Analiza asocjacji całego genomu w celu poznania regulacji zawartości kwasów tłuszczowych w nasionach rzepaku (Brassica napus L.)

Transkrypt

1 Analiza asocjacji całego genomu w celu poznania regulacji zawartości kwasów tłuszczowych w nasionach rzepaku (Brassica napus L.) Katarzyna Gacek Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin - Państwowy Instytut Badawczy Oddział w Poznaniu Nauka dla hodowli i Nasiennictwa Roślin Uprawnych Zakopane

2 Olej rzepakowy Tłuszcze = triacyloglicerole (TAG) estry glicerolu i kwasów tłuszczowych CELE ŻYWIENIOWE Źródło NNKT: linolowy i linolenowy (omega-6 i omega-3) 10x więcej niż w oliwie z oliwek Korzystny stosunek tych kwasów: 2:1 (oliwa 10:1) Zawiera tokoferole (wit.e), fitosterole, beta-karoten CELE PRZEMYSŁOWE Olej wysoko oleinowy nisko linolenowy stabilny w wysokich temperaturach Produkcja biopaliw, pasz, smarów, klei, farb, lakierów, rozpuszczalników itd Cele żywieniowe vs przemysłowe różna zawartość kwasów tłuszczowych

3 Biosynteza kwasów tłuszczowych Synteza kwasów rozpoczyna się w plastydach, wynikiem jest powstanie kwasów palmitynowego, stearynowego, oleinowego Kwasy te eksportowane są do retikulum endoplazmatycznego (ER) Modyfikacja kwasów np. elongacja, desaturacja: desaturaza FAD2 kwas linolowy oraz desaturaza FAD3 kwas linolenowy Formowanie triacylogliceroli (TAGs) Geny kodujące enzymy biorące udział w biosyntezie tłuszczu są dobrze poznane ale regulacja tych genów jest wciąż słabo znana

4 Jakie geny regulują zawartość kwasów tłuszczowych w nasionach rzepaku?

5 Brassica napus Rzepak: ALLOTETRAPLOID (AACC 2n=38), spontaniczne przekrzyżowanie B. rapa (AA) oraz B. oleracea (CC) Genom uległ potrojeniu wiele kopii genów w ramach rodzin genowych, dużo sekwencji powtórzonych Utrudnione przeniesienie wiedzy z rośliny modelowej A.thaliana do rzepaku

6 Cechy użytkowe - kompleksowa regulacja genowa Ważne agronomicznie cechy rzepaku (wzrost i rozwój roślin, odpowiedź na środowisko, szkodniki i choroby) są kontrolowane przez wiele genów Geny współgrają ze sobą funkcjonując w sieciach Sabaghian et al., 2015 Nature Scientific Reports Geny regulujące wzrost u roślin (A.thaliana) Identyfikacja KLUCZOWYCH genów regulujących kompleksową cechą (synteza kwasów tłuszczowych) jest wyzwaniem

7 Analiza asocjacji GWAS (genome-wide association study ) Populacja mapująca Populacja linii/odmian (ZRÓŻNICOWANIE) Genotypowanie DNA: (SNPs, delecje/insercje) Fenotypowanie Analiza asocjacji GWAS Geny kandydującewalidacja - marker Hodowla wspomagana markerami molekularnymi

8 Fenotypowanie populacji mapującej Populacja mapująca: rodzice, linie wsobne rekombinacyjne (RIL324xRIL622) oraz 60 linii DH rzepaku ozimego 1. Wzrost roślin w pokoju hodowlanym 2. Wernalizacja (4ºC) 3. Hodowla do stadium dojrzałości w szklarni

9 Kwasy tłuszczowe w nasionach rzepaku (chromatografia gazowa GC FAME) Zróżnicowana zawartość kwasów tłuszczowych w liniach DH w porównaniu z rodzicami Transgresja alleli w liniach DH Gacek K i in., Frontiers in Plant Science, 2017

10 Genotypowanie

11 Genotypowanie Illumina MiSeq dostępność nowych technologii badania genomu sekwenatory genomowe Illumina HiSeq Mniejsze genomy, celowane geny Wysokoprzepustowy, centra genomowe Pacific Biosciences PacBio Wysokoprzepustowy, centra genomowe długie odczyty Wybór metody: stosunek koszt - ilość danych

12 Sewencjonowanie populacji mapującej Fragmentacja DNA (sonifikacja) Przyłączenie adaptorów Połączenie prób, sekwencjonowanie Illumina HiSeq Dane sekwencji dla każdej z prób

13 Genotypowanie populacji mapującej Genom rzepaku skim based Odczyty z sekwenatora Głębokie pokrycie płytkie pokrycie skim based Zsekwencjonowany genom Odpowiednia dla populacji rekombinacyjnej (mapującej), dla której genotypy rodziców są znane Skim based : Zsekwencjonowano genom rodziców z pokryciem 7x oraz linie DH 1x

14 Genotypowanie populacji mapującej skim based Przyrównanie sekwencji odczytów do genomu referencyjnego rzepaku (Chalhoub et al., 2014), program SOAPaligner v2.21 Zidentyfikowano 90,205 SNPów, program SGSautoSNP Analiza asocjacji GWAS polimorfizm pojedynczego nukleotydu (SNP)

15 Asocjacja GWAS Powiązanie SNP na chromosomie A05 z kwasem oleinowym i linolowym Gacek K i in., Frontiers in Plant Science, 2017

16 Geny kandydujące Candidate gene Nearest genes c Position d Allele FDR adjusted p-value f Annotation g BnaA05g22550 a BnaA05g22540, BnaA05g C/T Cyclic Nucleotide binding factor 1 (CNBT1) (1) BnaA05g22710 a BnaA05g22680, Bna05g T/A CBL-interacting serine/threonine-protein kinase1 (CIPK1) EST B.napus a Bna05g A/G Nuclear fusion defective 2 (NFD2) no gene prediction a,b Bna05g23070 Bna05g G/C a b unknown repeats a,b Bna05g23110 PLDP1(2, 3) Bna05g C/T a b repeats a repeats repeats a,b Bna05g23110 PLDP1(2, 3) Bna05g A/G b a Small cysteine BnaA05g23370 a,b Bna05g A/C b rich protein (SCR-LIKE22) a G/T b EST B.napus a Bna05g A/G unknown BnaA05g23430 a Bna05g C/G TRZ4, trnase Bna05g23520 a,b Bna05g G/T a b Malonyl-CoA Synthase (AAE13) (4) EST B.napus a Bna05g23360 Bna05g A/G unknown EST B.napus a,b Bna05g23670 FAD5, BnaA05g23680 FAD5 (5) A/T a b UDP-Glycosyltransferase protein Transposable element a,b BnaA05g23720, BnaA05g23740 PLDALPHA1 (6) C/G a b TE BnaA05g23770 a,b BnaA05g23760, BnaA05g23790 FATB (7) T/G a b Fbox BnaA05g23870 a,b BnaA05g23830 BnaA05g C/T a b mitochondrial,glutaredoxin BnaA05g23930 a BnaA05g G/C Pentatricopeptide repeat (TPR)-like BnaA05g23960 a,b BnaA05g A/G a unknown b EST B.napus a BnaA05g A/G unknown Metabolizm tłuszczów: EST B.napus a,b BnaA05g A/T a b unknown a repeats repeats a,b BnaA05g A/T b a TE Transposable element a,b BnaA05g G/A b a UDP-Glycosyltransferase EST B.napus a,b BnaA05g C/A b protein a UDP-Glycosyltransferase protein EST B.napus a,b BnaA05g G/A b a UDP-Glycosyltransferase protein EST B.napus a,b BnaA05g C/T b BnaA05g24090 b BnaA05g C/G Transducin/WD40 repeat-like superfamily protein PLDP1 AAE13 PLDALPHA1 FAD5 FATB BnaA05g24230 a,b BnaA05g a G/T Legume lectin family protein a,b C/T b C/T Gacek K i in., Frontiers in Plant Science, 2017

17

18 Podsumowanie i dalsza praca Zmienność genetyczna oraz fenotypowa populacji RIL324xRIL622 pozwoliły zidentyfikować geny kandydujące regulujące zawartość kwasu oleinowego i linolowego w nasionach rzepaku Dalsza walidacja genów kandydujących Wiele z zidentyfikowanych genów znane w regulacji zawartością kwasów tłuszczowych co potwierdza skuteczność metody Analiza asocjacji dla innych cech użytkowych rzepaku - markery

19 Podziękowania IHAR-PIB Poznań Iwona Bartkowiak Broda Krzysztof Michalski Laurencja Szała Stanisław Spasibionek Teresa Piętka Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Jan Bocianowski University of Western Australia Jacqueline Batley Dave Edwards Philipp Bayer Kenneth Chan Anita Severn-Ellis University of Queensland Manuel Zander

20 Dziękuję za uwagę