Phần 2 Tổng quan tài liệu
2.4. Nguyên lý và ứng dụng của GWAS
2.4.2. GWAS là một công cụ mới hữu hiệu
Những tiến bộ của cơng nghệ phân tích kiểu gen, và sự phát triển của các phƣơng pháp phân tích thống kê, các thuật tốn cùng các phần mềm tin học hỗ trợ là nền tảng thúc đẩy sự phát triển và phổ biến của GWAS trong các nghiên cứu ở cây trồng (Zhu et al., 2008). Ban đầu GWAS đƣợc sử dụng để nghiên cứu
trong di truyền bệnh học ở ngƣời (Hirschhorn and Daly, 2005), sau đó phƣơng pháp này đƣợc đƣa vào thực vật nhƣ một công cụ để xác định sự liên kết giữa kiểu gen và biến thiên về kiểu hình, giúp mau chóng tìm kiếm, xác định các gen liên quan đến những tính trạng nơng học phức tạp. Nghiên cứu của Atwell et al. (2010) trên cây Arabidopsis là một trong những công bố đầu tiên về ứng dụng
phƣơng pháp này ở thực vật.
So với phƣơng pháp lập bản đồ QTLs truyền thống, phƣơng pháp GWAS có nhiều ƣu điểm vƣợt trội hơn hẳn (Hình 2.7). Việc sử dụng một quần thể cùng lồi, khơng tốn thời gian lai tạo quần thể lập bản đồ, số lƣợng marker lớn bao phủ toàn hệ gen, QTLs có độ phân giải cao (thậm chí tới mức độ nucleotide) khiến tốc độ nghiên cứu phân tích các tính trạng số lƣợng phức tạp của GWAS trở nên nhanh, chính xác và hiệu quả hơn. Thời gian xác định QTLs và từ QTLs xác định đƣợc các gen ứng cử viên đƣợc rút ngắn nhiều lần so với phƣơng pháp lập bản đồ QTLs truyền thống. Theo nhƣ Yu et al. (2006), trong thời gian từ 1
đến 5 năm, các nghiên cứu GWAS có thể tiến tới phân lập đƣợc yếu tố di truyền liên quan đến tính trạng số lƣợng quan tâm, mức độ phân giải có thể là từ 1 đến vài chục kilo-base; đối với các nghiên cứu lập bản đồ QTLs truyền thống, sau 5 năm chúng ta mới chỉ có thể xác định đƣợc QTLs ở mức độ quần thể lập bản đồ, với các dòng NILs, hơn nữa độ phân giải của QTLs đƣợc tính bằng mega-base (Yu and Buckler, 2006). Bên cạnh đó, sử dụng phƣơng pháp GWAS có thể đồng thời khảo sát đƣợc rất nhiều locus, với nhiều alen khác nhau. Trong khi ở phƣơng pháp lập bản đồ truyền thống số lƣợng alen đƣợc đánh giá trong một lần thƣờng rất ít.
Hình 2.7. So sánh phƣơng pháp xác định QTLs truyền thống và GWAS
Sự tiến bộ không ngừng của công nghệ giải trình tự và phân tích hệ gen cùng với sự phát triển của phƣơng pháp luận, thuật toán, phần mềm tin sinh hỗ trợ là nền tảng thúc đẩy các nghiên cứu GWAS phát triển và trở nên phổ biến hơn trên các đối tƣợng cây trồng. Đƣợc nghiên cứu nhiều nhất, sớm nhất phải kể đến Arabidopsis với các tính trạng liên quan đến thời gian ra hoa, thời gian ra
hoa ở các điều kiện thời tiết khác nhau, khả năng chống chịu với các tác nhân gây bệnh… (Aranzana et al., 2005; Atwell et al., 2010; Brachi et al., 2010; Li et al., 2014). Việc công bố các gen ứng viên từ kết quả của các nghiên cứu GWAS ở
Arabidopsis nhƣ: THIOREDOXIN1, THIOREDOXIN1 M-TYPE4, yếu tố phiên
mã β-ZIP điều khiển q trình tích lũy proline trong điều kiện hạn (Verslues et
al., 2014); gen PHOSPHATE1, ROOT SYSTEM ARCHITECTURE 1 liên quan
đến kiến trúc bộ rễ (Rosas et al., 2013); gen điều hịa q trình hình thành rễ bên thơng qua cảm ứng với nồng độ jasmonate – JASMONATE RESPONSIVE 1
(Gifford et al., 2013)… đã khẳng định hiệu quả của việc ứng dụng GWAS trong các nghiên cứu khai thác di truyền. Đến nay, các nghiên cứu GWAS đã mở rộng trên nhiều đối tƣợng cây trồng khác nhƣ: lúa, ngô, lúa mạch, lúa mỳ, đậu tƣơng.