In den letzten Jahrzehnten hat die Welt enorme Fortschritte bei den Werkzeugen für die Genomanalyse erlebt. Obwohl diese Werkzeuge normalerweise eher mit den Bereichen Biologie und Medizin in Verbindung gebracht werden, haben sie sich auch in der Landwirtschaft als sehr wertvoll erwiesen.
Mithilfe zahlreicher DNA-Marker, die mithilfe von Sequenzierungstechnologien der nächsten Generation gewonnen werden, können Züchter genomische Vorhersagen treffen und vielversprechende Individuen auf der Grundlage ihrer vorhergesagten Merkmalsausprägungen auswählen.
Verschiedene Systeme und Methoden zur Verbesserung der Obstqualität nutzen genetische Analysen. Eine davon besteht aus genetischer Selektion (GS) und genetischer Vorhersage (GP).
Dieser moderne Züchtungsansatz verwendet statistische Modelle, um das gesamte genetische Profil eines bestimmten Individuums anhand zuvor gesammelter Genome und der damit verbundenen Merkmale zu bewerten. Auf diese Weise können Züchter Vorhersagen über die Fruchtmerkmale treffen, die in Zukunft im Keimlingsstadium produziert werden.
Im Gegensatz dazu konzentrieren sich genomweite Assoziationsstudien (GWAS) darauf, die genauen genetischen Varianten zu finden, die für ein bestimmtes Fruchtmerkmal verantwortlich sind.
Bisher wurden bei GP und GWAS überwiegend DNA-Marker aus einem einzigen System verwendet. Als das verwendete System veraltete, musste es mit einem aktuelleren System neu analysiert werden. Es war jedoch schwierig, Populationen für die Selektion in der Obstbaumzucht, die mit früheren Systemen analysiert wurden, erneut zu analysieren, da es nicht möglich ist, DNA von Individuen, die während der Selektion verworfen wurden, erneut zu gewinnen.
In einer Studie veröffentlicht In Gartenbauforschung Am 8. Juli 2024 wollte ein Forschungsteam unter der Leitung von Associate Professor Mai F. Minamikawa vom Institute for Advanced Academic Research der Chiba University, Japan, klären, ob die Kombination von Apfeldaten aus verschiedenen Systemen zu genaueren Ergebnissen bei der Durchführung von GP und GWAS führen könnte.
Weitere Mitglieder des Teams waren Dr. Miyuki Kunihisa vom Institute of Fruit Tree and Tea Science der National Agriculture and Food Research Organization, Japan, und Professor Hiroyoshi Iwata von der Graduate School of Agricultural and Life Sciences der Universität Tokio, Japan.
Zunächst kombinierten die Forscher Apfeldatensätze, die sie aus zwei verschiedenen Genotypisierungssystemen bezogen hatten, nämlich Infinium und Genotypisierung durch direkte Zufallsamplikonssequenzierung (GRAS-Di). Anschließend nutzten sie diese kombinierten Genotypmarker, um GP und GWAS für insgesamt 24 verschiedene Fruchtmerkmale durchzuführen, darunter Säuregehalt, Süße, Erntezeit und festlöslicher Gehalt.
Das Team verglich die Leistung von Vorhersagen, die mit Modellen erstellt wurden, die entweder nur mit einem oder mit beiden Datensätzen kombiniert trainiert wurden.
Die Ergebnisse waren sehr ermutigend; die Genauigkeit der genomischen Vorhersagen und die Erkennungsleistung des GWAS-Systems stiegen deutlich, wenn die kombinierten Datensätze von Infinium und GRAS-Di für mehrere Fruchtmerkmale verwendet wurden. Dies deutet darauf hin, dass die Kombination von Daten aus verschiedenen Systemen und die Nutzung historischer Daten Vorteile mit sich bringt.
Um die Grenzen noch weiter zu verschieben, trainierten die Forscher das GP-Modell auch so, dass Inzuchteffekte berücksichtigt wurden. Interessanterweise deuteten diese Ergebnisse auch darauf hin, dass der kombinierte Ansatz bei bestimmten Merkmalen, darunter Brix und Mehligkeitsgrad, bessere Ergebnisse lieferte.
Diese Ergebnisse waren jedoch nicht schlüssig, wie Dr. Minamikawa sagt: „Obwohl die Genauigkeit des GS für Fruchtmerkmale bei Äpfeln durch Daten zur Inzucht verbessert werden kann, sind weitere Studien erforderlich, um die Beziehung zwischen Fruchtmerkmalen und Inzucht zu verstehen.“
Insgesamt deuten die Erkenntnisse dieser Studie auf eine praktische Möglichkeit hin, die Genauigkeit von GS und GWAS durch die Nutzung vorhandener Datensätze zu verbessern.
Dies könnte viele positive Auswirkungen auf die Landwirtschaft haben, wie Dr. Minamikawa sagt: „Herausforderungen wie große Pflanzengrößen und lange Jugendphasen bei Obstbäumen können bewältigt werden, indem man überlegene Genotypen von zahlreichen Individuen identifiziert, indem man hochpräzise GS als Keimlingsstadium verwendet und genetische Varianten für ein Zieleigenschaft mittels präziser GWAS erkennt.“
Mehr Informationen:
Mai F Minamikawa et al, Genomische Vorhersage und genomweite Assoziationsstudie unter Verwendung kombinierter genotypischer Daten aus verschiedenen Genotypisierungssystemen: Anwendung auf Qualitätsmerkmale von Apfelfrüchten, Gartenbauforschung (2024). DOI: 10.1093/hr/uhae131