Genomo masto genotipavimo duomenys atnaujina žinias apie pasaulinės liucernos kolekcijos genetinę įvairovę ir suteikia įžvalgų apie fenologinių požymių genetinį reguliavimą

Kinijos ir Europos priklausomybė nuo importuojamų baltymų kelia grėsmę šių regionų maisto savarankiškumui. Šią problemą būtų galima išspręsti auginant daugiau ankštinių augalų, įskaitant liucerną, kuri vidutinio klimato sąlygomis yra didžiausia baltymų gamintoja. Siekiant sukurti produktyvias ir didelės vertės veisles, dabartines selekcijos programas būtų galima patobulinti pasinaudojant didele genetine įvairove ir genominiu vertinimu. Siekiant ištirti liucernos įvairovę, buvo panaudotas 395 liucernos pavyzdžių (t. y. populiacijų) rinkinys, daugiausia iš Europos, Šiaurės ir Pietų Amerikos bei Kinijos, kurių rudens ramybės laipsnis 11 balų skalėje svyruoja nuo 3 iki 7. Penki selekcininkai pateikė medžiagą (617 pavyzdžių), kuri buvo palyginta su minėtais 400 pavyzdžiais. Visiems pavyzdžiams buvo nustatytas genotipas naudojant genotipavimo sekvenavimo metodą (GBS), siekiant nustatyti SNP alelių dažnį. Šie genominiai duomenys buvo panaudoti genetinei įvairovei apibūdinti ir genetinėms grupėms identifikuoti. 2018–2021 m. dviejose vietovėse (Lusignane, Prancūzijoje, ir Novi Sade, Serbijoje) buvo nustatytos pavyzdžių fenologinės savybės (rudens ramybės laikotarpis ir žydėjimo data). QTL buvo nustatyti taikant daugialokusinį mišrųjį modelį (mlmm). Vėliau buvo įvertinta kiekvieno požymio genominio prognozavimo kokybė. Prognozavimo kokybei įvertinti buvo taikomas kryžminis patikrinimas, išbandant GBLUP, Bayesio krašto regresijos (BRR) ir Bayesio Lasso metodus. Buvo nustatyta septynių grupių genetinė struktūra. Dauguma šių grupių buvo susijusios su geografine kolekcijų kilme ir parodė, kad Europos bei Amerikos medžiaga genetiškai skiriasi nuo Kinijos medžiagos. Buvo nustatyti keli su rudens ramybės laikotarpiu susiję QTL, ir dauguma jų buvo susieti su genais. Mūsų tyrime infinitezimaliniai metodai parodė aukštesnę prognozavimo kokybę nei Bayesio „Lasso“, o genominė prognozė kai kuriais atvejais pasiekė aukštą (>0,75) prognozavimo gebėjimą. Mūsų rezultatai teikia vilčių liucernos selekcijai, nes rodo, kad įmanoma pasiekti aukštą genominės prognozės kokybę.