Genomweite Genotypisierungsdaten liefern neue Erkenntnisse über die genetische Vielfalt einer weltweiten Luzerne-Sammlung und geben Einblicke in die genetische Steuerung phänologischer Merkmale

Die Abhängigkeit Chinas und Europas von importiertem Eiweiß stellt eine Bedrohung für die Selbstversorgung dieser Regionen mit Nahrungsmitteln dar. Dieses Problem könnte durch den vermehrten Anbau von Hülsenfrüchten gelöst werden, darunter Luzerne, die unter gemäßigtem Klima den höchsten Eiweißertrag liefert. Um ertragreiche und hochwertige Sorten zu züchten, könnte die Nutzung einer großen genetischen Vielfalt in Kombination mit genomischer Bewertung die derzeitigen Züchtungsprogramme verbessern. Um die Diversität der Luzerne zu untersuchen, haben wir einen Satz von 395 Luzerne-Akzessionen (d. h. Populationen) verwendet, die hauptsächlich aus Europa, Nord- und Südamerika sowie China stammen und deren Herbstruhe auf einer Skala von 11 zwischen 3 und 7 liegt. Fünf Züchter stellten Material (617 Akzessionen) zur Verfügung, das mit den 400 Akzessionen verglichen wurde. Alle Akzessionen wurden mittels Genotyping-by-Sequencing (GBS) genotypisiert, um die SNP-Allelfrequenz zu ermitteln. Diese genomischen Daten wurden verwendet, um die genetische Vielfalt zu beschreiben und genetische Gruppen zu identifizieren. Die Akzessionen wurden von 2018 bis 2021 an zwei Standorten (Lusignan in Frankreich, Novi Sad in Serbien) hinsichtlich phänologischer Merkmale (Herbstruhe und Blütezeit) phänotypisiert. Die QTL wurden mittels eines Multi-Locus-Mixed-Modells (mlmm) ermittelt. Anschließend wurde die Qualität der genomischen Vorhersage für jedes Merkmal bewertet. Zur Beurteilung der Vorhersagequalität wurde eine Kreuzvalidierung durchgeführt, bei der die Methoden GBLUP, Bayesian Ridge Regression (BRR) und Bayesian Lasso getestet wurden. Es wurde eine genetische Struktur mit sieben Gruppen festgestellt. Die meisten dieser Gruppen standen im Zusammenhang mit der geografischen Herkunft der Akzessionen und zeigten, dass sich europäisches und amerikanisches Material genetisch von chinesischem Material unterscheidet. Es wurden mehrere QTL im Zusammenhang mit der Herbstruhe identifiziert, von denen die meisten mit Genen verknüpft waren. In unserer Studie zeigten die Infinitesimalmethoden eine höhere Vorhersagequalität als das Bayes’sche Lasso, und die genomische Vorhersage erreichte in einigen Fällen hohe Vorhersagefähigkeiten (>0,75). Unsere Ergebnisse sind für die Luzerne-Züchtung vielversprechend, da sie zeigen, dass es möglich ist, eine hohe Qualität der genomischen Vorhersage zu erreichen.