Population and quantitative genetic analysis of auxin response pathways in Arabidopsis thaliana

Abstract

Pflanzenwachstum und -entwicklung wird primär durch Pflanzenhormone beeinflusst. Das Pflanzenhormon Auxin spielt in fast allen diesen Wachstums- und Entwicklungsprozessen eine Rolle. In der vorliegenden Arbeit wurde die natürliche Variation von Wachstumsprozessen nach Auxinbehandlung in jungen Keimlingen von Arabidopsis thaliana betrachtet. Im Kontext der adaptiven Selektion wurden quantitativ genetische Methoden genutzt und mit einer populationsgenetischen Analyse kombiniert, um Gene zu identifizieren, die zur observierten phänotypischen Variation beitragen. In der populationsgenetischen Analyse wurden 151 Gene betrachtet, die die Auxin-Biosynthese, den Auxin-Metabolismus, den Auxin-Transport und die Auxin-Signaltransduktion regulieren. Um Merkmale der Auxin-Antwort auf funktioneller Ebene zu analysieren, wurden quantitativ-genetische Untersuchungen wie "Quantitative Trait Loci" (QTL) Analysen und genomweite Assoziationsstudien (GWAS) durchgeführt. Im Allgemeinen scheint die genetische Architektur, die die phänotypische Variation innerhalb der untersuchten Populationen beeinflusst, sehr komplex und überwiegend reguliert von genetischen Regionen mit kleinem Effekt zu sein. Während womöglich die komplexe Architektur des Auxinnetzwerkes die Identifizierung von genomischen Regionen mit starkem Effekt verhinderte, wurden einige vielversprechende Kandidatengene und genomische Regionen identifiziert, die zukünftig funktionell validiert werden müssen.

Plant hormones are primary regulators of plant growth and development. The phytohormone auxin is related to almost all of these growth-related processes. In this thesis, I studied naturally occurring variation of growth-related traits in young Arabidopsis thaliana seedlings upon auxin treatments. In the context of adaptive selection, different quantitative genetic approaches were used and combined with the results of a population genetic study to identify genes, which might contribute to the observed phenotypic variation. The population genetic analysis included a total of 151 genes known to regulate auxin biosynthesis, metabolism, transport and signaling. To analyze auxin response traits on a functional level, quantitative genetic analyses like quantitative trait loci (QTL) mapping and genome-wide association (GWA) mapping were conducted. In general, the genetic architecture regulating the phenotypic variation in the investigated populations seems to be very complex and dominated by small effect loci. Taken together, while the complex architecture of the auxin network probably prevented the identification of large effect loci, some promising candidate genes and genomic regions were identified which require future functional validation.