挥发物的全基因组关联揭示了蓝莓风味的候选位点

 

Blueberry Breeding and Genomics Lab, Horticultural Sciences Department, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA; 

 

Environmental Horticulture Department, Plant Innovation Center, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA; 

 

Department of Horticulture, University of Michigan, Michigan State University, East Lansing, MI 48824, USA

 

New Phytologist (2020) 226: 1725–1737

 

doi: 10.1111/nph.16459

 

在本研究中，采用靶向基因分型方法和挥发性提取，通过GC-MS对蓝莓育种群体的1438个个体进行了分析。全基因组关联研究（GWAS）阐明了挥发性有机物的遗传结构，预测模型表明，我们可以通过基因组选择和标记辅助选择准确地预测挥发性有机物。最后，利用以往的感官小组対蓝莓的评分据集来评估挥发物如何影响消费者的偏好，从而最终帮助育种者以更便宜和更快的速度开发更美味的品种。

 

对886个蓝莓个体中17种挥发性有机化合物的分类和汇总统计
 

表中，MVA表示甲基戊酸，MEP表示甲基赤藓糖醇磷酸酯；平均值和标准偏差（SD）值表示为ng g-1；挥发性物质分为五类：醛类、醇类、甲基酮类、单萜类和苯类；香气描述词检索自Du & Rouseff（2014）。

 

研究中检测到的挥发物生物合成途径示意图
 

挥发物的未特征通路用问号(?)表示。不同的颜色表示不同的代谢途径。三个箭头表示有多个步骤。通路上的彩色星号表示在重要基因组区域检测到的候选基因的潜在酶促作用。在全基因组关联研究(GWAS)分析中具有显著关联的染色体在每个挥发性有机化合物前面用彩色的圆圈表示。

 

芳樟醇和桉叶醇挥发物的重要关联和候选基因
 

(a)显示在全基因组关联研究(GWAS)中每个单核苷酸多态性(SNP)关联的重要性的曼哈顿图。水平的红线表示Bonferroni显著性阈值。(b)含有生物合成酶编码基因的基因组区域(蓝色和红色箭头)和最近的显著单核苷酸多态性(SNPs;黄色的三角形)。LIS/TPS，芳樟醇合成酶/ α -萜烯醇合成酶。双条表示比例失调。(c)沿高亮基因组区显著snp之间的成对连锁不平衡(LD(r2))。

 

遗传可能性的估计
 

h2,基于遗传的能力；h2snp，用分子标记计算基因组遗传力；PVE，用遗传术语解释的表型变异的比例；BSLMM，贝叶斯稀疏线性混合模型，h2snp的贝叶斯版本，但假设单核苷酸多态性(SNP)效应采样自点正态分布。在BSLMM中，遗传项被划分为:PVE是由多基因项解释的表型变异的比例，PGE是由具有非零效应的snp解释的PVE的比例。

 

表型的预测
 

(a)对两个蓝莓群体的主成分分析（PCA）：POP1代表了用于全基因组关联研究（GWAS）分析的原始886个个体，而POP2是一组用于基因组预测的552个新个体。(b)使用不同方法的四种预测场景：基因组选择（GS）（所有标记同时建模为随机效应和在POP1和种群间测量的预测能力）；先GS 后 GWAS（GWAS命中建模为GS模型的固定效应，并在种群间进行交叉验证）；和标记辅助选择（MAS；只有GWAS命中在回归模型中的固定效应和在种群中执行的交叉验证）。(c)对四种预测场景中挥发性内容的预测能力。

 

感官分析
 

Pearson的五种感官得分和生化化合物之间的相关性；(b)比较蓝莓“Kestrel”和“Windsor”品种，证明了糖酸比对喜好率的重要性。比较“Kestrel”和“Snowchaser”，这两个品种的可溶性固体含量相似，可滴定酸度（TA）相似，但挥发性有机成分和喜好感知不同。