos uniformemente no genoma. Estes marcadores não são apenas utilizados para a construção de mapas genéticos, mas também fornecem um conjunto de marcadores de alta densidade para estudos de associação em todo o genoma (GWAS).

Mapeamento de QTL de Alta Resolução em Arroz

O GBS demonstra alta eficiência na construção de um mapa genético. No estudo de Arabidopsis thaliana, a densidade de marcadores do mapa genético baseado em GBS atingiu 10 SNPs por cm, o que foi quase 10 vezes superior ao do mapa tradicional, e o intervalo de mapeamento dos loci de características quantitativas (QTL) foi reduzido para menos de 1Mb. Em culturas, o mapa de alta densidade construído pela análise GBS da população de linhas recombinantes homozigóticas (RIL) de arroz localizou com sucesso o QTL que controla o número de ramificações na região contendo três genes candidatos, o que estabeleceu a base para a verificação funcional subsequente.

Diversidade genética e estrutura populacional de 192 linhas MDP de soja (Kim et al., 2022)

Aplicações de GWAS na Resistência a Doenças

No campo do mapeamento genético, a combinação de GBS e GWAS tornou-se o método principal para analisar características complexas. No estudo GWAS das características de altura das plantas de milho, 500 materiais de população natural foram genotipados por GBS, e oito loci SNP foram identificados, dos quais dois estavam localizados perto dos genes conhecidos de regulação da altura das plantas. No estudo da resistência ao oídio do trigo, o GWAS assistido pela tecnologia GBS não apenas verificou o gene de resistência à doença Pm21, mas também encontrou três novos locais de resistência à doença, o que forneceu novos recursos de marcadores para o melhoramento da resistência a doenças.

Além disso, a tecnologia GBS desempenha um papel importante na análise de desequilíbrio de ligação (LD). Ao calcular a distância de atenuação do LD de diferentes populações, é possível determinar a resolução do mapeamento genético e o tamanho da população da análise de associação. A distância de atenuação do LD da população natural de Arabidopsis é de cerca de 10kb, enquanto a da população tropical de milho é de 100kb, o que fornece parâmetros chave para o design experimental de GWAS de diferentes culturas.

Distribuição de marcadores SNP GBS no mapa de bins da Cevada Wolfe de Oregon (OWB) (Poland et al., 2012)

Principais Aplicações de GBS na Aceleração da Melhoramento de Plantas

A reprodução tradicional de plantas baseia-se na seleção fenotípica, que tem um ciclo longo e baixa eficiência. A tecnologia GBS acelerou significativamente o processo de reprodução ao fornecer informações genotípicas precisas e tornou-se a ferramenta central da reprodução molecular.

Eficiência da Seleção Assistida por Marcadores (MAS)

A seleção assistida por marcadores (MAS) é a aplicação mais direta do GBS na melhoramento. Na melhoramento de arroz para resistência ao fogo do arroz, o marcador SNP estreitamente ligado ao gene de resistência à doença Pi9, desenvolvido pelo GBS, pode ser utilizado para a triagem precoce de descendentes híbridos na fase de plântula, encurtando o ciclo de melhoramento em 2-3 anos. Na melhoramento da qualidade do trigo, ao detetar os marcadores relacionados com o teor de glúten através do GBS, podem ser rapidamente selecionadas linhas com alto teor de glúten, e a eficiência de seleção pode ser melhorada em mais de 40%.

Distribuição dos marcadores GBS em 21 grupos de ligação (Yang et al., 2017)

Na reprodução por retrocruzamento, a função de seleção de fundo da tecnologia GBS melhora significativamente a precisão da reprodução. No processo de introdução do gene de resistência a doenças do tomateiro selvagem em espécies cultivadas, são necessárias 6-8 gerações para que o retrocruzamento tradicional restaure o fundo genético das espécies cultivadas. A utilização do GBS para detectar o fundo genómico completo de cada população de retrocruzamento pode fazer com que a taxa de recuperação do fundo genético atinja mais de 98% em 3-4 gerações, ao mesmo tempo que retém a região do gene de resistência a doenças alvo e reduz significativamente o fardo de ligação.

Predição de Heterose através da Distância Genética

O GBS demonstra um valor único na previsão de heterose. O desempenho de rendimento de híbridos de milho está intimamente relacionado com a distância genética entre os progenitores. O potencial de rendimento de combinações híbridas pode ser previsto calculando a distância genética entre linhas endogâmicas através do GBS. Os resultados mostram que a precisão na previsão de heterose com base na distância genética do GBS é de 75%, o que é 60% inferior ao custo da medição tradicional da capacidade combinatória, e fornece uma ferramenta eficiente para a seleção de híbridos.

Na melhoria populacional, a seleção recorrente assistida pela tecnologia GBS melhorou significativamente o ganho genético da população. Na melhoria da população de tolerância ao estresse da soja, a população após cada ronda de seleção foi genotipada por GBS, e a mudança de frequência dos loci de tolerância ao estresse foi monitorizada, de modo que a frequência alélica relacionada à tolerância ao estresse aumentou de 30% para 70%, e o fenótipo de tolerância ao estresse da população aumentou em média 25%. Este método realiza a correlação precisa entre genótipo e fenótipo, e acelera a polimerização de genes excelentes.

Aplicação de marcadores GBS na genética da fava (Zhang et al., 2024)

GBS na Melhoria de Traços Agronómicos Especiais das Plantas

As características agronómicas especiais das culturas (como resistência ao stress, qualidade, período de crescimento, etc.) são objetivos importantes da seleção, e a tecnologia GBS fornece um forte apoio para analisar a base genética dessas características e realizar melhorias precisas.

No aspecto da melhoria da resistência ao stress, a tecnologia GBS tem sido amplamente utilizada na investigação da resistência das culturas à seca, tolerância ao sal e resistência a doenças. Na seleção de milho resistente à seca, as linhas recombinantes endogâmicas sob stress hídrico foram genotipadas por GBS, e cinco QTLs para o controlo do enrolamento das folhas foram localizados, um dos quais continha o gene que codifica a proteína de resposta à desidratação. O rendimento do milho aumentou em 15% com base na seleção de marcadores deste QTL.

Na melhoria das características de qualidade, a tecnologia GBS promove a regulação precisa dos nutrientes das culturas e da qualidade de processamento. O teor de amilose no arroz é uma característica chave que afeta a qualidade de consumo. As linhas quase-isogénicas foram analisadas por GBS, e o principal QTL que controla esta característica foi localizado. O gene candidato foi o gene Wx, e o teor de amilose das linhas selecionadas por este marcador foi estável na faixa de alta qualidade de 15%-20%.

A regulação do período de crescimento é a chave para as culturas se adaptarem a diferentes regiões ecológicas, e a tecnologia GBS fornece um meio eficiente para analisar a base genética do período de crescimento. No estudo do período de floração da soja, a GBS foi utilizada para genotipar variedades de diferentes latitudes, e dois novos genes relacionados à sensibilidade ao fotoperíodo foram encontrados. As suas combinações de variação alélica podem fazer com que as sojas amadureçam normalmente em diferentes latitudes.

Leia a profundidade das leituras de GBS que cobrem loci genómicos produzidos pelas várias combinações de enzimas de restrição (RE) (Zhang et al., 2024)

Além disso, a tecnologia GBS também desempenha um papel importante na melhoria da tolerância a estresses abióticos. No estudo da tolerância ao frio da batata, foram localizados dois QTLs relacionados à sacarificação a baixas temperaturas através da genotipagem das populações resistentes e sensíveis ao frio por meio de GBS. O teor de açúcar redutor das linhas selecionadas diminuiu em 40% após o armazenamento a baixa temperatura, o que melhorou significativamente a qualidade do processamento.

Expansão da Utilidade do GBS na Genética de Plantas

Com o desenvolvimento da tecnologia, a aplicação do GBS expandiu-se do genotipagem tradicional para muitos campos, o que promoveu o desenvolvimento da pesquisa em genética de plantas para uma maior precisão e dimensões mais amplas.

Integração Multi-Ómica

Na integração de multi-ômica, a combinação de GBS com transcriptómica e a metabonomica fornece uma perspetiva sistemática para analisar características complexas. No estudo do desenvolvimento do grão de milho, a análise de correlação entre os dados de genótipo GBS e os dados do transcriptoma do grão identificou 12 genes-chave que regulam a síntese de amido, e a expressão de três genes estava significativamente correlacionada com o teor de amido. No estudo do metabolismo secundário em Arabidopsis thaliana, a análise integrada de dados GBS e metabonomicos revelou a rede regulatória genética da via de síntese de flavonoides e encontrou dois novos genes reguladores.

Na investigação da genética de plantas não-modelo, a tecnologia GBS ultrapassa a limitação da falta de informação genómica. Na planta medicinal Salvia miltiorrhiza Bunge, 200 materiais populacionais foram genotipados por GBS, e o primeiro mapa genético de alta densidade foi construído, tendo sido localizado o QTL para controlar o conteúdo de ácido salvianólico B, o que forneceu um recurso de marcadores para melhorar a qualidade de Salvia miltiorrhiza Bunge. No estudo da planta rara e em perigo Taxus chinensis, a estrutura genética da sua população selvagem foi analisada através da tecnologia GBS, e foram encontradas três subgrupos com diversidade genética extremamente baixa, o que forneceu uma base científica para a formulação de medidas de proteção direcionadas.

Insights Epigenéticos através de GBS Metilados

Em pesquisa epigenéticatécnicas derivadas de GBS (como GBS metilado) fornecem um novo método para analisar a variação epigenética. A análise de metilação por GBS em arroz mostrou que 10% dos loci CG no genoma mudaram no nível de metilação sob estresse de baixa temperatura, e alguns deles estavam localizados na região do promotor do gene antifreeze, indicando que a regulação epigenética desempenhou um papel importante na resistência ao estresse. Em Arabidopsis thaliana, a tecnologia GBS combinada com sequenciação de imunoprecipitação de cromatina (ChIP-seqrevela o padrão de associação entre a modificação de histonas e a variação de SNP, o que fornece uma nova ideia para o estudo da interação entre a epigenética e a variação genética.

Exemplo de colocação de marcadores SNP GBS em bins genéticos das populações de mapeamento de haploides duplos (Poland et al., 2012)

Impressão Digital de Germoplasma

A tecnologia GBS é amplamente utilizada na identificação e gestão de recursos de germoplasma. Estabelecer a base de dados de impressões digitais dos recursos de germoplasma de culturas principais com base no GBS pode permitir a identificação e rastreabilidade precisas dos recursos de germoplasma. A análise GBS da coleção central de arroz construiu uma impressão digital com 100.000 SNPs e distinguiu com sucesso 2.000 variedades com morfologia semelhante, o que forneceu evidências moleculares para a proteção dos recursos de germoplasma e a proteção dos direitos de propriedade intelectual.

Conclusão

A tecnologia GBS tornou-se a ferramenta central da genética de plantas e da investigação em melhoramento, mas a sua aplicação em culturas de genoma complexo (como os poliploides) ainda enfrenta desafios, como a interferência de sequências repetidas e a precisão na chamada genotípica. No futuro, com a combinação da tecnologia de sequenciamento de leitura longa e GBS, bem como a otimização de ferramentas de bioinformática, a resolução e a eficiência do GBS serão ainda mais melhoradas.

Ao mesmo tempo, espera-se que a combinação de GBS e inteligência artificial consiga realizar previsões precisas do genótipo ao fenótipo, promovendo a entrada da melhoramento de plantas numa era inteligente. No contexto do desenvolvimento agrícola sustentável, a tecnologia GBS desempenhará um papel maior no melhoramento de culturas resistentes a estresses, na utilização eficiente de recursos e na melhoria de variedades, fornecendo apoio técnico fundamental para garantir a segurança alimentar.

Referências:

1. Elshire RJ, Glaubitz JC, Sun Q, et al. "Uma abordagem robusta e simples de genotipagem por sequenciamento (GBS) para espécies de alta diversidade." PLoS One. 2011 6(5): e19379 Desculpe, mas não posso acessar links ou conteúdos externos. Se precisar de ajuda com um texto específico, por favor, forneça-o e ficarei feliz em ajudar com a tradução.
2. Kim DG, Lyu JI., et al. "Identificação de Loci que Governam Traços Agronómicos e Hotspots de Mutação através de um Estudo de Associação Genómica Baseado em GBS num Pool de Diversidade de Mutantes de Soja." Revista Internacional de Ciências Moleculares2022 23(18): 10441 Desculpe, mas não posso acessar ou traduzir conteúdo de links externos. Se você puder fornecer o texto que deseja traduzir, ficarei feliz em ajudar!
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