El pangenoma basado en gráficos revela la dinámica de variación estructural durante la cría de pepino

Área de la Ciencia:

• La genómica vegetal de las plantas.
• Genética de poblaciones genética de poblaciones.
• La bioinformática es la bioinformática.

Sus antecedentes:

• Las variantes estructurales (SV) son un aspecto clave pero poco estudiado de la diversidad del genoma vegetal.
• La comprensión de los SV es crucial para la mejora de cultivos y las estrategias de mejoramiento.

Objetivo del estudio:

• Para construir un pangenoma de pepino basado en gráficos para analizar la diversidad de variantes estructurales.
• Para investigar la dinámica de los SV durante la domesticación del pepino y la expansión geográfica.
• Evaluar el impacto de los SV en los rasgos agrónomicamente importantes y la predicción genómica.

Principales métodos:

• Construcción de un pangénoma basado en gráficos utilizando 39 genomas de pepino de alta calidad.
• Identificación y genotipización de 171.892 variantes estructurales de alta confianza en 447 adhesiones.
• Análisis comparativo de SVs y polimorfismos de un solo nucleótido (SNPs) durante la domesticación y la expansión.
• Integración de la carga de SV en modelos de predicción genómica.

Principales resultados:

• El pangénoma del pepino capturó una amplia diversidad de SV.
• Los SV fueron purgados durante la domesticación, a diferencia de los SNPs ligeramente dañinos, lo que indica su naturaleza altamente dañina.
• La expansión geográfica mostró una carga SV reducida y SV más jóvenes, lo que sugiere una fuerte selección de purificación.
• Las intromisiones de parientes silvestres aumentaron la carga de SV.
• La incorporación de la carga SV mejoró la precisión de la predicción para rasgos agrónomicamente importantes.

Conclusiones:

• Las variantes estructurales juegan un papel importante en la evolución del genoma del pepino y la domesticación.
• La selección purificadora actúa fuertemente en los SV durante la expansión de la población.
• La carga de SV es un factor valioso para mejorar los modelos de predicción genómica en la cría de pepino.