-

GENOMICA APLICADA A LA AGRICULTURA

NORMA PANIEGO

Departamento de Fisiología, Biología Molecular y Celular Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Universidad de Buenos Aires

AGROBIOTECNOLOGIA CURSO 2017

Desafíos que enfrenta la agricultura

PLoS ONE 8(6): e66428. (2013)

ccafs.cgiar.org

Marin y col 2014

Mejoramiento de cultivos y cambio climático

Evolución del mejoramiento molecular

R.B. Flavell

Ganancia potencial de rendimiento a expensas de innovaciones en genómica

R.B. Flavell

Esquema simplificado del aporte de la genómica al mejoramiento de los cultivos

Flavell 2010 Nature Biotechnol

Genómica aplicada al mejoramiento vegetal

• Aportes de la genómica al mejoramiento vegetal

• Estrategias y tecnologías actuales para estudios de genómica vegetal

• Progresos en el estudio de los genomas de especies cultivadas. • Aplicaciones de la genómica de nueva generación al estudio de

especies cultivadas

GENÓMICA: se refiere al estudio del genoma completo de un

organismo

Como se estudian los genomas: técnicas de mapeo

The Genomic Landscape. 2010, Eric Green

10

The Genomic Landscape: circa 2010, Eric Green

11

LIBRERIAS genómicas de alto peso molecular

The Genomic Landscape: circa 2010, Eric Green

The Genomic Landscape: circa 2010, Eric Green

12

Estrategias de secuenciación de genomas complejos

Current Opinion in Biotechnology 2014, 26:31–37

Sequenciación del genoma Arabidopsis thaliana ~ US 70M 13

John Quackenbush

Secuenciación de especies vegetales modelo

Secuenciación genómica en plantas

Sequencing Technologies and Their Use in Plant Biotechnology and Breeding Wetterstrand KA. DNA Sequencing Costs: Data from the NHGRI Genome Sequencing Program (GSP) Available at: www.genome.gov/sequencingcosts.

14

Evolución de las tecnologías de secuenciación masiva

Tecnologías de segunda y tercera generación

Nederbragt, Lex (2012): developments in NGS. http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.100940

Desarrollo de tecnologías de secuenciación masiva

TECNOLOGÍAS DE SECUENCIACION

SECUENCIACION DE NUEVA GENERACION: Metodología

Ayman Grada and Kate Weinbrecht, 2013

PRINCIPIOS BÁSICOS PARA LA PREPARACIÓN DE LIBRERIAS NGS

Trends in Genetics http://dx.doi.org/10.1016/j.tig.2014.07.001

Current Opinion in Biotechnology 2014, 26:31–37

ESTRATEGIAS DE SECUENCIACIÓN APLICADAS

Eliot Margulies, 2010

LIBRERIAS SAR

Lecturas simples Lecturas de a pares

Corridas multiplexadas

LIMITACIONES EN EL ENSAMBLADO DE GENOMAS VEGETALES

24

Tecnologías actuales en el análisis genómico

Características de las technologías asociadas a secuenciación de tercera generación

Aportes de las tecnologías de secuenciación de tercera generación

doi: http://dx.doi.org/10.1101/048603.

Plant Biotechnology Journal(2015), pp. 1–13

Impacto de las tecnologías NGS sobre el estudio de genomas vegetales

Impacto del las NGS en la velocidad y cantidad de datos de secuenciación generados

Genome Biology DOI 10.1186/s13059-016-0917-0

ESTADO DE AVANCE DE UNA SELECCIÓN DE GENOMAS DE CULTIVOS PUBLICADOS HASTA 2012

31

Genomas vegetales publicados

M Caccamo Michael Schatz 32

Ensamblados: métricas de calidad

http://www.homolog.us/Tutorials/index.php?p=2.1&s=1

K-MERS

GRAFICOS DE FRECUENCIA DE K-MER

ALGUNOS PUNTOS A TENER EN CUENTA AL MOMENTO DE PLANIFICAR UN ENSAYO NGS

• Características del genoma en estudio

• Antecedentes del genoma de la especie en estudio

• Objetivos claros y factibles

• Diseño del ensayo

• Tecnología y la estrategia de secuenciación

• Cobertura

• Estrategias y herramientas para el análisis de datos

• Costos

doi: 10.3389/fpls.2015.01074

APLICACION DE TECNOLOGIAS NGS EN EL ESTUDIO DE PLANTAS NO MODELO

Tendencias de las secuenciación de cultivos con vistas al mejoramiento genómico

Plant Biotechnology Journal(2015), pp. 1–13

Impacto de la secuenciación genómica sobre el mejoramiento de cultivos

Bevan and Uauy Genome Biology2013, 14:206

UTILIZACION DE LA INFORMACIÓN GENÓMICA PARA ACELERAR LOS PROCESOS DE MEJORAMIENTO A PARTIR DE

LA SELECCIÓN ASISTIDA POR MARCADORES

Mejoramiento de cultivos

Nuevas tecnologías de mejoramiento: optimación de los tiempos en la obtención de germoplasma mejorado

Feuille, 2013

FUENTES DE DIVERSIDAD GENETICA EN EL PROCESO DE MEJORAMIENTO DE CULTIVOS

Wagner, 2014

Wagner, 2014

ARTICULACION DE PLATAFORMAS TECNOLOGIAS EN EL PROCESO DE MEJORAMIENTO GENÓMICO

Wagner, 2014

Wagner, 2014

Plant Biotechnology Journal(2015), pp. 1–13

ESQUEMA GENERAL DE LAS ESTRATEGIAS DE SECUENCIACION PARA EL MEJORMIENTO ASISTIDO DE CULTIVOS

MEJORAMIENTO GENÓMICO: RECURSOS GENETICOS

http://dx.doi.org/10.1155/2013/585467

•Parentales con fenotipo contrastante recombinación •Número limitado de eventos de recombinación •Baja resolución

Tolerante Sensible

Mapeo tradicional

Poblaciones biparentales

Autofecundación

(X 6 ó más)

Estrategias para encontrar las bases genéticas de caracteres complejos

• Poblaciones naturales, colecciones de germoplasma. • Múltiples eventos de recombinación debido a la historia de la población • Alta resolución

Mapeo de asociación

Conjuntos de individuos que pueden

o no estar relacionados

Marcadores Moleculares SSRs, SNPs

59

METODOS DE GENOTIPIFICACION BASADOS EN TECNOLOGIAS NGS

Transcriptomica para el estudio de la diversidad

genética en especies forestales nativas

Transcriptomica de Raulí

BMC Genomics 2013, 14:705

Secuenciación Genómica del Cromosoma 4D Trigo

BB

DD

AA

A

B

D

Estrategia de reducción de la complejidad del genoma hexaploide

cv. Chinese Spring

Doležel et al Chromosome Res 15: 51 2007

• Cromosomas: 605 - 995 Mbp (3.6 – 5.9% del genóma)

• Brazo cromosómico: 225 - 585 Mbp (1.3 – 3.4% of the genóma)

Clonotecas BAC Secuenciación NGS

Adaptado de C Feuillet, 2012

4D Secuenciación: cobertura

Total SE+LMP: 3379 Mbp ≈ 5.1x 4D: 647 Mb, 3.8% genoma trigo

7.2x

4.1 x

4DS 4DL

BJ Clavijo

Contigs supercontigs

4DS 4DL 4DS 4DL

Lecturas totales 140607 204259 8141 7077

Mb totales 103 120 38 27

Tamaño min[pb] 100 100 1369 1530

Tamaño maximo [pb] 26237 21080 47795 22479

Tamaño promedio [pb] 733.7 585.6 4741 3817

N50 1132 807 5517 3998

4D Secuenciación: estadísticas del ensamblado

Clavijo BJ BJ Clavijo

4D Secuenciación: validación del ensamblado

4DS

4DL

BJ Clavijo

Miftahudin et al., 2004

67.8%

59.3%

L Vanzetti, BJ Clavijo, I Garbus, G Tranquilli

Identificación de marcadores moleculares ISBP en SE contigs y localización en el mapa de deleción

ISBP finder, Paux 2010

4D Secuenciación: anotación estructural

TriAnnot; supercontigs >6kb; 2611 scaffolds, 18Mb / 6.8 Mb

Leroy et al, 2012

Clasificación de los modelos de genes

4DS 4DL 4D

82 18

356 124

157 85

MG totales

595 227 822

SC totales

1771 840

ML Rivarola

Anotación funcional de los modelos de genes

SA Gonzalez & ML Rivarola

GenomeZipper: orden virtual de los genes

Spannagl et al. Plant Methods2013,9:35

GZ: 4D contigs vs reference genomes Brachypodium distachyon (Bd), Oryza sativa (Os), Sorghum bicolor (Sb).

Bd Os Sb

554 521 433

M Martis

4DS

Bd Os Sb

795 701 759

4DL

GZ: sintenia conservada entre el 4D y los genomas de referencia y orden virtual de los genes

4D 1D

Scaffolds 4D vs genoma de Ae. Tauschii

Match exacto 50 nt, tamaño cluster 500 nt

Scaffolds trigo 4D vs scaffods Ae. Tauschii 4D

SA Gonzalez & ML Rivarola

Scaffolds trigo 4D vs mapa físico Ae. Tauschii

SA Gonzalez & ML Rivarola

SET DATOS Ae tauschii Jia et al, 2013

Correspondencia en el orden de secuencias establecidos por mapas genéticos entre los grupos de datos de Ae tauschii

SA Gonzalez & ML Rivarola

Jia et al 2013, Mapa Genético RAD

Jia et al 2013, Mapa Genético SSR

Miftahudin et al., 2004, Est localizados Mapa Deleción

Luo et al 2013, Mapa Genético

Scaffolds trigo 4D anclados usando diferentes grupos de datos disponibles para Ae tauschii y T aestivum

SA Gonzalez & ML Rivarola

7410 scaffolds anclados

#4D scaff

Anclados crom 4 AeT

7410

Anclados otros crom. de AeT

1844

Match con scaffs AeT

5567

Match inespecífico

108

Correspondencia en el orden de secuencias 4DS establecidos según GenomeZipper y por comparación con Ae tauschii

0.53

0.67

0.82

1

1. TE anotados por TriAnnot. 2. MG anotados por TriAnnot 3. 4D scaffolds AeT, GZ contigs 4. EST bin 0 – 0.53 5. EST bin 0.53 – 0.67 6. EST bin 0.67 – 0.82 7. EST bin 0.82 – 1 8. Une GZ ctg con ctg anclados en Scf 4D

SA Gonzalez & ML Rivarola

Correspondencia en el orden de secuencias 4DL establecidos según GenomeZipper y por comparación con Ae tauschii

0.31

0.56

0.71

1

1. TE anotados por TriAnnot. 2. MG anotados por TriAnnot 3. 4D scaffolds AeT, GZ contigs 4. EST bin 0 – 0.31

5. EST bin 0.31 – 0.56 6. EST bin 0.56 – 0.71 7. EST bin 0.71 – 1

8. Une GZ ctg con ctg anclados en Scf 4D

SA Gonzalez & ML Rivarola

Contribuciones al mejoramiento a partir de la información genómica generada para el 4D

• Colecciones de marcadores moleculares

• Modelos de genes, anotados funcionalmente y anclados al cromosoma.

• Catálogo de genes y orden virtual

• Referencia genómica de regiones de bajo número de copia para el análisis de la variabilidad.

• Oportunidades de capacitación y formación de RRHH

Bionformatic Group • Maximo Rivarola • Sergio Gonzalez • Veronica Lia • Paula Fernandez • Marisa Farber • Norma Paniego

Collaborators • Julio Dienzo (UNCórdoba) • Sergio Lew (UBA) • Marcelo Soria (UBA) • Gerardo Cervigni (CONICET) • Bernardo Clavijo , Victoria Schneider,

Mario Caccamo (TGAC, UK) • Ana Conesa, Joaquín Dopazo (CIPF, ES)

Sunflower Genomics • Sebastian Moschen • Jeremias Zubrzycki • Federico Ehrenbolger • Carla Filippi • Mónica Fass • Juan Gabriel Rivas • Veronica Lia • Paula Fernandez • Norma Paniego • Ruth Heinz Sunflower Pathologies • Alberto Escande • Facundo Quiróz • Carla Maringolo Sunflower Breeding • Daniel Alvarez • M Valeria Moreno • Diego Cordes

Wheat 4D Genomics • Cativelli M, Tranquilli G, Helguera M (INTA) • Garbus I, Romero JR, Echenique V (CONICET) • Rivarola M, Vanzetti L, Gonzalez S, N Paniego (INTA, CONICET) • Valarik M, Simkova H, Dolezel J (Institute of Experimental Botany AS CR) • Martis M, Mayer K (MIPS, DE) • Leroy P, Feuillet C (INRA, FR) • Clavijo BJ, Caccamo M (TGAC, UK)

Genomics Group • Andrea Puebla • Veronica Nishinakamasu • Pablo Vera • Natalia Aguirre • Marianne Muñoz • Julia Savio

Muchas gracias!! : paniego.norma@inta.gob.ar paniego.norma@inta.gob.ar