Studi preliminari di mappaggio per associazione in pesco

Abstract

Il pesco [Prunus persica (L.) Batsch] è tra le specie frutticole più importanti per l’economia italiana ed è considerata una specie modello per la famiglia delle Rosaceae, in quanto presenta diversi vantaggi dal punto di vista genetico e riproduttivo. È infatti una specie diploide, autogama, con un genoma molto contenuto. Al contrario di altre specie frutticole ha un periodo improduttivo limitato (2-3 anni). L’obiettivo del presente lavoro è quello di analizzare la variabilità genetica presente nel germoplasma di pesco e di individuare marcatori SNP strettamente associati a caratteri agronomici rilevanti mediante uno studio di mappaggio per associazione. È stata effettuata un’analisi della variabilità all’interno di una collezione di 877 accessioni di Prunus persica e una accessione di Prunus davidiana utilizzando 16 marcatori SSR. Questo studio ha raggruppato le accessioni in 4 cluster principali, divisi in base alla loro origine e alla loro storia di domesticazione. In seguito a questa analisi è stato scelto un sottoinsieme 339 accessioni di Prunus persica che sono state genotipizzate con 8144 marcatori SNP (posizionati sull’IPSC 9K SNP array) ed è stata definita una core collection di 165 accessioni. L’analisi di struttura effettuata sulla core collection ha evidenziato che il pesco presenta una forte struttura di popolazione, come già dimostrato in altri lavori. Nel nostro studio, la popolazione è risultata suddivisa in tre sottogruppi: le accessioni orientali, le accessioni occidentali moderne e le accessioni occidentali antiche. La core collection è stata fenotipizzata, in totale sono stati valutati 10 caratteri (4 qualitativi e 6 quantitativi). Utilizzando questi dati è stata effettuata un’analisi di associazione al fine di individuare marcatori significativamente associati ai caratteri in esame. Per i caratteri qualitativi l’analisi di associazione è stata effettuata mediante il General Linear Model (GLM), implementato nel programma TASSEL. I marcatori che sono stati individuati associati a questi caratteri sono localizzati nelle stesse regioni in cui sono stati mappati mediante l’utilizzo di popolazioni bi-parentali. Per i caratteri quantitativi, invece, l’analisi di associazione è stata effettuata mediante il Mixed Linear Model (MLM). I marcatori associati ai caratteri analizzati si trovano per la maggior parte nelle stesse regioni in cui sono stati mappati QTL per quei caratteri, utilizzando popolazioni bi-parentali. Relativamente all’epoca di maturazione sono stati individuati alcuni marcatori associati al carattere che si trovano in regioni in cui, ad oggi, non sono stati individuati QTL. Questo risultato conferma la potenzialità del mappaggio per associazione, che a differenza del mappaggio con popolazioni bi-parentali, consente di individuare un numero più ampio di QTL che controllano i diversi caratteri. I marcatori individuati nel presente lavoro potrebbero essere utilizzati per la selezione genetica assistita da marcatori (MAS), che consente la selezione precoce dei semenzali con le caratteristiche desiderate con un importante risparmio di tempo, di spazio e di risorse economiche.

Peach [Prunus persica (L.) Batch] is one of the most important fruit crops and is considered a model plant for genomic studies in the Rosaceae family, for its genetic and biological characteristics (self- pollinating behavior, small genome size and short juvenile period). The aim of this work was to analyze the peach genetic variability and to identify SNP markers significantly associated with relevant agronomic traits carrying out a genome-wide association study (GWAS). 877 peach cultivar and a Prunus davidiana accession were genotyped with 16 SSR markers. This analysis has grouped the accessions into 4 main clusters, divided according to their origin and their domestication history. A subset of 339 accessions of Prunus persica has been selected and has been genotyped with 8144 SNP markers (IPSC 9K SNP array). A core collection of 165 accessions has been identified and utilized for the GWAS analysis. The study of population structure revealed that P. persica has a strong population stratification; the population was divided in three main populations, one made up of oriental varieties, one of occidental varieties from breeding programs and one of traditional occidental varieties. Phenotypic data for 4 monogenic traits and 6 quantitative traits were collected and were integrated in a genome-wide association study (GWAS). For the monogenic traits, marker-trait associations were determined using the General Linear Model (GLM), implemented in the software TASSEL. Significantly associated SNPs were found for all the monogenic traits in regions already identified by previous studies. For the quantitative traits, the association analysis has been performed using the Linear Mixed Model (MLM). Many of the associated markers were located in genomic regions where quantitative trait loci (QTLs) were previously identified using bi-parental populations. For maturity date, some associated SNPs were located in regions where, up to now, QTLs have not been identified. This result confirms the potential of GWAS, that allows to identify a larger number of QTLs controlling different traits than the bi-parental mapping approach. The markers identified in this study could be used for marker-assisted selection (MAS), which allows the early selection of seedlings with the desired characteristics with a significant saving of time, space and economic resources.