作物改良のためのトウモロコシの遺伝的変異のマッピング
研究がトウモロコシの特性や強靭性に影響を与える重要な遺伝要素を明らかにした。
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ここ20年で、植物の遺伝学の研究が進んで、トウモロコシみたいな作物の特性がどのように受け継がれるかが分かってきたんだ。一つの重要な研究分野は、全ゲノム関連解析(GWAS)で、遺伝的変異と特性の関係を探るものなんだ。特性に影響を与える変異の多くは、タンパク質をコードしていないことが分かっているけど、それでも植物の見た目や成長には大きな役割を果たしている。
最近の技術の進歩で、こういったコーディングしてない変異を見つけるのが簡単になってきた。でも、重要な遺伝子スイッチに影響を与える特定の変異を見つけるのはまだ難しいんだ。ゲノム編集技術を使って作物の特性を改良するためには、どのゲノムの部分に焦点を当てるべきかを知ることが重要なんだ。これらのcis-エレメントの包括的な地図があれば、植物がどのように成長し、さまざまな条件に反応するかをコントロールする複雑なネットワークを理解するのに役立つ。
他の生物、例えば人間ではcis-エレメントの地図がかなり進んでるけど、植物では詳細な高解像度の地図がまだ不足してる。GWASは成功事例もあるけど、特定の遺伝的変化が特性に与える影響について詳しい情報を提供するのはしばしば難しい。この詳細が不足してるから、変異とその機能を結びつけるためには多くのフォローアップ研究が必要なんだ。
転写因子の役割
重要な遺伝的変化を特定する一つの方法は、非コーディング変異が転写因子(TF)の結合にどのように関連しているかを調べることなんだ。TFは遺伝子の発現をコントロールするタンパク質で、彼らの活動は主にcis-エレメントと呼ばれる局所的なDNA配列に影響される。このTFのためのcis-エレメントを特定するのは複雑で時間がかかることがある。
TFがどこに結合するかを特定するための既存の方法はあるけど、解像度が低かったり、複数の実験が必要だったりする。最近の技術、例えばMNaseで定義されたシストローム占有解析(MOA-seq)を使うと、一度の走行でTFの結合部位をグローバルに特定できるし、解像度もいいんだ。トウモロコシでは、MOA-seqが約10万箇所の結合部位を見つけて、以前の研究で特定された領域と重なる部分も多いけど、新しい部位もたくさん明らかになった。
研究の焦点
この研究の目的は、MOA-seqを使ってトウモロコシのゲノム全体でユニークなTFの結合パターンを特定することだった。共通の親を持つF1交雑種の遺伝的構成を分析することで、技術的な違いや他の遺伝子の影響から来る変異を最小限に抑えることができた。
彼らは、cis-エレメントの包括的な地図を作成し、これらのエレメントに関連する約21万の遺伝的変異を発見した。これらの変異は結合定量的形質座(bQTL)と呼ばれ、多くのテストした特性の遺伝的変異を説明していた。特に葉の角度、分枝、開花時期、水分応答に関する特性を詳しく見た。
機能的変異の測定
焦点を絞るために、研究者たちは遺伝的変異がTFの結合にどのように影響するかを測定したかったんだ。彼らはハイブリッドにMOA-seqを使い、それぞれの親に対応する結合パターンを追跡した。このアプローチで、約32万7000のMOAフットプリントを特定し、複数のテストで一貫した結果を得た。
彼らは、ハイブリッドの遺伝子のかなりの部分(約67.9%)が少なくとも1つのMOAフットプリントの近くにあることを見つけた。さらに、これらのフットプリントに関連する32万5000以上の配列変異も見つかり、これらの遺伝的変化が遺伝子制御にどう影響するかを理解するのに役立った。
研究者たちは、ハイブリッドの中で同じ遺伝子の異なるバージョンがTFにどれだけ結合されるかを定量化した。結合パターンの大部分の違いは親植物の変化とよく対応していることを確認し、彼らの方法の信頼性を示した。
bQTLと特性の相関
彼らの分析の中心はbQTLとさまざまな特性との関連を調査することだった。多数の遺伝的変異を調べることで、ゲノム内の特定の変化が成長パターンや病気耐性といった特性にどのように影響するかを明らかにすることができた。
例えば、彼らは開花時期などの重要な特性に関連付けられたいくつかのbQTLを特定した。また、これらの調節変化のいくつかが転移可能要素-位置を変えることができるゲノムの部分-に関連していることも分かり、遺伝子調節への影響を強調した。
この研究は、bQTLが以前に特定された調節サイトと大きく重なっていることを示し、これらの遺伝的変化を理解することが作物改良に役立つという考えを強化した。
環境条件の影響
研究者たちは、干ばつなどの環境要因が遺伝子発現と調節変異にどう影響するかも見たかったんだ。彼らは十分に水を与えられた条件で育てた植物と、干ばつストレスを受けた植物を比較した。
その結果、植物は遺伝的背景によって異なる反応を示すことが分かった。いくつかのハイブリッドは、ストレス下で調節サイトがどれだけ変化するかにかなりの差があった。彼らは干ばつに応じて占有率が変化した何千ものbQTLを追跡し、さらなる分析のためにマークした。
植物の反応を調べることで、干ばつ耐性作物の育種に役立ちそうな候補遺伝子を選定することができた。特に干ばつ応答に関連する一つの遺伝子は、bQTLが環境変化に影響される重要な調節要素を特定するのにどう役立つかを示した。
遺伝子調節メカニズムの理解
研究結果は、さまざまな遺伝的変化が植物が異なる条件にどれだけ適応するかに影響を与える可能性があることを強調している。研究者たちは、異なる遺伝的背景や環境設定の中でTFの結合がどのように変わるかの明確なパターンを観察した。
例えば、特定のcis-調節領域における変異によって、いくつかの植物が干ばつに対してより高い抵抗力を示していることに気づいた。これらの発見は、環境ストレスに耐性のある作物を改良する際にbQTLを特定して分析することの重要性を反映している。
結論
この研究は、植物遺伝学の複雑な世界とそれが特性にどのように影響するかについての洞察を提供する。TFの結合部位の詳細な地図を作成し、遺伝的変異と特性の関係を理解することで、植物の発展や環境変化への反応に重要な遺伝的要素を特定することができた。
この研究は、植物の遺伝的基盤を理解することで、さまざまな条件下で成長する改良された作物品種が得られることを示している。遺伝的、エピジェネティック、環境的要因の混合分析は、農業研究における統合的アプローチの必要性を強調している。
今後の方向性
この研究は、得られた知見を現実の農業実践に適用するための将来の研究への扉を開くんだ。bQTLに関する知識を活用することで、遺伝学者は特定の環境や病気や気候変動に対する耐性が高い作物をより良くデザインできるようになる。
さらなる研究では、これらの観察が他の作物でも成立するかどうかを検証することもできるし、同様の方法を用いて世界中の農業生産性を向上させることも可能だよ。気候変動や食料安全保障がもたらす課題に取り組むために、これらの高度な遺伝技術を育種プログラムに統合することは、持続可能な農業において重要な役割を果たすことができる。
タイトル: Genetic variation at transcription factor binding sites largely explains phenotypic heritability in maize
概要: Comprehensive maps of functional variation at transcription factor (TF) binding sites (cis-elements) are crucial for elucidating how genotype shapes phenotype. Here we report the construction of a pan-cistrome of the maize leaf under well-watered and drought conditions. We quantified haplotype-specific TF footprints across a pan-genome of 25 maize hybrids and mapped over two-hundred thousand genetic variants (termed binding-QTL) linked to cis-element occupancy. Three lines of evidence support the functional significance of binding-QTL: i) they coincide with numerous known causative loci that regulate traits, including VGT1, Trehalase1, and the MITE transposon near ZmNAC111 under drought; ii) their footprint bias is mirrored between inbred parents and by ChIP-seq; iii) partitioning genetic variation across genomic regions demonstrates that binding-QTL capture the majority of heritable trait variation across [~]70% of 143 phenotypes. Our study provides a promising approach to make previously hidden cis-variation more accessible for genetic studies and multi-target engineering of complex traits.
著者: Thomas Hartwig, J. Engelhorn, S. J. Snodgrass, A. Kok, A. S. Seetharam, M. Schneider, T. Kiwit, A. Singh, M. Banf, M. Khaipho-Burch, D. E. Runcie, V. A. Sanchez-Camargo, J. V. Torres-Rodriguez, G. Sun, M. Stam, F. Fiorani, S. Beier, J. C. Schnable, H. W. Bass, M. B. Hufford, B. Stich, W. B. Frommer, J. Ross-Ibarra
最終更新: 2024-04-20 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.08.08.551183
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.08.08.551183.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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