NGS-секвенирование в селекционно-генетических исследованиях сои
https://doi.org/10.30901/2227-8834-2024-4-252-263
Аннотация
Соя (Glycine max (L.) Merr.) является одной из важнейших зернобобовых культур, производство которой растет с каждым годом и на 2024 г. составляет около 7 миллионов тонн. Целью данного обзора было обобщение последних достижений в селекции сои, в том числе с применением методов высокопроизводительного секвенирования и геномных технологий. Соя является одним из наиболее изучаемых растений. Ввиду ее важности для сельского хозяйства селекционеры постоянно реализуют в своей работе наиболее передовые методы. Исследования, выполненные в последние годы, показали преимущество подходов, основанных на применении молекулярно-генетических маркеров. Первый вариант последовательности генома сои, геном G. max ‘Williams 82’, представили в 2010 г., и это событие значимо ускорило изучение и развитие генетических исследований культуры. Полученные данные позволили создавать ресурсы, направленные как на изучение функциональной организации генов сои, так и на выведение новых улучшенных сортов. В обзоре обобщены результаты по крупным проектам секвенирования сои, в том числе и пангеномные работы. Описаны методы, применяющиеся для генетического картирования высокого разрешения, такие как анализ SNP с использованием чипов и метод GBS (genotyping-by-sequencing). Представлена информация о генах сои, связанных с хозяйственно ценными и селекционно значимыми признаками, идентификация которых позволила выделить их в качестве мишеней для редактирования.
Об авторах
М. Т. МеньковРоссия
Михаил Тимофеевич Меньков младший научный сотрудник, Научно-технологический университет «Сириус», Научный центр генетики и наук о жизни, ФИЦ Всероссийский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова.
354340 Краснодарский край, федеральная территория «Сириус», пгт. Сириус, Олимпийский пр., 1; 190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44
И. В. Розанова
Россия
Ирина Вениаминовна Розанова - кандидат биологических наук, старший научный сотрудник.
354340 Краснодарский край, федеральная территория «Сириус», пгт. Сириус, Олимпийский пр., 1
А. Я. Евлаш
Россия
Анастасия Ярославовна Евлаш младший научный сотрудник.
354340 Краснодарский край, федеральная территория «Сириус», пгт. Сириус, Олимпийский пр., 1
Е. К. Хлесткина
Россия
Елена Константиновна Хлесткина - доктор биологических наук, профессор РАН, директор, ФИЦ Всероссийский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова, руководитель направления «Биология и биотехнология растений», НТУ «Сириус», Научный центр генетики и наук о жизни,
354340 Краснодарский край, федеральная территория «Сириус», пгт. Сириус, Олимпийский пр., 1; 190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44
Список литературы
1. Barabaschi D., Tondelli A., Desiderio F., Volante A., Vaccino P., Valè G. et al. Next generation breeding. Plant Science. 2016;242:3-13. DOI: 10.1016/j.plantsci.2015.07.010
2. Berestovoy M.A., Pavlenko O.S., Goldenkova-Pavlova I.V. Plant fatty acid desaturases: role in the life of plants and biotechnological potential. Biology Bulletin Reviews. 2020;10(2):127-139. DOI: 10.1134/S2079086420020024
3. Bhat J.A., Ali S., Salgotra R.K., Mir Z.A., Dutta S., Jadon V. et al. Genomic selection in the era of next generation sequencing for complex traits in plant breeding. Frontiers in Genetics. 2016;7:221. DOI: 10.3389/fgene.2016.00221
4. Bhat J.A., Yu D. High-throughput NGS-based genotyping and phenotyping: Role in genomics-assisted breeding for soybean improvement. Legume Science. 2021;3(3):e81. DOI: 10.1002/leg3.81
5. Cai Y., Chen L., Hou W. Genome editing technologies accelerate innovation in soybean breeding. Agronomy. 2023;13(8):2045. DOI: 10.3390/agronomy13082045
6. Carter Jr.T.E., Hymowitz T., Nelson R.L. Biogeography, local adaptation, Vavilov, and genetic diversity in soybean. In: D. Werner (ed.). Biological Resources and Migration. Conference Proceedings. Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag; 2004. p.47-59. DOI: 10.1007/978-3-662-06083-4_5
7. Carter Jr.T.E., Nelson R.L., Sneller C.H., Cui Z. Genetic diversity in soybean. In: R.M. Shibles, J.E. Harper, R.F. Wilson, R.C. Shoemaker (eds). Agronomy Monographs. Vol. 16. Soybeans: Improvement, Production, and Uses. 3rd ed. Madison, WI: ASA-CSSA-SSSA; 2004. p.303-416. DOI: 10.2134/agronmonogr16.3ed.c8
8. Che Z., Zhang S., Pu Y., Yang Y., Liu H., Yang H. et al. A novel soybean malectin-like receptor kinase-encoding gene, GmMLRK1, provides resistance to soybean mosaic virus. Journal of Experimental Botany. 2023;74(8):2692-2706. DOI: 10.1093/jxb/erad046
9. Chen X., Yang S., Zhang Y., Zhu X., Yang X., Zhang C. et al. Generation of male-sterile soybean lines with the CRISPR/Cas9 system. The Crop Journal. 2021;9(6):1270-1277. DOI: 10.1016/j.cj.2021.05.003
10. Chu J.C.C., Peng B., Tang K., Yi X., Zhou H., Wang H. et al. Eight soybean reference genome resources from varying latitudes and agronomic traits. Scientific Data. 2021;8(1):164. DOI: 10.1038/s41597-021-00947-2
11. Eathington S.R., Crosbie T.M., Edwards M.D., Reiter R.S., Bull J.K. Molecular markers in a commercial breeding program. Crop Science. 2007;47(53):154-163. DOI: 10.2135/cropsci2007.04.0015IPBS
12. Егоров О.С., Борисова Н.Ю., Борисова Е.Я., Режаббаев М.Л., Афанасьева Е.Ю., Арзамасцев Е.В. Структура и биологическое действие аналогов и производных биогенных полиаминов. Тонкие химические технологии. 2021;16(4):287-306. DOI: 10.32362/2410-6593-2021-16-4-287-306
13. Excoffier L., Lischer H. Arlequin suite ver 3.5: a new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows. Molecular Ecology Resources. 2010;10(3):564-567. DOI: 10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x
14. FAOSTAT. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Food and Agriculture Data: [website]. Available from: https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL [accessed Mar. 30, 2024].
15. Federal State Statistics Service: [website]. [in Russian] (Федеральная служба государственной статистики: [сайт]). URL: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13277 [дата обращения: 30.03.2024].
16. Funatsuki H., Suzuki M., Hirose A., Inaba H., Yamada T., Hajika M. et al. Molecular basis of a shattering resistance boosting global dissemination of soybean. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2014;111(50):17797-17802. DOI: 10.1073/pnas.1417282111
17. Gaunt T.R., Rodriguez S., Zapata C., Day I.N.M. MIDAS: software for analysis and visualisation of interallelic disequilibrium between multiallelic markers. BMC Bioinformatics. 2006;7:227. DOI: 10.1186/1471-2105-7-227
18. Gorissen S.H.M., Crombag J.J.R., Senden J.M.G., Waterval W.A.H., Bierau J., Verdijk L.B. et al. Protein content and amino acid composition of commercially available plant-based protein isolates. Amino Acids. 2018;50(12):1685-1695. DOI: 10.1007/s00726-018-2640-5
19. Guit J., Tavares M.B.L ., Hul J., Ye C., Loos K., Jager J. et al. Photopolymer resins with biobased methacrylates based on soybean oil for stereolithography. ACS Applied Polymer Materials. 2020;2(2):949-957. DOI: 10.1021/acsapm.9b01143
20. He J., Zhao X., Laroche A., Lu Z.H., Liu H., Li Z. Genotyping-by-sequencing (GBS), an ultimate marker-assisted selection (MAS) tool to accelerate plant breeding. Frontiers in Plant Science. 2014;5:484. DOI: 10.3389/fpls.2014.00484
21. Heppard E.P., Kinney A.J., Stecca K.L., Miao G.H. Developmental and growth temperature regulation of two different microsomal [omega]-6 desaturase genes in soybeans. Plant Physiology. 1996;110(1):311-319. DOI: org/10.1104/pp.110.1.311
22. Huang M., Zhang L., Zhou L., Wang M., Yung W.S., Wang Z. et al. An expedient survey and characterization of the soybean JAGGED 1 (GmJAG1) transcription factor binding preference in the soybean genome by modified ChIPmentation on soybean protoplasts. Genomics. 2021;113(1 Pt 1):344-355. DOI: 10.1016/j.ygeno.2020.12.026
23. Huang Y., Koo D.H., Mao Y., Herman E.M., Zhang J., Schmidt M.A. A complete reference genome for the soybean cv. Jack. Plant Communications. 2024;5(2):100765. DOI: 10.1016/j.xplc.2023.100765
24. Jeong S.C., Moon J.K., Park S.K., Kim M.S., Lee K., Lee S.R. et al. Genetic diversity patterns and domestication origin of soybean. Theoretical and Applied Genetics. 2019;132(4):1179-1193. DOI: 10.1007/s00122-018-3271-7
25. Kim J.M., Kim K.H., Jung J., Kang B.K., Lee J., Ha B.K. et al. Validation of marker-assisted selection in soybean breeding program for pod shattering resistance. Euphytica. 2020;216(11):166. DOI: 10.1007/s10681-020-02703-w
26. Kim M.S., Lee T., Baek J., Kim J.H., Kim C., Jeong S.C. Genome assembly of the popular Korean soybean cultivar Hwangkeum. G3 Genes|Genomes|Genetics. 2021;11(10):jkab272. DOI: 10.1093/g3journal/jkab272
27. Kim M.Y., Lee S., Van K., Kim T.H., Jeong S.C., Choi I.Y. et al. Whole-genome sequencing and intensive analysis of the undomesticated soybean (Glycine soja Sieb. and Zucc.) genome. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2010;107(51):22032-22037. DOI: 10.1073/pnas.1009526107
28. Lakhssassi N., Zhou Z., Liu S., Colantonio V., AbuGhazaleh A., Meksem K. Characterization of the FAD2 gene family in soybean reveals the limitations of gel-based TILLING in genes with high copy number. Frontiers in Plant Science. 2017;8:324. DOI: 10.3389/fpls.2017.00324
29. Lavrent’yeva S.I., Bondarenko O.N., Blinova A.A., Penzin A.A., Fokina E.M., Ivachenko L.E. Study of the morphological and agriculturally important traits of the wild forms and cultivated varieties of soybean from the All-Russia Soybean Research Institute and soybean identification using microsatellites. Russian Agricultural Sciences. 2023;49(4):341-347. DOI: 10.3103/S1068367423040080
30. Li Z., Liu Z.B., Xing A., Moon B.P., Koellhoffer J.P., Huang L. et al. Cas9-Guide RNA directed genome editing in soybean. Plant Physiology. 2015;169(2):960-970. DOI: 10.1104/pp.15.00783
31. Liu J., Xie H., Lin T., Tie C., Luo H., Yang B. et al. Putative variants, genetic diversity and population structure among soybean cultivars bred at different ages in Huang-HuaiHai region. Scientific Reports. 2022;12(1):2372. DOI: 10.1038/s41598-022-06447-6
32. Liu N., Niu Y., Zhang G., Feng Z., Bo Y., Lian J. et al. Genome sequencing and population resequencing provide insights into the genetic basis of domestication and diversity of vegetable soybean. Horticulture Research. 2022;9:uhab052. DOI: 10.1093/hr/uhab052
33. Liu Q., Chang S., Hartman G.L., Domier L.L. Assembly and annotation of a draft genome sequence for Glycine latifolia, a perennial wild relative of soybean. The Plant Journal. 2018;95(1):71-85. DOI: 10.1111/tpj.13931
34. Liu Y., Du H., Li P., Shen Y., Peng H., Liu S. et al. Pan-genome of wild and cultivated soybeans. Cell. 2020;182(1):162-176. DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.023
35. Liu Y., Tian Z. From one linear genome to a graph-based pan-genome: a new era for genomics. Science China. Life Sciences. 2020;63(12):1938-1941. DOI: 10.1007/s11427-020-1808-0
36. Liu Z., Li H., Wen Z., Fan X., Li Y., Guan R. et al. Comparison of genetic diversity between Chinese and American soybean (Glycine max (L.)) Accessions revealed by high-density SNPs. Frontiers in Plant Science. 2017;8:2014. DOI: 10.3389/fpls.2017.02014
37. Liu Z., Yang Q., Liu B., Li C., Shi X., Wei Y. et al. De novo genome assembly of a high-protein soybean variety HJ117. BMC Genomic Data. 2024;25(1):25. DOI: 10.1186/s12863-024-01213-1
38. Luo J., Zhou Y., Gao Q., Li J., Yan N. From wastes to functions: a new soybean meal and bark-based adhesive. ACS Sustainable Chemistry and Engineering. 2020;8(29):10767-10773. DOI: 10.1021/acssuschemeng.0c02413
39. Lyu J. Pan-genome upgrade. Nature Plants. 2020;6:732. DOI: 10.1038/s41477-020-0731-2
40. Ma J., Sun S., Whelan J., Shou H. CRISPR/Cas9-mediated knockout of GmFATB1 significantly reduced the amount of saturated fatty acids in soybean seeds. International Journal of Molecular Sciences. 2021;22(8):3877. DOI: 10.3390/ijms22083877
41. Ma X., Fan L., Zhang Z., Yang X., Liu Y., Ma Y. et al. Global dissection of the recombination landscape in soybean using a high-density 600K SoySNP array. Plant Biotechnology Journal. 2023;21(3):606-620. DOI: 10.1111/pbi.13975
42. Padgette S.R., Kolacz K.H., Delannay X., Re D.B., LaVallee B.J., Tinius C.N. et al. Development, identification, and characterization of a glyphosate-tolerant soybean line. Crop Science. 1995;35(5):1451-1461. DOI: 10.2135/cropsci1995.0011183X003500050032x
43. Park G.T., Moon J.K., Park S., Park S.K., Baek J., Seo M.S. Genome-wide analysis of KIX gene family for organ size regulation in soybean (Glycine max L.). Frontiers in Plant Science. 2023;14:1252016. DOI: 10.3389/fpls.2023.1252016
44. Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics. 2000;155(2):945-959. DOI: 10.1093/genetics/155.2.945
45. Pritchard J.K., Stephens M., Rosenberg N.A., Donnelly P. Association mapping in structured populations. American Journal of Human Genetics. 2000;67(1):170-181. DOI: 10.1086/302959
46. Purcell S., Neale B., Todd-Brown K., Thomas L., Ferreira M.A.R., Bender D. et al. PLINK: a tool set for whole-genome association and population-based linkage analyses. American Journal of Human Genetics. 2007;81(3):559-575. DOI: 10.1086/519795
47. Reyes V.P., Kitony J.K., Nishiuchi S., Makihara D., Doi K. Utilization of genotyping-by-sequencing (GBS) for rice pre-breeding and improvement: a review. Life (Basel). 2022;12(11):1752. DOI: 10.3390/life12111752
48. Schmutz J., Cannon S.B., Schlueter J., Ma J., Mitros T., Nelson W. et al. Genome sequence of the palaeopolyploid soybean. Nature. 2010;463(7278):178-183. DOI: 10.1038/nature08670
49. Сеферова И.В., Вишнякова М.А. Вклад сельскохозяйственных опытных учреждений китайско-восточной железной дороги в формирование коллекции сои ВИР и в развитие ее селекции в СССР. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2014;18(3):572-577.
50. Shen Y., Liu J., Geng H., Zhang J., Liu Y., Zhang H. et al. De novo assembly of a Chinese soybean genome. Science China. Life Sciences. 2018;61(8):871-884. DOI: 10.1007/s11427-018-9360-0
51. Song Q., Hyten D.L., Jia G., Quigley C.V., Fickus E.W., Nelson R.L. et al. Development and evaluation of SoySNP50K, a high-density genotyping array for soybean. PLoS One. 2013;8(1):54985. DOI: 10.1371/journal.pone.0054985
52. Song Q., Hyten D.L., Jia G., Quigley C.V., Fickus E.W., Nelson R.L. et al. Fingerprinting soybean germplasm and its utility in genomic research. G3 Genes|Genomes|Genetics. 2015;5(10):1999-2006. DOI: 10.1534/g3.115.019000
53. Suyama Y., Matsuki Y. MIG-seq: an effective PCR-based method for genome-wide single-nucleotide polymorphism genotyping using the next-generation sequencing platform. Scientific Reports. 2015;5:16963. DOI: /10.1038/srep16963
54. Tang G.Q., Novitzky W.P., Griffin H.C., Huber S.C., Dewey R.E. Oleate desaturase enzymes of soybean: evidence of regulation through differential stability and phosphorylation. The Plant Journal. 2005;44(3):433-446. DOI: 10.1111/j.1365-313X-2005.02535.x
55. Telfer E., Graham N., Macdonald L., Li Y., Klápště J., Resende M, et al. A high-density exome capture genotype-by-sequencing panel for forestry breeding in Pinus radiata. PLoS One. 2019;14(9):0222640. DOI: 10.1371/journal.pone.0222640
56. Torkamaneh D., Lemay M., Belzile F. The pan-genome of the cultivated soybean (PanSoy) reveals an extraordinarily conserved gene content. Plant Biotechnology Journal. 2021;19(9):1852-1862. DOI: 10.1111/pbi.13600
57. Ухатова Ю.В., Ерастенкова М.В., Коршикова Е.С., Крылова Е.А., Михайлова А.С., Семилет Т.В. и др. Улучшение культурных растений при помощи системы CRISPR/Cas: новые гены-мишени. Молекулярная биология. 2023;57(3):387-410. DOI: 10.31857/S0026898423030151
58. Valliyodan B., Brown A.V., Wang J., Patil G., Liu Y., Otyama P.I. et al. Genetic variation among 481 diverse soybean accessions, inferred from genomic re-sequencing. Scientific Data. 2021;8(1):50. DOI: 10.1038/s41597-021-00834-w
59. Wang L., Lin F., Li L., Li W., Yan Z., Luan W. et al. Genetic diversity center of cultivated soybean (Glycine max) in China – New insight and evidence for the diversity center of Chinese cultivated soybean. Journal of Integrative Agriculture. 2016;15(11):2481-2487. DOI: 10.1016/S2095-3119(15)61289-8
60. Zhou J., Li Z., Li Y., Zhao Q., Luan X., Wang L. et al. Effects of different gene editing modes of CRISPR/Cas9 on soybean fatty acid anabolic metabolism based on GmFAD2 family. International Journal of Molecular Sciences. 2023;24(5):4769. DOI: 10.3390/ijms24054769
61. Zhou Z., Jiang Y., Wang Z., Gou Z., Lyu J., Li W. et al. Resequencing 302 wild and cultivated accessions identifies genes related to domestication and improvement in soybean. Nature Biotechnology. 2015;33(4):408-414. DOI: 10.1038/nbt.3096
62. Zou M., Xia Z. Hyper-seq: A novel, effective, and flexible marker-assisted selection and genotyping approach. Innovation. 2022;3(4):100254. DOI: 10.1016/j.xinn.2022.100254
Рецензия
Для цитирования:
Меньков М.Т., Розанова И.В., Евлаш А.Я., Хлесткина Е.К. NGS-секвенирование в селекционно-генетических исследованиях сои. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2024;185(4):252-263. https://doi.org/10.30901/2227-8834-2024-4-252-263
For citation:
Menkov M.T., Rozanova I.V., Evlash A.Ya., Khlestkina E.K. Next-generation sequencing in soybean breeding and genetic research. Proceedings on applied botany, genetics and breeding. 2024;185(4):252-263. (In Russ.) https://doi.org/10.30901/2227-8834-2024-4-252-263