Matthew Hufford est le premier auteur d’une étude détaillant les génomes de 26 lignées de maïs. Hufford a déclaré que la diversité génétique pure présente dans le maïs créait des obstacles pour l’assemblage des génomes. Environ 85 % du génome du maïs est composé de motifs répétés. Crédit : Christopher Grannon/Iowa State University News Service
Les génomes nouvellement assemblés de 26 lignées génétiques différentes de maïs illustrent la riche diversité génétique de la culture et pourraient ouvrir la voie à une meilleure compréhension des mécanismes génétiques qui expliquent les traits de culture prisés par les agriculteurs.
La cartographie des 26 génomes est détaillée dans un article publié dans la revue Science, et Matthew Hufford, premier auteur de l’étude et professeur agrégé d’écologie, d’évolution et de biologie des organismes à l’Iowa State University, a déclaré que les génomes aideraient les scientifiques à se reconstituer. le puzzle de la génétique du maïs. En utilisant ces nouveaux génomes comme références, les phytologues peuvent mieux sélectionner les gènes susceptibles de conduire à de meilleurs rendements des cultures ou à une meilleure tolérance au stress.
“Cela vous permet d’obtenir une compréhension beaucoup plus précise de ce qui entraîne la variation des traits”, a déclaré Hufford. « Si un éleveur veut vraiment sélectionner la bonne variation pour produire un trait qui l’intéresse, et qu’il n’a qu’une vision floue des causes génétiques de la variation de ce trait, il travaille les mains liées dans le dos. . Nous leur donnons donc beaucoup plus d’informations pour continuer.
Le premier génome du maïs à être cartographié était la lignée génétique connue sous le nom de B73, une lignée développée dans l’État de l’Iowa. Patrick Schnable, directeur de l’ISU Plant Sciences Institute ; et Doreen Ware, professeur adjoint au Cold Spring Harbor Laboratory et chercheur scientifique de l’USDA, a dirigé l’effort d’assemblage du génome, qui a été achevé en 2009. Depuis lors, B73 a servi de génome de référence principal pour le maïs, avec une poignée de génomes supplémentaires les assemblages ne sont devenus disponibles que ces dernières années. Cela signifie que les scientifiques ont une compréhension limitée des séquences génétiques dans d’autres génomes de maïs qui ne sont pas présents dans B73.
“Alors que le premier génome était inestimable, fournissant une liste de pièces initiale et un schéma de câblage partiel, nous savions qu’il n’était pas complet”, a déclaré Ware. « Il était essentiel de développer d’autres références génomiques pour comprendre l’architecture génétique sous-jacente à des traits agricoles importants. »
Mais les 26 génomes cartographiés dans la nouvelle étude englobent un large éventail de diversité génétique, allant du maïs soufflé au maïs doux en passant par le maïs de grande culture provenant de diverses conditions géographiques et environnementales. Cela fournit beaucoup plus de données de référence pour les scientifiques qui peignent la génétique du maïs pour des cibles qui pourraient conduire à une meilleure performance des cultures.
La diversité génétique pose un défi
Hufford a déclaré que la diversité génétique pure présente dans le maïs a créé des obstacles majeurs pour l’assemblage des nouveaux génomes. Il a déclaré que 85% du génome du maïs est composé d’éléments transposables ou de motifs qui se répètent dans tout le génome. Hufford a comparé ces éléments transposables à un puzzle dont la grande majorité des pièces sont d’une seule couleur. Toute cette répétition rend difficile de comprendre comment les pièces s’emboîtent.
« Si vous ne trouvez pas une couleur ou une forme unique qui vous indique où placer la pièce du puzzle, vous êtes dans un monde de souffrance », a déclaré Hufford. “Mais si vous obtenez des pièces de puzzle légèrement plus grandes avec des caractéristiques uniques, cela simplifie le processus.”
Les progrès technologiques ont fourni exactement les outils dont les chercheurs avaient besoin pour surmonter ces obstacles, a déclaré Hufford. La nouvelle technologie de séquençage permet des lectures de séquences plus longues, ce qui signifie que les pièces du puzzle sont plus grandes et plus susceptibles de contenir des indices qui permettent aux scientifiques de les organiser correctement.
Une nouvelle technologie pourrait même permettre l’assemblage d’un pangénome, ou d’une référence génomique qui englobe toute la diversité présente dans le maïs, a déclaré Hufford. Il a qualifié un tel effort de « prochaine frontière » de cette ligne de recherche.
Pour en savoir plus sur cette recherche, voir L’histoire secrète du maïs – et ses « gènes sauteurs » – révélés dans son génome.
Référence : « Assemblage de novo, annotation et analyse comparative de 26 génomes de maïs diversifiés » par Matthew B. Hufford, Arun S. Seetharam, Margaret R. Woodhouse, Kapeel M. Chougule, Shujun Ou, Jianing Liu, William A. Ricci, Tingting Guo, Andrew Olson, Yinjie Qiu, Rafael Della Coletta, Silas Tittes, Asher I. Hudson, Alexandre P. Marand, Sharon Wei, Zhenyuan Lu, Bo Wang, Marcela K. Tello-Ruiz, Rebecca D. Piri, Na Wang, Dong a remporté Kim, Yibing Zeng, Christine H. O’Connor, Xianran Li, Amanda M. Gilbert, Erin Baggs, Ksenia V. Krasileva, John L. Portwood II, Ethalinda KS Cannon, Carson M. Andorf, Nancy Manchanda, Samantha J Snodgrass, David E. Hufnagel, Qiuhan Jiang, Sarah Pedersen, Michael L. Syring, David A. Kudrna, Victor Llaca, Kevin Fengler, Robert J. Schmitz, Jeffrey Ross-Ibarra, Jianming Yu, Jonathan I. Gent, Candice N Hirsch, Doreen Ware et R. Kelly Dawe, 6 août 2021, Science.
DOI : 10.1126/science.abg5289
La recherche a été financée par le programme de recherche sur le génome végétal de la National Science Foundation. L’article comprend un total de 46 auteurs des laboratoires de Hufford et de Jianming Yu dans l’État de l’Iowa et de plusieurs autres institutions, notamment MaizeGDB, une base de données génomique financée par l’USDA également dans l’État de l’Iowa ; le groupe de la chercheuse principale principale Kelly Dawe à l’Université de Géorgie; le groupe de co-PI Doreen Ware à l’USDA; Cold Spring Harbor Laboratory à New York et le groupe de co-PI Candice Hirsch à l’Université du Minnesota.
