양봉 교미소의 효과성을 평가하기 위한 SNP 기반 꿀벌 부성 할당 검사 및 스페인 바스크 지방 아타운 계곡에 대한 적용
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교미소의 효과성을 평가하기 위한 SNP 기반 꿀벌 부성 할당 검사 및 스페인 바스크 지방 아타운 계곡에 대한 적용
초록
지리적으로 고립된 교미소는 선택된 드론 생산 군집과의 통제된 교미를 용이하게 하기 위해 유럽 전역에 배치됩니다. 이러한 교미소의 효과를 평가하기 위해 6,457개의 SNP가 있는 맞춤형 Illumina 유전자형 칩을 사용하여 부성 할당 검사를 개발했습니다. 이 검사는 두 가지 주요 지표, 즉 불일치 대립 유전자 수와 친족 값에 의존합니다. 이 방법은 알려진 부모-자식 쌍의 독립적인 데이터 세트로 검증하는 동안 97.7%의 정확도로 놀라운 정확도를 보였습니다. 그런 다음 2021년에 스페인 바스크 지방 아타운 밸리에 있는 Apis mellifera iberiensis 교미소에 개발된 부성 할당 테스트를 적용했습니다. 밸리에서 드론을 생산하는 군집을 샘플링하여 유전자형을 분석했고, 156개의 여왕벌의 일벌 자손을 그 군집에서 교미시켰고, 56개의 드론을 드론 집단 지역에서 수집했습니다. 156개의 일벌 샘플 중 120개(76.9%)의 부성을 밸리의 드론 생산 군집 중 하나에 할당할 수 있었고, 23.1%는 부계가 알려지지 않았습니다. 공중에서 수집한 56개의 드론 중 52개(92.9%)가 드론 생산 군집에 할당되었습니다. 또한 교미에 가장 큰 기여를 한 군집과 양봉장을 파악할 수 있었습니다. 이 정보는 적합한 교미소 위치 선택과 그 안에 드론 생산 군집을 배치하는 것을 포함하여 효과적인 양봉장 관리에 도움이 됩니다. 전반적으로, 우리의 SNP 기반 부계 할당 테스트는 유럽 전역의 교미소 효율성을 평가하는 데 귀중한 도구를 제공하며, 꿀벌 개체군의 번식 목표를 발전시키는 데 필수적입니다.
초록
지리적으로 고립된 교미소는 선택된 드론 생산 군집과의 통제된 교미를 용이하게 하기 위해 유럽 전역에 배치됩니다. 이러한 군집의 효과를 평가하기 위해 6,457개의 SNP가 있는 맞춤형 Illumina 유전자형 칩을 사용하여 부성 할당 테스트를 개발했습니다. 이 테스트는 불일치 대립 유전자 수와 친족 값이라는 두 가지 주요 지표에 의존합니다. 이 방법은 알려진 부모-자식 쌍의 독립적인 데이터 세트를 사용하여 검증하는 동안 97.7%의 정확도로 놀라운 정확도를 보였습니다. 그런 다음 2021년에 스페인 바스크 지방 아타운 밸리에 있는 Apis mellifera iberiensis 교미소에 개발된 부성 할당 테스트를 적용했습니다. 밸리의 드론 생산 군집은 표본을 채취하여 유전자형을 분석했으며, 156개의 여왕벌 일꾼 자손이 군집에서 교미했고, 56개의 드론이 드론 집합 지역에서 수집되었습니다. 156개의 일벌 샘플 중 120개(76.9%)의 부계가 계곡의 수컷 벌을 생산하는 군집 중 하나에 할당되었고, 23.1%는 알려지지 않은 부계였습니다. 공중에서 수집한 56개의 수컷 벌 중 52개(92.9%)가 수컷 벌을 생산하는 군집에 할당되었습니다. 또한 짝짓기에 가장 큰 기여를 한 군집과 양봉장도 파악할 수 있었습니다. 이 정보는 적절한 짝짓기 스테이션 위치 선택과 그 안에 수컷 벌을 생산하는 군집의 배치를 포함하여 효과적인 양봉장 관리에 도움이 됩니다. 전반적으로, 우리의 SNP 기반 부계 할당 테스트는 유럽 전역의 짝짓기 스테이션 효율성을 평가하는 데 귀중한 도구를 제공하며, 꿀벌 개체군의 번식 목표를 달성하는 데 필수적입니다.
서론
꿀벌은 복잡한 짝짓기 생물학을 가지고 있으며, 여왕은 군집에서 멀리 떨어진 소위 수컷 벌집 집합 지역(DCA)에서 여러 번 짝짓기를 합니다(Koeniger et al., Citation2014 ). 이는 보존 또는 유전적 개량 프로그램을 위한 통제된 번식을 매우 어렵게 만듭니다(Neumann, Moritz et al., Citation1999 ). 지역 토종 종자의 보존 목적을 위해 외래 꿀벌과의 교잡을 피하기 위해 교미를 제어하는 것이 중요합니다(Henriques, Browne et al., Citation2018 ; Parejo et al., Citation2016 ). 지시된 번식 프로그램의 경우, 교미 제어를 강화하고 따라서 더 정확한 혈통 정보를 통해 번식 가치를 추정하는 데 더 높은 정확도가 보장되고 궁극적으로 유전적 진행이 더 빨라집니다(Plate et al., Citation2019 ).
통제된 교미를 달성하기 위해 다양한 방법이 사용됩니다. 한 가지 접근 방식은 계곡이나 섬과 같이 지리적으로 고립된 위치에 교미소를 설치하는 것입니다(Neumann, van Praagh, et al., Citation1999 ; Jensen et al., Citation2006). 지리적 장벽은 어느 정도 고립된 상태에서 짝짓기가 이루어지도록 보장하는 데 도움이 되지만, 많은 지역의 높은 군집 밀도(Chauzat et al., Citation2013 )와 수벌과 여왕벌의 긴 짝짓기 비행 거리(Ruttner & Ruttner, Citation1972 ; Jensen et al., Citation2006 )를 감안할 때 완전히 고립된 위치를 찾는 것은 간단하지 않습니다. 또 다른 기술인 시간적 고립은 짝짓기의 타이밍을 제어하는 것을 포함합니다(Oxley et al., Citation2010 ; Musin et al., Citation2023 ). 인공 수정은 가장 직접적이고 통제된 방법으로, 정액의 유전적 기원을 완전히 통제할 수 있습니다(Gillard & Oldroyd, Citation2020 ).
유럽에서는 통제된 꿀벌 짝짓기를 용이하게 하기 위해 수많은 짝짓기 스테이션이 설립되었습니다(Bouga et al., Citation2011 ; Bienefeld et al., Citation2007 ). 그러한 스테이션 중 하나는 스페인 바스크 지방의 아타운 밸리에 위치한 아타운 교배 스테이션으로, 이베리아 반도의 토종벌인 Apis mellifera iberiensis의 유전적 개량 프로그램을 위해 설립되었습니다.이 위치는 지형적 특성과 기존 양봉장의 부족으로 인해 선택되었습니다.이 교배 스테이션은 꿀벌 번식 협회 ERBEL( www.erbel.eu s)에서 관리하며 2019년부터 운영되고 있습니다.Ataun
교배 스테이션과 다른 스테이션의 효과를 모두 평가하여 선호하는 드론 생산 군집과의 교배가 실제로 제어되는지 확인해야 합니다.A. m. mellifera(Parejo et al., Citation2016 ; Henriques, Browne et al., Citation2018 ) 및 A. m. iberiensis(Henriques, Parejo et al., Citation2018 )는 순수 교미의 비율에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 혼인 비행 관찰은 여왕의 교미에 대한 정보를 제공할 수도 있습니다(Heidinger et al., Citation2014 ; Uzunov et al., Citation2024 ). 그러나 교미소의 효과를 평가하는 보다 직접적인 방법은 교미소에서 교미한 여왕의 자손과 수컷을 생산하는 군집 간의 부성 분석입니다. 부성 분석은 수컷이 처녀 여왕과 교미한 수컷과 교미하는 수컷의 비율이 외래(통제되지 않음) 기원인지와 같은 중요한 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
전통적으로 인간과 동물을 포함한 다양한 종의 부성은 마이크로위성 마커를 사용하여 할당되었습니다(Pena & Chakraborty, Citation1994 ; Tian et al., Citation2008). 이러한 마커는 다중 대립유전자적 특성으로 인해 유익하지만 한계도 있습니다.이를 사용하려면 노동 집약적이고 지루하며 여러 실험실 간의 교정이 필요합니다(Ashley & Dow, Citation1994 ).최근 몇 년 동안 단일 뉴클레오티드 다형성(SNP) 유전자형 검사가 부성을 확인하는 표준 방법이 되었습니다(Clarke et al., Citation2014 ; Kaiser et al., Citation2017 ; Zhao et al., Citation2018 ).이를 통해 수천 개의 유전자좌를 동시에 유전자형 검사할 수 있어 더욱 효율적이고 비용 효율적인 접근 방식입니다.SNP 유전자형 검사로의 이러한 전환은 더 높은 정확성, 사용 편의성 및 다양한 연구 설정 간의 호환성에 대한 요구로 인해 이루어졌습니다. 꿀벌에서 SNP가 교잡을 추정하는 데 있어 마이크로새틀라이트보다 성능이 우수하다는 것이 이미 밝혀졌고(Muñoz et al., Citation2017 ; Parejo et al., Citation2018 ), 친족 및 혈통 정보를 추정하는 데 SNP를 사용하는 것은 이미 게놈 선택의 맥락에서 수행되었습니다(Bernstein et al., Citation2022 ; Bernstein et al., Citation2023 ).
이 연구에서 우리는 SNP 마커를 기반으로 한 꿀벌에 대한 부성 할당 테스트를 제시하고 두 가지 지표를 계산했습니다. (1) KING 친족 계수 및 (2) 상태별 동일성이 0이 될 확률(P(IBS = 0)). 이를 위해 우리는 Manichaikul et al.이 개발한 KING-robust 알고리즘을 사용합니다. ( Citation2010 )은 모든 개체 쌍 사이에서 쉽게 계산할 수 있는 대규모 비연결 SNP 세트를 기반으로 합니다. 부모 검정에 KING-robust 친족 계수를 사용하는 것은 개체 추정 소수 대립 유전자 빈도에 의존하지 않는다는 장점이 있습니다.즉, 친족 계수 추정은 견고하고 표본 구성이나 개체 구조에 독립적이어서 다양한 개인 및 개체군에서 신뢰할 수 있습니다(Manichaikul et al., Citation2010 ). 표본 불변성이라고 알려진 이 속성은 이 방법을 광범위하고 정확하게 적용할 수 있도록 하는 데 중요합니다.우리 접근 방식에서 사용되는 두 번째 척도는 상태별 동일성이 0이 되는 확률 P(IBS = 0)입니다.이 척도는 두 개인, 즉 상동 접합체 반대 대립 유전자를 가진 두 개인 간에 공유되는 비호환(불일치) 대립 유전자의 비율을 측정합니다.친족 계수와 달리 이 척도는 부모-자녀 관계와 형제 관계를 구별할 수 있습니다.
여기서, 우리는 위에 언급된 지표를 기반으로 꿀벌에 대한 SNP 기반 부계 할당 테스트와 총 6457개의 SNP가 있는 꿀벌 유전자형 칩을 개발했습니다. 우리는 먼저 알려진 부모-자식 관계에 대한 친족 관계와 P(IBS = 0)를 계산하여 부계 할당을 위한 합리적인 임계값을 설정한 다음, 알려진 부모-자식과 무관한 쌍의 독립적인 테스트 세트에서 우리 방법의 성능을 평가하고, 마지막으로 스페인 바스크 지방 아타운 밸리의 교미소에서 채취한 샘플에 이 방법을 적용했습니다. 새로 개발된 방법은 양봉장 관리를 최적화하는 데 가치가 있는 것으로 입증되었으며, 특히 적절한 교미소 위치 선택과 그 안에 드론을 생산하는 군집의 전략적 배치에 도움이 됩니다. SNP 기반 부계 할당 테스트는 유럽 전역의 교미소의 효과를 평가하는 데 큰 잠재력을 가지고 있으며, 확립된 번식 목표를 향해 나아가는 데 중요한 역할을 합니다.
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