Antagonistic Interactions Among Stripe and Stem Rust Resistance QTLs in Wheat Abdulqader Jighly The International Center for Agricultural Research in the Dry Areas (ICARDA) Borlaug Global Rust Initiative Technical Workshop Obregon - Mexico, 22-28 March, 2014
Acknowledgments Funding Agencies Colleagues and collaborators ¡ Yokohama City University ICARDA M. Alagu K. Nazari, W. Tadesse O. Abdalla EIAR GRDC A. Badebo F.C. Ogbonnaya GCSAR Bonn University O. Youssef B.C. Oyiga Organizers of the BGRI University of Aleppo workshop F. Makdis
Stem and Stripe Rusts on Wheat Puccinia ¡striiformis ¡f.sp. ¡tri0ci ¡ Puccinia ¡graminis ¡f. ¡sp. ¡tri0ci ¡ 10 ¡– ¡80% ¡yield ¡loss ¡in ¡CWANA ¡2010 ¡ Up ¡to ¡100% ¡loss ¡
Wheat Mega-Cultivars Affected by the Recent Stripe Rust Epidemic in CWANA Nazhtsu; Pamyat 47; Yuzhnaya Polovchanka, Kroshka Azametli 95 Gereck; Gun91; Bezostaya, Katya Achtar; Aguilal; Sardari; Chamran; Arrihane Cham6; 8 Tamuz 2; Gul-96, Pamir-94, Shiroudi Maxipak; Ghori-96 Azadi Inquilab ¡ Hidhab Giza167 PBW343 ¡ Imam Kubsa
Rust Epidemics Seeking ¡and ¡use ¡new ¡ resources ¡of ¡effec2ve ¡gene2c ¡ resistance ¡is ¡the ¡solu2on ¡
Association Mapping Resistant ¡ Resistance ¡gene ¡ Suscep?ble ¡ Ancestral ¡Haplotypes ¡ Todays’ ¡Haplotypes ¡
Gene-Gene Interaction in Plant Breeding Epistasis ¡ Antagonis2c ¡(nega2ve) ¡ Synergis2c ¡(posi2ve) ¡ Searching ¡for ¡neutral ¡ Avoiding ¡them ¡in ¡the ¡ alleles ¡(don’t ¡interact) ¡ following ¡crosses ¡ The ¡investment ¡in ¡these ¡requires ¡con?nuous ¡tracking ¡for ¡both ¡genes ¡
Gene-Gene Interaction Based on Multiple Disease Resistance Data • The ¡ aim ¡ is ¡ to ¡ avoid ¡ the ¡ pyramiding ¡ of ¡ nega?vely ¡ interac?ng ¡ resistance ¡ loci ¡ that ¡ are ¡ associated ¡ with ¡ different ¡diseases. ¡ • For ¡example, ¡the ¡materials ¡that ¡have ¡ Sr2 ¡gene ¡on ¡3BS ¡ with ¡a ¡Leaf ¡rust ¡QTL ¡on ¡3AL ¡in ¡a ¡synthe?c ¡hexaploid ¡ wheat ¡germplasm ¡exhibited ¡a ¡suscep?ble ¡stem ¡rust ¡ response ¡( Jighly ¡et ¡al. ¡submi:ed ). ¡ • The ¡strategy: ¡ 1. Phenotyping ¡for ¡different ¡diseases ¡ 2. Genome ¡wide ¡associa?on ¡mapping ¡analysis ¡ 3. Gene-‑Gene ¡interac?on ¡analysis ¡among ¡all ¡detected ¡QTLs ¡ for ¡the ¡described ¡phenotype ¡and ¡the ¡detected ¡QTLs ¡that ¡ are ¡associated ¡with ¡the ¡other ¡phenotypes. ¡
Objectives of this Research • To ¡characterize ¡stripe ¡and ¡stem ¡rust ¡resistances ¡in ¡a ¡ collec?on ¡of ¡ICARDA ¡elite ¡germplasm ¡ • To ¡detect ¡stripe ¡and ¡stem ¡rust ¡QTLs ¡through ¡genome ¡ wide ¡associa?on ¡mapping ¡ • To ¡ define ¡ gene-‑gene ¡ interac?ons ¡ among ¡ the ¡ detected ¡QTLs ¡
Materials and Methods • Plant ¡material: ¡200 ¡elite ¡germplasm ¡mostly ¡of ¡ ICARDA ¡origin, ¡synthe?c ¡deriva?ves ¡and ¡some ¡ Australian ¡cul?vars ¡ • Phenotyping: ¡Data ¡from ¡stripe ¡rust ¡screening ¡ in ¡2010 ¡and ¡2011 ¡in ¡two ¡loca?ons; ¡and ¡data ¡ from ¡ stem ¡ rust ¡ screening ¡ in ¡ 2010 ¡ in ¡ one ¡ loca?on ¡ • Genotyping: ¡ ¡ 1. A ¡set ¡of ¡4235 ¡polymorphic ¡SNP ¡markers ¡ 2. A ¡set ¡of ¡2504 ¡polymorphic ¡DArT ¡markers ¡ ¡
Materials and Methods • Sta?s?cal ¡analyses: ¡ ¡ 1. STRUCTURE ¡ (Pritchard ¡ et ¡ al. ¡ 2000) ¡ for ¡ popula?on ¡structure ¡ 2. Tassel ¡3 ¡(Bradbury ¡et ¡al. ¡2007) ¡for ¡marker/trait ¡ associa?on: ¡Mixed ¡Linear ¡Model ¡(MLM) ¡ 3. Gene-‑gene ¡ Interac?on: ¡ Linear ¡ regression ¡ model ¡was ¡used ¡to ¡calculate ¡P ¡values ¡for ¡pair-‑ wise ¡ marker ¡ interac?ons. ¡ The ¡ significance ¡ threshold ¡ for ¡ the ¡ interac?ons ¡ analysis ¡ was ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ P ¡≤ ¡10 -‑5 ¡ ¡ 4. The ¡ interac?on ¡ graph ¡ was ¡ drawn ¡ using ¡ the ¡ soeware ¡Circos ¡0.63-‑4 ¡(Krzywinski ¡et ¡al. ¡2009) ¡
Results 1- Response to the disease Stem ¡Rust ¡Response ¡ 90 ¡ 80 ¡ 70 ¡ Number ¡of ¡Plants ¡ 60 ¡ 50 ¡ Stripe ¡Rust ¡Response ¡ 81 ¡ 40 ¡ 73 ¡ 60 ¡ 30 ¡ 20 ¡ 36 ¡ 50 ¡ 10 ¡ 10 ¡ 0 ¡ 40 ¡ R ¡ MR ¡ MS ¡ S ¡ Number ¡of ¡Plants ¡ Infec2on ¡Type ¡ 30 ¡ 53 ¡ 20 ¡ 37 ¡ 29 ¡ 24 ¡ 22 ¡ 10 ¡ 20 ¡ 12 ¡ 0 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 4 ¡ 5 ¡ 6 ¡ 7 ¡ 8 ¡ Field ¡Score ¡
2- Population Structure Using ¡DArT ¡markers ¡ 100% ¡ 80% ¡ 60% ¡ 40% ¡ 20% ¡ 0% ¡ Using ¡SNP ¡markers ¡ 100% ¡ 80% ¡ 60% ¡ 40% ¡ 20% ¡ 0% ¡
3- Linkage Disequilibrium Decay Using ¡SNP ¡markers ¡ Using ¡DArT ¡markers ¡
4- Linkage Disequilibrium – 1B/1R
5- Association Mapping
5- Association Mapping – Stripe Rust Marker ¡ Chr ¡ Posi2on ¡ P ¡ MAF ¡ Allele ¡ R 2 ¡ ¡ Effect ¡ Reference ¡QTL ¡in ¡the ¡region ¡ DArT ¡Markers ¡ wPt-‑741323 ¡ 1DS ¡ 49.9 ¡ 0.0010 ¡ 93.3 ¡ 0 ¡ 5.77 ¡ 1.7 ¡ Novel ¡ tPt-‑1663 ¡ 2BS ¡ 6.2 ¡ 0.0023 ¡ 80.2 ¡ 1 ¡ 5.04 ¡ 1.1 ¡ QRYr2B.1 ¡(Dedryver ¡et ¡al. ¡2009; ¡Vazquez ¡et ¡ wPt-‑6271 ¡ 2BS ¡ 0.2 ¡ 0.0007 ¡ 75.8 ¡ 1 ¡ 6.28 ¡ 1.1 ¡ al. ¡2012) ¡ wPt-‑8918 ¡ 2BS ¡ 6.2 ¡ 0.0025 ¡ 79.1 ¡ 1 ¡ 4.78 ¡ 1.1 ¡ wPt-‑800213 ¡ 3BS ¡ 26.7 ¡ 0.0013 ¡ 76.1 ¡ 0 ¡ 6.24 ¡ 1.0 ¡ tPt-‑6487 ¡ 3BS ¡ 33.8 ¡ 0.0029 ¡ 78.5 ¡ 1 ¡ 4.67 ¡ 1.0 ¡ Yr30/Sr2 ¡(Hao ¡et ¡al. ¡2011) ¡ wPt-‑664393 ¡ 3BS ¡ 51.5 ¡ 0.0032 ¡ 84.1 ¡ 1 ¡ 5.16 ¡ 1.0 ¡ wPt-‑4868 ¡ 3AS ¡ 52.2 ¡ 0.0029 ¡ 65.4 ¡ 0 ¡ 5.12 ¡ -‑1.0 ¡ Novel ¡ ¡ wPt-‑731936 ¡ 6AL ¡ -‑ ¡ 0.0009 ¡ 84.3 ¡ 0 ¡ 5.9 ¡ 1.6 ¡ QRYr6A.2 ¡(Lillemo ¡et ¡al. ¡2008) ¡ wPt-‑741831 ¡ 6DL ¡ 121.4 ¡ 0.0020 ¡ 52.5 ¡ 0 ¡ 5.41 ¡ -‑0.7 ¡ QRYr6D.2 ¡(Boukhatem ¡et ¡al. ¡2002) ¡ wPt-‑668026 ¡ 7DS ¡ 1.1 ¡ 0.0031 ¡ 91.3 ¡ 1 ¡ 6.13 ¡ 1.7 ¡ Yr18/Lr34/Sr57 ¡(Rosewarne ¡et ¡al. ¡2012) ¡ SNP ¡markers ¡ wsnp_BG274584B_Ta_2_3 ¡ 2AL ¡ 158.9 ¡ 0.0021 ¡ 92.5 ¡ A ¡ 5.24 ¡ 2.2 ¡ QRYr2A.2 ¡(Dedryver ¡et ¡al. ¡2009) ¡ wsnp_Ex_c14711_22788263 ¡ 2BS ¡ 44.0 ¡ 0.0019 ¡ 55.1 ¡ A ¡ 5.66 ¡ 1.3 ¡ QYr.caas-‑2BS ¡(Guo ¡et ¡al. ¡2008) ¡ ¡ wsnp_JD_c14691_14352459 ¡ 3AS ¡ 100.8 ¡ 0.0013 ¡ 53.8 ¡ A ¡ 5.75 ¡ -‑1.6 ¡ Novel ¡ ¡ wsnp_Ex_c1558_2976128 ¡ 3BS ¡ 33.2 ¡ 0.0011 ¡ 82.0 ¡ B ¡ 5.92 ¡ 1.4 ¡ QRYr3B.1 ¡(Hao ¡et ¡al. ¡2011) ¡ wsnp_Ex_c210_411604 ¡ 5BL ¡ 86.1 ¡ 0.0008 ¡ 88.0 ¡ B ¡ 6.36 ¡ 1.8 ¡ QRYr5B.2 ¡(Bariana ¡et ¡al. ¡2010) ¡ wsnp_Ex_c33431_41918732 ¡ 5BL ¡ 86.1 ¡ 0.0020 ¡ 85.2 ¡ B ¡ 5.33 ¡ 1.4 ¡ wsnp_Ex_c34641_42914170 ¡ 6AL ¡ 138.6 ¡ 0.0006 ¡ 60.5 ¡ B ¡ 6.79 ¡ 1.5 ¡ wsnp_Ex_c965_1845447 ¡ 6AL ¡ 138.6 ¡ 0.0006 ¡ 81.5 ¡ A ¡ 6.08 ¡ 1.8 ¡ QRYr6A.3 ¡(Vazquez ¡et ¡al. ¡2012) ¡ wsnp_Ex_rep_c105594_89968727 ¡ 6AL ¡ 131.8 ¡ 0.0016 ¡ 71.8 ¡ B ¡ 5.67 ¡ 1.4 ¡
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