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通过在后一组时代的分子辅助育种来提高新植物品种的设计与开发的可行性和效率

植物育种是一门应用设计科学,不断进行新的设计以解决具体问题,如生产力、抗生物和非生物胁迫、果实质量、采后性能和感官属性。此时此刻,把育种作为设计科学来对待,应该把这一活动考虑得更接近于软件开发或制药行业,而不是生物学。这些新的设计要求每一次都需要更复杂的机制来选择亲本进行杂交和选择新的后代。此外,从消费者的角度来看,基因改造开发转基因生物(Genetically Modified Organisms, GMOs),包括CRISPR (clustered regularly interspaced short palindromic repeats, clustered)的应用,目前是一个遥远的选择。经典植物育种是一个漫长而乏味的过程,包括通过之前选择的祖先的控制杂交产生大群体,并最终选择顶级个体,即未来的新品种。这一过程在园艺作物中可能需要5年,在多年生水果作物中可能需要15年,在森林物种中可能需要25年。先祖和幼苗的管理、表型和选择过程是限制新品种产生的主要因素。为了提高亲本和幼苗选择的效率和生存力,分子工具的实施是必要的,包括开发新的标记辅助选择(MAS)策略,以确定表型性状的分子知识。分子努力应以分析目标性状的分子基础和分子工具的实施为导向,并与视觉选择优良后代的经典活动相结合。在这种背景下,在当前的后基因组时代,我们正面临着基于新方法的新的分子生物学视角,这些新方法正在影响着分子分析。 This new molecular perspective opens new possibilities to improve the use of molecular tools in new more efficient and viable plant breeding.

新植物品种设计:越来越复杂的任务

我们可以考虑植物育种作为应用科学的应用科学,这需要基于观察和实验的实证支持。与此同时,植物育种是一种设计科学,因为它提出了模型,以满足扩大人类可能性的目标。事实上,新品种的设计涉及应用知识,因为建议的模型具有实际维度:他们寻求解决特定问题(在短,中或长期内)。这项活动与技术有一种联系,因为它可以导致创新,这是由现实创造性转变产生的成就。这可以引导,例如,创建新的植物品种,这是一种所需的转化。

TTO培养了合适的新品种,我们需要了解有关的相关变量,这些变量会影响新品种成功的可能未来的知识。因此,需要检查影响现象的内部和外部变量。必须进行科学评估的两种变量(图。1).在任何杏仁繁殖计划中考虑的第一个内部变量源自植物特征,被视为目标。这些内部变量的遗传类型的知识将表明他们对所提出的设计目标的适用性。其次,内部变量还包括可用于选择个人的当前方法。这些方法与分子水平可用的知识水平密切相关,尤其是与新标记的开发和应用相关,以便选择个人,并会让我们了解新设计或品种的疗效和可行性。最后,我们可以在生产框架内包括各种经济因素,即目标,流程和结果。改善计划的有效性和可行性将取决于这些致力于评估的方法论发展。这两个术语(有效性和活力)在科学与经济学之间的关系中是相关的。如果不可行或生产,则对这种可行性,有效性和可行性的评估可能导致遗弃新设计。我们必须使用新的十字路口和新变量进行新品种的设计来评估程序内。 In any case, this evaluation process is continuous.

另一方面,在植物育种中,有必要考虑许多外部变量,包括生物和非生物压力,并在几年内与环境的相互作用(图。1).有许多特性,如开花时间和花的相容性,必须评估至少三年,当树木产生第一个花。由于缺陷,分子标记辅助选择方法的使用在育种计划中特别有意义。这些缺点使得利用分子标记辅助选择的方法已经被讨论。这些环境条件将决定目标的可行性和在特定环境中的新品种。新设计或新品种对特定气候条件的适应从根本上取决于它们对冬眠的冬季寒冷需求,以及它们对砧木的不同土壤条件的适应。它的生产能力很大程度上取决于这一特性以及它与外部变量环境的相互作用。此外,这些与可能的生物压力(虫害和疾病)有关的外部变量的知识将表明它们与拟议的设计目标有关的可行性。发展的可行性是需要考虑的另一个重要问题。技术上的可行性还将取决于是否存在具有所需基因的种质资源,以抵抗不同的生物或非生物胁迫。

分子辅助育种在后基因组时代提高生存力和开发新设计的效率

目前,已经对550多种植物进行了测序,并提供了它们的参考基因组,包括世界上最重要的作物(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome, 2020年7月1日访问)。整个测序工作始于2002年水稻参考基因组的开发。例如,去年,2019年对榛子、桑树、开心果、杨树或杏仁等几种重要作物进行了测序。全基因组的发展使任何生物体都可以被许多种类的研究所接近和接受,这些研究将允许获得精确的分子结果参考,高通量基因组分析方法的发展,包括最丰富的遗传变异和转录组分析的差异基因表达(DEG)水平,在新的后基因组视角。此时,DNA高通量测序技术与生物信息学分析相结合的新大数据生物学,以及数十亿数据数据库的建立,使每个核苷酸水平的遗传学知识获取成为可能。这种新方法的观点是,在一个单一的实验中可以获得数百万个序列,完整的基因组(定义为在细胞核内组成单独染色体的DNA)和转录组(描述为所有类型的RNA分子的完整列表)的详细信息。一些作者甚至将这种数据密集型的生物学描述为一种新的科学,一种与传统生物学不同的信息管理科学。大数据科学现在被引入到分子标记的开发中,以辅助育种选择方法。

这种新的后一组视角整合可用的参考基因组和新测序和生物信息化方法将允许实施新的标记辅助选择(MAS)以加速育种过程。这些分子工具的应用将提高新计划设计开发中的活力和效率。在这种情况下,高吞吐量测序技术导致MAS策略的开发和应用的大力进步。

这种情况确实意味着MAS将取代常规育种;其他方式是必要的补充。常规育种给予的实践学习与分子支持无与伦比。在这种情况下,传统育种者对分子育种方面的显着转变。但是,在这种享受的策略中(常规和分子),目标必须在完整的综合工作计划中定义很好。虽然育种者产生大型新育种人口的能力几乎是无限的,但这些有前途的幼苗的评估和选择是由于成本和耗时的主要限制因素。在这种情况下,DNA水平的基因组研究对于MAS策略的发展尤其有用。此外,蛋白质组学(蛋白质和酶),转录组(RNA)和表观遗传学(DNA甲基化和组蛋白修饰)正在应用于育种计划。最后,在基因组,表观遗传学,转录组和蛋白质组学水平的这些策略应该全部融合,以更好地了解参与最重要的植物育种方面的分子机制,这将促进分子标记的开发和优化在现场剥削中适用新品种,提供和整合完整的技术优惠。

图1。基于遗传多样化交叉的实现以及随后选择精英个体的内部和外部变量影响植物育种计划的生存能力和建立。分子(DNA,RNA和表观遗传学)标记的应用可能影响这些育种计划的可行性,效率和可行性。

图片1。来自穆尔西亚的Cebas-CSIC育种计划的新杏释放(西班牙)。

图片2。与穆尔西亚(西班牙)的Cebas-CSIC育种计划(杏,杏仁和李子)相关的分子实验室的一般视图。

参考文献

没有参考资料

写道

PedroMartínez-Gómez
CSIC.

联系方式

电子邮件:pmartinez@cebas.csic.es.
电话:
+34968396200

地址:
CEBAS-CSIC.
植物育种部
穆尔西亚
西班牙
西班牙
30100.

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