Abstract:
มะเขือเทศเป็นพืชที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจทั้งในแง่อุตสาหกรรมและการบริโภค ปริมาณการส่งออกมะเขือเทศผลสดและผลิตภัณฑ์แปรรูปเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องทุกปี การปรับปรุงพันธุ์มะเขือเทศจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตมะเขือเทศให้มีคุณภาพดียิ่งขึ้น ปัจจุบันความก้าวหน้าของวิทยาการทางด้านจีโนมิกส์และอณูพันธุศาสตร์ถูกนำมาใช้เพื่อจำแนกความหลากหลายทางพันธุกรรมของพืชหลายชนิด การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะที่สนใจกับข้อมูลจีโนม โดยใช้วิธีที่มีชื่อว่า Genome-Wide Association Study (GWAS) เป็นหนึ่งในวิธีที่นำมาช่วยในการระบุเครื่องหมายโมเลกุลชนิด Single-Nucleotide Polymorphisms (SNPs) ของลักษณะที่เกี่ยวข้องกับผลมะเขือเทศ 36 ลักษณะ โดยทำการเก็บข้อมูลในผลมะเขือเทศ 445 หมายเลขรับ ในสามฤดูกาลปลูก (พ.ศ. 2561-2563) นอกจากนั้นโมเดลการวิเคราะห์ 2 แบบถูกใช้ในการศึกษา GWAS ได้แก่ โมเดลเชิงเส้นแบบผสม (mixed linear model, MLM) และโมเดลเชิงเส้นแบบผสมหลายโลคัส (multiple loci mixed model, MLMM) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการหาความสัมพันธ์ทั้งจีโนม พบว่าโมเดลเชิงเส้นแบบผสมลดจำนวนผลบวกเท็จได้ดีกว่าโมเดลเชิงเส้นแบบผสมหลายโลคัส แต่โมเดลเชิงเส้นแบบผสมสามารถระบุสนิปส์ที่มีนัยสำคัญได้เพียง 2 ลักษณะ ในขณะที่โมเดลเชิงเส้นแบบผสมหลายโลคัสให้สนิปส์ที่มีนัยสำคัญกับลักษณะที่สนใจได้ใน 32 ลักษณะ ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่า การวิเคราะห์ด้วยเทคนิค GWAS มีประสิทธิภาพในการค้นหาเครื่องหมายทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับลักษณะที่สนใจ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุงพันธุ์มะเขือเทศในอนาคต
Tomato (Solanum lycopersicum) is an important economic plant in terms of industry and consumption. Tomato breeding is therefore essential to increase tomato production for better quality. The advancement of genomics and molecular genetics has been used to identify the genetic diversity of many plants. The study of the association between characteristics and genetic variants in different individuals or a method called genome-wide association study (GWAS) is used to find molecular markers associated with desired traits. This study uses the GWAS technique to identify single-nucleotide polymorphisms markers (SNPs) associated with characteristics of interest in tomato fruit consisting of 36 traits. By collecting data in 445 accessions of tomatoes in three crop seasons (2018-2020). In addition, we used two analytical models in the GWAS study, a mixed linear model (MLM) and a multiple loci mixed model (MLMM), to compare the efficacy in finding associations in the genome. We found that MLM reduced false positives better than MLMM. However, MLM identifies only two significant SNPs, while MLMM identifies 32 significant SNPs. The results indicate that GWAS is a powerful analytical approach for finding associated SNPs that can be used for crop improvement, and will be useful to breeders in the future.