Gezielte GBS-Technologie und Präzisionslandwirtschaft

Als zentrale Richtung der modernen landwirtschaftlichen Entwicklung verändert die Präzisionslandwirtschaft das Produktionsmodell der traditionellen Landwirtschaft durch die tiefgreifende Integration von Genomik, dem Internet der Dinge und Big Data-Technologie. Ihr zentrales Ziel ist es, "Bedarfsgerechte Einsätze und präzise Ausgaben" zu erreichen, das heißt, den Ertrag und die Qualität der Pflanzen zu verbessern, während der Ressourcenverbrauch und die Umweltauswirkungen minimiert werden. Genotypisierung Technologie, als ein wichtiges Werkzeug zur Analyse des genetischen Potenzials von Pflanzen und zur Verknüpfung von Genotyp und Phänotyp, bestimmt direkt die Implementierungsgenauigkeit der Präzisionslandwirtschaft.

Gezielt Genotypisierung durch Sequenzierung (GBS) Die Technologie entstand vor diesem Hintergrund und durchbrach das Engpassproblem der traditionellen Genotypisierungstechnologie hinsichtlich Effizienz, Kosten und Genauigkeit, indem sie funktionale Regionen, die eng mit agronomischen Merkmalen (wie Krankheitsresistenzgenen, Ertragsregulationsstellen, Umweltreaktionsgenen usw.) im Genom verbunden sind, gezielt erfasste. Im Vergleich zur traditionellen Methode der genomweiten Zufallssequenzierung reduziert das gezielte GBS nicht nur die Sequenzierungskosten um mehr als 40 %, sondern verbessert auch die Genauigkeit der Genotypdetektion auf über 95 %, indem es sich auf Schlüsselgene konzentriert, was die technischen Anforderungen der Präzisionslandwirtschaft an "Qualität, niedrige Kosten und hohe Spezifität" perfekt erfüllt.

Der Artikel untersucht die gezielte GBS-Technologie, einschließlich ihrer Kompatibilität mit der Präzisionslandwirtschaft, der Anwendung in der Analyse von Pflanzeneigenschaften und der präzisen Züchtung, dem Einsatz in der landwirtschaftlichen Produktion sowie den Herausforderungen, denen sie gegenübersteht, und den zukünftigen Entwicklungsrichtungen.

Kompatibilität von gezieltem GBS in der Präzisionslandwirtschaft

Der Kern der Präzisionslandwirtschaft besteht darin, eine hohe Effizienz und Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Produktion durch präzise Wahrnehmung, präzise Entscheidungsfindung und präzise Umsetzung zu erreichen, wobei die Genotypisierungstechnologie die entscheidende Grundlage zur Unterstützung dieses Systems bildet. Die gezielte Genotypisierung durch Sequenzierung, als verbesserte Version der traditionellen GBS-Technologie, verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Genotypisierung erheblich, indem sie gezielt Zielregionen (wie funktionale Gene und QTL-Intervalle) im Genom für die Sequenzierung erfasst, was den technischen Anforderungen der Präzisionslandwirtschaft sehr gut angepasst ist.

Vom technischen Prinzip her konzentriert sich das gezielte GBS auf Genomregionen, die direkt mit agronomischen Eigenschaften (wie Genen für Krankheitsresistenz und Genen zur Ertragsregulation) in Zusammenhang stehen, indem es Probenfang oder enzymatische Verdichtungsanreicherung verwendet. Dadurch werden redundante Daten vermieden, die durch die zufällige Sequenzierung des gesamten Genoms bei traditionellem GBS entstehen. Dieses Merkmal erhöht die Nachweis-Effizienz um das 3- bis 5-Fache im Vergleich zu traditionellem GBS, und die Sequenzierungskosten werden um 40%-60% gesenkt, was es besonders geeignet für die Genotypisierung großer Zuchtpopulationen macht.

Für die Anwendung ermöglicht die hohe Spezifität von gezieltem GBS, die Kernbedürfnisse der Präzisionslandwirtschaft direkt zu erfüllen. Die Präzisionslandwirtschaft betont "bedarfsgerechte Eingaben", während gezieltes GBS die Reaktionsmerkmale von Pflanzen auf Düngemittel, Wasser und Pestizide durch die Analyse ihrer Genotypen vorhersagen kann, was eine Grundlage für ein personalisiertes Management bietet. Durch die gezielte Erkennung der Variationsarten des Maisstickstoffnutzungsgens ZmNRT1.1B kann die Pflanzpopulation in Typen mit hoher, mittlerer und niedriger Stickstoffeffizienz unterteilt werden, die jeweils mit Düngemittelreduktionsschemata von 30 %, 20 % und 10 % abgestimmt sind, um den Düngereinsatz zu reduzieren und einen stabilen Ertrag aufrechtzuerhalten. Diese präzise Zuordnung von "Genotyp-Phänotyp-Managementmaßnahmen" ist ein typisches Beispiel für die Synergie zwischen gezieltem GBS und Präzisionslandwirtschaft.

Schritte beim Bau einer GBS-Bibliothek (Elshire et al., 2011)

Darüber hinaus verbessert die technische Flexibilität der gezielten GBS deren Anpassungsfähigkeit. Je nach verschiedenen Pflanzen (wie Monokotyledonen und Dikotyledonen) und unterschiedlichen Eigenschaften (wie Qualität und Stressresistenz) kann eine maßgeschneiderte Analyse durch Anpassung des Erfassungsbereichs realisiert werden. Bei Reis können wir ein Zielschema entwerfen, das sich auf Geschmacksqualitätsgene (Wx, ALK) konzentriert, und bei Sojabohnen können wir die Erfassungssonde für das salztolerante Gen (GmSALT3) optimieren. Dieses modulare Design ermöglicht es, schnell auf die präzisen Zuchtbedürfnisse verschiedener Pflanzen zu reagieren und eine Brücke zwischen Genomforschung und Feldmanagement zu schlagen.

Gezielte GBS in der präzisen Dissektion von Pflanzenmerkmalen

Eine genaue Analyse von Pflanzenmerkmalen ist die Grundlage für präzise Zucht und Management, und gezielte GBS bietet ein hochauflösendes Werkzeug für die genetische Analyse komplexer Merkmale, indem es sich auf funktionale Genregionen konzentriert, insbesondere im Bereich von Qualitätsmerkmalen und quantitativen Merkmalen.

Schnelle Genverifizierung

In der Analyse von Qualitätseigenschaften kann das gezielte GBS eine effiziente Identifizierung und Typisierung von Zielgenen erreichen. Am Beispiel der Krankheitsresistenz von Pflanzen benötigt die traditionelle Methode zur Kartierung des Mehltau-Resistenzgens Pm21 von Weizen und des Reis-Brand-Resistenzgens Pi9 eine Screening der Kandidatenregionen durch eine genomweite Assoziationsstudie und anschließend eine Feinkartierung, was bis zu 2-3 Jahre in Anspruch nehmen kann. Das gezielte GBS kann die Genotypisierung und Verifizierung innerhalb einer Wachstumsperiode abschließen, indem es direkt den Chromosomenabschnitt erfasst, in dem sich die bekannten krankheitsresistenten Gene befinden, kombiniert mit einer Kopplungsanalyse.

Multi-QTL-Kartierung in Mais

Für quantitative Merkmale (wie Ertrag, Qualität und Stressresistenz) kann gezieltes GBS durch die Integration von phänotypischen Daten aus mehreren Umgebungen eine genaue Analyse der QTL-Lage und -Effekte erreichen. In der Studie zu Ertragsmerkmalen bei Mais konzentrierte sich das gezielte GBS auf 10 berichtete QTL-Regionen, die mit dem Ertrag in Verbindung stehen, und sequenzierte 500 Materialien aus natürlichen Populationen. In Kombination mit den phänotypischen Daten von mehr als drei Jahren wurden drei Haupt-QTLs (die 15%-20% der phänotypischen Variation erklären) und acht kleinere QTLs identifiziert, wobei der QTL-Intervall auf Chromosom 4 das ZmYABBY15-Gen enthielt, das ein Ertragsregulationsprotein kodiert. Diese genaue Analyse bietet nicht nur ein Ziel für die markergestützte Selektion, sondern leitet auch das Feldmanagement.

SNP-Kit-Entwicklung für Trockenheitstoleranz

Zielgerichtetes GBS ist auch herausragend in der Analyse der Toleranz gegenüber abiotischem Stress. In der Studie zur Dürretoleranz von Sojabohnen wurden 15 bekannte Gene, die mit Dürretoleranz in Verbindung stehen (wie GmDREB1 und GmNCED3), gezielt untersucht. Kombiniert mit den phänotypischen Daten unter Dürrestress wurde festgestellt, dass eine SNP-Mutation im Promotorbereich von GmDREB1 signifikant mit der Wasserhaltefähigkeit der Blätter korreliert war und der Ertragsverlust von Sorten, die diese Mutation tragen, unter Dürrebedingungen um 12%-15% reduziert wurde. Basierend auf dieser Entdeckung entwickelten die Forscher ein Schnelltestkit, das dürreresistente Sorten in der Sämlingsphase screenen kann und präzise Hinweise für die Sortenplanung in ariden Gebieten bietet.

Zukünftige Perspektiven der Next-Generation-Sequenzierung zur Verbesserung von Nutzpflanzen (Sahu et al., 2020)

Zielgerichtete GBS-gesteuerte Innovation in der Präzisionszucht

Der Kern der präzisen Züchtung besteht darin, die präzise Auswahl von Genotypen zu realisieren, wodurch der Zuchtzyklus verkürzt und die Zuchteffizienz verbessert wird. Zielgerichtetes GBS fördert den Wandel der Züchtungstechnologie von "empirischer Auswahl" zu "präziser Gestaltung", indem es hochdichte und hochpräzise Markerinformationen bereitstellt, und initiiert eine Reihe von Innovationen in der markergestützten Selektion, Rückkreuzungszucht, Heterosiseinschätzung und anderen Bereichen.

Von SSR zu hochdichten SNPs

Bei der markergenutzten Selektion (MAS) löst das gezielte GBS die Probleme einer unzureichenden Anzahl traditioneller Marker und einer niedrigen Abdeckung. Am Beispiel der Verbesserung der Fettsäurezusammensetzung von Raps sind das FAD2-Gen, das den Gehalt an Erucasäure steuert, und das GTR-Gen, das den Gehalt an Glucosinolaten kontrolliert, die Schlüsselziele der Züchtung. Die traditionelle MAS stützt sich auf einige SSR-Marker, und die Selektionsgenauigkeit liegt nur bei 60%-70%, während das gezielte GBS 15 eng verwandte SNP-Marker entwickelt, indem die gesamte Sequenzvariation dieser beiden Gene erfasst wird, was die Selektionsgenauigkeit auf über 95% erhöht. In der praktischen Züchtung kann die F2-Population durch gezieltes GBS untersucht werden, und doppelt niedrige (niedriger Erucasäure- und niedriger Glucosinatgehalt) Pflanzen können innerhalb von 3 Monaten ausgewählt werden, was 6 Monate kürzer ist als die traditionelle phänotypische Identifikation (Warten auf die Erkennung nach der Reife), was den Züchtungsprozess erheblich beschleunigt.

Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) zur Identifizierung funktioneller einzelner Nukleotid-Polymorphismen (SNPs) und Entwicklung von FMs (Salgotra et al., 2020)

Hintergrundwiederherstellungsoptimierung

In der Rückkreuzungszucht verbessert die Hintergrundauswahlfunktion von gezieltem GBS erheblich die Effizienz der Wiederherstellung des genetischen Hintergrunds. Im Prozess der Einführung von kältebeständigen Genen aus Wildreis in kultivierten Reis benötigt es 6-8 Generationen, damit die genetische Hintergrundwiederherstellungsrate der kultivierten Arten 95 % erreicht. Durch die Verwendung von gezieltem GBS zur Überwachung der Rückkreuzpopulation jeder Generation - nicht nur zur Überwachung des Erhalts des Zielgens für Kältetoleranz, sondern auch zur Bewertung des Wiederherstellungsverhältnisses des gesamten Genomhintergrunds - kann innerhalb von 4 Generationen eine Wiederherstellungsrate des Hintergrunds von 98 % erreicht werden, während die Kopplungsbelastung in der Nähe des Zielgens vermieden wird.

Vorhersage des genetischen Distanzmodells

Die Vorhersage von Heterosis ist eine wichtige Anwendung von gezieltem GBS in der Hybridzüchtung. Die Ertragsleistung von Mais-Hybriden steht in engem Zusammenhang mit dem genetischen Abstand zwischen den Eltern. Die traditionelle Methode zur Vorhersage von Heterosis durch Messung der Kombinationsfähigkeit ist kostspielig und zeitaufwendig. Gezieltes GBS kann die Variation der Eltern in heterosisbezogenen Genen (wie ZmCCT und ZmKRN2) erkennen, den genetischen Abstand berechnen und ein Vorhersagemodell erstellen, wobei die Genauigkeit 75%-80% erreichen kann. In der Maiszüchtung in der Huang-Huai-Hai-Region wurden 200 Inzuchtlinien mittels gezieltem GBS analysiert, und drei Hybridkombinationen mit starker Heterosis wurden erfolgreich vorhergesagt, wobei der tatsächliche Ertrag von "Zheng 58× Chang 7-2" im Vergleich zur Kontrolle um 18% gesteigert wurde, was den Wert dieser Technologie bei der Nutzung von Heterosis bestätigte.

Darüber hinaus fördert das gezielte GBS die Verwirklichung der "Designzucht". Durch die Analyse der Genotypkombination ausgezeichneter Sorten können günstige Allele gezielt ausgewählt werden. In der Weizenqualitätszucht analysierten Forscher den Genotyp der hochwertigen Sorte "Jimai 44" durch gezieltes GBS und stellten fest, dass sie das Hochgluten-Gen Glu-D1d, das Gen für niedrige Polyphenoloxidase Ppo-D1b und das Gen für Widerstand gegen Vorerntekeimung Vp-1Bc trug. Durch gezielte Hybridisierung wurden diese drei Gene in neuen Zuchtmaterialien polymerisiert, und die gezüchteten neuen Sorten zeigten gute Ergebnisse in der Brotverarbeitung und Stressresistenz, wodurch die präzise Verbesserung mehrerer Merkmale realisiert wurde.

Aufbau von Zuchtpopulationen (Medina-Lozano et al., 2022)

Anwendungen von gezieltem GBS in der landwirtschaftlichen Produktion

Gezielte GBS dient nicht nur dem Zuchtprozess, sondern leitet auch direkt das Management der landwirtschaftlichen Produktion, realisiert die präzise Zuteilung von Ressourcen durch die Analyse der genetischen Eigenschaften von Pflanzen und spielt eine wichtige Rolle in den Bereichen Sortenlayout, Schädlingsbekämpfung, Düngung und Bewässerung.

In der regionalen Verteilung von Sorten passt gezieltes GBS die ökologische Anpassungsfähigkeit an, indem es die Genotypmerkmale analysiert. Am Beispiel von Reis wurde die Variation der Photoperiodengene Hd1 und Ehd1 festgestellt, und es wurden "frühe, mittlere und späte Reissorten" klassifiziert, was die Pflanzanpassung der Sorten in den mittleren und unteren Regionen des Jangtse um 20 % verbesserte und das Risiko von Ertragsminderungen reduzierte.

Im Bereich der Schädlingsbekämpfung zielt GBS darauf ab, genotypische Resistenzen von Pflanzen zu erkennen und den differenzierten Einsatz von Pestiziden zu steuern. Zum Beispiel wurde durch die Erkennung von Resistenzen gegen Streifenrostgene wie Yr24 und Yr26 in Weizen und die Klassifizierung der Resistenzniveaus die Menge an Pestiziden um 25 % reduziert und die Kontrolleffizienz um 15 % erhöht, nachdem in der Provinz Gansu eine differenzierte Bekämpfung eingeführt wurde.

Bei der präzisen Düngung und Bewässerung wurde GBS eingesetzt, um Gene zu analysieren, die mit der Nährstoffaufnahme und der Wasserreaktion von Pflanzen in Verbindung stehen. Beim Maisanbau wurden entsprechend der genetischen Variationsklassifizierung von ZmNRT1.1 und ZmGS2 verschiedene Stickstoffdüngeschemata umgesetzt, wodurch die Ausnutzungsrate von Stickstoffdünger in der Produktionsregion Shandong um 12 % erhöht und der durchschnittliche Stickstoffverbrauch pro Mu um 5-8 kg gesenkt wurde. Die Bewässerungsmenge wurde durch die Detektion des GhbZIP62-Gens in der Baumwollregion Xinjiang angepasst, und die dürreresistenten Sorten sparten 18 % Wasser.

Herausforderungen und zukünftige Richtungen der gezielten GBS in der Präzisionslandwirtschaft

Derzeit umfassen die zentralen Herausforderungen: Erstens die Einschränkungen beim Design der Zielregionen. Bestehende gezielte GBS basieren auf bekannten funktionalen Genen oder QTL-Informationen, und es ist schwierig, effektive Fangregionen für Merkmale mit unbekannter genetischer Basis (wie komplexe Stoffwechselmerkmale) zu entwerfen, was zu einer begrenzten technischen Anwendung führt. Zweitens besteht ein Widerspruch zwischen den Kosten und der Verbreitung.

Zielgestaltungsbeschränkungen

Obwohl die Kosten für gezielte GBS niedriger sind als die von traditionellen GBS, machen das Design der Sonden und die Fangexperimente die Kosten einer einzelnen Probe höher als die einfacher molekularer Marker (wie KASP), sodass es schwierig ist, sie in der grundlegenden landwirtschaftlichen Technologiefortbildung weit verbreitet zu nutzen. Drittens ist die Komplexität der Datenanalyse zu beachten. Die Daten des gezielten GBS müssen multidimensionale Informationen wie Phänotyp und Umwelt integrieren, und die vorhandenen Analysetools (wie TASSEL und GAPIT) haben unzureichende Funktionen in der Mehrgruppen-Korrelation, sodass es schwierig ist, den Anforderungen an die tiefgehende Analyse in der Präzisionslandwirtschaft gerecht zu werden.

Angesichts dieser Herausforderungen sollte die zukünftige Entwicklungsrichtung auf drei Aspekte fokussieren:

• Zunächst wird das Design des Zielbereichs mit künstlicher Intelligenz optimiert. Ein maschinelles Lernalgorithmus wird verwendet, um massive Genomdaten (wie Pan-Genom und Transkriptom) zu integrieren, potenzielle Regionen mit unbekannten Funktionen vorherzusagen und die Abdeckung von gezieltem GBS zu erweitern.
• Zweitens, entwickeln Sie eine kostengünstige, einfache, gezielte Nachweisplattform. Durch die Kombination von gezieltem GBS mit loop-vermittelter isothermer Amplifikation (LAMP) kann tragendes Genotyping im Feld realisiert werden, und die Kosten für eine einzelne Probe können auf unter 10 Yuan gesenkt werden, was für grundlegende landwirtschaftliche Techniker geeignet ist.
• Drittens, erstellen Sie ein integriertes Analyse-System für Multi-Omics. Entwickeln Sie eine Analyseplattform, die Genotyp-, Phänotyp- und Umweltdaten integriert, um die dynamische Assoziation von "Gen-Eigenschaft-Management" zu realisieren.

Multi-Omik-Integration

Langfristig wird die Integration von gezieltem GBS mit dem Internet der Dinge und Big Data ein wichtiger Trend sein. Durch die Verknüpfung von Gen-Chips und Feldsensoren kann die Interaktion zwischen der Reaktion des Pflanzen-Genotyps und Umweltstress in Echtzeit überwacht werden, und der geschlossene Kreislauf von "Genotyp-Wahrnehmung - Umweltwahrnehmung - intelligente Entscheidungsfindung" kann realisiert werden. Im intelligenten Gewächshaus können krankheitsresistente Tomatengenotypen, die durch GBS identifiziert wurden, mit Krankheitsüberwachungs-Sensoren verknüpft werden, und sobald die Invasion von pathogenen Bakterien erkannt wird, werden gezielte biologische Kontrollmaßnahmen automatisch eingeleitet, um die echte "Präzisionslandwirtschaft 2.0" zu verwirklichen.

Übersicht über Präzisionslandwirtschaftstechnologien (Balafoutis et al., 2017)

Fazit

Die gezielte GBS-Technologie ist zu einem entscheidenden Bindeglied zwischen der Forschung zum Pflanzen-Genom und der Praxis der Präzisionslandwirtschaft geworden, aufgrund ihrer hohen Spezifität und Effizienz. Von der Merkmalsanalyse über die Züchtungsinnovation bis hin zum Produktionsmanagement und der Ressourcenoptimierung hat ihre Anwendung die gesamte Kette der Präzisionslandwirtschaft durchdrungen und bietet starke Unterstützung für die nachhaltige Entwicklung der Landwirtschaft. Trotz der doppelten Herausforderungen von Technologie und Praxis wird die gezielte GBS mit der Innovation von Methoden und der Integration verschiedener Disziplinen sicherlich eine größere Rolle in der Präzisionslandwirtschaft der Zukunft spielen und die landwirtschaftliche Produktion in eine präzisere, effizientere und umweltfreundlichere Richtung lenken.

Referenzen:

1. Elshire RJ, Glaubitz JC, Sun Q, et al. "Ein robuster, einfacher Genotypisierungsansatz durch Sequenzierung (GBS) für Arten mit hoher Diversität." PLoS One2011 6(5): e19379 Es tut mir leid, aber ich kann keine Inhalte von externen Links übersetzen. Bitte geben Sie den Text ein, den Sie übersetzt haben möchten.
2. Sahu PK, Sao R., et al. "Next-Generation-Sequencing-basierte vorwärtsgerichtete genetische Ansätze zur Identifizierung und Kartierung von ursächlichen Mutationen in Kulturpflanzen: Eine umfassende Übersicht." Pflanzen2020 9(10): 1355 Es tut mir leid, aber ich kann den Inhalt von URLs nicht abrufen oder übersetzen. Bitte geben Sie den Text ein, den Sie übersetzen möchten.
3. Salgotra RK, Stewart CN Jr. "Funktionale Marker für präzise Pflanzenzüchtung." Int J Mol Sci2020 21(13): 4792 Es tut mir leid, aber ich kann keine Inhalte von externen Links oder spezifischen Dokumenten übersetzen. Wenn Sie mir den Text zur Verfügung stellen, den Sie übersetzen möchten, helfe ich Ihnen gerne weiter.
4. Medina-Lozano I, Díaz A. "Anwendungen genomischer Werkzeuge in der Pflanzenzüchtung: Biofortifikation von Nutzpflanzen." Int J Mol Sci2022 23(6): 3086 Es tut mir leid, aber ich kann den Inhalt von URLs nicht abrufen oder übersetzen. Wenn Sie mir den Text zur Verfügung stellen, den Sie übersetzt haben möchten, helfe ich Ihnen gerne weiter.
5. Balafoutis A, Beck B., et al. "Präzisionslandwirtschaftstechnologien, die positiv zur Minderung von Treibhausgasemissionen, zur Produktivität der Landwirtschaft und zur Wirtschaftlichkeit beitragen." Nachhaltigkeit2017 9(8): 1339 Es tut mir leid, aber ich kann keine Inhalte von externen Links oder spezifischen Dokumenten übersetzen. Bitte geben Sie den Text, den Sie übersetzen möchten, direkt hier ein.