High-density single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping arrays are a powerful tool for studying genomic patterns of diversity, inferring ancestral relationships between individuals in populations and studying marker-trait associations in mapping experiments. We developed a genotyping array including about 90,000 gene-associated SNPs and used it to characterize genetic variation in allohexaploid and allotetraploid wheat populations. The array includes a significant fraction of common genome-wide distributed SNPs that are represented in populations of diverse geographical origin. We used density-based spatial clustering algorithms to enable high-throughput genotype calling in complex data sets obtained for polyploid wheat. We show that these model-free clustering algorithms provide accurate genotype calling in the presence of multiple clusters including clusters with low signal intensity resulting from significant sequence divergence at the target SNP site or gene deletions. Assays that detect low-intensity clusters can provide insight into the distribution of presence-absence variation (PAV) in wheat populations. A total of 46 977 SNPs from the wheat 90K array were genetically mapped using a combination of eight mapping populations. The developed array and cluster identification algorithms provide an opportunity to infer detailed haplotype structure in polyploid wheat and will serve as an invaluable resource for diversity studies and investigating the genetic basis of trait variation in wheat.

Domesticated crops experience strong human-mediated selection aimed at developing high-yielding varieties adapted to local conditions. To detect regions of the wheat genome subject to selection during improvement, we developed a high-throughput array to interrogate 9,000 gene-associated single-nucleotide polymorphisms (SNP) in a worldwide sample of 2,994 accessions of hexaploid wheat including landraces and modern cultivars. Using a SNP-based diversity map we characterized the impact of crop improvement on genomic and geographic patterns of genetic diversity. We found evidence of a small population bottleneck and extensive use of ancestral variation often traceable to founders of cultivars from diverse geographic regions. Analyzing genetic differentiation among populations and the extent of haplotype sharing, we identified allelic variants subjected to selection during improvement. Selective sweeps were found around genes involved in the regulation of flowering time and phenology. An introgression of a wild relative-derived gene conferring resistance to a fungal pathogen was detected by haplotype-based analysis. Comparing selective sweeps identified in different populations, we show that selection likely acts on distinct targets or multiple functionally equivalent alleles in different portions of the geographic range of wheat. The majority of the selected alleles were present at low frequency in local populations, suggesting either weak selection pressure or temporal variation in the targets of directional selection during breeding probably associated with changing agricultural practices or environmental conditions. The developed SNP chip and map of genetic variation provide a resource for advancing wheat breeding and supporting future population genomic and genome-wide association studies in wheat.

We present the first results from a novel multiparent advanced generation inter-cross (MAGIC) population derived from four elite wheat cultivars. The large size of this MAGIC population (1579 progeny), its diverse genetic composition and high levels of recombination all contribute to its value as a genetic resource. Applications of this resource include interrogation of the wheat genome and the analysis of gene-trait association in agronomically important wheat phenotypes. Here, we report the utilization of a MAGIC population for the first time for linkage map construction. We have constructed a linkage map with 1162 DArT, single nucleotide polymorphism and simple sequence repeat markers distributed across all 21 chromosomes. We benchmark this map against a high-density DArT consensus map created by integrating more than 100 biparental populations. The linkage map forms the basis for further exploration of the genetic architecture within the population, including characterization of linkage disequilibrium, founder contribution and inclusion of an alien introgression into the genetic map. Finally, we demonstrate the application of the resource for quantitative trait loci mapping using the complex traits plant height and hectolitre weight as a proof of principle.

Bread wheat is an allopolyploid species with a large, highly repetitive genome. To investigate the impact of selection on variants distributed among homoeologous wheat genomes and to build a foundation for understanding genotype-phenotype relationships, we performed population-scale re-sequencing of a diverse panel of wheat lines.A sample of 62 diverse lines was re-sequenced using the whole exome capture and genotyping-by-sequencing approaches. We describe the allele frequency, functional significance, and chromosomal distribution of 1.57 million single nucleotide polymorphisms and 161,719 small indels. Our results suggest that duplicated homoeologous genes are under purifying selection. We find contrasting patterns of variation and inter-variant associations among wheat genomes; this, in addition to demographic factors, could be explained by differences in the effect of directional selection on duplicated homoeologs. Only a small fraction of the homoeologous regions harboring selected variants overlapped among the wheat genomes in any given wheat line. These selected regions are enriched for loci associated with agronomic traits detected in genome-wide association studies.Evidence suggests that directional selection in allopolyploids rarely acted on multiple parallel advantageous mutations across homoeologous regions, likely indicating that a fitness benefit could be obtained by a mutation at any one of the homoeologs. Additional advantageous variants in other homoelogs probably either contributed little benefit, or were unavailable in populations subjected to directional selection. We hypothesize that allopolyploidy may have increased the likelihood of beneficial allele recovery by broadening the set of possible selection targets.

Abstract Array-based SNP genotyping platforms have low genotype error and missing data rates compared to genotyping-by-sequencing technologies. However, design decisions used to create array-based SNP genotyping assays for both research and breeding applications are critical to their success. We describe a novel approach applicable to any animal or plant species for the design of cost-effective imputation-enabled SNP genotyping arrays with broad utility and demonstrate its application through the development of the Infinium Wheat Barley 40K SNP array. We show the approach delivers high-quality and high-resolution data for wheat and barley, including when samples are jointly hybridised. The new array aims to maximally capture haplotypic diversity in globally diverse wheat and barley germplasm while minimising ascertainment bias. Comprising mostly biallelic markers designed to be species-specific and single-copy, it permits highly accurate imputation in diverse germplasm to improve statistical power for GWAS and genomic selection. The SNP content captures tetraploid wheat (A- and B-genome) and Ae. tauschii (D-genome) diversity and delineates synthetic and tetraploid wheat from other wheats, as well as tetraploid species and subgroups. The content includes SNP tagging key trait loci in wheat and barley and that directly connect to other genotyping platforms and legacy datasets. The utility of the array is enhanced through the web-based tool Pretzel ( https://plantinformatics.io/ ) which enables the array’s content to be visualised and interrogated interactively in the context of numerous genetic and genomic resources to more seamlessly connect research and breeding. The array is available for use by the international wheat and barley community. Short summary Designing SNP genotyping arrays for closely related species with broad applicability in both research and breeding is challenging. Here we describe a novel generic approach to select SNP content for such arrays and demonstrate its utility in wheat and barley to: capture haplotypic diversity while minimising ascertainment bias; accurately impute to high SNP density in diverse germplasm; generate high-quality high-resolution genotypic data; and jointly hybridise samples to the same bead chip array.

Abstract For over a century, Australian wheat breeders have successfully adapted wheat to a broad range of climatic conditions and crop management practices. The OzWheat genome-to-phenome (G2P) platform was established to capture this breeding history and explore traits, genes, and their interactions with the environment to enable ongoing research and deliver targets for wheat improvement. A panel of 285 cultivars and landraces were chosen through knowledge of breeding pedigrees to represent both global diversity and the historic flow of genetic variation over more than 100 years of selective breeding in Australia. Genetic characterisation of the panel included identification of genome-wide sequence variants and gene expression profiling across environments. Important traits for adaptation (flowering time and plant height) were assayed in controlled environments and at multiple field sites and years, with genome-wide association analyses (GWAS) using linear mixed models detecting both known and novel loci. Here, we report establishment of the OzWheat G2P platform as a powerful tool to integrate wheat genomes and phenomes and demonstrate its use to identify candidate genes and understand gene by environment interactions. This provides the wheat research and breeding community a new resource to support future cultivar development.

Background: Numerous scaffold-level sequences for wheat are now being released and, in this context, we report on a strategy for improving the overall assembly to a level comparable to that of the human genome. Results: Using chromosome 7A of wheat as a model, sequence-finished megabase scale sections of this chromosome were established by combining a new independent assembly based on a BAC-based physical map, BAC pool paired end sequencing, chromosome arm specific mate-pair sequencing and Bionano optical mapping with the IWGSC RefSeq v1.0 sequence and its underlying raw data. The combined assembly results in 18 super-scaffolds across the chromosome. The value of finished genome regions is demonstrated for two approximately 2.5 Mb regions associated with yield and the grain quality phenotype of fructan carbohydrate grain levels. In addition, the 50 Mb centromere region analysis incorporates cytological data highlighting the importance of non-sequence data in the assembly of this complex genome region. Conclusions: Sufficient genome sequence information is shown to be now available for the wheat community to produce sequence-finished releases of each chromosome of the reference genome. The high-level completion identified that an array of seven fructosyl transferase genes underpins grain quality and yield attributes are affected by five f-box-only-protein-ubiquitin ligase domain and four root-specific lipid transfer domain genes. The completed sequence also includes the centromere.