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Doctoral Thesis
2021

Genomics-assisted breeding strategies for quantitative resistances to Northern corn leaf blight in maize (Zea mays L.) and Fusarium diseases in maize and in triticale (× Triticosecale Wittm.)

Abstract (English)

Fusarium head blight (FHB) in triticale (× Triticosecale Wittm.), Gibberella ear rot (GER) and Northern corn leaf blight (NCLB) in maize (Zea mays L.) are devastating crop diseases causing yield losses and/or reducing grain quality worldwide. Resistance breeding is the most efficient and sustainable approach to reduce the damages caused by these diseases. For all three pathosystems, a quantitative inheritance based on many genes with small effects has been described in previous studies. Hence, this thesis aimed to assess the potential of genomics-assisted breeding strategies to reduce FHB, GER and NCLB in applied breeding programs. In particular, the objectives were to: (i) Dissect the genetic architecture underlying quantitative variation for FHB, GER and NCLB through different quantitative trait loci (QTL) and association mapping approaches; (ii) assess the potential of genomics-assisted selection to select superior triticale genotypes harboring FHB resistance; (iii) phenotype and characterize Brazilian resistance donors conferring resistance to GER and NCLB in multi-environment trials in Brazil and in Europe; and (iv) evaluate approaches for the introgression and integration of NCLB and GER resistances from tropical to adapted germplasm. The genome-wide association study (GWAS) conducted for FHB resistance in triticale revealed six QTL that reduced damages by 5 to 8%. The most prominent QTL identified in our study was mapped on chromosome 5B and explained 30% of the genotypic variance. To evaluate the potential of genomic selection (GS), we performed a five-fold cross-validation study. Here, weighted genomic selection increased the prediction accuracy from 0.55 to 0.78 compared to the non-weighted GS model, indicating the high potential of the weighted genomic selection approach. The successful application of GS requires large training sets to develop robust models. However, large training sets based on the target trait deoxynivalenol (DON) are usually not available. Due to the rather moderate correlation between FHB and DON, we recommend a negative selection based on genomic estimated breeding values (GEBVs) for FHB severity in early breeding stages. In the long-run, however, we encourage breeders to build and test GS calibrations for DON content in triticale. The genetic architecture of GER caused by Fusarium graminearum in maize was investigated in Brazilian tropical germplasm in multi-environment trials. We observed high genotype-by-environment interactions which requires trials in many environments for the identification of stable QTL. We identified four QTL that explained between 5 to 22% of the genotypic variance. Most of the resistance alleles identified in our study originated from the Brazilian tropical parents indicating the potential of this exotic germplasm as resistance source. The QTL located on chromosome bin 1.02 was identified both in Brazilian and in European trials, and across all six biparental populations. This QTL is likely stable, an important feature for its successful employment across different genetic backgrounds and environments. This stable QTL is a great candidate for validation and fine mapping, and subsequent introgression in European germplasm but possible negative linkage drag should be tackled. NCLB is another economically important disease in maize and the most devastating leaf disease in maize grown in Europe. Virulent races have already overcome the majority of known qualitative resistances. Therefore, a constant monitoring of S. turcica races is necessary to assist breeders on the choice of effective resistances in each target environment. We investigated the genetic architecture of NCLB in Brazilian tropical germplasm and identified 17 QTL distributed along the ten chromosomes of maize explaining 4 to 31% of the trait genotypic variance each. Most of the alleles reducing the infections originated from Brazilian germplasm and reduced NCLB between 0.3 to 2.5 scores in the 1-9 severity scale, showing the potential of Brazilian germplasm to reduce not only GER but also NCLB severity in maize. These QTL were identified across a wide range of environments comprising different S. turcica race compositions indicating race non-specific resistance and most likely stability. Indeed, QTL 7.03 and 9.03/9.04 were identified both in Brazil and in Europe being promising candidates for trait introgression. These major and stable QTL identified for GER and NCLB can be introgressed into elite germplasm by marker-assisted selection. Subsequently, an integration step is necessary to account for possible negative linkage drag. A rapid genomics-assisted breeding approach for the introgression and integration of exotic into adapted germplasm has been proposed in this thesis. Jointly, our results demonstrate the high potential of genomics-assisted breeding strategies to efficiently increase the quantitative resistance levels of NCLB in maize and Fusarium diseases in maize and in triticale. We identified favorable QTL to increase resistance levels in both crops. In addition, we successfully characterized Brazilian germplasm for GER and NCLB resistances. After validation and fine mapping, the introgression and integration of the QTL identified in this study might contribute to the release of resistant cultivars, an important pillar to cope with global food security.

Abstract (German)

Ährenfusariosen (Fusarium head blight, FHB) in Triticale (× Triticosecale Wittm.), sowie Kolbenfusariosen (Gibberella ear rot, GER) und Turcicum-Blattdürre (Northern corn leaf blight, NCLB) im Mais (Zea mays L.), sind weltweit verheerende Schaderreger, die zu Ertragseinbußen und verminderter Erntegutqualität führen können. Die Resistenzzüchtung ist die effizienteste und nachhaltigste Methode, um die auftretenden Schadwirkungen dieser Pflanzenkrankheiten zu minimieren. Für alle drei Pathosysteme wurden bereits quantitative Resistenzen in der Literatur beschrieben. Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit war daher, das Potenzial genomisch unterstützter Zuchtstrategien zur Reduktion von FHB, GER und NCLB zu untersuchen. Insbesondere wurden dabei die nachfolgenden Ziele verfolgt: (i) die genetische Architektur von FHB, GER und NCLB mit verschiedenen QTL- und Assoziationskartierungsansätzen zu untersuchen; (ii) das Potential genomisch unterstützter Zuchtstrategien zur Selektion von Triticale Genotypen mit verbesserter FHB Resistenz zu bewerten; (iii) die Charaktierisierung und Phänotypisierung brasilianischer Resistenzdonoren für GER und NCLB in mehreren Umwelten in Brasilien und Europa; und (iv) Ansätze für die Einkreuzung und Intergration von tropischen NCLB und GER Resistenzquellen in europäisches Zuchtmaterial zu bewerten. Die genomweite Assoziationskartierung (GWAS) für FHB Resistenz in Triticale identifizierte sechs QTL, die eine Reduktion im Befallswert zwischen 5 und 8% erklärten. Der vielversprechendste QTL wurde auf Chromosome 5B identifizert und erklärte 30% der genotypischen Varianz. Um das Potenzial der genomischen Selektion (GS) zu evaluieren, wurde eine fünffache Kreuzvalidierung durchgeführt. Hier zeigte eine gewichtete genomische Selektion (wGS) einen Anstieg in der Vorhersagegenauigkeit von 0.55 auf 0.78, verglichen zum ungewichteten GS Modell. Dies unterstreicht das Potenzial der wGS Methode. Eine erfolgreiche Implementierung von GS benötigt eine ausreichend große Trainingspopulationen, um robuste Modelle zu kalibrieren. Hierfür ist die Datengrundlage für das Zielmerkmale Deoxynivalenol (DON) üblicherweise jedoch nicht ausreichend. Aufgrund der eher moderaten Korrelation zwischen FHB und DON empfehlen wir zunächst eine Negativselektion basierend auf genomischen Zuchtwerten für FHB Anfälligkeit in frühen Generationen. Langfristig möchten wir jedoch Züchtungsunternehmen motivieren GS Kalibrationen für DON Gehalt in Triticale zu entwickeln und testen. Die genetische Architektur von GER, hervorgerufen durch Fusarium graminearum im Mais, wurde in brasilianischem Zuchtmaterial in mehreren Umwelten untersucht. Wir beobachteten eine große Genotyp-Umwelt Interkation, was Versuche in vielen Umwelten zur Identifikation von stabilen QTL voraussetzt. Wir identifizierten vier QTL die zwischen 5 und 22% der genetischen Varianz erklärten. Die meisten der identifizierten Resistenzallele hatten ihren Ursprung in den tropischen brasialinschen Eltern, was das Potenzial dieses Materials als Resistenzquelle unterstreicht. Der QTL auf dem Chromosom Bin 1.02 wurde in allen sechs Bi-parentalen Populationen sowohl in Brasilien als auch in Europa dentifiziert. Dieser QTL tendiert zu einer hohen Stabilität, was eine sehr wichtige Eigenschaft für die erfolgreiche Anwendung in verschiedenen genetischen Hintergünden und Umwelten ist. Dieser stabile QTL ist daher ein Kandidat für weitere Validierungen, für eine mögliche Feinkartierung und die anschließende Einkreuzung in europäisches Zuchtmaterial. Mögliche negative Einflüsse durch Linkage Drag müssen jedoch berücksichtigt werden. NCLB ist eine weitere wichtige Krankheit mit hoher ökonomischer Bedeutung im Mais. In Europa ist es die wichtigste Blattkrankeit im Mais. Virulente Rassen haben viele der identifizierten qualitativen Resistenzen bereits überwunden. Daher ist ein kontinuierliches Monitoring der S. turcica Rassen notwendig, um Züchter in der Wahl von effektiven Resistenzen für die jeweilige Zielumwelt zu unterstützen. Daher haben wir die genetische Architektur von NCLB in tropischen brasilianischem Zuchtmaterial untersucht und identifizierten insgesamt 17 QTL, verteilt auf allen 10 Chromosomen, die zwischen 4 und 30% der genotypischen Varianz erklärten. Die meisten dieser QTL mit einem reduzierenden Effekt hatten braislianschen Ursprung und reduzierten NCLB zwischen 0.3 und 2.5 Boniturnoten auf einer Skala von 1-9. Dies unterstreicht das hohe Potenzial des brasilianischen Zuchtmaterials zur Reduktion nicht nur von GER aber auch von NCLB im Mais. Die gefundenen QTL wurden in vielen Umwelten mit verschiedenen S. turcica Rassen identifiziert, was eine rassenunabhängige und stabile Resistenzwirkung nahelegt. Die QTL 7.03 und 9.03/9.04 wurden sowohl in Brasilien als auch in Europa identifiziert und sind daher vielversprechende Kandidaten für Einkreuzungen. Die identifizierten stabilen QTL, mit großen Effekten für GER und NCLB, können mit Hilfe Marker gestützter Selektion (MAS) in Elitematerial eingekreuzt werden. Ein anschließender Integrationsschritt ist jedoch nötig, um negativen Effekten durch Linkage Drag zu begegnen. Aus diesem Grund wurde ein schnelles genomisch unterstütztes Zuchtschema zur Einkreuzung und Integration von exotischen Resistenzquellen in den Elitehintergrund in dieser Arbeit vorgestellt. Zusammenfassend zeigen unsere Ergebnisse das hohe Potenzial von genomisch unterstützten Zuchtstrategien zur effizienten Steigerung der quantitativen Resistenz von NCLB im Mais und Fusariumerkrankungen im Mais und in Triticale. Wir identifizierten vielversprechende QTL, um das resistenzniveau in beiden Kulturarten zu erhöhen. Wir waren erfolgreich in der Charakterisierung des brasilianischen Zuchtmaterials für GER und NCLB Resistenz. Nach einer weiteren Validierung und Feinkartierung kann die Einkreuzung und Integration der identifizierten QTL einen signifikanten Beitrag zur Züchtung von Sorten mit verbesserten Resistenzeigenschaften leisten. Dies ist ein wichtiger Baustein, um die globale ernährungssicherheit zu gewährleisten.

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Published in

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State Institutes
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State Plant Breeding Institute

Examination date

2021-03-31

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English

Publisher

Publisher place

Classification (DDC)
630 Agriculture

Original object

Sustainable Development Goals

BibTeX

@phdthesis{Galiano Carneiro2021, url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6614}, author = {Galiano Carneiro, Ana Luísa}, title = {Genomics-assisted breeding strategies for quantitative resistances to Northern corn leaf blight in maize (Zea mays L.) and Fusarium diseases in maize and in triticale (× Triticosecale Wittm.)}, year = {2021}, school = {Universität Hohenheim}, }
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