Comparison of ddRADseq and EUChip60K SNP genotyping systems for population genetics and genomic selection in Eucalyptus dunnii (Maiden)
- Autores
- Aguirre, Natalia Cristina; Villalba, Pamela Victoria; Garcia, Martin Nahuel; Filippi, Carla Valeria; Rivas, Juan Gabriel; Martinez, Maria Carolina; Acuña, Cintia Vanesa; Lopez, Javier Augusto; Lopez, Juan Adolfo; Pathauer, Pablo Santiago; Palazzini, Dino; Harrand, Leonel; Oberschelp, Gustavo Pedro Javier; Marco, Martin Alberto; Cisneros, Esteban F.; Carreras, Rocío; Alves, Ana; Rodrigues, Jose; Hopp, Horacio Esteban; Grattapaglia, Dario; Cappa, Eduardo Pablo; Paniego, Norma Beatriz; Marcucci Poltri, Susana Noemi
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Eucalyptus dunnii is one of the most important Eucalyptus species for short-fiber pulp production in regions where other species of the genus are affected by poor soil and climatic conditions. In this context, E. dunnii holds promise as a resource to address and adapt to the challenges of climate change. Despite its rapid growth and favorable wood properties for solid wood products, the advancement of its improvement remains in its early stages. In this work, we evaluated the performance of two single nucleotide polymorphism, (SNP), genotyping methods for population genetics analysis and Genomic Selection in E. dunnii. Double digest restriction-site associated DNA sequencing (ddRADseq) was compared with the EUChip60K array in 308 individuals from a provenance-progeny trial. The compared SNP set included 8,011 and 19,008 informative SNPs distributed along the 11 chromosomes, respectively. Although the two datasets differed in the percentage of missing data, genome coverage, minor allele frequency and estimated genetic diversity parameters, they revealed a similar genetic structure, showing two subpopulations with little differentiation between them, and low linkage disequilibrium. GS analyses were performed for eleven traits using Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) and a conventional pedigree-based model (ABLUP). Regardless of the SNP dataset, the predictive ability (PA) of GBLUP was better than that of ABLUP for six traits (Cellulose content, Total and Ethanolic extractives, Total and Klason lignin content and Syringyl and Guaiacyl lignin monomer ratio). When contrasting the SNP datasets used to estimate PAs, the GBLUP-EUChip60K model gave higher and significant PA values for six traits, meanwhile, the values estimated using ddRADseq gave higher values for three other traits. The PAs correlated positively with narrow sense heritabilities, with the highest correlations shown by the ABLUP and GBLUP-EUChip60K. The two genotyping methods, ddRADseq and EUChip60K, are generally comparable for population genetics and genomic prediction, demonstrating the utility of the former when subjected to rigorous SNP filtering. The results of this study provide a basis for future whole-genome studies using ddRADseq in non-model forest species for which SNP arrays have not yet been developed.
Instituto de Biotecnología
Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Villalba, Pamela Victoria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Villalba, Pamela Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Garcia, Martin Nahuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Garcia, Martin Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Filippi, Carla Valeria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Filippi, Carla Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Filippi, Carla Valeria. Universidad de la República. Facultad de Agronomía. Departamento de Biología Vegetal. Laboratorio de Bioquímica; Uruguay
Fil: Rivas, Juan Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Rivas, Juan Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Martinez, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Martinez, Maria Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Lopez, Javier Augusto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bella Vista; Argentina
Fil: Lopez, Juan Adolfo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bella Vista; Argentina
Fil: Pathauer, Pablo Santiago. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina
Fil: Palazzini, Dino. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina
Fil: Harrand, Leonel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Concordia; Argentina
Fil: Oberschelp, Gustavo Pedro Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Concordia; Argentina
Fil: Marco, Martin Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Concordia; Argentina
Fil: Cisneros, Esteban F. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentina
Fil: Carreras, Rocío. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentina
Fil: Alves, Ana. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Agronomia. Centro de Estudos Florestais e Laboratório Associado TERRA; Portugal
Fil: Rodrigues, Jose. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Agronomia. Centro de Estudos Florestais e Laboratório Associado TERRA; Portugal
Fil: Hopp, Horacio Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Hopp, Horacio Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Grattapaglia, Dario. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), Recursos Genéticos e Biotecnologia; Brasil
Fil: Cappa, Eduardo Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina
Fil: Cappa, Eduardo Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Paniego, Norma Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Paniego, Norma Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina - Fuente
- Frontiers in Genetics 15 : 1361418 (March 2024)
- Materia
-
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In this context, E. dunnii holds promise as a resource to address and adapt to the challenges of climate change. Despite its rapid growth and favorable wood properties for solid wood products, the advancement of its improvement remains in its early stages. In this work, we evaluated the performance of two single nucleotide polymorphism, (SNP), genotyping methods for population genetics analysis and Genomic Selection in E. dunnii. Double digest restriction-site associated DNA sequencing (ddRADseq) was compared with the EUChip60K array in 308 individuals from a provenance-progeny trial. The compared SNP set included 8,011 and 19,008 informative SNPs distributed along the 11 chromosomes, respectively. Although the two datasets differed in the percentage of missing data, genome coverage, minor allele frequency and estimated genetic diversity parameters, they revealed a similar genetic structure, showing two subpopulations with little differentiation between them, and low linkage disequilibrium. GS analyses were performed for eleven traits using Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) and a conventional pedigree-based model (ABLUP). Regardless of the SNP dataset, the predictive ability (PA) of GBLUP was better than that of ABLUP for six traits (Cellulose content, Total and Ethanolic extractives, Total and Klason lignin content and Syringyl and Guaiacyl lignin monomer ratio). When contrasting the SNP datasets used to estimate PAs, the GBLUP-EUChip60K model gave higher and significant PA values for six traits, meanwhile, the values estimated using ddRADseq gave higher values for three other traits. The PAs correlated positively with narrow sense heritabilities, with the highest correlations shown by the ABLUP and GBLUP-EUChip60K. The two genotyping methods, ddRADseq and EUChip60K, are generally comparable for population genetics and genomic prediction, demonstrating the utility of the former when subjected to rigorous SNP filtering. The results of this study provide a basis for future whole-genome studies using ddRADseq in non-model forest species for which SNP arrays have not yet been developed.Instituto de BiotecnologíaFil: Aguirre, Natalia Cristina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Aguirre, Natalia Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Villalba, Pamela Victoria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Villalba, Pamela Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garcia, Martin Nahuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Garcia, Martin Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Filippi, Carla Valeria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Filippi, Carla Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Filippi, Carla Valeria. Universidad de la República. Facultad de Agronomía. Departamento de Biología Vegetal. Laboratorio de Bioquímica; UruguayFil: Rivas, Juan Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Rivas, Juan Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Martinez, Maria Carolina. 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Eucalyptus dunnii is one of the most important Eucalyptus species for short-fiber pulp production in regions where other species of the genus are affected by poor soil and climatic conditions. In this context, E. dunnii holds promise as a resource to address and adapt to the challenges of climate change. Despite its rapid growth and favorable wood properties for solid wood products, the advancement of its improvement remains in its early stages. In this work, we evaluated the performance of two single nucleotide polymorphism, (SNP), genotyping methods for population genetics analysis and Genomic Selection in E. dunnii. Double digest restriction-site associated DNA sequencing (ddRADseq) was compared with the EUChip60K array in 308 individuals from a provenance-progeny trial. The compared SNP set included 8,011 and 19,008 informative SNPs distributed along the 11 chromosomes, respectively. 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The PAs correlated positively with narrow sense heritabilities, with the highest correlations shown by the ABLUP and GBLUP-EUChip60K. The two genotyping methods, ddRADseq and EUChip60K, are generally comparable for population genetics and genomic prediction, demonstrating the utility of the former when subjected to rigorous SNP filtering. The results of this study provide a basis for future whole-genome studies using ddRADseq in non-model forest species for which SNP arrays have not yet been developed. Instituto de Biotecnología Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Villalba, Pamela Victoria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Villalba, Pamela Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Garcia, Martin Nahuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Garcia, Martin Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Filippi, Carla Valeria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Filippi, Carla Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Filippi, Carla Valeria. Universidad de la República. Facultad de Agronomía. Departamento de Biología Vegetal. Laboratorio de Bioquímica; Uruguay Fil: Rivas, Juan Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Rivas, Juan Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Martinez, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Martinez, Maria Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Lopez, Javier Augusto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bella Vista; Argentina Fil: Lopez, Juan Adolfo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bella Vista; Argentina Fil: Pathauer, Pablo Santiago. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina Fil: Palazzini, Dino. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina Fil: Harrand, Leonel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Concordia; Argentina Fil: Oberschelp, Gustavo Pedro Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Concordia; Argentina Fil: Marco, Martin Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Concordia; Argentina Fil: Cisneros, Esteban F. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentina Fil: Carreras, Rocío. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales; Argentina Fil: Alves, Ana. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Agronomia. Centro de Estudos Florestais e Laboratório Associado TERRA; Portugal Fil: Rodrigues, Jose. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Agronomia. Centro de Estudos Florestais e Laboratório Associado TERRA; Portugal Fil: Hopp, Horacio Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Hopp, Horacio Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Grattapaglia, Dario. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), Recursos Genéticos e Biotecnologia; Brasil Fil: Cappa, Eduardo Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina Fil: Cappa, Eduardo Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Paniego, Norma Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina Fil: Paniego, Norma Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). 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Eucalyptus dunnii is one of the most important Eucalyptus species for short-fiber pulp production in regions where other species of the genus are affected by poor soil and climatic conditions. In this context, E. dunnii holds promise as a resource to address and adapt to the challenges of climate change. Despite its rapid growth and favorable wood properties for solid wood products, the advancement of its improvement remains in its early stages. In this work, we evaluated the performance of two single nucleotide polymorphism, (SNP), genotyping methods for population genetics analysis and Genomic Selection in E. dunnii. Double digest restriction-site associated DNA sequencing (ddRADseq) was compared with the EUChip60K array in 308 individuals from a provenance-progeny trial. The compared SNP set included 8,011 and 19,008 informative SNPs distributed along the 11 chromosomes, respectively. Although the two datasets differed in the percentage of missing data, genome coverage, minor allele frequency and estimated genetic diversity parameters, they revealed a similar genetic structure, showing two subpopulations with little differentiation between them, and low linkage disequilibrium. GS analyses were performed for eleven traits using Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) and a conventional pedigree-based model (ABLUP). Regardless of the SNP dataset, the predictive ability (PA) of GBLUP was better than that of ABLUP for six traits (Cellulose content, Total and Ethanolic extractives, Total and Klason lignin content and Syringyl and Guaiacyl lignin monomer ratio). When contrasting the SNP datasets used to estimate PAs, the GBLUP-EUChip60K model gave higher and significant PA values for six traits, meanwhile, the values estimated using ddRADseq gave higher values for three other traits. The PAs correlated positively with narrow sense heritabilities, with the highest correlations shown by the ABLUP and GBLUP-EUChip60K. The two genotyping methods, ddRADseq and EUChip60K, are generally comparable for population genetics and genomic prediction, demonstrating the utility of the former when subjected to rigorous SNP filtering. The results of this study provide a basis for future whole-genome studies using ddRADseq in non-model forest species for which SNP arrays have not yet been developed. |
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