Tokom proteklih nekoliko decenija, svet je bio svedok ogromnog napretka u alatima koji se koriste za genomsku analizu. Iako je obično češće povezivati ove alate sa oblastima biologije i medicine, oni su se pokazali kao veoma vredni iu poljoprivredi.
Koristeći brojne DNK markere dobijene iz tehnologije sekvenciranja sledeće generacije, uzgajivači mogu da naprave genomska predviđanja i izaberu obećavajuće pojedince na osnovu njihovih predviđenih vrednosti osobina.
Različiti sistemi i metodologije u cilju poboljšanja kvaliteta plodova koriste genetsku analizu. Jedan od njih se sastoji od genetske selekcije (GS) i genetskog predviđanja (GP).
Ovaj savremeni pristup uzgoju koristi statističke modele za procenu celokupnog genetskog profila date jedinke na osnovu prethodno prikupljenih genoma i njihovih povezanih osobina. Ovo omogućava uzgajivačima da naprave predviđanja o osobinama voća koje će se proizvoditi u budućnosti u fazi sadnica.
Nasuprot tome, studije asocijacija na nivou genoma (GVAS) su umesto toga fokusirane na pronalaženje tačnih genetskih varijanti koje su odgovorne za određenu osobinu voća.
Do sada su GP i GVAS pretežno koristili DNK markere iz jednog sistema, a kada je sistem koji se koristio zastareo, morao je da se ponovo analizira korišćenjem savremenijeg sistema. Međutim, bilo je teško ponovo analizirati populacije za selekciju u oplemenjivanju voćaka koje su analizirane u prethodnim sistemima, pošto nije moguće ponovo dobiti DNK od jedinki koje su odbačene tokom selekcije.
U studiji objavljenoj u Horticulture Research 8. jula 2024., istraživački tim na čelu sa vanrednim profesorom Mai F. Minamikavom sa Instituta za napredna akademska istraživanja Univerziteta Čiba, Japan, odlučio je da razjasni da li kombinovanje podataka o jabukama iz različitih sistema može dovesti do tačnije rezultate pri izvođenju GP i GVAS.
Ostali članovi tima bili su dr Mijuki Kunihisa sa Instituta za nauku o voćnom drveću i čaju, Nacionalne organizacije za poljoprivredu i istraživanje hrane, Japan, a profesor Hirojoši Ivata je sa Visoke škole za poljoprivredne i životne nauke na Univerzitetu u Tokiju, Japan .
Prvo, istraživači su kombinovali skupove podataka o jabukama dobijene iz dva različita sistema za genotipizaciju, naime Infinium i genotipizaciju direktnim sekvencioniranjem slučajnog amplikona (GRAS-Di). Zatim su koristili ove kombinovane markere genotipa da izvedu GP i GVAS za ukupno 24 različite osobine voća, uključujući kiselost, slatkoću, vreme berbe i čvrsti rastvorljivi sadržaj.
Tim je uporedio performanse predviđanja napravljenih korišćenjem modela obučenih samo na jednom skupu podataka ili na oba zajedno.
Rezultati su bili veoma ohrabrujući; tačnost genomskih predviđanja i moć detekcije GVAS sistema su se značajno povećale kada se koriste kombinovani skupovi podataka Infinium i GRAS-Di za više osobina voća. Ovo sugeriše da postoje koristi od kombinovanja podataka iz različitih sistema i korišćenja istorijskih podataka.
Da bi pomerili okvir dalje, istraživači su takođe obučili GP model na takav način da su uzeti u obzir efekti inbridinga. Zanimljivo je da su ovi rezultati takođe nagoveštavali da kombinovani pristup ima bolje rezultate za određene osobine, uključujući Brik i stepen melosti.
Ipak, ovi nalazi su bili manje ubedljivi, kao što dr Minamikava kaže: „Iako se tačnost GS za osobine voća u jabukama može poboljšati podacima o inbridingu, potrebne su dalje studije da bi se razumeo odnos između osobina voća i inbridinga“.
Sve u svemu, nalazi ove studije nagoveštavaju zgodan način za poboljšanje tačnosti GS i GVAS korišćenjem postojećih skupova podataka.
Ovo bi moglo imati mnogo pozitivnih implikacija u poljoprivredi, kao što dr Minamikava kaže: „Izazovi kao što su velika veličina biljke i dugi periodi juvenilnosti u voćkama mogu se rešiti identifikacijom superiornih genotipova od brojnih pojedinaca koji koriste visoku tačnost GS kao fazu sadnice i otkrivaju genetske varijante za ciljnu osobinu koristeći precizan GVAS.“
