改善植物分子育種的新工具-Khufu
2022/01/14 @國際
摘要
隨著世界人口持續增長、可耕地減少、全球氣候變遷，在追求永續農業之際，多元化的育種目標是很重要的課題，因此科學家/育種家致力於使用新的生物技術來協助提升育種效率及增加育種的標的性狀。隨著SNP分子標誌的開發，美國HudsonAlpha生技研究中心團隊在多年的花生SNP識別過程中，開發了新的計算工具Khufu，相較SNP陣列分析，Khufu以極低的覆蓋率就可進行基因測序，並可以在短時間內提供精確度高達99.9%的SNP識別結果，且只需花費正常價格的一小部分。
示意圖
HudsonAlpha生技研究中心的研究員Josh Clevenger博士，在花生育種和遺傳學領域工作了將近八年，他越來越熱衷於改良作物，期望實現更穩健及可續性的農業。因此與HudsonAlpha的資訊生物學家Walid Korani博士合作，並創建了一種稱為Khufu的計算工具，用來快速準確地辨別及分析複雜基因組中的變異。Clevenger解釋：「我想透過更快地將有益性狀的基因導入種植在農民土地上的作物中，來縮小科學理論與現實之間的差距。為此，他在HudsonAlpha的團隊開發了一個更好的計算工具，來協助辨識遺傳因子以選擇有益性狀，開發新的快速的育種目標，並將這些性狀導入現有的作物品系中。
為了繪製遺傳圖譜註1，被研究的植物DNA序列必須和對照基因組做比對。當對焦在複雜的植物基因組時，很難標示短鏈DNA到參考基因組中，並準確識別與觀察性狀相關的SNPs註2這類分子標誌。經過多年識別花生SNPs的艱難過程，Clevenger與Korani一起開發了解決方案，新的計算工具-Khufu。Khufu使用低覆蓋率註3、短序列片段來進行定序，且只要正常成本的一小部分就可提供基因型鑑定註4結果。使用新工具，Khufu用極低的覆蓋率就可進行基因測序，並提供非常精準的SNP識別結果。由於每個個案需要的序列較短，因此即使在小型育種計劃中，全基因組測序的花費也是可負擔的。全基因組標誌的利用，大大提高了標的及整合性狀的能力和準確度，並可將這個新工具傳遞給更多的育種者和遺傳學家。合作者可以期待短時間就能得到結果，因為分析在序列生成後幾天內就能完成。
Clevenger說:「Khufu不是數據生成服務，而是一種數據分析服務，以少量成本就能提供定序，或者可以分析不同應用程式所生成的序列。Khufu的成本與SNP陣列的生成成本差不多，它不僅提供了完整基因型的分析，並對感興趣的性狀提供了標記目標，最重要的是節省了寶貴的時間。Khufu是一個高度精確的資訊學平臺，優於過去已經發表的方法。」從Illumina低定序深度註5的短序列植物樣本中，識別不同的SNP相當具有挑戰性，因為大多數植物基因組為多倍體，並且有相當多的重複區域。即使採取直接過濾的方式，也會遺失含有大量資訊的SNP。Korani解釋:「Khufu創建了一系列的演算法，可有效地找出錯誤識別的SNP，使其不管識別植物或動物族群中與特定性狀相關的SNP，皆有高達99.9%的精準度。
除此之外，Khufu非常高效地利用電腦運算資源，來顯著提升演算過程的速度。」Khufu最初是為Clevenger和Korani為了花生物種的研究而開發的，但經由重新分析過去研究的其他大量數據組，可以清楚地看到Khufu在各物種及族群中的執行效率如何。無論族群結構或基因組的複雜度高低，Khufu對小量或大量的植物進行基因型分析都是有效的。Clevenger說：「我們希望透過為其他研究人員提供這種低成本、高準度運算的軟體，能夠幫助推動許多不同領域的基因組研究。」【延伸閱讀】加速植物育種新技術
註1:「遺傳圖譜」為基因標示在染色體上的相對位置及遺傳距離；註2:「SNP」即單一核苷酸多型性，為DNA序列中的單一鹼基對變異；註3:「覆蓋率」是指基因體定序後得到的重複序列(鹼基覆蓋)的比例；註4:「基因型鑑定」是用於偵測個體間存在的DNA序列差異，再配合個體或群體的表現型加以分析其關聯性的技術；註5:「定序深度」是指定序得到的鹼基總量與基因體大小的比值
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