Acca sellowiana, known as feijoa or pineapple guava, is a Myrtaceae fruit tree species native to Uruguay and Brazil. The species stand out for its highly aromatic fruits, with nutraceutical and therapeutic value. Despite its agronomically promising valuable, genetics studies on this species are limited. Linkage genetic maps are valuable tools for genetic and genomic studies, and can be employed in breeding programs to support the development of molecular breeding strategies. The lack of a high number of polymorphic markers is one of the main limitation to development saturated genetic maps. Recently, novel genotyping methods based on next generation sequencing technology allow to detect and genotype thousands of markers in mapping populations. This represents a rapid and cost-effective strategy, remarkably useful for minor species with limited genomic resources. In this study, we constructed a high-density integrated genetic linkage map of A. sellowiana using two populations, H5 (\'TCO × BR\' , n = 160) and H6 (\'TCO × DP\', n = 184), which have the same female parent. Genotyping by sequencing (GBS) approach was used to simultaneously discover and genotype single nucleotide polymorphism (SNP) markers in both populations. Two strategies were carried out to identify SNP markers: a reference pipeline using the reference genome of the closely-related species Eucalyptus grandis, and a de-novo pipeline that do not require a reference genome. After quantitative genotype calling, 5,350 and 4,227 high quality SNP markers were selected for mapping in H5 and H6 populations, respectively. The two resulting maps of populations H5 and H6 comprised 1,236 and 1,302 markers distributed over the expected 11 linkage groups. The H5 and H6 maps spanned a map length of 1,593 cM and 1,572 cM, with an average inter-marker distance of 1:29 cM and 1:21 cM, respectively. A high degree of collinearity was observed between the two maps. In addition, a large proportion of markers were common to both maps and were used to construct the composite genetic linkage map. A novel approach to estimate recombination of two connected populations is described, where the meiosis information of all individuals is captured in a single estimator using a multipoint maximum likelihood estimation. The composite map consisted of 641 SNPs markers with a total map length of 1011 cM. This composite map represent the best consensus ordering of markers, a valuable reference framework for future studies in A. sellowiana. The large number of SNPs identified allowed us to construct high-density genetic maps, molecular tools which represent a relevant contribution for future genetic research and breeding efforts in A. sellowiana. / Acca sellowiana, conhecida como feijoa, pineapple guava ou goiabeira-serrana, é uma árvore frutífera nativa do Uruguai e do Brasil, pertencente a família Myrtaceae. A espécie destaca-se por suas frutas altamente aromáticas, com reconhecido valor nutracêutico e terapêutico. Apesar do promissor valor agronômico, os estudos genéticos nesta espécie são limitados. Os mapas genéticos são valiosas ferramentas em tais estudos, sendo empregados no desenvolvimento de estratégias de melhoramento molecular nos programas de melhoramento. No entanto, a falta de um elevado número de marcadores polimórficos nas populações de mapeamento é uma das principais limitações no desenvolvimento de mapas genéticos saturados. Recentemente, novos métodos de genotipagem baseados em tecnologia de sequenciamento de nova geração permitem identificar e genotipar milhares de marcadores em populações de mapeamento. Esta rápida e eficiente estratégia é muito útil para culturas pouco estudadas, com recursos genômicos limitados. Neste estudo, foram construídos mapas genéticos saturados em A. sellowiana. Foram usadas duas populações de mapeamento, H5 (\'TCO × BR\', n = 160) e H6 (\'TCO × DP\', n = 184), conectadas geneticamente pelo mesmo genitor feminino. A estratégia de genotipagem por sequenciamento (genotyping by sequencing; GBS) foi usada para simultaneamente identificar e genotipar marcadores de polimorfismos de nucleotídeo único (single nucleotide polymorphism; SNP) em ambas populações. No processo de detecção de SNPs, duas estratégias foram implementadas: na primeira foi empregado o genoma de referência de especie relacionada Eucalyptus grandis; na segunda, foi empregado uma abordagem de novo, que não requer genoma de referência. Após o processo de genotipagem quantitativo, 5350 e 4227 SNPs de alta qualidade foram selecionados para mapeamento em H5 e H6, respectivamente. Os mapas integrados H5 e H6 compreendem 1236 e 1302 marcadores distribuídos no 11 grupos de ligação esperados. Os mapas genético abrangeram um comprimento total de 1593 cM e 1572 cM, com uma distância média entre marcadores de 1:29 cM e 1:21 cM, nas populações H5 e H6, respectivamente. Um alto nível de colinearidade foi observado entre os dois mapas. Além disso, uma grande proporção de marcadores foram mapeados em ambos mapas e posteriormente usados na construção de um mapa genético integrado, considerando a informação de ambas populações simultaneamente. Foi apresentada uma nova abordagem para estimar as frações de recombinação em duas populações conectadas, onde a informação das meioses de todos os indivíduos é capturado num único estimador, usando uma estimativa de máxima verossimilhança multiponto. O mapa integrado composto contém 641 marcadores SNP com um comprimento total de 1011 cM. Este mapa representa o melhor ordenamento consenso de marcadores, sendo una valiosa referencia para futuros estudos nesta espécie. O grande número de SNPs identificados permitiu-nos a construção de mapas genéticos de alta densidade, ferramentas moleculares que representam uma contribuição relevante para futuras pesquisas genéticas e avanços no melhoramento genético em A. sellowiana.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-16032018-121359 |
| Date | 26 September 2017 |
| Creators | Macchiavello, Marianella Fernanda Quezada |
| Contributors | Garcia, Antonio Augusto Franco |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Reter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais. |
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