Abstract Cassava (Manihot esculenta Crantz), a key carbohydrate dietary source for millions of people in Africa, faces severe yield loses due to two viral diseases: cassava brown streak disease (CBSD) and cassava mosaic disease (CMD). The completion of the cassava genome sequence and the whole genome marker profiling of clones from African breeding programs ( www.nextgencassava.org ) provides cassava breeders the opportunity to deploy additional breeding strategies and develop superior varieties with both farmer and industry preferred traits. Here the identification of genomic segments associated with resistance to CBSD foliar symptoms and root necrosis as measured in two breeding panels at different growth stages and locations is reported. Using genome-wide association mapping and genomic prediction models we describe the genetic architecture for CBSD severity and identify loci strongly associated on chromosomes 4 and 11. Moreover, the significantly associated region on chromosome 4 colocalises with a Manihot glaziovii introgression segment and the significant SNP markers on chromosome 11 are situated within a cluster of nucleotide-binding site leucine-rich repeat (NBS-LRR) genes previously described in cassava. Overall, predictive accuracy values found in this study varied between CBSD severity traits and across GS models with Random Forest and RKHS showing the highest predictive accuracies for foliar and root CBSD severity scores.

Cassava (Manihot esculenta) is a crucial, under-researched crop feeding millions worldwide, especially in Africa. Cassava mosaic disease (CMD) has plagued production in Africa for over a century. Bi-parental mapping studies suggest primarily a single major gene mediates resistance. To be certain and to potentially identify new loci we conducted the first genome-wide association mapping study in cassava with 6128 African breeding lines. We also assessed the accuracy of genomic selection to improve CMD resistance. We found a single region on chromosome 8 accounts for most resistance but also identified 13 small effect regions. We found evidence that two epistatic loci and/or alternatively multiple resistance alleles exist at major QTL. We identified two peroxidases and one thioredoxin as candidate genes. Genomic prediction of additive and total genetic merit was accurate for CMD and will be effective both for selecting parents and identifying highly resistant clones as varieties.

Cassava (Manihot esculenta Crantz) is an important staple food crop in Africa and South America, however, ubiquitous deleterious mutations may severely reduce its fitness. To evaluate these deleterious mutations in the cassava genome, we constructed a cassava haplotype map using deep sequencing from 241 diverse accessions and identified over 28 million segregating variants. We found that, 1) while domestication modified starch and ketone metabolism pathways for human consumption, the concomitant bottleneck and clonal propagation resulted in a large proportion of fixed deleterious amino acid changes, raised the number of deleterious mutations by 26%, and shifted the mutational burden towards common variants; 2) deleterious mutations are ineffectively purged due to limited recombination in cassava genome; 3) recent breeding efforts maintained the yield by masking the most damaging recessive mutations in the heterozygous state, but unable to purge the mutation burden, which should be a key target for future cassava breeding.

Cassava (Manihot esculenta Crantz) is a clonally propagated staple food crop in the tropics. Genomic selection (GS) reduces selection cycle times by the prediction of breeding value for selection of unevaluated lines based on genome-wide marker data. GS has been implemented at three breeding programs in sub-Saharan Africa. Initial studies provided promising estimates of predictive abilities in single populations using standard prediction models and scenarios. In the present study we expand on previous analyses by assessing the accuracy of seven prediction models for seven traits in three prediction scenarios: (1) cross-validation within each population, (2) cross-population prediction and (3) cross-generation prediction. We also evaluated the impact of increasing training population size by phenotyping progenies selected either at random or using a genetic algorithm. Cross-validation results were mostly consistent across breeding programs, with non-additive models like RKHS predicting an average of 10% more accurately. Accuracy was generally associated with heritability. Cross-population prediction accuracy was generally low (mean 0.18 across traits and models) but prediction of cassava mosaic disease severity increased up to 57% in one Nigerian population, when combining data from another related population. Accuracy across-generation was poorer than within (cross-validation) as expected, but indicated that accuracy should be sufficient for rapid-cycling GS on several traits. Selection of prediction model made some difference across generations, but increasing training population (TP) size was more important. In some cases, using a genetic algorithm, selecting one third of progeny could achieve accuracy equivalent to phenotyping all progeny. Based on the datasets analyzed in this study, it was apparent that the size of a training population (TP) has a significant impact on prediction accuracy for most traits. We are still in the early stages of GS in this crop, but results are promising, at least for some traits. The TPs need to continue to grow and quality phenotyping is more critical than ever. General guidelines for successful GS are emerging. Phenotyping can be done on fewer individuals, cleverly selected, making for trials that are more focused on the quality of the data collected.

Introgression of alleles from wild relatives has often been adaptive, usually for disease resistance, in plant breeding. However, the significance of historical hybridization events in modern breeding is often not clear. Cassava (Manihot esculenta) is among the most important staple foods in the world, sustaining hundreds of millions of people in the tropics, especially in sub-Saharan Africa. Widespread genotyping makes cassava a model for clonally-propagated root and tuber crops in the developing world and provides an opportunity to study the modern benefits and consequences of historical introgression. We detected large introgressed M. glaziovii genome-segments in a collection of 2742 modern cassava landraces and elite germplasm, the legacy of 1930's era breeding to combat epidemics disease. African landraces and improved varieties were on average 3.8% (max 13.6%) introgressed. Introgressions accounted for significant (mean 20%, max 56%) portion of the heritability of tested traits. M. glaziovii alleles on the distal 10Mb of chr. 1 increased dry matter and root number. On chr. 4, introgressed alleles in a 20Mb region improved harvest index and brown streak disease tolerance. Three cycles of selection initially doubled the introgression frequency on chr. 1. Later stage variety trials selectively excluded homozygotes which indicates a heterozygous advantage. We show that maintaining large recombination-suppressed introgressions in the heterozygous state allows the accumulation of deleterious mutations. We conclude that targeted recombination of introgression segments would therefore increase the efficiency of cassava breeding by allowing simultaneous fixation of beneficial alleles and purging of genetic load.