TALLER Y CONFERENCIA INTERNACIONAL “SITUACION ACTUAL … · Taller “Conservación y Uso de la...

Taller “Conservación y Uso de la Diversidad de Gossypium barbadense L.” - La Molina, Perú - 26-28 Set. 2016 ©C. Viot

Uso de marcadores moleculares en el

mejoramiento genético y su aplicabilidad

Christopher VIOT1

1CIRAD, UMR AGAP

Av Agropolis - 34398 Montpellier Cedex 5 – Francia

[email protected]

TALLER Y CONFERENCIA INTERNACIONAL “SITUACION ACTUAL DE LA

VALORACIÓN, CONSERVACION Y USO DE LA DIVERSIDAD GENETICA DEL

ALGODÓN CON FINES DE BIOSEGURIDAD”


x

F1

BC1

x

x Año n+1

Año n+4

Año n

SAM 1

Variedad cultivada Genotipo mejorador

Variedad cultivada

Variedad cultivada

BC2 Año n+2

SAM 2

Variedad cultivada x

BC4 Variedad cultivada x

SAM 5

Variedad cultivada con

gen(es) transferido(s)

Estrategia de SAM

por

retrocruzamiento /

backross

SAM = Selección

asistida por

marcadores

BC = backcross /

retrocruzamiento


Mapas genéticos de marcadores ADN y

cartografía de QTLs asociados a

caracteres fenotípicos

Ejemplo de mapa genético con regiones

probables de QTLs

Datos no reales

Map: MapChart (Voorrips 2002)


Principios del

posicionamiento de

los marcadores y de

los QTLs sobre un

cromosoma

Localización

calculada del

QTL

SSR-1

SSR-2

SSR-3

SSR-4

SSR-5

Fenotipo

Fenotipo

Fenotipo

Fenotipo

Fenotipo

Genotipo


Incremento de precisión de los QTLs :

nuevas poblaciones más numerosas

combinación de QTLs de diferentes

estudios calculo de meta-QTLs con

softwares especializados

3 QTLs de tenacidad ( )

1 QTL de uniformidad de longitud ( )

1 QTL de longitud ( )

1 QTL de finura ( )

Datos no reales



Mapas genéticos consensos por

combinación de datos de dos

mapas genéticos conteniendo

marcadores ADN comunes

mapa genético con más

marcadores que los mapas

originales

combinación de QTLs de

diferentes estudios, por ej. en una

meta-análisis

Datos no reales


Mapa genético consenso

c02-2016

c02-cons

c02-2014

c21-2016

c21-cons

c21-2014


Distribución de frecuencia de QTLs a lo largo de los 26 cromosomas

del algodón tetraploide. Los eQTLs o QTLs de expresión (ARN)

fueron detectados por hibridación sobre micro-array,

Observación de "hotspots" o clusters de e-QTLs

Datos no publicados

Gráfico: R software

c22 c23 c24 c25 c26 c21 c20 c19 c18 c17 c15 c14 c13 c12 c11 c10 c09 c08 c07 c06 c05 c04 c03 c02 c01 c16


QTL

correspondiendo

al carácter meta

gen A

gen regulador

del gen A

Gen A de

estructura

QTLs y genes de estructura o regulación

cromosoma


Importancia de la compatibilidad de los alelos de diferentes genes en el

caso de cruces entre genotipos distantes Desequilibrio gamético (o de ligamiento o "linkaje") entre loci de cromosomas homeólogos

en la descendencia de un cruce G. hirsutum x G. barbadense

Mk Mk cM cM

c12 c26

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0

2

8

15

20

24 25

27 28

34 34 36 36

38 39

46 47

49 50

54 54

56 56

61

62

64 65

67 68 69

70

75

0 1

8 9

20

22 23

32

34 35

38 38 40

46

52

54 55

57

62

76

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR SSR

AFLP AFLP

SSR SSR SSR SSR

SSR SSR

AFLP SSR

SSR AFLP

AFLP AFLP

SSR SSR

SSR

SSR

SSR SSR

SSR AFLP AFLP

SSR

SSR

SSR SSR

AFLP SSR

SSR

AFLP AFLP

AFLP

SSR AFLP

SSR AFLP SSR

AFLP

AFLP

AFLP SSR

SSR

SSR

SSR

Mk Mk cM cM

0

9

15

16

21

23 24 24

26 26

30

32

38

42

45 46

48

50

52

54

61

70

73

77

0

16

21

25

30

32 33

35

39 40 41 42

46

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

AFLP SSR SSR

SSR SSR

AFLP

AFLP

AFLP

SSR

SSR SSR

AFLP

AFLP

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

AFLP SSR

AFLP

SSR SSR SSR SSR

SSR

c3 c17

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Mk Mk cM cM

c5 c19

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0

9

15

18

22 23 25

31

36 38

40

43

49 51

55

57 59 59

65

74 75 76 77 79 80 81

83

88 89

92 93 94

98 99

103

109

0

8

16

18

22 24

31

33

36

38

42 43 44 45 45 46

53

56

65 66 68

72 73

76

SSR

SSR

AFLP

SSR

SSR SSR SSR

SSR

SSR SSR

AFLP

SSR

AFLP SSR

SSR

SSR AFLP AFLP

AFLP

SSR AFLP SSR SSR SSR

AFLP AFLP

AFLP

SSR AFLP

SSR SSR AFLP

SSR SSR

AFLP

SSR

SSR

SSR

AFLP

SSR

SSR SSR

SSR

SSR

SSR

SSR

SSR SSR SSR SSR SSR AFLP

SSR

SSR

SSR AFLP SSR

SSR AFLP

AFLP


Dos grandes categorías para las bases genéticas

de los caracteres de interés

Multigénica: caracteres

cuantitativos

Detección de QTLs para la

selección asistida por

marcadores

Transferencia fácil por

selección clásica o asistida

por marcadores

Balance por el momento negativo

en creación varietal algodonera

basada sobre los QTLs.

Simple - implicando

pocos genes


Marcadores del ADN utilizados :

- Microsatélites o SSR - simple sequence repeats

- SNPs – single nucleotide polymorphisms

Métodos de genotipaje (principales)

- PCR y electroforesis

- Micro-array

- Genotipado por secuenciado – GBS


Principio de la aparición del polimorfismo de longitud

de las secuencias SSR / microsatélites

Copia de la región SSR con 1 unidad más

del motivo repetitivo

Copia de la región SSR con 1 unidad menos

del motivo repetitivo

Copia de la región SSR sin cambio Primer 1 del

marcador SSR

Primer 2 del

marcador SSR


Imagen de Wikipedia: SNP model by David Eccles (gringer)

Polimorfismo de tipo SNP – single nucleotide polymorphism


Desnaturalización del ADN

5’ 3’

3’ 5’

ADN doble hebra

3’ 5’

Primer 1 5’ 3’

Primer 2

Apareamiento de los cebadores e

instalación de la polimerasa 5’ 3’

Taq Pol 3’ 5’

Taq Pol

Elongación

5’ 3’

Taq Pol 3’ 5’

Taq Pol

Principio de la PCR – polymerase chain reaction

Ciclo siguiente

Numero de copias del

ADN x2 / ciclo de PCR


Dos metodologías basadas sobre marcadores ADN

adaptadas para el mejoramiento genético de los

cultivos

Selección genómica Genética de asociación

Mejoramiento varietal de

los cultivos con SAM

Búsqueda de genes en

recursos genéticos


La genética de asociación - GWAS

Genómica funcional

Creación varietal

Validación de genes para el

mejoramiento varietal

Genética de asociación: búsqueda

de correlaciones estadísticas entre

fenotipos y genotipos

Recursos Genéticos

QTLs / genes candidatos

localizados

Selección asistida por marcadores

genotipos sin relación

definida de parentesco


Selección genómica

Principio :

Estudio de las relaciones entre

un muy grande número de

marcadores y los fenotipos de

una población de algodoneros

Estimación de los parámetros de

un modelo de la relación

marcadores ADN - fenotipos 7


7

7

7 7

7

Población de referencia :

Genotipado (alta capacidad)

Fenotipado

Estimación de parámetros para un modelo de la

relación entre genotipos y fenotipos

7 7

7 7

7 7

Aplicación para la selección

dentro de las poblaciones metas

7 7 7

Selección genómica


Aplicación de los marcadores del ADN en el mejoramiento

genético

Los marcadores del ADN permiten respuestas fiables, rápidas y baratas para:

Diferenciar plantas individuales:

identidad entre variedades

proximidad entre genotipos

pureza varietal

estructuración y gestión de recursos genéticos

Controlar la presencia de un transgén o de un gen determinado:

transferencia por retrocruzamiento,

. selección de caracteres con herencia simple

Selección asistida

por marcadores

resistencias a

enfermedades, grado de

pilosidad, densidad de

glándulas de gosipol ..


Aplicación de los marcadores del ADN en el mejoramiento

genético (2)

En metodologías mas sofisticadas, permiten asistir en la selección de

ideotipos moleculares, a través de la selección genómica en particular

Las secuencias de genomas algodoneros disponibles para todas las

especies importantes permiten buscar directamente marcadores del ADN

ligados a genes determinados


Genotipado microsatélite Precio (investigación) Precio por dato

96 microplaca ABI 75.48 € 0.10 €

384 microplaca ABI 215.22 € 0.07 €

Ejemplos de costos de datos de genotipado

molecular alta capacidad

Genotipado SNP Precio (investigación) Precio por dato

1 SNP placa 96, LC480 25 € 0.26 €

1 SNP placa 384, LC480 75 € 0.20 €

48*48 Chip Fluidigm,

Biomark 48 SNP x 48

samples

352 € 0.14 €

96*96 Puce Fluidigm,

Biomark 96 SNP x 96

samples

599 € 0.06 €


Muchas gracias por su atención

Christopher VIOT

CIRAD, UMR AGAP

Av Agropolis - 34398 Montpellier Cedex 5 – Francia

[email protected]

http://www.cirad.fr/


En fitomejoramiento de algodón, los marcadores del

ADN permiten diferenciar plantas individuales,

elaborar mapas genéticos incluyendo las posiciones

estimadas de genes de interés, asistir en la

selección de genes determinados o de ideotipos

moleculares, determinar la identidad entre

variedades y la pureza varietal.

La selección asistida por marcadores del ADN está

muy difundida en fitomejoramiento varietal y es

usada para controlar, durante una transferencia por

retrocruzamiento, la presencia de un transgén o de

un gen de un carácter de herencia simple, tal como

ciertas resistencias a enfermedades.

Para los caracteres cuantitativos, de base

multigénica y compleja, las estrategias basadas

sobre el posicionamiento de QTLs a lo largo de los

mapas genéticos no resultaron en aplicaciones

exitosas en fitomejoramiento varietal. La orientación

actual es aplicar la selección genómica desarrollada

en mejoramiento animal, basada sobre números

muy importantes de marcadores.

Para la pureza varietal, la identidad entre

variedades, la ausencia o presencia de transgenes,

los marcadores del ADN permiten respuestas

fiables, rápidas y baratas.

Para los recursos genéticos utilizados en

mejoramiento genético de plantas, el genotipado por

marcadores del ADN permite estructurarlos,

determinar la probabilidad de utilidad, la constitución

de colecciones de referencia y optimizar su gestión.

Las secuencias de genomas algodoneros

disponibles para todas las especies importantes

permiten buscar directamente marcadores del ADN

ligados a genes determinados.

RESUMEN

Christopher VIOT, Uso de marcadores moleculares en el mejoramiento genético y su aplicabilidad. In

MINAM-IPA-MINAGRI-UNALM (Organizadores), Taller y conferencia internacional “Situación actual de

la valoración, conservación y uso de la diversidad genética del algodón con fines de bioseguridad”,

26-28 de septiembre de 2016, La Molina, Perú.


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and Development. In Paterson AH (Ed.), 2009, Genetics and genomics of cotton. Plant Genetics

and Genomics: Crops and Models., , vol. 3, Springer, pp. 283-311

Cros D, 2014, Practical aspects of genomic selection in oil palm (Elaeis guineensis). International

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http://www.gptr-lr-genotypage.com/tarifs/plateau-de-genotypage-cirad/microsat

Lacape JM, D Llewellyn, J Jacobs, T Arioli, D Becker, S Calhoun, Y Al-Ghazi, S Liu, O Palaï, S

Georges, M Giband, H de Assunção, P Augusto, V Barroso, M Claverie, G Gawryziak, J Jean, M

Vialle, C Viot, Meta-analysis of cotton fiber quality QTLs across diverse environments in a

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Perrier X, A Flori, F Bonnot, 2003, Data analysis methods. In: Hamon P, M Seguin, X Perrier, JC

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Viot C, J Jacobs, T Arioli, D Llewellyn, R Derijcker, M Claverie, M Lacape, 2009, Non-independence

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Voorrips RE, 2002. MapChart: Software for the graphical presentation of linkage maps and QTLs. The

Journal of Heredity 93 (1): 77-78

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