Published August 6, 2020 | Version v1
Publication Open

Comparative assessment of genetic diversity matrices and clustering methods in white Guinea yam (Dioscorea rotundata) based on morphological and molecular markers

Creators

  • 1. International Institute of Tropical Agriculture
  • 2. University of Ibadan
  • 3. Japan International Research Center for Agricultural Sciences
  • 4. Ithaca College
  • 5. Cornell University
  • 6. Agriculture and Agri-Food Canada
  • 7. Iwate Biotechnology Research Center

Description

Abstract Understanding the diversity and genetic relationships among and within crop germplasm is invaluable for genetic improvement. This study assessed genetic diversity in a panel of 173 D. rotundata accessions using joint analysis for 23 morphological traits and 136,429 SNP markers from the whole-genome resequencing platform. Various diversity matrices and clustering methods were evaluated for a comprehensive characterization of genetic diversity in white Guinea yam from West Africa at phenotypic and molecular levels. The translation of the different diversity matrices from the phenotypic and genomic information into distinct groups varied with the hierarchal clustering methods used. Gower distance matrix based on phenotypic data and identity by state (IBS) distance matrix based on SNP data with the UPGMA clustering method found the best fit to dissect the genetic relationship in current set materials. However, the grouping pattern was inconsistent (r = − 0.05) between the morphological and molecular distance matrices due to the non-overlapping information between the two data types. Joint analysis for the phenotypic and molecular information maximized a comprehensive estimate of the actual diversity in the evaluated materials. The results from our study provide valuable insights for measuring quantitative genetic variability for breeding and genetic studies in yam and other root and tuber crops.

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

Translated Description (Arabic)

الخلاصة إن فهم التنوع والعلاقات الوراثية بين البلازما الوراثية للمحاصيل وداخلها أمر لا يقدر بثمن للتحسين الوراثي. قيمت هذه الدراسة التنوع الجيني في لوحة من 173 د. ملحقات روتونداتا باستخدام تحليل مشترك لـ 23 سمة مورفولوجية و 136،429 علامة SNP من منصة إعادة تسلسل الجينوم الكامل. تم تقييم مصفوفات التنوع المختلفة وطرق التجميع للحصول على توصيف شامل للتنوع الجيني في اليام الغيني الأبيض من غرب إفريقيا على المستويات الظاهرية والجزيئية. تباينت ترجمة مصفوفات التنوع المختلفة من المعلومات الظاهرية والجينومية إلى مجموعات متميزة مع أساليب التجميع الهرمي المستخدمة. وجدت مصفوفة مسافة التوليد بناءً على بيانات النمط الظاهري والهوية حسب الحالة (IBS) مصفوفة المسافة بناءً على بيانات SNP باستخدام طريقة تجميع UPGMA الأنسب لتشريح العلاقة الجينية في المواد المحددة الحالية. ومع ذلك، كان نمط التجميع غير متسق (r = - 0.05) بين مصفوفات المسافة المورفولوجية والجزيئية بسبب المعلومات غير المتداخلة بين نوعي البيانات. أدى التحليل المشترك للمعلومات الظاهرية والجزيئية إلى تعظيم التقدير الشامل للتنوع الفعلي في المواد التي تم تقييمها. توفر نتائج دراستنا رؤى قيمة لقياس التباين الجيني الكمي للتكاثر والدراسات الجينية في اليام والمحاصيل الجذرية والدرنية الأخرى.

Translated Description (French)

Résumé Comprendre la diversité et les relations génétiques entre et au sein du germoplasme des cultures est inestimable pour l'amélioration génétique. Cette étude a évalué la diversité génétique dans un panel de 173 accessions à D. rotundata en utilisant une analyse conjointe pour 23 traits morphologiques et 136 429 marqueurs SNP de la plate-forme de reséquençage du génome entier. Diverses matrices de diversité et méthodes de regroupement ont été évaluées pour une caractérisation complète de la diversité génétique de l'igname de Guinée blanche d'Afrique de l'Ouest aux niveaux phénotypique et moléculaire. La traduction des différentes matrices de diversité à partir des informations phénotypiques et génomiques en groupes distincts variait avec les méthodes de regroupement hiérarchique utilisées. La matrice de distance de Gower basée sur les données phénotypiques et la matrice de distance d'identité par état (IBS) basée sur les données SNP avec la méthode de regroupement UPGMA ont trouvé le meilleur ajustement pour disséquer la relation génétique dans les matériaux actuels. Cependant, le modèle de regroupement était incohérent (r = − 0,05) entre les matrices morphologique et de distance moléculaire en raison de l'information de non-recouvrement entre les deux types de données. L'analyse conjointe des informations phénotypiques et moléculaires a permis de maximiser une estimation complète de la diversité réelle des matériaux évalués. Les résultats de notre étude fournissent des informations précieuses pour mesurer la variabilité génétique quantitative pour la sélection et les études génétiques sur l'igname et d'autres cultures de racines et de tubercules.

Translated Description (Spanish)

Resumen Comprender la diversidad y las relaciones genéticas entre y dentro del germoplasma de los cultivos es invaluable para la mejora genética. Este estudio evaluó la diversidad genética en un panel de 173 accesiones de D. rotundata utilizando el análisis conjunto de 23 rasgos morfológicos y 136 429 marcadores SNP de la plataforma de resecuenciación del genoma completo. Se evaluaron varias matrices de diversidad y métodos de agrupamiento para una caracterización integral de la diversidad genética en el ñame blanco de Guinea de África Occidental a nivel fenotípico y molecular. La traducción de las diferentes matrices de diversidad de la información fenotípica y genómica en grupos distintos varió con los métodos de agrupamiento jerárquico utilizados. La matriz de distancia de Gower basada en datos fenotípicos y la matriz de distancia de identidad por estado (IBS) basada en datos de SNP con el método de agrupación UPGMA encontró el mejor ajuste para diseccionar la relación genética en los materiales del conjunto actual. Sin embargo, el patrón de agrupamiento fue inconsistente (r = -0,05) entre las matrices de distancia morfológica y molecular debido a la información no superpuesta entre los dos tipos de datos. El análisis conjunto de la información fenotípica y molecular maximizó una estimación integral de la diversidad real en los materiales evaluados. Los resultados de nuestro estudio proporcionan información valiosa para medir la variabilidad genética cuantitativa para el mejoramiento y los estudios genéticos en ñame y otros cultivos de raíces y tubérculos.

Files

s41598-020-69925-9.pdf.pdf

Files (6.1 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:ee14f5f636835acf718adfcb4d474061
6.1 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التقييم المقارن لمصفوفات التنوع الجيني وطرق التجميع في اليام الغيني الأبيض (Dioscorea rotundata) بناءً على العلامات المورفولوجية والجزيئية
Translated title (French)
Évaluation comparative des matrices de diversité génétique et des méthodes de regroupement chez l'igname de Guinée blanche (Dioscorea rotundata) sur la base de marqueurs morphologiques et moléculaires
Translated title (Spanish)
Evaluación comparativa de matrices de diversidad genética y métodos de agrupamiento en ñame blanco de Guinea (Dioscorea rotundata) basada en marcadores morfológicos y moleculares

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3047611039
DOI
10.1038/s41598-020-69925-9

Is supplement to
https://openalex.org/W885773909 (Other)
https://openalex.org/W2379949078 (Other)
https://openalex.org/W2373257088 (Other)
https://openalex.org/W2367764617 (Other)
https://openalex.org/W2365446607 (Other)
https://openalex.org/W2360959272 (Other)
https://openalex.org/W2264305391 (Other)
https://openalex.org/W2229110526 (Other)
https://openalex.org/W2141804223 (Other)
https://openalex.org/W1726284551 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Nigeria

References

  • https://openalex.org/W1517393456
  • https://openalex.org/W1557772136
  • https://openalex.org/W1945117110
  • https://openalex.org/W1975334833
  • https://openalex.org/W1986900621
  • https://openalex.org/W1998881980
  • https://openalex.org/W2005126945
  • https://openalex.org/W2008362004
  • https://openalex.org/W2009558479
  • https://openalex.org/W2016603972
  • https://openalex.org/W2025900791
  • https://openalex.org/W2026129783
  • https://openalex.org/W2045246534
  • https://openalex.org/W2055063781
  • https://openalex.org/W2068937821
  • https://openalex.org/W2082107832
  • https://openalex.org/W2089274233
  • https://openalex.org/W2102278945
  • https://openalex.org/W2104539769
  • https://openalex.org/W2108234281
  • https://openalex.org/W2110035718
  • https://openalex.org/W2118557731
  • https://openalex.org/W2119180969
  • https://openalex.org/W2130517250
  • https://openalex.org/W2132438292
  • https://openalex.org/W2149992227
  • https://openalex.org/W2151058942
  • https://openalex.org/W2153728646
  • https://openalex.org/W2161633633
  • https://openalex.org/W2187276324
  • https://openalex.org/W2292845574
  • https://openalex.org/W2322442431
  • https://openalex.org/W2515407385
  • https://openalex.org/W2515566511
  • https://openalex.org/W2561219603
  • https://openalex.org/W2593307040
  • https://openalex.org/W2743286081
  • https://openalex.org/W2746908215
  • https://openalex.org/W2747869565
  • https://openalex.org/W275489142
  • https://openalex.org/W2770079042
  • https://openalex.org/W2936870550
  • https://openalex.org/W2942913815
  • https://openalex.org/W2955602644
  • https://openalex.org/W3203252787
  • https://openalex.org/W4285719527
  • https://openalex.org/W4299436563
  • https://openalex.org/W4388212590