Fusarien-Resistenz bei Mais: Genetische Analyse mittels komplementärer Kartierungsansätze und züchterische Verbesserung durch genomische Selektion
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Kolbenfäule, hervorgerufen durch den Pilz "Fusarium graminearum", stellt eine ernste Bedrohung für den Maisanbau in Mitteleuropa dar. Die Resistenz wird quantitativ durch zahlreiche Gene (QTL) mit kleinen, umweltabhängigen Effekten vererbt. Ziele des beantragten Projektes waren: (i) die genetischen Grundlagen für die Fusarien-Resistenz bei Mais zu erforschen, (ii) Material für eine Feinkartierung von QTL-Regionen zu analysieren, und (iii) alternative Selektionsverfahren zur Verbesserung dieses Merkmals miteinander zu vergleichen. Dazu wurden anhand von bi-parentalen Nachkommenschaften und Diversitätssets von Inzuchtlinien mit maximaler Variation für die Resistenz gegen Kolbenfäule und das Mykotoxin Deoxynivalenol (DON) moderne Methoden der Kartierung eingesetzt, insbesondere Multicross QTL-Kartierung, genomweite Assoziationskartierung und genomische Selektion. Alle Materialien wurden im Hinblick auf die genannten Resistenzmerkmale in mehreren Umwelten mit künstlicher Inokulation des Erregers erfasst und mit dem MaizeSNP50 BeadChip genotypisiert. Ein Vergleich von fünf Modellen zur Multicross QTL-Kartierung ergab deutliche Unterschiede im Ergebnis. Die Berücksichtigung von LD (linkage disequilibrium)-Information führte zu einer größeren Zahl von QTL mit einem höheren Anteil erklärter Varianz. Gegenüber einer einfachen QTL-Analyse war eine Multicross QTL-Analyse aber nur dann überlegen, wenn jede Familie mit einer größeren Stichprobe (> 60 Individuen) im Trainingsset vertreten war und gemeinsame QTL vorherrschten. Die Assoziationskartierung zeigte zwei bzw. sechs signifikante SNPs im Dent- bzw. Flint-Genpool für den DON-Gehalt; zwischen den Formenkreisen gab es keine Übereinstimmung. Der enge Zusammenhang zwischen Resistenz und geringer DON-Konzentration im Erntegut konnte bestätigt werden, ebenso war es möglich, den DON-Gehalt mittels der Hochdurchsatzmethode NIRS (near-infrared spectroscopy) vorherzusagen. Für die in früheren Projekten detektierten QTL-Regionen wurden mittels markergestützter rekurrenter Rückkreuzung und anschließender Selbstung insgesamt 59 Paare von nah-isogenen Linien (NILs) mit/ohne QTL entwickelt. Aufgrund von ausgeprägten QTL x Hintergrund-Interaktionen zeigten nur 8 dieser NIL-Paare signifikante Unterschiede. Deshalb ist eine marker-gestützte Selektion zur Verbesserung der Resistenz nicht als vorteilhaft anzusehen, stattdessen wurde die Möglichkeit einer genomischen Selektion (GS) geprüft. Dabei müssen für den Flint- und Dent-Genpool getrennte Trainingssets erstellt werden. Die mittleren Schätzwerte der Vorhersagegenauigkeit der GS lagen beim DON-Gehalt um etwa ein Drittel niedriger als der mittlere Schätzwert aus der Wurzel der Heritabilität, der als Schätzer für die Genauigkeit der phänotypischen Selektion diente. Aufgrund des hohen Prüfaufwandes des DON-Gehaltes sollte die GS trotzdem wirtschaftliche Vorteile bei der Verbesserung der Fusarium-Resistenz zeigen, zumal die dafür erhobenen Marker-Daten auch für die Vorhersage anderer Merkmale genutzt werden können.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Comparison of whole‐genome prediction models for traits with contrasting genetic architecture in a diversity panel of maize inbred lines. BMC Genomics 2012, 13:452
Riedelsheimer C, Technow F, Melchinger AE
(Siehe online unter https://doi.org/10.1186/1471-2164-13-452) - Genomic predictability of interconnected biparental maize populations. Genetics 2013, 194:493‐503
Riedelsheimer C, Endelmann JB, Stange M, Sorrels ME, Jannink, J‐L, Melchinger AE
(Siehe online unter https://doi.org/10.1534/genetics.113.150227) - Prediction of deoxyniva‐ lenol and zearalenone concentrations in Fusarium graminearum inoculated backcross populations of maize by symptom rating and near‐infrared spectroscopy. Plant Breeding 2015, 134:529‐534
Miedaner T, Han S, Kessel B, Ouzunova M, Schrag T, Utz HF, Melchinger AE
(Siehe online unter https://doi.org/10.1111/pbr.12297) - Choice of models for QTL mapping with multiple families and design of the training set for pre‐ diction of Fusarium resistance traits in maize. Theor Appl Genet 2016, 129:431‐444
Han S, Utz HF, Liu W, Schrag T, Stange M, Würschum T, Miedaner T, Bauer E, Schön CC, Melchinger AE
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00122-015-2637-3) - Low validation rate of quantitative trait loci for Gibberella ear rot resistance in European maize. Theor Appl Genet 2016
Brauner PC, Melchinger AE, Schrag TA, Utz HF, Schipprack W, Kessel B, Ouzunova M, Miedaner T
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00122-016-2802-3)
