Canonical correlations reveal adaptive loci and phenotypic responses to climate in perennial ryegrass

Abstract

El trabajo desarrolla un marco integrado para identificar loci adaptativos al clima en poblaciones naturales de Lolium perenne, un recurso genético clave en mejora vegetal por su amplia adaptación climática. Con el fin de integrar información genotípica, fenotípica y ambiental, se combinaron análisis de Genome-Environment Association (GEA) y GWAS, y se implementó un nuevo test basado en Canonical Correlation Analysis (CANCOR). Además, se mejoró la anotación génica de la especie mediante predicción de novo y anotación funcional de 39.967 genes.

El enfoque combinado GEA-GWAS identificó ocho loci outlier asociados simultáneamente a variables ambientales y rasgos fenotípicos. Por su parte, CANCOR detectó 633 loci outlier vinculados a dos gradientes climáticos principales: invierno frío-seco frente a templado-húmedo, y estación lluviosa prolongada frente a verano largo. Este análisis permitió identificar rasgos potencialmente implicados en la adaptación en los extremos de dichos gradientes y evidenció la coexistencia de adaptaciones tanto poligénicas como oligogénicas. La anotación génica mostró que 374 loci identificados por CANCOR se localizan dentro o próximos a genes, y las redes de co-asociación sugieren la utilidad del método para explorar interacciones génicas en adaptaciones complejas.

En conjunto, el test CANCOR constituye una herramienta integrada para analizar la diversidad genómica adaptativa y las respuestas fenotípicas frente a presiones selectivas ambientales, con aplicaciones directas en programas de mejora orientados a la adaptación al cambio climático.