Ģenoma mēroga genotipizācijas dati papildina zināšanas par pasaules mēroga lucernas kolekcijas ģenētisko daudzveidību un sniedz ieskatu fenoloģisko pazīmju ģenētiskajā regulācijā

Ķīnas un Eiropas atkarība no importētiem proteīniem apdraud šo reģionu pārtikas pašpietiekamību. Šo problēmu varētu atrisināt, audzējot vairāk pākšaugu, tostarp lucernu, kas mērenā klimatā ir vislielākais proteīnu avots. Lai izveidotu ražīgas un augstas vērtības šķirnes, pašreizējās selekcijas programmas varētu uzlabot, izmantojot plašu ģenētisko daudzveidību kopā ar genomisko novērtēšanu. Lai pētītu lucernas daudzveidību, mēs izmantojām 395 lucernas paraugu kopumu (t. i., populācijas), galvenokārt no Eiropas, Ziemeļamerikas, Dienvidamerikas un Ķīnas, kuru rudens dormance 11 punktu skalā svārstījās no 3 līdz 7. Pieci selekcionāri nodrošināja materiālus (617 paraugus), kurus salīdzinājām ar 400 paraugiem. Visiem paraugiem tika veikta genotipizācija, izmantojot genotipizāciju ar sekvencēšanu (GBS), lai noteiktu SNP alēļu biežumu. Šos genomiskos datus izmantojām, lai raksturotu ģenētisko daudzveidību un identificētu ģenētiskās grupas. No 2018. līdz 2021. gadam divās vietās (Lusignanā Francijā un Novi Sadā Serbijā) tika veikta šo paraugu fenotipēšana attiecībā uz fenoloģiskajām pazīmēm (rudens dormance un ziedēšanas datums). QTL tika noteikti, izmantojot daudzlokusā jaukto modeli (mlmm). Pēc tam tika novērtēta genomiskās prognozes kvalitāte katrai pazīmei. Lai novērtētu prognozes kvalitāti, tika izmantota krustvalidācija, pārbaudot GBLUP, Bajesu grēdas regresijas (BRR) un Bajesu Lasso metodes. Tika konstatēta ģenētiskā struktūra ar septiņām grupām. Lielākā daļa no šīm grupām bija saistīta ar paraugu ģeogrāfisko izcelsmi un liecināja, ka Eiropas un Amerikas materiāls ģenētiski atšķiras no Ķīnas materiāla. Tika atklāti vairāki ar rudens dormanciju saistīti QTL, un lielākā daļa no tiem bija saistīti ar gēniem. Mūsu pētījumā infinitezimālās metodes parādīja augstāku prognozēšanas kvalitāti nekā Bajesu Lasso, un genomiskā prognozēšana dažos gadījumos sasniedza augstu (>0,75) prognozēšanas spēju. Mūsu rezultāti ir iedrošinoši lucernas selekcijai, parādot, ka ir iespējams sasniegt augstu genomiskās prognozēšanas kvalitāti.