Dissection of the genetic architecture of stalk mechanical strength and in vivo haploid induction in maize

Stalk lodging causes yield losses in maize cultivation ranging from 5 to 20% annually worldwide and stalk mechanical strength is widely accepted as an indirect indicator for its measurement. QTL mapping can reveal the genetic basis of stalk strength and provide information about markers suitable for marker-assisted selection (MAS). Constantly increasing market demands urge maize geneticists and breeders not only to enhance the field performance of new hybrids, but also to improve the breeding process. During the last decade, advances in the double haploid (DH) technology based on in vivo haploid induction (HI) shifted the breeding paradigm and greatly accelerated the breeding process in maize. Further spread of DH technology urgently demands a simple but efficient way for developing new inducers, which could be achieved by introducing the mandatory QTL/gene(s) of HI to advanced breeding lines. Therefore, the main goal of my thesis was to dissect the genetic architecture of stalk strength and detect the mandatory genomic region(s) of HI using genome-wide molecular markers. Several methods have been developed and applied in the literature to evaluate stalk mechanical strength, among which the rind penetrometer resistance (RPR) is a simple, rapid and non-destructive measurement during data collection, whereas stalk bending strength (SBS) is more closely associated with stalk lodging in the field. According to common knowledge in the mechanics of materials, SBS is reflected by the maximum load exerted to breaking (Fmax), the breaking moment (Mmax) and the critical stress (σmax). Thus, to have a complete understanding of the genetic architecture of stalk strength in maize, RPR and SBS (measured by Fmax, Mmax and σmax) were used to characterize stalk strength in our study. Utilizing a segregating population with 216 recombinant inbred lines, our analysis showed that stalk strength traits, RPR and SBS, have high heritability, ranging from 0.75 to 0.91. Nine QTL and one epistatic interaction between QTL were detected for RPR. Two, three and two QTL were detected for Fmax, Mmax and σmax, respectively. All QTL showed minor effects and only one QTL on chromosome 10 had overlapping support intervals between RPR and SBS. Co-locations of QTL and high positive correlations between stalk strength traits and other stalk traits suggested presence of pleiotropism and a complex genetic architecture of stalk strength. Owing to lack of major QTL, MAS solely based on molecular markers was found to be less effective than classical phenotypic selection for stalk strength. However, for SBS we observed considerably higher proportions of genetic variance explained by a genomic selection approach than obtained in QTL mapping with cross validation. Therefore, genomic selection might be a promising tool to improve the efficiency of breeding for stalk strength. All QTL mapping studies conducted hitherto for unraveling the genetic architecture of HI rate detected a major QTL, termed qhir1, in bin 1.04. Dong et al. (2013) further narrowed down this QTL to a 243 kb region. Considering the complex genetic architecture of HI and genetic background noise possibly affecting fine mapping of qhir1, we attempted to validate these results with an alternative approach before embarking on map-based gene isolation. Utilizing 51 maize haploid inducers and 1,482 non-inducers collected worldwide, we were able to investigate the genetic diversity between inducers and non-inducers and detect genomic regions mandatory for HI. The genetic diversity analyses indicated that the inducer group was clearly separated from other germplasm groups and had high familial relatedness. Analyzing our data by a case-control association approach failed because the segregation of HI was heavily confounded with population structure. Moreover, selective sweep approaches commonly used in the literature that are designed for capturing selective sweeps in a long-term evolutionary context failed due to high familial relatedness among inducers. To solve this problem, we developed a novel genome scan approach to detect fixed segments among inducers. With this approach, we detected a segment, termed qhir12, 4.0 Mb in length, within the support interval of the qhir1. This segment was the longest genomic segment detected by our novel approach and was entirely absent in all non-inducers analyzed. However, qhir12 has no overlap with the fine mapping region of Dong et al. (2013), termed qhir11. This indicates that the genomic region harboring the mandatory gene of HI should be confirmed by further experiments to corroborate its existence and identify its location in the maize genome.Weltweit führt Stängellager im Maisanbau zu Ertragsausfällen zwischen 5 und 20 %. Als indirekter Indikator für Lageranfälligkeit wird die mechanische Stabilität des Stängels angesehen. Die genetische Architektur des Merkmals Stängelstabilität kann durch eine QTL-Kartierung analysiert werden. Die mit dieser Methode identifizierten Marker-Merkmals-Assoziationen können anschließend für eine Marker-gestützte Selektion genutzt werden. Die stetig steigende Nachfrage nach verbesserten Maissorten drängt Genetiker und Züchter nicht nur zu Leistungssteigerungen bei neuen Hybridsorten, sondern auch zur Verbesserung des ganzen Zuchtverfahrens. Basierend auf der in vivo Haploideninduktion führten Fortschritte in der Doppelhaploiden(DH)-Technik im letzten Jahrzehnt zu einem Paradigmenwechsel bei der Entwicklung von Inzuchtlinien und einer beachtlichen Beschleunigung des Zuchtprozesses. Für viele Klimazonen, in denen Mais angebaut wird, stehen jedoch keine geeigneten Induktor-Genotypen zur Verfügung, was einer weiteren Verbreitung der DH-Technologie im Wege steht. Deshalb sind viele öffentliche Einrichtungen sowie kleinere Züchtungsunternehmen an einem einfachen und effizienten Verfahren zur Entwicklung eigener Induktorlinien interessiert. Eine Identifizierung von Major-QTL für Haploideninduktion und das Auffinden damit gekoppelter Marker wäre eine vielversprechende Lösung für dieses Problem. Die Hauptziele der vorliegenden Arbeit bestanden daher in der Analyse der genetischen Architektur des Merkmals Stängelstabilität, sowie dem Auffinden von Genomabschnitten, welche die Haploideninduktionsrate bestimmen. In der Literatur wurden diverse Methoden zur Bestimmung der Stängelstabilität entwickelt und angewandt, wobei der Penetrationswiderstand der Rinde (RPR = rind penetrometer resistance) sehr einfach, schnell und nicht-destruktiv erfassbar ist, wobei die Messung der Stängelbiegestärke (SBS = stalk bending strength) mit dem Stängellager unter Feldbedingungen als enger assoziiert gilt. Nach dem allgemeinen Kenntnistand der Werkstoffmechanik wird die SBS durch die Höchstbelastung beim Bruch (Fmax), dem Bruchmoment (Mmax) und dem kritischen Stress (σmax) erfasst. Um ein möglichst vollständiges Bild der genetischen Architektur der Stängelstabilität bei Mais zu erlangen, wurden in dieser Studie sowohl RPR als auch SBS (gemessen als Fmax, Mmax und σmax) zur Charakterisierung der Stängelstabilität herangezogen. Die Untersuchung einer spaltenden Population aus 216 rekombinanten Inzuchtlinien zeigte, dass die Stängelstabilitätsmerkmale RPR und SBS eine hohe Heritabilität mit Werten zwischen 0,75 und 0,91 besitzen. Beim RPR konnten neun QTL und ein Paar epistatischer QTL gefunden werden, bei SBS zwei QTL für Fmax, drei für Mmax und zwei für σmax. Alle QTL zeigten nur kleine Effekte und nur ein QTL auf Chromosom 10 wies eine überlappende Region zwischen RPR und SBS auf. Die Lokalisation der QTL und die hohen positiven Korrelationen zwischen den erfassten Merkmalen weisen auf eine pleiotrope Genwirkungsweise und eine komplexe genetische Architektur der Stängelstabilität hin. Aufgrund des Fehlens von Haupt-QTL wäre eine Marker-gestützte Selektion alleine deutlich weniger effizient als die klassische phänotypische Selektion. Bei den Komponenten von SBS erklärte die Methode der genomischen Selektion deutlich höhere Anteile an der genetischen Varianz als die in der QTL-Kartierung gefundenen Genomabschnitte. Daher scheint die genomische Selektion ein sehr aussichtsreicher Ansatz zur Verbesserung der Stängelstabilität zu sein. Alle bisherigen QTL-Kartierungsstudien für das Merkmal Haploideninduktionsrate detektierten einen mit qhir1 bezeichneten Haupt-QTL auf Chromosom 1. Dong et al. (2013) konnten diesen auf eine Region von 243 kb eingrenzen. In Anbetracht der komplexen genetischen Architektur der Haploideninduktionsrate und der durch den genetischen Hintergrund bedingten Unschärfe bei der Feinkartierung von qhir1 scheint es vor einer kartengestützten Klonierung deshalb ratsam, die Wirkung und Lokalisation dieses QTL mit einer anderen Methode zu bestätigen. Hierzu wurde ein Satz von 51 Induktorlinien und 1.482 Nicht-Induktoren aus einer weltweiten Kollektion von Maislinien verwendet. Analysen zur genetischen Diversität wiesen darauf hin, dass sich die Induktorlinien deutlich von den anderen Inzuchtlinien aus verschiedenen Formenkreisen unterscheiden und untereinander eng verwandt sind. Eine Case-control Assoziationsstudie scheiterte bei dem vorliegenden Datensatz, da die Ausprägung der Haploideninduktion nahezu komplett mit der Populationsstruktur vermengt war. Aufgrund der engen Verwandtschaft unter den Induktorlinien waren auch sämtliche Ansätze für eine selective sweep Analyse erfolglos, da dieses Verfahren speziell darauf ausgelegt ist, Langzeitänderungen im Genom unter Selektion zu erfassen. Im Gegensatz dazu reicht der Stammbaum von Zuchtstämmen, in die ein Gen aus einem gemeinsamen Vorfahren eingekreuzt wurde, gewöhnlich nicht mehr als fünf Generationen zurück. Dies bedeutet, dass neben den durch Selektion beeinflussten Genombereichen auch unbeeinflusste Genomsegmente, sogenannte pseudo sweeps, zu erwarten sind. Zur Lösung dieses Problems entwickelten wir ein neues Genome-Scan Verfahren, das fixierte Segmente innerhalb der Induktorlinien erfasst und dabei pseudo sweeps mit großer Wahrscheinlichkeit ausschließt. Mit dieser Methode konnte innerhalb von qhir1 ein Segment der Länge 4.0Mb gefunden werden. Dieses als qhir12 bezeichnete Segment trat in allen Induktorlinien auf, wurde jedoch in keinem Nicht-Induktor gefunden, und wies auch keine Überlappung mit der von Dong et al. (2013) identifizierten Feinkartierungsregion qhir11 auf. Dies unterstreicht, dass die Haploideninduktion auslösende Genomregion durch weitere Experimente bestätigt werden sollte, um ihre Existenz und Lage im Maisgenom zweifelsfrei zu belegen