El cultivo de manzanas (Malus domestica Borkh.) es un proceso que requiere mucho tiempo y recursos.
por la Universidad Agrícola de NanJing
Aunque se ha informado de una gran cantidad de loci de rasgos cuantitativos (QTL) asociados con la apariencia y los rasgos de calidad de las manzanas, se han traducido menos QTL en rasgos específicos de locus para su uso en el mejoramiento, mientras que muchos rasgos de calidad de las manzanas son genéticamente complejos y pueden ser influenciado por muchos QTL de efectos menores en todo el genoma.
Además, el largo período juvenil de las manzanas, sumado a los desafíos del fenotipado, exacerba la complejidad del problema. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de encontrar formas de mejorar la eficiencia del mejoramiento, pero la investigación sobre su aplicación en el mejoramiento de manzanas mediante selección de todo el genoma (selección genómica) aún es escasa.
En mayo de 2023, Horticulture Research publicó un artículo de investigación titulado » Selección de todo el genoma para rasgos de calidad de la fruta en manzanas: conocimientos genéticos obtenidos a partir de la predicción y la posdicción «.
En este estudio, se investigaron los rasgos de calidad de la fruta para comprender la variación de los rasgos y la capacidad predictiva. En primer lugar, tanto el año (p <0,001) como el individuo (p <0,0001) tuvieron efectos significativos en todos los rasgos. La proporción media de variación representada por año e individuo fue de 0,07 y 0,53 para todos los rasgos, respectivamente. El año tuvo un efecto pequeño en la mayoría de los rasgos excepto M2, mientras que el individuo tuvo un efecto particularmente grande en rasgos como el sobrecolor rojo y el peso del fruto.
Se observaron diferencias cuantitativas entre los individuos del conjunto de germoplasma. Se observó variación cuantitativa entre los individuos del conjunto de germoplasma. A continuación, el estudio predijo características de calidad de la fruta en el momento de la cosecha.
Los resultados mostraron que cuanto mayor es el conjunto de entrenamiento, mayor es la capacidad de predicción, siendo M1 la que tiene la capacidad de predicción más alta (media = 0,56) y Cn la más baja (media = 0,36). Luego se investigó el efecto de los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) por cromosoma de una familia individual sobre la capacidad predictiva. La cantidad de SNP por cromosoma, rasgo y familia de prueba tuvo un efecto significativo sobre las capacidades predictivas.
El mayor aumento en la capacidad predictiva se observó al comparar 10 SNP con cinco SNP por cromosoma. Al predecir la descendencia individual dentro de las familias, las habilidades predictivas variaron significativamente según la familia y el rasgo. En todos los rasgos, las familias más grandes (con más descendencia fenotipada) generalmente mostraron una mayor capacidad predictiva que las más pequeñas. Además, la inclusión de SNP en loci de rasgos cuantitativos (QTL) específicos como efectos fijos a veces mejoró la capacidad predictiva, especialmente notable para rasgos como el sobrecolor rojo.
Por último, se consideró la posdicción de todo el genoma. Aquí, se sacrificaron menos descendientes en función de los valores predichos (selección de todo el genoma) que en función de los valores de rasgos observados (selección fenotípica). Cuando se aplicaron diferentes umbrales de selección, el número de individuos seleccionados varió, con umbrales basados en valores de rasgos «Honeycrisp» que seleccionaron la menor cantidad de individuos. Por el contrario, los umbrales derivados de los valores percentiles a menudo son los que más se seleccionan, lo que genera más desacuerdos entre las decisiones de selección fenotípica y de todo el genoma.
En conclusión, este estudio exploró la efectividad de la selección de todo el genoma para predecir los rasgos de calidad de la fruta en el mejoramiento de manzanas, especialmente en el contexto del programa de mejoramiento de manzanas de la UMN. Esta investigación subraya el potencial de la selección de todo el genoma como una herramienta poderosa para el mejoramiento de manzanas y proporciona una vía prometedora para futuras aplicaciones para mejorar la calidad de la fruta .
Más información: Sarah A Kostick et al, Selección de todo el genoma para rasgos de calidad de la fruta en manzanas: conocimientos sobre mejoramiento obtenidos a partir de la predicción y la posdicción, Horticulture Research (2023). DOI: 10.1093/hora/uhad088
