Mapeo por asociación de resistencia a la enfermedad Mal de Río Cuarto en maíz

• Autores: Rossi, Ezequiel Alejandro
• Año de publicación: 2019
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Bonamico, Natalia Cecilia; Di Renzo, Miguel Angel
• Materia: Maiz; Qtl; Mal de Rio Cuarto; Resistencia
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

El Mal de Río Cuarto (MRC) es la enfermedad viral más importante del maíz (Zea mays L.) en Argentina. El uso de genotipos resistentes es el medio más económico, ambientalmente sostenible y efectivo para controlar enfermedades en cultivos extensivos. El objetivo de este trabajo fue identificar regiones genómicas asociadas con la resistencia a la enfermedad MRC en un grupo de líneas de maíz de CIMMYT. Una revisión sistemática y un meta-análisis se realizaron con el propósito de identificar cromosomas que portan QTL de efecto mayor para resistencia a enfermedades virales en maíz. La evaluación fenotípica de 291 líneas de maíz se realizó en cuatro localidades de la provincia de Córdoba, Argentina durante 2015/16, 2016/17 y 2017/18. La combinación año-localidad definió nueve ambientes. A partir de los síntomas observados se estimaron los caracteres severidad (SEV), incidencia (INC) e índice de severidad de la enfermedad (ISE) MRC. Las medias ajustadas de las líneas de maíz en cada uno de tres ambientes y la mejor predicción lineal insesgada (BLUP) a través de éstos se estimaron mediante modelos lineales mixtos. A partir de la caracterización genotípica disponible públicamente de las líneas de maíz, se seleccionaron 45.925 SNPs. El análisis de estructura genética poblacional indicó la presencia de tres subgrupos definidos en base a la adaptación ambiental de las líneas de maíz. El análisis del desequilibrio de ligamiento (DL) mostró una rápida caída (10-20 kb; r2<0,10) que brindó la posibilidad de alcanzar una alta resolución de mapeo. El análisis de mapeo por asociación se realizó para los tres ambientes que permitieron diferenciar a los genotipos. Este permitió identificar 54 marcadores SNPs, en 46 regiones genómicas, asociados significativamente con la resistencia a la enfermedad MRC. La variación fenotípica explicada por estos QTL osciló entre 6% y 24%, con un valor medio de 10%. Veintitrés de estos marcadores se encuentran en regiones donde previamente se reportaron grupos de genes y QTL para resistencia a enfermedades virales en maíz. El análisis de regresión lineal múltiple con los marcadores significativos en la asociación permitió identificar 2, 3, 4 y 5 SNPs que explicaron entre 21% y 44% de la variación fenotípica, según carácter y ambiente. Estos SNPs resultan promisorios para la selección de líneas de maíz de CIMMYT con alelos favorables para la resistencia a la enfermedad MRC.
Mal de Rio Cuarto(MRC) is the most important viral disease of maize (Zea maysL.) in Argentina. The development of resistant genotypes is the most economical, environmentally sustainable and effective wayfor controlling this disease. The aim of this study was to detect genomic regions associated with resistance to MRC disease in maize lines. Systematic review and meta-analysis were performed to identify chromosomes carrying major-effect QTL for resistance to viral diseases in maize. Severity (SEV), incidence (INC) and disease severity index (DSI) estimated in three environments and 45,925 SNPsin a population of genotypes were used to identify genomic regions associated with MRC disease resistance. Mixed models were used to estimate the best linear unbiased estimation(BLUE) of maize linesin each environment and the best linear unbiased prediction (BLUP) across environment. Population structure analysis showed three subgroups. Linkage disequilibrium(LD) analysis indicated faster LD decay(10-20 kb; r2<0,10),that allowed achievement a higher mapping resolution. Association mapping allowed to identify 54 significant SNPs associated to MRC resistancein all environments. These SNPs were grouped in 46 genomic regions.The phenotypic variation explained by these QTL ranged between 6% and 24%,with an average value of 10%. Twenty-three SNPs were localized in the same genomic regions where previously were reported maize viral diseases resistance QTLs and gene clusters. The ability of multiple linear regression models toexplain large proportions of the phenotypic variances suggests that simple assays involving a small number of SNP scould be designed for selecting lines with favorable alleles for MRC disease resistance.
Fil: Rossi, Ezequiel Alejandro. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina