마커기반 선발 (Marker assisted selection, MAS)은 목표로 하는 형질과 연관된 분자 표지를 사용하여 육종 주기당 선발 효율을 높이는 효과적인 육종전략의 일종이다. 본 연구에서는 과장, 과폭, 과형지수, 과중, Brix, 심실개수, 과피두께의 총 7가지의 토마토 과실 특성에 대한 양적형질유전자좌 (Quantitative trait loci, QTL)의 식별을 위하여 ...
마커기반 선발 (Marker assisted selection, MAS)은 목표로 하는 형질과 연관된 분자 표지를 사용하여 육종 주기당 선발 효율을 높이는 효과적인 육종전략의 일종이다. 본 연구에서는 과장, 과폭, 과형지수, 과중, Brix, 심실개수, 과피두께의 총 7가지의 토마토 과실 특성에 대한 양적형질유전자좌 (Quantitative trait loci, QTL)의 식별을 위하여 전장유전체연관분석 (Genome-wide association study, GWAS)를 실시하였다. 토마토 162종의 표현형 변이를 3년에 걸쳐 현장실험에서 평가하였고, 총 34,550개의 단일염기다형성 (Single nucleotide polymorphism, SNP) 마커를 이용하여 유전형분석을 진행하였다. GWAS분석에서 P < 0.0001의 기준으로 총 29개의 SNP 유전자좌를 발견하였고, 이들은 9.40-23.68%의 전체 표현형 변이를 설명하였다. 이 중 13개의 유전자좌가 신규 QTL과 연관된 것으로 나타났다. 이 집단에 대하여 유전체선발도 진행하였는데 RR-BLUP (Ridge regression best linear unbiased prediction), Bayesian LASSO, Bayesian A의 총 3개의 유전체 선발 모델을 기반으로 유전체기반육종가 (Genomic estimated breeding value, GEBV)를 계산하여 실측 표현형과 비교함으로써 각 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 효율적인 유전체 선발을 위하여 총 6개의 마커세트가 개발되어 각각의 성능을 평가하였다. 이 중 QTL과 연관된 마커로 구성된 192개의 마커세트는 0.68-0.87의 가장 높은 수준의 예측정확도를 보였다. 이 마커세트들은 유전적 배경이 다른 집단과의 검증을 통하여 그 유용성이 평가되었다. GWAS와 유전체 선발결과는 토마토 재배종에서의 우량품종의 육성에 유용한 자원으로 사용가능 할 것으로 보인다.
마커기반 선발 (Marker assisted selection, MAS)은 목표로 하는 형질과 연관된 분자 표지를 사용하여 육종 주기당 선발 효율을 높이는 효과적인 육종전략의 일종이다. 본 연구에서는 과장, 과폭, 과형지수, 과중, Brix, 심실개수, 과피두께의 총 7가지의 토마토 과실 특성에 대한 양적형질유전자좌 (Quantitative trait loci, QTL)의 식별을 위하여 전장유전체연관분석 (Genome-wide association study, GWAS)를 실시하였다. 토마토 162종의 표현형 변이를 3년에 걸쳐 현장실험에서 평가하였고, 총 34,550개의 단일염기다형성 (Single nucleotide polymorphism, SNP) 마커를 이용하여 유전형분석을 진행하였다. GWAS분석에서 P < 0.0001의 기준으로 총 29개의 SNP 유전자좌를 발견하였고, 이들은 9.40-23.68%의 전체 표현형 변이를 설명하였다. 이 중 13개의 유전자좌가 신규 QTL과 연관된 것으로 나타났다. 이 집단에 대하여 유전체선발도 진행하였는데 RR-BLUP (Ridge regression best linear unbiased prediction), Bayesian LASSO, Bayesian A의 총 3개의 유전체 선발 모델을 기반으로 유전체기반육종가 (Genomic estimated breeding value, GEBV)를 계산하여 실측 표현형과 비교함으로써 각 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 효율적인 유전체 선발을 위하여 총 6개의 마커세트가 개발되어 각각의 성능을 평가하였다. 이 중 QTL과 연관된 마커로 구성된 192개의 마커세트는 0.68-0.87의 가장 높은 수준의 예측정확도를 보였다. 이 마커세트들은 유전적 배경이 다른 집단과의 검증을 통하여 그 유용성이 평가되었다. GWAS와 유전체 선발결과는 토마토 재배종에서의 우량품종의 육성에 유용한 자원으로 사용가능 할 것으로 보인다.
Marker assisted selection (MAS) is an effective strategy for improving genetic gain per breeding cycle using molecular markers associated with traits in interests. In this study, we conducted genome-wide association study (GWAS) to identify quantitative trait loci (QTL) for seven fruit traits includ...
Marker assisted selection (MAS) is an effective strategy for improving genetic gain per breeding cycle using molecular markers associated with traits in interests. In this study, we conducted genome-wide association study (GWAS) to identify quantitative trait loci (QTL) for seven fruit traits including fruit height, width, shape index, weight, Brix, locule number and pericarp thickness. The phenotype variations of 162 tomato collection were evaluated in field trials over three years, and we used 34,550 genome-wide single nucleotide polymorphisms (SNPs) that identified from AxiomTM SNP array. In GWAS, we found a total of 29 QTL at P < 0.0001 explaining 9.40-23.68% of a total of phenotypic variations, and 14 of these represented novel QTL. We also optimized genomic selection (GS) for a collection of 162 accessions. Genomic estimate breeding values (GEBVs) were compared with observed phenotype using three GS models including the ridge regression best linear unbiased prediction (RR-BLUP), Bayesian LASSO (BL), and Bayesian A (BA), and six SNP sets were generated to evaluate the performance for phenotype prediction. The 192-marker set including QTL-associated markers showed the highest levels of prediction accuracy ranged from 0.68-0.87. These marker sets also used for additional validation with another population which have different genetic backgrounds. The results from GWAS and GS will be the useful resource for breeding elite lines in cultivated tomato.
Marker assisted selection (MAS) is an effective strategy for improving genetic gain per breeding cycle using molecular markers associated with traits in interests. In this study, we conducted genome-wide association study (GWAS) to identify quantitative trait loci (QTL) for seven fruit traits including fruit height, width, shape index, weight, Brix, locule number and pericarp thickness. The phenotype variations of 162 tomato collection were evaluated in field trials over three years, and we used 34,550 genome-wide single nucleotide polymorphisms (SNPs) that identified from AxiomTM SNP array. In GWAS, we found a total of 29 QTL at P < 0.0001 explaining 9.40-23.68% of a total of phenotypic variations, and 14 of these represented novel QTL. We also optimized genomic selection (GS) for a collection of 162 accessions. Genomic estimate breeding values (GEBVs) were compared with observed phenotype using three GS models including the ridge regression best linear unbiased prediction (RR-BLUP), Bayesian LASSO (BL), and Bayesian A (BA), and six SNP sets were generated to evaluate the performance for phenotype prediction. The 192-marker set including QTL-associated markers showed the highest levels of prediction accuracy ranged from 0.68-0.87. These marker sets also used for additional validation with another population which have different genetic backgrounds. The results from GWAS and GS will be the useful resource for breeding elite lines in cultivated tomato.
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