Datele de genotipare la nivel de genom aduc noi informații privind diversitatea genetică a unei colecții mondiale de lucernă și oferă perspective asupra controlului genetic al trăsăturilor fenologice

Dependența Chinei și a Europei de proteinele importate reprezintă o amenințare la adresa autosuficienței alimentare a acestor regiuni. Această problemă ar putea fi rezolvată prin cultivarea unui număr mai mare de leguminoase, inclusiv lucerna, care este cea mai bogată sursă de proteine în climatul temperat. Pentru a crea soiuri productive și de mare valoare, utilizarea unei diversități genetice extinse, combinată cu evaluarea genomică, ar putea îmbunătăți programele actuale de ameliorare. Pentru a studia diversitatea lucernei, am utilizat un set de 395 de accesiuni de lucernă (adică populații), provenind în principal din Europa, America de Nord și de Sud și China, cu o durată a dormanței de toamnă cuprinsă între 3 și 7 pe o scară de 11. Cinci amelioratori au furnizat materiale (617 accesiuni) care au fost comparate cu cele 400 de accesiuni. Toate accesiunile au fost genotipate folosind metoda Genotyping-by-Sequencing (GBS) pentru a obține frecvența alelelor SNP. Aceste date genomice au fost utilizate pentru a descrie diversitatea genetică și a identifica grupurile genetice. Accesiunile au fost fenotipate pentru trăsături fenologice (dormința de toamnă și data înfloririi) în două locații (Lusignan în Franța, Novi Sad în Serbia) în perioada 2018–2021. QTL-urile au fost detectate cu ajutorul unui model mixt multilocus (mlmm). Ulterior, a fost evaluată calitatea predicției genomice pentru fiecare trăsătură. S-a utilizat validarea încrucișată pentru a evalua calitatea predicției, testând metodele GBLUP, regresia bayesiană Ridge (BRR) și Lasso bayesian. S-a identificat o structură genetică cu șapte grupuri. Majoritatea acestor grupuri erau legate de originea geografică a accesiunilor și au arătat că materialul european și american este distinct din punct de vedere genetic de cel chinezesc. Au fost identificate mai multe QTL asociate cu starea de repaus de toamnă, iar majoritatea acestora erau legate de gene. În studiul nostru, metodele infinitezimale au demonstrat o calitate a predicției superioară față de metoda Bayesian Lasso, iar predicția genomică a atins capacități de predicție ridicate (>0,75) în unele cazuri. Rezultatele noastre sunt încurajatoare pentru ameliorarea lucernei, demonstrând că este posibilă obținerea unei calități ridicate a predicției genomice.