The importance of deep genotyping in crop breeding / La importancia de la genotipificación profunda en el mejoramiento genético

ABSTRACT One of the greatest challenges facing humanity is the development of sustainable strategies to ensure food availability in response to population growth and climate change. One approach that can contribute to increase food security is to close yield gaps and enhancing genetic gain; to such end, what is known as "molecular breeding" plays a fundamental role. Since a crop breeding program is mainly based on the quality of the germplasm, its detailed genetic characterization is mandatory to ensure the efficient use of genetic resources and accelerating development of superior varieties. Deep genotyping is an essential tool for a comprehensive characterization of the germplasm of interest and, fortunately, the technology is now accessible at a reasonable cost. What must be ensured is the correct interpretation of the genotypic information and on that basis develop efficient practical molecular crop breeding strategies that respond to the real needs of the breeding program.

RESUMEN Uno de los mayores desafíos que enfrenta la humanidad es el desarrollo de estrategias sostenibles para asegurar la disponibilidad de alimentos en respuesta al crecimiento de la población y el cambio climático. Un enfoque que puede contribuir a aumentar la seguridad alimentaria es cerrar las brechas de rendimiento y mejorar la ganancia genética; para tal fin, lo que se conoce como "mejoramiento molecular" juega un papel fundamental. Dado que un programa de mejoramiento de cultivos se basa principalmente en la calidad del germoplasma, su caracterización genética detallada es fundamental para garantizar el uso eficiente de los recursos genéticos y acelerar el desarrollo de variedades superiores. La genotipificación profunda es una herramienta esencial para una caracterización integral del germoplasma de interés y, afortunadamente, en la actualidad se puede acceder a la tecnología a un costo razonable. Lo que debe asegurarse es la interpretación correcta de la información genotípica y sobre esa base desarrollar estrategias eficientes y prácticas de mejoramiento molecular de cultivos que respondan a las necesidades reales del programa de mejoramiento.

Correlation between gene expression profiles in muscle and live weight in dzhalginsky merino sheep / Correlación entre los perfiles de expresión génica en músculo y peso vivo de ovejas Dzhalginsky Merino / Correlação entre perfis de expressão gênica no músculo e peso vivo de ovinos Dzhalginsky Merino

Summary Background: marker assisted selection methods of sheep require the identification of genes that positively and negatively affect meat quality. Genes with high expression levels could have the greatest impact on growth and structure of muscle fibers. Objective: this study evaluated the expression of genes in the loin muscle of Dzhalginsky Merino sheep. Methods: reverse transcription-quantitative real-time PCR (RT-qPCR) was used to investigate the expression of 48 genes in the loin muscle of Dzhalginsky Merino sheep bred in Russia. Results: genes GAPDH, PYGM, CAST, ATP5G1, CAPN3, SOD1, VEGFA, CALM2, YWHAZ, ASIP,MYOD1, CAPN1, GHR, OXTR, BEGAIN, SLC2A3, and SS18L2 showed the highest expression. The group of genes with a medium level of expression included ATOX1, BAMBI, TLR6, IGF2, FOS, FST, GGTA2P, C-MET, FGF5, ACVR2A, CAPN2, GH, DGAT1, and IGF1. Low levels of expression were identified for genes ABCG2, SPP2, PYGL, PPARG2, TGFB1, CXCR4, MSTN, CYP2J, LEPR, CDKN1A, IGFBP4, and SERT. Trace expression was detected in genes SST, TSHR, GDF9, FGF7 and BMP15. Significant correlation between expression level and live weight was observed for most of the investigated genes. Conclusion: our results demonstrate the feasibility of using these newly identified candidate genes as genetic markers in sheep.

Resumen Antecedentes: los métodos de selección asistida de ovejas a través de marcadores requieren la identificación de los genes que afectan positiva o negativamente la calidad de la carne. Los genes con niveles más altos de expresión podrían tener mayor impacto en el crecimiento y estructura de las fibras musculares. Objetivo: evaluar la expresión de los genes en el músculo del lomo de carneros de la raza Dzhalginsky Merino. Métodos: se utilizó RT-PCR cuantitativa en tiempo real (RT-qPCR) para investigar la expresión de 48 genes en el músculo del lomo de ovejos raza Merino Dzhalginsky criados en Rusia. Resultados: los genes GAPDH, PYGM, CAST, ATP5G1, CAPN3, SOD1, VEGFa, CALM2, YWHAZ, ASIP, MYOD1, CAPN1, GHR, OXTR, BEGAIN,SLC2A3 y SS18L2 mostraron la más alta expresión. El grupo de genes con un nivel medio de expresión incluyó ATOX1, BAMBI, TLR6, IGF2, FOS, FST, GGTA2P, C-MET, FGF5, ACVR2A, CAPN2, GH, DGAT1 y IGF1. Se identificaron bajos niveles de expresión en los genes ABCG2, SPP2, PYGL, PPARG2, TGFB1, CXCR4, NTCR, CYP2J, LEPR, CDKN1A, IGFBP4 y SERT. Expresión traza fue detectada en los genes SST, TSHR, GDF9, FGF7 y BMP15. Para la mayoría de los genes investigados hubo una correlación significativa entre el nivel de expresión y el peso vivo de los carneros. Conclusión: los resultados demuestran la factibilidad del uso de estos genes candidatos identificados recientemente como marcadores genéticos en ovejas.

Resumo Antecedentes: métodos que utilizam marcadores de seleção assistida em ovelhas exigem a identificação de novos genes que afetam a qualidade da carne. Genes com maiores níveis de expressão podem ter maior impacto sobre o crescimento e a estrutura das fibras músculares. Objetivo: avaliar a expressão de genes no músculo lombar de ovinos da raça Merino Dzhalginsky. Métodos: foi utilizada a reação em cadeia da polimerase-transcriptase reversa e em tempo real (RT-qPCR) para investigar a expressão de 48 genes em músculo do lombo da raça de ovinos Merino Dzhalginsky, que foram criados na Rússia. Resultados: os genes GAPDH, PYGM, CAST, ATP5G1, CAPN3, SOD1, VEGFA, CALM2, YWHAZ, ASIP, MYOD1, CAPN1, GHR,OXTR, BEGAIN, SLC2A3 e SS18L2 apresentaram a maior expressão. O grupo de genes com um nível médio de expressão incluíram ATOX1, BAMBI, TLR6, IGF2, FOS, FST, GGTA2P, C-MET, FGF5, ACVR2A, CAPN2,GH, DGAT1 e IGF1. Foram identificados baixos níveis de expressão para os genes ABCG2, SPP2, PYGL, PPARG2, TGFB1, CXCR4, MSTN, CYP2J, LEPR, CDKN1A, IGFBP4 e SERT. Foi detectado rastreamento de expressão nos genes SST, TSHR, GDF9, FGF7 e BMP15. Para a maioria dos genes investigados, houve uma correlação significativa entre o nível de expressão e o peso vivo dos carneiros Dzhalginsky Merino. Conclusão: os resultados demonstram a viabilidade do uso desses genes candidatos recentemente identificados como marcadores genéticos no desenvolvimento de novas raças de ovinos.

Association of BoLA-DRB3 and TLR4 alleles with subclinical mastitis in cattle from Colombia / Asociación de los alelos BoLA-DRB3 y TLR4 con mastitis subclínica en vacas de Colombia / Associação de Bola-DRB3 alelos e TLR4 com mastite subclínica em vacas da Colômbia

Background: molecular markers for genetic resistance can be used to control mastitis in dairy cattle. The Major Histocompatibility Complex and the Toll-like receptor 4 (TLR4) are two promising genes that warrant investigation. Objective: to identify associations between genotypes of BoLA-DRB3 locus and T4CRBR2 fragment and subclinical mastitis (SM). Methods: 996 lactating cows from 32 herds comprising Holstein (80%), Holstein x Jersey cross (12.5%), and other crosses (7.5%) were evaluated monthly during two years, diagnosed for SM and genotyped for the second exon of BoLA DRB3 and the TLR4 coreceptor-binding region 2 (T4CRBR2) using a Polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism technique (PCRRFLP). The association between candidate alleles and subclinical mastitis was measured by logistic regression. Results: the most frequently observed alleles for BoLA-DRB3 were DRB3.2 *8, *22, *24, *16, *10, *23, *gba, *11, *2, *mbb, *jba, *3, and *15, accounting for 58.9% of the population. Frequencies for T4CRBR2 alleles A and B were 0.352 and 0.647, respectively. Based on 57,408 observations during the period, the mean SM prevalence was 16.2% (95% CI 13.0 and 19.4) per udder quarter and 37.6% (95% CI 32.1 and 43.2) per cow. The predominant microorganisms isolated from SM quarters were Streptococcus agalactiae and Coagulase-Negative Staphylococci (CNS). Allele DRB3.2 *23 was associated with SM occurrence and CNS infection. No alleles were associated with Streptococcus agalactiae infection. Allele *mbb was associated with occurrence of CNS infection and alleles *jba and *15 were associated with resistance to CNS infection. No significant relationship between T4CRBR2 and SM was observed. Conclusion: DRB3.2 gen may play an important role in the occurrence of SM and certain alleles may confer resistance to specific pathogens.

Antecedentes: los marcadores moleculares genéticos de resistencia para mastitis bovina son una herramienta para el control de la enfermedad en rebaños lecheros. Los genes del Complejo Mayor de Histocompatibilidad y el Receptor tipo Toll 4 (TLR4) son dos genes candidatos promisorios que justifica investigar. Objetivo: identificar asociaciones entre los genotipos del locus BoLA-DRB3 y del fragmento T4CRBR2 con la ocurrencia de mastitis subclínica. Métodos: 996 vacas lactantes de 32 hatos de las razas Holstein (80%), Holstein x Jersey (12,5%) y otros cruces (7,5%), fueron visitadas mensualmente por dos años, diagnosticadas para mastitis subclínica y genotipificadas para el segundo exón del DRB3 y para la región 2 de unión al correceptor del TLR4 (T4CRBR2) por medio de las técnicas de Reacción en cadena de la polimerasa y de Longitud del polimorfismo del fragmento de restricción (PCR-RFLP). La asociación entre los alelos candidatos y la mastitis subclínica se midió por regresión logística. Resultados: los alelos más frecuentes para el DRB3.2 fueron *8, *22, *24, *16, *10, *23, *gba, *11, *2, *mbb, *jba, *3 y *15, que suman el 58,9% del total en la población. Las frecuencias para los alelos A y B del T4CRBR2 fueron de 0,352 y 0,647, respectivamente. Basados en 57.408 observaciones, la prevalencia de MS a nivel de cuarto fue 16,2% (95% IC 13,0 y 19,4) y a nivel de vaca fue de 37,6% (95% IC 32,1 y 43,2). Los microorganismos más frecuentes fueron Streptococcus agalactiae y Estafilococo Coagulasa Negativo (ECN). El alelo DRB3.2 *23 fue el más asociado con la ocurrencia de MS y con la infección por ECN. No se hallaron alelos asociados a infección con mastitis por Streptococcus agalactiae. Con respecto a la infección por ECN, el *mbb se asoció con la ocurrencia y los alelos *jba y *15 se asociaron con resistencia. No se observó asociación entre T4CRBR2 y MS. Conclusión: el gen DRB3.2 puede jugar un papel importante en la presencia de MS y ciertos alelos pueden conferir resistencia a patógenos específicos.

Antecedentes: o uso de marcadores moleculares de resistência para mastites permite controlar esta doença em rebanhos leiteiros. Os genes Toll Like Receptor 4 (TLR4) e o Complexo Mayor de Histocompatibilidade são dois genes candidatos promissórios que justifica pesquisar. Objetivo: identificar associações entre genótipos do locus BoLA-DRB3 e do fragmento T4CRBR2 com a ocorrência de mastite subclínica. Método: 996 vacas em lactação de 32 rebanhos da raça Holandesa (80%), Holandesa x Jersey (12,5%) e outras cruzas (7,5%) foram visitadas mensalmente por dois anos, diagnosticadas para mastites subclínica e genotipadas para o exon segunda BoLA DRB3 e região 2 da ligação co-receptor TLR4 (T4CRBR2) através das técnicas de Reação em Cadeia da Polimerase e do Polimorfismo de Comprimento do Fragmento de Restrição (PCRRFLP). A associação entre alelos candidatos e mastite subclínica foi realizada por meio de regressão logística. Resultados: os alelos mais frequentes *8, *22, *24, *16, *10, *23, *gba, *11, *2, *mbb, *jba, *3 e *15, com um 58,9% do total da população. As frequências dos alelos A e B do T4CRBR2 foram 0,352 e 0,647, respectivamente. Com base em 57.408 observações, a prevalência da SM em quartos mamários foi de 16,2% ((IC 95% 13,0 e 19,4) e ao nível de vaca foi de 37,6% (IC 95% 32,1 e 43,2). Os microrganismos mais comuns foram: Streptococcus agalactiae e Estafilococos Coagulase-negativo, ECN. O alelo DRB3.2 *23 foi o mais associado com a ocorrência de SM e com a infecção por ECN. Não foram encontrados alelos associados à infecção por Streptococcus agalactiae. Em relação à infecção por ECN, o *mbb esteve associado com ocorrência e os alelos *jba e *15 estiveram associados com resistência. Não existiu associação entre MS e os alelos do T4CRBR2. Conclusão: o gene DRB3.2 bovino pode desempenhar um papel importante na presencia de MS e alguns alelos podem conferir resistência à patógenos específicos.

Loci de caracteres quantitativos (qtl) em peixes / Quantitative trait loci (qtl) in fishes / Loci de caracteres cuantitativos (qtl) en peces

Entre as aplicações do mapeamento genômico está a procura por loci de caracteres quantitativos, influenciando características economicamente importantes na produção animal. A metodologia identifica relações entre variações no nível do DNA e valores fenotípicos. Esses dados fenotípicos podem ser referentes à características de herança simples ou quantitativa (herança poligênica). Em anos recentes, análises têm sido focadas, principalmente em caracteres quantitativos, pois são a base das características de produção. No entanto, a natureza poligênica desses caracteres com variação contínua dificulta análises clássicas, por meio de cruzamento para isolamento gênico, principalmente em razão da falta de segregação fenotípica discreta. Nesses casos, regiões do DNA responsáveis pelo fenótipo são definidas como QTL (Quantitative Trait Loci). Sua identificação pode ser realizada por varredura genômica ou análise de cromossomos individualmente. Um próximo passo é identificar os genes presentes nas regiões próximas a marcadores ligados ao QTL. O procedimento é realizado por meio de mapeamento fino, com o emprego de um maior número de marcadores próximos a região de localização do QTL. Este refinamento da análise de ligação, ou saturação da região de mapeamento, permite reduzir o tamanho da região mapeada, e, portanto, reduzir o número de possíveis genes relacionados ao QTL...

Among the applications of genome mapping is the search for loci that influence economically important quantitative traits in animal production. The methodology identifies the relationship among variations at DNA level and phenotypic values. These phenotypic data may be referent to traits of simple or quantitative (polygenic) inheritance. In recent years, analyses have been mainly focused in quantitative traits, since these are usually production traits. However, the polygenic nature of these particular characters with continuous variation makes it difficult to employ classical analyses of crosses for gene isolation, mainly due to the lack of discrete phenotypic segregation. In these cases, DNA regions responsible for the phenotype are defined as QTL (Quantitative Trait Loci). Its identification can be done by a whole-genome screening or analyzing chromosomes individually. A next step is to identify the genes present in the regions next to markers linked to QTL. The procedure is done by fine mapping, using a larger number of markers next to the region of the QTL position. This refinement of the linkage analysis or saturation of the mapping region allows reducing the size of the mapped region and thus reduce the number of possible genes related to the QTL...

Entre las aplicaciones del mapeo genómico está la búsqueda por loci de caracteres cuantitativos, influenciando características económicamente relevantes en la producción animal. La metodología identifica relaciones entre variaciones a nivel del ADN y valores fenotípicos. Esos datos fenotípicos pueden ser referentes a las características de herencia simple o cuantitativa (herencia poligénica). En años recientes, análisis han sido enfocadas, principalmente en caracteres cuantitativos, pues son la base de las características de producción. Sin embargo, la naturaleza poligénica de esos caracteres con variación continua dificulta análisis clásicos, que utiliza cruzamientos para aislamiento génico, principalmente en razón de la falta de segregación fenotípica discreta. En esos casos, regiones del ADN responsables por el fenotipo son definidas como QTL (Quantitative Trait Loci). Su identificación puede ser realizada por barredura genómica o por análisis individual de cromosomas. Un próximo paso es identificar los genes presentes en las regiones próximas a los marcadores unidos al QTL...