Comparación entre selección genómica y selección fenómica en el mejoramiento de Eucalyptus grandis
- Autores
- Garcia, Martin Nahuel; Aguirre, Natalia Cristina; Villalba, Pamela Victoria; Rivas, Juan Gabriel; Martinez, Maria Carolina; Acuña, Cintia Vanesa; Morán, Mauricio; Arévalos, Carlos; Rodrigues, Jose; Carreras, Rocío; Cisneros, Esteban F.; Marcucci Poltri, Susana Noemi
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Poster
Introducción: La Selección Genómica (SG) ha demostrado una superioridad consistente en la precisión sobre las metodologías basadas en selección asistida por marcadores y selección tradicional basada en información de pedigree. Recientemente, Rincent et al., 2018 desarrollaron una nueva metodología predictiva: la Selección Fenómica (SF) en la que, por ejemplo, a partir de espectrometrías NIR (Near Infrared Reflectance) en donde los datos de absorbancia se consideran de la misma manera que los regresores genómicos, se pueden hacer predicciones en cualquier ambiente sin tener NIRs (espectros NIR) específicos del ambiente. En SF, se supone que una vez que se analizan los NIRs en un experimento estos pueden usarse como regresores o para estimar una matriz de parentesco para hacer predicciones en cualquier otro experimento, siempre y cuando los datos fenotípicos estén disponibles para calibrar el modelo estadístico. La SF tiene la ventaja de tener un costo hasta doce veces menor respecto al genotipado requerido por la SG. El objetivo del trabajo es comparar mediante validaciones cruzadas la precisión de las predicciones (correlación entre los valores predichos y observados en 10 validaciones cruzadas 90:10) entre SG y SF utilizando tres metodologías predictivas (Bayes LASSO-BL, random forest-RF y ridge regression-RR) en caracteres de crecimiento (diámetro a la altura del pecho medido a los 27 y 44 meses y espesor de corteza); sanidad (tolerancia al cancro del tallo a los 27, 44 y 55 meses); características químicas de la madera basadas en estimaciones a partir de NIR (contenido y composición de lignina, contenido de celulosa y hemicelulosa); y características del rollizo (forma y rajado).
Instituto de Biotecnología
Fil: Garcia, Martin Nahuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Garcia, Martin Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Aguirre, Natalia Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Villalba, Pamela Victoria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Villalba, Pamela Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Rivas, Juan Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Rivas, Juan Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Martinez, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Martinez, Maria Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Acuña, Cintia Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Morán, Mauricio. Desarrollos Madereros SA; Paraguay
Fil: Arévalos, Carlos. Desarrollos Madereros SA; Paraguay
Fil: Rodrigues, Jose. Universidade de Lisboa; Portugal
Fil: Carreras, Rocío. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina
Fil: Cisneros, Esteban F. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina
Fil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; Argentina
Fil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina - Fuente
- 2° Simposio de Ciencias Agrarias INTA. Un futuro sostenible: integrando ciencia y producción en la agronomía moderna, Córdoba, Argentina, 14 y 15 de noviembre de 2024
- Materia
-
Plant Breeding
Genomics
Fitomejoramiento
Eucalyptus grandis
Genómica
Genomic Selection
Phenomic Selection
Selección Genómica
Selección Fenómica - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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- Institución
- Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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Recientemente, Rincent et al., 2018 desarrollaron una nueva metodología predictiva: la Selección Fenómica (SF) en la que, por ejemplo, a partir de espectrometrías NIR (Near Infrared Reflectance) en donde los datos de absorbancia se consideran de la misma manera que los regresores genómicos, se pueden hacer predicciones en cualquier ambiente sin tener NIRs (espectros NIR) específicos del ambiente. En SF, se supone que una vez que se analizan los NIRs en un experimento estos pueden usarse como regresores o para estimar una matriz de parentesco para hacer predicciones en cualquier otro experimento, siempre y cuando los datos fenotípicos estén disponibles para calibrar el modelo estadístico. La SF tiene la ventaja de tener un costo hasta doce veces menor respecto al genotipado requerido por la SG. El objetivo del trabajo es comparar mediante validaciones cruzadas la precisión de las predicciones (correlación entre los valores predichos y observados en 10 validaciones cruzadas 90:10) entre SG y SF utilizando tres metodologías predictivas (Bayes LASSO-BL, random forest-RF y ridge regression-RR) en caracteres de crecimiento (diámetro a la altura del pecho medido a los 27 y 44 meses y espesor de corteza); sanidad (tolerancia al cancro del tallo a los 27, 44 y 55 meses); características químicas de la madera basadas en estimaciones a partir de NIR (contenido y composición de lignina, contenido de celulosa y hemicelulosa); y características del rollizo (forma y rajado).Instituto de BiotecnologíaFil: Garcia, Martin Nahuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Garcia, Martin Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Aguirre, Natalia Cristina. 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Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Acuña, Cintia Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Morán, Mauricio. Desarrollos Madereros SA; ParaguayFil: Arévalos, Carlos. Desarrollos Madereros SA; ParaguayFil: Rodrigues, Jose. Universidade de Lisboa; PortugalFil: Carreras, Rocío. Universidad Nacional de Santiago del Estero; ArgentinaFil: Cisneros, Esteban F. Universidad Nacional de Santiago del Estero; ArgentinaFil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Marcucci Poltri, Susana Noemi. 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