I dati di genotipizzazione su scala genomica aggiornano le conoscenze sulla diversità genetica di una collezione mondiale di erba medica e forniscono indicazioni sul controllo genetico dei tratti fenologici

La dipendenza della Cina e dell’Europa dalle proteine importate rappresenta una minaccia per l’autosufficienza alimentare di queste regioni. Il problema potrebbe essere risolto coltivando una maggiore quantità di legumi, tra cui l’erba medica, che è la coltura con il più alto contenuto proteico nei climi temperati. Per creare varietà produttive e di alto valore, l’utilizzo di un’ampia diversità genetica, combinato con la valutazione genomica, potrebbe migliorare gli attuali programmi di selezione. Per studiare la diversità dell’erba medica, abbiamo utilizzato un insieme di 395 accessioni (ovvero popolazioni) di erba medica, provenienti principalmente dall’Europa, dal Nord e Sud America e dalla Cina, con un indice di dormienza autunnale compreso tra 3 e 7 su una scala di 11. Cinque selezionatori hanno fornito materiali (617 accessioni) che sono stati confrontati con le 400 accessioni. Tutte le accessioni sono state genotipizzate utilizzando il metodo Genotyping-by-Sequencing (GBS) per ottenere la frequenza degli alleli SNP. Questi dati genomici sono stati utilizzati per descrivere la diversità genetica e identificare i gruppi genetici. Le accessioni sono state sottoposte a fenotipizzazione per i caratteri fenologici (dormienza autunnale e data di fioritura) in due località (Lusignan in Francia, Novi Sad in Serbia) dal 2018 al 2021. I QTL sono stati individuati mediante un modello misto multilocus (mlmm). Successivamente, è stata valutata la qualità della previsione genomica per ciascun carattere. La validazione incrociata è stata utilizzata per valutare la qualità della previsione, testando i metodi GBLUP, Bayesian Ridge Regression (BRR) e Bayesian Lasso. È stata individuata una struttura genetica composta da sette gruppi. La maggior parte di questi gruppi era correlata all’origine geografica delle accessioni e ha dimostrato che il materiale europeo e americano è geneticamente distinto da quello cinese. Sono stati individuati diversi QTL associati alla dormienza autunnale e la maggior parte di essi era collegata a geni. Nel nostro studio, i metodi infinitesimali hanno mostrato una qualità di previsione superiore rispetto al Bayesian Lasso, e la previsione genomica ha raggiunto in alcuni casi un’elevata capacità predittiva (>0,75). I nostri risultati sono incoraggianti per il miglioramento genetico dell’erba medica, in quanto dimostrano che è possibile ottenere un’elevata qualità della previsione genomica.