La biotechnologie a connu une croissance dynamique au cours des dernières années avec de nouveaux produits qui offrent aujourd'hui des possibilités infinies pour générer des données génomiques pour un large éventail d'espèces végétales dans un court laps de temps et à un coût réduit. Les plantes orphelines (celles qui n'ont pas encore été explorées en profondeur par les humains) bénéficient enfin des avantages d'une telle révolution technologique. Je suis certain qu'il reste encore beaucoup à découvrir et à utiliser au profit de l'humanité.
Jusqu'à il y a quelques années, le phénotypage était considéré comme un goulot d'étranglement dans l'étude des caractères complexes chez les plantes car il reposait sur un travail manuel intensif, coûteux et long. Le phénotypage, comme le génotypage, est entré dans une nouvelle ère de haute technologie dans laquelle de nouveaux instruments sont capables de produire des mesures à haut débit, telles que: l'acquisition et le traitement d'imagerie; capteurs qui captent la température, l'humidité, etc .; serres avec bandes transporteuses automatisées équipées de systèmes qui capturent des images toutes les deux heures ou tous les jours, etc. Toutes ces nouvelles capacités de phénotypage sont apparues dans lesquelles on a appelé phénomique .
Les scientifiques maîtrisent les moyens de gérer et d'analyser les mégadonnées issues de la génomique, de la protéomique, de la transcriptomique, de l'épigénomique, etc. Je suis, en tant que scientifique, ravi de voir enfin le phénotypage rattraper les autres domaines de l'omique et être promu dans leur groupe d'élite. Non seulement la phénomique permettra de mesurer plus de variables, mais aussi plus d'échantillons à mesurer.
Les éleveurs et le personnel analytique ont besoin d'outils analytiques faciles à utiliser et de méthodes permettant d'analyser ces données. Pourquoi? Pour être en mesure d'exploiter l'énorme potentiel de ces données omiques et d'aider les programmes de sélection non seulement à raccourcir leurs cycles de reproduction, mais aussi à produire une meilleure nourriture pour l'humanité.
Je souhaite présenter l'outil d'évaluation croisée dans Génomique JMP un logiciel conçu pour aider les sélectionneurs à évaluer des milliers de plantes (lignées ou variétés) à l'aide de données génomiques et phénomiques dans le but d'identifier les lignées qui ont un potentiel plus élevé pour continuer dans le pipeline de sélection.
Je vais commencer par montrer un tableau de données qui contient des informations sur les marqueurs génétiques (données génomiques) dans les colonnes et les plantes individuelles dans les lignes (partiellement visible sur la figure 1). Cette table de données comprend 5 131 colonnes avec des données génomiques (génotypes SNP) et 181 lignes, chaque ligne représentant une lignée consanguine avec leurs ID dans le Lignes colonne.
Figure 1
Examinons maintenant l'outil d'évaluation croisée (Figure 2). Le fichier de données de la figure 1 est chargé dans le champ SAS Input Data Set, et deux fichiers de score sont chargés dans le champ Scoring Code Files. Les fichiers de score contiennent des équations mathématiques qui relient les données phénomiques (traits) aux informations fournies par les données génomiques.
Figure 2
Il existe de nombreuses options dans l'outil d'évaluation croisée. Par exemple, vous pouvez définir le type de croisement que vous souhaitez (auto-croisement ou croisement), le nombre de descendants à simuler pour chaque croisement et s'il faut calculer une sélection d'index (également appelée super trait) ou non. Vous pouvez également créer plusieurs générations de descendants, en laissant l'évaluation croisée produire des croisements par paires d'individus dans le tableau de données, et, une fois qu'elle a produit la première génération de descendants (premier cycle de croisement), l'évaluation croisée fera de nouveaux croisements à partir de ces descendants. , produisant la deuxième génération de descendants (deuxième cycle de croisement), et ainsi de suite. Je vais montrer certaines de ces options dans cet article.
Dans cet article, le but des analyses sera d'identifier des paires de plantes qui, une fois croisées, produiraient une progéniture avec certains traits souhaitables. Plus précisément, je veux des plantes qui auraient un rendement élevé lorsqu'elles sont cultivées avec un approvisionnement en eau régulier ainsi qu'en un approvisionnement en eau limité.
Dans ma première analyse, j'ai mis en place une évaluation croisée pour faire tous les croisements par paires parmi les individus présents dans le tableau de données d'exemple et pour produire des descendants à partir de chaque croisement (Figure 3).
figure 3
L'une des sorties est illustrée ci-dessous dans la figure 4. Le nuage de points montre la distribution bivariée des statistiques que nous calculons (moyenne, min, max, intervalle et écart type) pour le rendement prévu sous un approvisionnement en eau régulier et restreint.
Graphique 4
Le tableau de bord du filtre de données, vu vers le côté gauche de la figure 4, peut être utilisé pour sélectionner les croisements qui ont un potentiel plus élevé pour produire des descendants qui ont les valeurs de caractère souhaitées, dans cet exemple, un rendement élevé sous un approvisionnement en eau régulier et restreint.
À cette fin, j'ai déplacé la barre de seuil pour les moyennes de rendement des traits simulés sous un approvisionnement en eau régulier et restreint, avec les changements qui en résultent illustrés à la figure 5. Une comparaison rapide entre les figures 4 et 5 révèle que la plupart des points des diagrammes de dispersion sont devenus gris. Les points gris représentent des croisements indésirables en fonction du seuil que j'ai défini dans le tableau de bord Filtre de données. Les croisements qui ont dépassé le seuil de sélection sont en noir et les paires de lignées consanguines qui ont produit ces croisements sont affichées sous le tableau de bord Filtre de données. Nous pouvons facilement voir que la lignée consanguine 41 se croise bien avec d'autres lignées consanguines pour produire des descendants à haut rendement avec un approvisionnement en eau régulier et restreint.
Figure 5
Dans ma deuxième analyse, j'ai mis en place une évaluation croisée pour faire quatre cycles (figure 6) de sélection pour les meilleurs croisements identifiés dans ma première analyse.
Graphique 6
L'une des sorties est illustrée à la figure 7. Les graphiques montrent la tendance des résultats des caractères simulés (axe des y) sur quatre générations de reproduction pour chaque croisement (axe des x). Nous visualisons rapidement que la sélection était efficace pour augmenter les valeurs des traits à travers les générations pour tous les croisements. Parce que les croisements sur l'axe des x sont ordonnés des valeurs de trait inférieures (gauche) à supérieures (droite), nous pouvons facilement voir que le croisement 41x148 a un potentiel de reproduction plus élevé spécifique pour l'approvisionnement en eau régulier (parcelle supérieure), le croisement 41x2 a un potentiel de reproduction plus élevé spécifique pour l'approvisionnement en eau limité (parcelle inférieure), et le croisement 41x138 a un potentiel de reproduction plus élevé dans les deux conditions.
Graphique 7
Dans cet article, vous avez vu plusieurs options dans l'outil d'évaluation croisée de Génomique JMP qui peuvent aider les éleveurs dans des programmes de sélection à un rythme effréné. Il existe cependant de nombreuses autres options dans cet outil que les sélectionneurs peuvent explorer pour élaborer les meilleures stratégies de sélection en fonction de leurs besoins spécifiques.
J'espère que cette information vous sera utile et j'attends vos commentaires avec impatience!
