La biotecnologia è cresciuta notevolmente negli ultimi anni con nuovi prodotti che oggigiorno offrono infinite possibilità di generare dati genomici per un'ampia gamma di specie vegetali in un breve periodo di tempo ea costi ridotti. Le piante orfane (quelle che non sono ancora state esplorate a fondo dall'uomo) stanno finalmente ottenendo i benefici di tale rivoluzione tecnologica. Sono sicuro che molto altro ancora deve essere scoperto e utilizzato a beneficio dell'umanità.
Fino a pochi anni fa, la fenotipizzazione era considerata un collo di bottiglia nello studio di caratteri complessi nelle piante perché richiedeva un intenso lavoro manuale, costoso e dispendioso in termini di tempo. La fenotipizzazione, come la genotipizzazione, è entrata in una nuova era di alta tecnologia in cui nuovi strumenti sono in grado di produrre misurazioni ad alto rendimento, come: acquisizioni ed elaborazione di immagini; sensori che rilevano temperatura, umidità, ecc.; serre con nastri trasportatori automatizzati dotati di sistemi che catturano immagini ogni paio d'ore o giorni, e così via. Sono emerse tutte queste nuove capacità di fenotipizzazione in cui è stato definito fenomica .
Gli scienziati hanno imparato a gestire e analizzare i big data provenienti da genomica, proteomica, trascrittomica, epigenomica, ecc. Sono, come scienziato, felice di vedere finalmente la fenotipizzazione mettersi al passo con gli altri campi omici e essere promossa al loro gruppo d'élite. Non solo la fenomica consentirà di misurare più variabili, ma anche di misurare più campioni.
Gli allevatori e il personale analitico necessitano di strumenti analitici facili da usare e di metodi in grado di analizzare questi dati. Come mai? Essere in grado di sfruttare l'enorme potenziale di questi dati omici e aiutare i programmi di allevamento non solo ad accorciare i loro cicli di riproduzione, ma anche a produrre cibo migliore per l'umanità.
Vorrei introdurre lo strumento di valutazione incrociata in Genomica di JMP software progettato per aiutare gli allevatori a valutare migliaia di piante (linee o varietà) utilizzando dati genomici e fenomici con l'obiettivo di identificare quelle linee che hanno un potenziale maggiore per continuare nella pipeline di allevamento.
Inizierò mostrando una tabella di dati che contiene informazioni sui marcatori genetici (dati genomici) nelle colonne e sulle singole piante nelle righe (parzialmente visibili nella Figura 1). Questa tabella di dati ha 5.131 colonne con dati genomici (genotipi SNP) e 181 righe, ciascuna riga rappresenta una linea inbred con i relativi ID nel Linee colonna.
Figure 1Figure 1Figure 1Figure 1Figura 1
Ora, diamo un'occhiata allo strumento di valutazione incrociata (figura 2). Il file di dati della Figura 1 viene caricato nel campo SAS Input Data Set e due file di punteggio vengono caricati nel campo Scoring Code Files. I file dei punteggi contengono equazioni matematiche che collegano i dati fenomici (tratti) alle informazioni fornite dai dati genomici.
Figure 2Figure 2Figure 2Figure 2figura 2
Ci sono molte opzioni nello strumento di valutazione incrociata. Ad esempio, puoi definire il tipo di incrocio che desideri (self o outcross), il numero di progenie da simulare per ogni incrocio e se calcolare o meno una selezione dell'indice (nota anche come super tratto). Puoi anche creare più generazioni di progenie, lasciando che la valutazione incrociata produca incroci a coppie di individui nella tabella dei dati e, una volta prodotta la prima generazione di progenie (primo ciclo di incrocio), la valutazione incrociata creerà nuovi incroci da queste progenie , producendo la seconda generazione di progenie (secondo ciclo di incrocio), e così via. Mostrerò alcune di queste opzioni in questo post.
In questo post, l'obiettivo delle analisi sarà identificare coppie di piante che, una volta incrociate, produrrebbero una progenie con alcuni tratti desiderabili. In particolare, voglio piante che abbiano un alto rendimento se coltivate sia con un approvvigionamento idrico regolare che con un approvvigionamento idrico limitato.
Nella mia prima analisi, ho impostato la valutazione incrociata per effettuare tutti gli incroci a coppie tra gli individui presenti nella tabella dei dati di esempio e per produrre progenie da ogni incrocio (Figura 3).
Figure 3Figure 3Figure 3Figure 3Figura 3
Uno degli output è mostrato di seguito nella Figura 4. Il grafico a dispersione mostra la distribuzione bivariata delle statistiche che calcoliamo (media, min, max, intervallo e deviazione standard) per la resa prevista con approvvigionamento idrico regolare e limitato.
Figure 4Figure 4Figure 4Figure 4Figura 4
Il dashboard Filtro dati, visualizzato verso il lato sinistro della Figura 4, può essere utilizzato per selezionare gli incroci che hanno un potenziale maggiore di produrre prole con i valori dei tratti desiderati, in questo esempio, resa elevata in condizioni di approvvigionamento idrico regolare e limitato.
A tale scopo, ho spostato la barra di soglia per il tratto simulato significa resa in condizioni di approvvigionamento idrico regolare e limitato, con le conseguenti modifiche mostrate nella Figura 5. Un rapido confronto tra le Figure 4 e 5 rivela che la maggior parte dei punti nei grafici a dispersione sono diventati grigi. I punti grigi rappresentano le croci indesiderate in base alla soglia che ho impostato nella dashboard del filtro dati. Gli incroci che hanno superato la soglia di selezione sono in nero e le coppie di linee consanguinee che hanno prodotto tali incroci sono mostrate sotto la dashboard Filtro dati. Possiamo facilmente vedere che la linea inbred 41 si incrocia bene con altre linee inbred per produrre progenie con resa elevata in condizioni di approvvigionamento idrico regolare e limitato.
Figure 5Figure 5Figure 5Figure 5Figura 5
Nella mia seconda analisi, ho impostato la valutazione incrociata per effettuare quattro cicli (Figura 6) di selezione per i migliori incroci identificati nella mia prima analisi.
Figure 6Figure 6Figure 6Figure 6Figura 6
Uno degli output è mostrato nella Figura 7. I grafici mostrano l'andamento dell'esito dei tratti simulati (asse y) durante quattro generazioni riproduttive per ogni incrocio (asse x). Visualizziamo rapidamente che la selezione è stata efficace nell'aumentare i valori dei tratti attraverso le generazioni per tutti gli incroci. Poiché gli incroci nell'asse x sono ordinati dal valore di tratto inferiore (sinistra) a quello superiore (destra), possiamo facilmente vedere che l'incrocio 41x148 ha un potenziale riproduttivo più elevato specifico per l'approvvigionamento idrico regolare (grafico superiore), l'incrocio 41x2 ha un potenziale riproduttivo più elevato specifico per l'approvvigionamento idrico limitato (appezzamento inferiore) e l'incrocio 41x138 ha un potenziale riproduttivo maggiore in entrambe le condizioni.
Figure 7Figure 7Figure 7Figure 7Figura 7
In questo post, hai visto diverse opzioni nello strumento di valutazione incrociata di Genomica di JMP che può aiutare gli allevatori nei programmi di allevamento ad alto ritmo. Ci sono, tuttavia, molte altre opzioni in questo strumento che gli allevatori possono esplorare per realizzare le migliori strategie di allevamento in base alle loro esigenze specifiche.
Spero che queste informazioni ti siano utili e non vedo l'ora di ricevere i tuoi commenti!
