Published May 6, 2014 | Version v1
Publication Open

Genetic Dissection of Drought and Heat Tolerance in Chickpea through Genome-Wide and Candidate Gene-Based Association Mapping Approaches

Creators

  • 1. International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics
  • 2. Guru Gobind Singh Indraprastha University
  • 3. Indian Institute of Pulses Research
  • 4. Ethiopian Institute of Agricultural Research
  • 5. Egerton University
  • 6. University of Agricultural Sciences, Bangalore
  • 7. Japan International Research Center for Agricultural Sciences
  • 8. Hokkaido University
  • 9. United Nations University

Description

To understand the genetic basis of tolerance to drought and heat stresses in chickpea, a comprehensive association mapping approach has been undertaken. Phenotypic data were generated on the reference set (300 accessions, including 211 mini-core collection accessions) for drought tolerance related root traits, heat tolerance, yield and yield component traits from 1-7 seasons and 1-3 locations in India (Patancheru, Kanpur, Bangalore) and three locations in Africa (Nairobi, Egerton in Kenya and Debre Zeit in Ethiopia). Diversity Array Technology (DArT) markers equally distributed across chickpea genome were used to determine population structure and three sub-populations were identified using admixture model in STRUCTURE. The pairwise linkage disequilibrium (LD) estimated using the squared-allele frequency correlations (r2; when r2<0.20) was found to decay rapidly with the genetic distance of 5 cM. For establishing marker-trait associations (MTAs), both genome-wide and candidate gene-sequencing based association mapping approaches were conducted using 1,872 markers (1,072 DArTs, 651 single nucleotide polymorphisms [SNPs], 113 gene-based SNPs and 36 simple sequence repeats [SSRs]) and phenotyping data mentioned above employing mixed linear model (MLM) analysis with optimum compression with P3D method and kinship matrix. As a result, 312 significant MTAs were identified and a maximum number of MTAs (70) was identified for 100-seed weight. A total of 18 SNPs from 5 genes (ERECTA, 11 SNPs; ASR, 4 SNPs; DREB, 1 SNP; CAP2 promoter, 1 SNP and AMDH, 1SNP) were significantly associated with different traits. This study provides significant MTAs for drought and heat tolerance in chickpea that can be used, after validation, in molecular breeding for developing superior varieties with enhanced drought and heat tolerance.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

لفهم الأساس الجيني لتحمل الجفاف والضغوط الحرارية في الحمص، تم اتباع نهج شامل لرسم خرائط الارتباط. تم إنشاء بيانات النمط الظاهري على المجموعة المرجعية (300 ملحق، بما في ذلك 211 ملحقًا لجمع النواة المصغرة) للسمات الجذرية المتعلقة بتحمل الجفاف، وتحمل الحرارة، وسمات مكونات الغلة والغلة من 1-7 مواسم و 1-3 مواقع في الهند (باتانشيرو، كانبور، بنغالور) وثلاثة مواقع في أفريقيا (نيروبي، إيجرتون في كينيا وديبري زيت في إثيوبيا). تم استخدام علامات تقنية مصفوفة التنوع (DART) الموزعة بالتساوي عبر جينوم الحمص لتحديد البنية السكانية وتم تحديد ثلاث مجموعات سكانية فرعية باستخدام نموذج الخليط في البنية. تم العثور على اختلال التوازن الثنائي (LD) المقدر باستخدام ارتباطات تردد الأليل التربيعي (r2 ؛ عندما r2 <0.20) يتحلل بسرعة مع المسافة الجينية 5 سم. لإنشاء ارتباطات سمات العلامات (MTAs)، تم إجراء كل من مناهج رسم خرائط الارتباط القائمة على تسلسل الجينوم والمرشح على نطاق الجينوم باستخدام 1872 علامة (1072 DArTs، 651 تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة [SNPs]، 113 SNPs القائمة على الجينات و 36 تكرار تسلسل بسيط [SSRs]) وبيانات التنميط الظاهري المذكورة أعلاه باستخدام تحليل النموذج الخطي المختلط (MLM) مع الضغط الأمثل مع طريقة P3D ومصفوفة القرابة. ونتيجة لذلك، تم تحديد 312 من MTAs الهامة وتم تحديد الحد الأقصى لعدد MTAs (70) لوزن 100 بذرة. ارتبط ما مجموعه 18 SNPs من 5 جينات (ERECTA، 11 SNPs ؛ ASR، 4 SNPs ؛ DREB، 1 SNP ؛ معزز CAP2، 1 SNP و AMDH، 1SNP) بشكل كبير بسمات مختلفة. توفر هذه الدراسة MTAs كبيرة للجفاف وتحمل الحرارة في الحمص والتي يمكن استخدامها، بعد التحقق، في التكاثر الجزيئي لتطوير أصناف متفوقة مع تعزيز الجفاف وتحمل الحرارة.

Translated Description (French)

Pour comprendre la base génétique de la tolérance à la sécheresse et aux stress thermiques chez les pois chiches, une approche globale de cartographie des associations a été entreprise. Des données phénotypiques ont été générées sur l'ensemble de référence (300 accessions, dont 211 accessions de collection mini-core) pour les traits racines liés à la tolérance à la sécheresse, la tolérance à la chaleur, les traits de rendement et de composante de rendement de 1 à 7 saisons et de 1 à 3 emplacements en Inde (Patancheru, Kanpur, Bangalore) et trois emplacements en Afrique (Nairobi, Egerton au Kenya et Debre Zeit en Éthiopie). Des marqueurs de la technologie Diversity Array (DArT) également répartis sur le génome du pois chiche ont été utilisés pour déterminer la structure de la population et trois sous-populations ont été identifiées à l'aide d'un modèle de mélange dans LA STRUCTURE. Le déséquilibre de liaison par paires (LD) estimé à l'aide des corrélations de fréquence des allèles carrés (r2 ; lorsque r2<0,20) se désintègre rapidement avec la distance génétique de 5 cM. Pour établir des associations marqueurs-trait (MTA), des approches de cartographie d'association basées sur le séquençage génique à l'échelle du génome et des candidats ont été menées à l'aide de 1 872 marqueurs (1 072 DArT, 651 polymorphismes mononucléotidiques [SNP], 113 SNP à base de gènes et 36 répétitions de séquences simples [SSR]) et des données de phénotypage mentionnées ci-dessus en utilisant une analyse de modèle linéaire mixte (MLM) avec une compression optimale avec la méthode P3D et la matrice de parenté. En conséquence, 312 ATM significatifs ont été identifiés et un nombre maximum d'ATM (70) a été identifié pour un poids de 100 graines. Un total de 18 SNP de 5 gènes (ERECTA, 11 SNP ; ASR, 4 SNP ; DREB, 1 SNP ; promoteur CAP2, 1 SNP et AMDH, 1SNP) ont été significativement associés à différents traits. Cette étude fournit des ATM significatifs pour la tolérance à la sécheresse et à la chaleur chez les pois chiches qui peuvent être utilisés, après validation, dans la sélection moléculaire pour développer des variétés supérieures avec une tolérance accrue à la sécheresse et à la chaleur.

Translated Description (Spanish)

Para comprender la base genética de la tolerancia al estrés por sequía y calor en el garbanzo, se ha emprendido un enfoque integral de mapeo de asociaciones. Se generaron datos fenotípicos en el conjunto de referencia (300 accesiones, incluidas 211 accesiones de recolección de mini núcleos) para los rasgos de raíz relacionados con la tolerancia a la sequía, la tolerancia al calor, el rendimiento y los rasgos del componente de rendimiento de 1-7 temporadas y 1-3 ubicaciones en India (Patancheru, Kanpur, Bangalore) y tres ubicaciones en África (Nairobi, Egerton en Kenia y Debre Zeit en Etiopía). Se utilizaron marcadores de tecnología de matriz de diversidad (DArT) distribuidos por igual en el genoma del garbanzo para determinar la estructura de la población y se identificaron tres subpoblaciones utilizando un modelo de mezcla en LA ESTRUCTURA. Se encontró que el desequilibrio de ligamiento por pares (LD) estimado utilizando las correlaciones de frecuencia de alelo al cuadrado (r2; cuando r2<0,20) decaía rápidamente con la distancia genética de 5 cM. Para establecer asociaciones marcador-rasgo (MTA), se realizaron enfoques de mapeo de asociación basados en la secuenciación génica candidata y de todo el genoma utilizando 1.872 marcadores (1.072 DArT, 651 polimorfismos de un solo nucleótido [SNP], 113 SNP basados en genes y 36 repeticiones de secuencia simples [SSR]) y los datos de fenotipado mencionados anteriormente empleando un análisis de modelo lineal mixto (MLM) con compresión óptima con el método P3D y la matriz de parentesco. Como resultado, se identificaron 312 MTA significativos y se identificó un número máximo de MTA (70) para el peso de 100 semillas. Un total de 18 SNP de 5 genes (ERECTA, 11 SNP; ASR, 4 SNP; DREB, 1 SNP; promotor CAP2, 1 SNP y AMDH, 1SNP) se asociaron significativamente con diferentes rasgos. Este estudio proporciona importantes MTA para la tolerancia a la sequía y al calor en el garbanzo que se pueden utilizar, después de la validación, en la cría molecular para desarrollar variedades superiores con mayor tolerancia a la sequía y al calor.

Files

journal.pone.0096758&type=printable.pdf

Files (1.2 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:b39bfa846785a37165540c302b7b7b0a
1.2 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التشريح الوراثي للجفاف والتسامح الحراري في الحمص من خلال نهج رسم الخرائط على مستوى الجينوم والمرشح القائم على الجينات
Translated title (French)
Dissection génétique de la tolérance à la sécheresse et à la chaleur chez les pois chiches grâce à des approches de cartographie de l'association à l'échelle du génome et des gènes candidats
Translated title (Spanish)
Disección genética de la tolerancia a la sequía y al calor en el garbanzo a través de enfoques de mapeo de asociaciones basadas en genes candidatos y de todo el genoma

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2135806224
DOI
10.1371/journal.pone.0096758

Is supplement to
https://openalex.org/W4212923765 (Other)
https://openalex.org/W30400323 (Other)
https://openalex.org/W2200278762 (Other)
https://openalex.org/W2131251647 (Other)
https://openalex.org/W2065722364 (Other)
https://openalex.org/W1998165549 (Other)
https://openalex.org/W1979080424 (Other)
https://openalex.org/W1969997927 (Other)
https://openalex.org/W1523912222 (Other)
https://openalex.org/W1480804049 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Ethiopia

References

  • https://openalex.org/W1968005807
  • https://openalex.org/W1973408460
  • https://openalex.org/W1980111284
  • https://openalex.org/W1981771333
  • https://openalex.org/W1988013494
  • https://openalex.org/W1992508028
  • https://openalex.org/W2007595231
  • https://openalex.org/W2010292216
  • https://openalex.org/W2017586115
  • https://openalex.org/W2018237542
  • https://openalex.org/W2023163086
  • https://openalex.org/W2029326694
  • https://openalex.org/W2029896888
  • https://openalex.org/W2039473206
  • https://openalex.org/W2046743796
  • https://openalex.org/W2050696282
  • https://openalex.org/W2057767679
  • https://openalex.org/W2072849402
  • https://openalex.org/W2076498607
  • https://openalex.org/W2078151980
  • https://openalex.org/W2086705022
  • https://openalex.org/W2095257585
  • https://openalex.org/W2098126593
  • https://openalex.org/W2098611015
  • https://openalex.org/W2104905104
  • https://openalex.org/W2107857664
  • https://openalex.org/W2108800326
  • https://openalex.org/W2109735436
  • https://openalex.org/W2110553548
  • https://openalex.org/W2118325643
  • https://openalex.org/W2126719293
  • https://openalex.org/W2137444199
  • https://openalex.org/W2138141215
  • https://openalex.org/W2139645086
  • https://openalex.org/W2140020874
  • https://openalex.org/W2141616651
  • https://openalex.org/W2141916112
  • https://openalex.org/W2142946715
  • https://openalex.org/W2143692234
  • https://openalex.org/W2147604955
  • https://openalex.org/W2151459111
  • https://openalex.org/W2158917022
  • https://openalex.org/W2162952006
  • https://openalex.org/W4210983381
  • https://openalex.org/W4247826321