Los datos de genotipado a escala del genoma amplían los conocimientos sobre la diversidad genética de una colección mundial de alfalfa y aportan información sobre el control genético de los rasgos fenológicos

La dependencia de China y Europa de las proteínas importadas supone una amenaza para la autosuficiencia alimentaria de estas regiones. Este problema podría resolverse cultivando más leguminosas, incluida la alfalfa, que es la planta con mayor producción de proteínas en climas templados. Para crear variedades productivas y de alto valor, el uso de una gran diversidad genética, combinado con la evaluación genómica, podría mejorar los programas de mejora genética actuales. Para estudiar la diversidad de la alfalfa, hemos utilizado un conjunto de 395 accesiones de alfalfa (es decir, poblaciones), procedentes principalmente de Europa, América del Norte y del Sur y China, con una latencia otoñal que oscila entre 3 y 7 en una escala de 11. Cinco obtentores proporcionaron materiales (617 accesiones) que se compararon con las 400 accesiones. Se determinó el genotipo de todas las accesiones mediante genotipado por secuenciación (GBS) para obtener la frecuencia alélica de los SNP. Estos datos genómicos se utilizaron para describir la diversidad genética e identificar grupos genéticos. Se realizó el fenotipado de las accesiones en cuanto a rasgos fenológicos (latencia otoñal y fecha de floración) en dos localidades (Lusignan, en Francia, y Novi Sad, en Serbia) entre 2018 y 2021. Los QTL se detectaron mediante un modelo mixto multilocus (mlmm). Posteriormente, se evaluó la calidad de la predicción genómica para cada rasgo. Se utilizó la validación cruzada para evaluar la calidad de la predicción mediante la aplicación de los métodos GBLUP, regresión bayesiana de cresta (BRR) y Lasso bayesiano. Se identificó una estructura genética con siete grupos. La mayoría de estos grupos estaban relacionados con el origen geográfico de las accesiones y mostraron que el material europeo y americano es genéticamente distinto del material chino. Se encontraron varios QTL asociados a la latencia otoñal y la mayoría de ellos estaban vinculados a genes. En nuestro estudio, los métodos infinitesimales mostraron una mayor calidad de predicción que el Lasso bayesiano, y la predicción genómica alcanzó una capacidad predictiva elevada (>0,75) en algunos casos. Nuestros resultados son alentadores para el fitomejoramiento de la alfalfa, ya que demuestran que es posible alcanzar una alta calidad en la predicción genómica.