Deep Learning Genome-wide Linkage Association Study for Wheat Fusarium Head Blight Resistance Genes Discovery

Contexte : La fusariose de l'épi (FHB) est l'une des maladies les plus dévastatrices du blé
dans le monde entier et l'intelligence artificielle peut aider à comprendre la résistance à la maladie.
Considérant différentes populations d'échantillons, types de marqueurs, cartes de référence et méthodes statistiques, nous avons développé une étude d'association de liaison à l'échelle du génome en apprentissage en profondeur (dpGLAS) de FHB
résistance du blé.
Résultats : Le dpGLAS a d'abord été appliqué à deux ensembles de données de population biparentale dans lesquels le
le cultivar AC Barrie était un parent commun pour la résistance à la FHB. Huit marqueurs de gènes candidats ont été
découverts dans une population d'AC Barrie et 10 dans l'autre, associés à une résistance au FHB.
Huit de ces marqueurs étaient également pris en charge par la cartographie QTL conventionnelle. La plupart de ces
des gènes marqueurs candidats ont été trouvés associés aux espèces réactives de l'oxygène (ROS) et
Axes d'acide abscissique (ABA). Ces voies ROS et ABA ont en outre été soutenues par RNA-seq
les données de transcriptome du cv résistant au FHB. AAC Tenacious, un parent du troisième biparental
population. Dans cet ensemble de données, les familles de protéines Panther centrées sur les ROS ont été considérablement enrichies
dans les gènes qui ont eu la réponse la plus différente à FHB par rapport à la résistance Tenacious
et le Roblin sensible.
Conclusions : Cette étude a développé le cadre de dpGLAS et identifié des gènes candidats pour
Résistance au FHB chez les cultivars canadiens de blé de printemps AC Barrie et AAC Tenacious.