Optimización de la secuenciación del genoma de berenjena (Solanum melongena) a baja cobertura
[ES] La berenjena común (Solanum melongena L., 2n = 2x = 24) es la sexta hortaliza con mayor producción mundial, ocupando el tercer lugar entre las solanáceas, después del tomate y la patata. A pesar de su gran relevancia, en comparación con otros cultivos económicamente importantes y especies model...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/197392 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/197392 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Eggplant Genotyping Sequencing coverage Reference standard Berenjena Genotipado Skim whole genome resequencing Cobertura de secuenciación Estándar de referencia GENETICA Máster Universitario en Mejora Genética Vegetal-Màster Universitari en Millora Genètica Vegetal |
| Sumario: | [ES] La berenjena común (Solanum melongena L., 2n = 2x = 24) es la sexta hortaliza con mayor producción mundial, ocupando el tercer lugar entre las solanáceas, después del tomate y la patata. A pesar de su gran relevancia, en comparación con otros cultivos económicamente importantes y especies modelo, se ha quedado rezagada en el avance de herramientas genómicas. Sin embargo, el progreso tecnológico, la disminución de los costes de secuenciación y los avances logrados en el desarrollo de programas bioinformáticos están permitiendo la reducción de la brecha entre especies en términos de disponibilidad de recursos genómicos. Esto se refleja en el acceso a genomas de referencias, incluso de cultivos minoritarios, así como en la adopción de nuevas estrategias de genotipado masivo, como el skim whole genome resequencing (SWGR), que permite la identificación de un gran número de polimorfismos, incluso a bajas coberturas de secuenciación (<10X). Para analizar y optimizar la estrategia SWGR en berenjena, se evaluaron cinco coberturas de secuenciación (1-5X) generadas in silico. La evaluación consistió en el mapeo de las lecturas contra el genoma de referencia de berenjena 67/3, el marcado de las secuencias duplicadas, la identificación de polimorfismos y su filtrado a diferentes profundidades mínimas de mapeo (1-10FD). Finalmente, cada conjunto de datos se comparó con un estándar de referencia resultante de la resecuenciación a 20X del mismo genotipo. En relación a la identificación de polimorfismos, se observó una reducción en el número de variantes al marcar las secuencias duplicadas con respecto a no marcarlas, salvo para coberturas de secuenciación bajas (1X). El número de polimorfismos identificados aumentó con la cobertura de secuenciación (227.346 y 932.989 polimorfismos a 1X y 5X, respectivamente, filtrando a 1FD), y disminuyó al aplicar filtros de cobertura mínima más altos (3.248 y 62.802 polimorfismos a 1X y 5X, respectivamente, filtrando a 10FD). El uso de coberturas de secuenciación más bajas ofrece una mayor precisión a nivel de polimorfismos y genotipos con respecto al estándar de referencia al utilizar umbrales de profundidad mínima bajos (1-4FD), alcanzando el 69% y 62% a 1X y 5X para 1-2FD, respectivamente, mientras que se alcanza una mayor precisión con el uso de coberturas de secuenciación más altas al utilizar filtros de umbral más alto (5-10FD), siendo del 43% y 54% a 1X y 5X para 10FD, respectivamente. Este estudio ofrece una valiosa evaluación de parámetros relevantes a considerar en la caracterización genotípica de la berenjena mediante SWGR, tomando en cuenta variables económicas, número de genotipos, abundancia de polimorfismos y tipo de estudio o programa de mejora, entre otras. Es por ello que la mejor combinación de cobertura de secuenciación y filtrado de polimorfismos debe ser evaluada en cada caso concreto. En términos generales, los resultados indican que SWGR es una herramienta efectiva, rentable y pragmática para el análisis genético y genómico de la berenjena, lo que permitirá a los investigadores avanzar en el desarrollo de nuevos recursos genéticos y a los mejoradores implementar programas de mejora más precisos, rápidos y eficientes. |
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