A high-quality genome of Eragrostis curvula grass provides insights into Poaceae evolution and supports new strategies to enhance forage quality

The Poaceae constitute a taxon of fowering plants (grasses) that cover almost all Earth?s inhabitable range and comprises some of the genera most commonly used for human and animal nutrition. Many of these crops have been sequenced, like rice, Brachypodium, maize and, more recently, wheat. Some important members are still considered orphan crops, lacking a sequenced genome, but having important traits that make them attractive for sequencing. Among these traits is apomixis, clonal reproduction by seeds, present in some members of the Poaceae like Eragrostis curvula. A de novo, high-quality genome assembly and annotation for E. curvula have been obtained by sequencing 602Mb of a diploid genotype using a strategy that combined long-read length sequencing with chromosome conformation capture. The scafold N50 for this assembly was 43.41Mb and the annotation yielded 56,469 genes. The availability of this genome assembly has allowed us to identify regions associated with forage quality and to develop strategies to sequence and assemble the complex tetraploid genotypes which harbor the apomixis control region(s). Understanding and subsequently manipulating the genetic drivers underlying apomixis could revolutionize agriculture.Fil: Carballo, José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Santos, B. A. C. M.. National Institute Of Agricultural Botany.; Reino UnidoFil: Zappacosta, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Garbus, Ingrid. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Biología, Bioquímica y Farmacia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Selva, Juan Pablo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Biología, Bioquímica y Farmacia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Gallo, Cristian Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Diaz, Alejandra Raquel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Biología, Bioquímica y Farmacia; Argentina. National Institute Of Agricultural Botany.; Reino Unido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Albertini, Emiliano. Università di Perugia; ItaliaFil: Cáccamo, Mario José. National Institute Of Agricultural Botany.; Reino UnidoFil: Echenique, Carmen Viviana. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentin

The Global Durum Wheat Panel (GDP): An International Platform to Identify and Exchange Beneficial Alleles

Representative, broad and diverse collections are a primary resource to dissect genetic diversity and meet pre-breeding and breeding goals through the identification of beneficial alleles for target traits. From 2,500 tetraploid wheat accessions obtained through an international collaborative effort, a Global Durum wheat Panel (GDP) of 1,011 genotypes was assembled that captured 94-97% of the original diversity. The GDP consists of a wide representation of Triticum turgidum ssp. durum modern germplasm and landraces, along with a selection of emmer and primitive tetraploid wheats to maximize diversity. GDP accessions were genotyped using the wheat iSelect 90K SNP array. Among modern durum accessions, breeding programs from Italy, France and Central Asia provided the highest level of genetic diversity, with only a moderate decrease in genetic diversity observed across nearly 50 years of breeding (1970-2018). Further, the breeding programs from Europe had the largest sets of unique alleles. LD was lower in the landraces (0.4 Mbp) than in modern germplasm (1.8 Mbp) at r 2 = 0.5. ADMIXTURE analysis of modern germplasm defined a minimum of 13 distinct genetic clusters (k), which could be traced to the breeding program of origin. Chromosome regions putatively subjected to strong selection pressure were identified from fixation index (F st ) and diversity reduction index (DRI) metrics in pairwise comparisons among decades of release and breeding programs. Clusters of putative selection sweeps (PSW) were identified as co-localized with major loci controlling phenology (Ppd and Vrn), plant height (Rht) and quality (gliadins and glutenins), underlining the role of the corresponding genes as driving elements in modern breeding. Public seed availability and deep genetic characterization of the GDP make this collection a unique and ideal resource to identify and map useful genetic diversity at loci of interest to any breeding program

QTL mapping and analysis of epistatic interactions for grain yield and yield-related traits in Triticum turgidum L. var. durum

A quantitative trait locus (QTL) analysis of grain yield and yield-related traits was conducted on 93 durum wheat Recombinant Inbred Lines (RIL) derived from the cross UC1113 × Kofa. The mapping population and the parental lines were evaluated in environments of Argentina for 19 traits, including grain yield (Yld), heading date (Hd), flowering time (Flt), plant height (Ph), biomass per plant (Bpp), and spikelet number per ear (Sne). A total of 223 QTLs with LOD ≥ 3 and 47 additional QTLs with LOD > 2.0 were detected. These QTLs were clustered in 36 regions with pleiotropic QTLs and 12 genomic regions each associated with only one phenotypic trait. The regions with highest number of pleiotropic and stable QTLs were 3BS.1, 3BS.2,2BS.1, 1BL.1, 3AL.1, 1AS and 4AL.3. In addition, effects of epistatic QTLs and QTL x environment interactions were detected.Fil: Roncallo, Pablo Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Akkiraju, Pavan C.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Cervigni, Gerardo Domingo Lucio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro de Estudios Fotosinteticos y Bioquimicos. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.bioquímicas y Farmaceuticas. Centro de Estudios Fotosinteticos y Bioquimicos; ArgentinaFil: Echenique, Carmen Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentin

A Bioinformatics Approach for Detecting Repetitive Nested Motifs using Pattern Matching

The identification of nested motifs in genomic sequences is a complex computational problem. The detection of these patterns is important to allow the discovery of transposable element (TE) insertions, incomplete reverse transcripts, deletions, and/or mutations. In this study, a de novo strategy for detecting patterns that represent nested motifs was designed based on exhaustive searches for pairs of motifs and combinatorial pattern analysis. These patterns can be grouped into three categories, motifs within other motifs, motifs flanked by other motifs, and motifs of large size. The methodology used in this study, applied to genomic sequences from the plant species Aegilops tauschii and Oryza sativa , revealed that it is possible to identify putative nested TEs by detecting these three types of patterns. The results were validated through BLAST alignments, which revealed the efficacy and usefulness of the new method, which is called Mamushka

Cereal genes similar to Snf2 define a new subfamily that includes human and mouse genes

Genes from the SNF2 family play important roles in transcriptional regulation, maintenance of chromosome integrity and DNA repair. This study describes the molecular cloning and characterization of cereal genes from this family. The predicted proteins exhibit a novel C-terminal domain that defines a new subfamily designated SNF2P that includes human and mouse proteins. Comparison between genomic and cDNA sequences showed that cereal Snf2P genes consisted of 17 exons, including one only 8 bp long. Two barley alleles differed by the presence of a 7.7-kb non-LTR retrotransposon in intron 6. An alternative annotation of the orthologous Arabidopsis gene would improve its similarity with the other members of the subfamily. Intron 2 was not spliced out in approximately half of the rice Snf2P mRNAs present in leaves, resulting in a premature stop codon. Transcripts from the barley and wheat Snf2P genes were found in apexes, leaves, sheaths, roots and spikes. The Snf2P genes exist as single copies on wheat chromosome arm 5AmL and in the colinear regions on barley chromosome arm 4HL and rice chromosome 3. High-density genetic mapping and RT-PCR suggest that Snf2P is not a candidate gene for the tightly linked vernalization gene Vrn2.Fil: Yan, L.. University of California; Estados UnidosFil: Echenique, Carmen Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Busso, C.. Purdue University; Estados UnidosFil: SanMiguel, P.. Purdue University; Estados UnidosFil: Ramakrishna, W.. Purdue University; Estados UnidosFil: Bennetzen, J.. Purdue University; Estados UnidosFil: Harrington, S.. Cornell University; Estados UnidosFil: Dubcovsky, J.. University of California; Estados Unido

Using classification algorithms for predicting durum wheat yield in the province of Buenos Aires

Wheat is one of the most important cereals worldwide for human nutrition. Tetraploid wheat (Triticum turgidum L. ssp. durum, 2n = 28, genomes AABB) is mainly used to produce pasta. The main objective of durum wheat breeding programs is to develop varieties with good quality and high yields. Yield is a very complex trait, and depends on different yield components that are genetically controlled and affected by environmental constraints. In this context, machine learning constitutes an excellent alternative for the analysis of a high number of traits in order to extract the most relevant ones as confident predictors of the performance of this crop, allowing a better agricultural planning. Thus, we propose the use of machine learning algorithms for the classification of yield components and for the search of new rules to infer high yields at harvest of durum wheat. The main objective of this work was to obtain rules for predicting durum wheat yield through different machine learning algorithms, and compare them to detect the one that best fits the model. In order to achieve this goal, One-R, J48, Ibk and A priori algorithms were run with data collected by our research group of a RIL (recombinant inbreed lines) population growing in six different environments from the Province of Buenos Aires in Argentina. The results indicate that the A priori method obtains the best performance for all locations, and the classificators generated using the different algorithms share a common set of selected traits. Moreover, comparing these results with the previous ones obtained using different techniques, mainly QTL mapping, the traits indicated to be the most significant ones were the same. The analysis of the resulting rules shows the soundness in the agronomic relevance of the extracted knowledge.Fil: Romero, José Rodolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida(i); ArgentinaFil: Roncallo, Pablo Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida(i); Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Akkiraju, Pavan C.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida(i); Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Ponzoni, Ignacio. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computacion Cientifica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); ArgentinaFil: Echenique, Carmen Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida(i); Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Carballido, Jessica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida(i); Argentin

Identificación de regiones y genes relacionados con la apomixis por medio de la secuenciación de tres genomas de Eragrostis cuvula

Apomixis es un modo de reproducción asexual por medio de semillas que produce individuos genéticamente idénticos a la planta madre. Esta característica ha sido definida como «el santo grial de la agricultura» debido a que su transferencia podría fijar el vigor híbrido por varias generaciones, manteniendo características deseables en los cultivos de mayor importancia económica. Con el objetivo de identificar los genes y regiones que regulan la apomixis se secuenciaron tres genomas de E. curuvula un diploide sexual (2n=2x=20, ~600Mb) cv. Victoria y dos alotetrapoides apomícticos (2n=4x=40 ~1200Mb), cvs Don Walter y Tanganyka-INTA. El genoma diploide fue secuenciado por las tecnologías PacBio, Chicago y Hi-C, mientras que Don Walter y Tanganyka-INTA POR Chromium 10X e Illumina, respectivamente. El cultivar Victoria fue originado por la reducción cromosómica de Tanganyka-INTA, resultando en un modelo único para el estudio de la apomixis diplospórica, donde el saco embrionario no reducido proviene de la célula madre de las megasporas. Se identificaron 89.644 y 96.821 genes en los genomas de Tanganyka-INTA y Don Walter, respectivamente y 56.469 genes en Victoria. Como es de esperarse, los análisis de homología indican una mayor cercanía evolutiva entre Tanganyka-INTA y Victoria en relación a Don Walter. A fin de posicionar la/s regiones condicionantes de la apomixis, se mapearon in silico un grupo de marcadores ligados a este carácter. Un análisis de sintenia entre los tres materiales permitió comprobar que existen genes dentro de una región que se encuentran conservados mientras que algunos son exclusivos de los genomas tetraploides. En este grupo se encontraron transcriptos diferencialmente expresados entre plantas sexuales y apomícticas que solo pudieron ser amplificados en individuos apomicticos indicando que estos genes estarían vinculados al modo reproductivo Este nuevo hallazgo provee un avance significativo para entender la apomixis y los genes y regiones que la gobiernan.Fil: Carballo, José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Santos, B. A. C. M.. Niab; Reino UnidoFil: Zappacosta, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaFil: Garbus, Ingrid. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Selva, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Albertini, Emiliano. Università di Perugia; ItaliaFil: Cáccamo, Mario José. National Institute Of Agricultural Botany.; Reino UnidoFil: Echenique, Carmen Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; ArgentinaX Encuentro latioamericano y del Caribe de Biotecnología Agropecuaria y XI Simposio Redbio ArgentinaMontevideoUruguayInstituto Nacional de Investigación AgropecuariaRed de Laboratorios de biotecnología para América Latina y el Carib