El uso de genómica basada en “Next Generation Sequencing” permitió la identificación de nuevos marcadores ligados a caracteres de interés para la mejora del duraznero mediante mape...
- Autores
- Aballay, Maximiliano Martín; Valentini, Gabriel Hugo; Sanchez, Gerardo
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- El mejoramiento de duraznero se ve limitado por el período juvenil de la especie que requiere entre 4 a 5 años para evaluar el resultado de una cruza. Por tanto, la implementación de selección por marcadores moleculares (MM) resulta clave para volver más eficiente el proceso en términos de ahorro de recursos y tiempo. Previamente, desarrollamos una plataforma de genotipado por secuenciación, basada en ddRAD-seq que nos permitió estudiar la variabilidad y estructura poblacional de la colección de germoplasma de duraznero. El objetivo de este trabajo fue identificar MM ligados a caracteres útiles para la mejora mediante un estudio de asociación (GWAS). Para llevar a cabo este trabajo se utilizó un set de 191 accesiones de duraznero genotipadas con 5.480 SNPs, 694 InDel y 512 SSR analizadas mediante ddRAD-seq y fenotipadas para los caracteres: color de pulpa, melting/no-melting, ausencia de vellosidad en la piel (nectarinas), fecha de floración y fecha de cosecha. El estudio de GWAS se realizó en el software TASSEL, bajo el modelo GLM- PCA (General Linear Model- Principal Analysis Components) que corrige los posibles efectos de estructura poblacional mediante datos de PCA. Como resultado se identificaron QTL para fecha de floración en Chr1 y Chr4, color de pulpa en Chr1, fecha de cosecha en Chr4 y para el carácter nectarina en Chr5; en concordancia con estudios previos, sin embargo los MM asociados no fueron descritos hasta la fecha. Estos resultados resaltan la ventaja de utilizar datos derivados de secuenciación para la identificación de nuevos MM. Este set de MM noveles resulta una herramienta útil para aplicar en el programa de mejora tanto en la elección de parentales como para la selección asistida por MM en las progenies. Estos resultados son el punto de partida para la implementar selección genómica al programa de mejora de la EEA San Pedro.
EEA San Pedro
Fil: Aballay, Maximiliano Martín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina
Fil: Valentini, Gabriel Hugo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina
Fil: Sánchez, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina - Fuente
- X Encuentro Latinoamericano y del Caribe de Biotecnología Agropecuaria y XI Simposio REDBIO Argentina. Montevideo, Uruguay. 12 al 15 de noviembre de 2019
- Materia
-
Frutales
Prunus Persica
Frutas de Hueso
Durazno
Fitomejoramiento
Fitogenética
Biotecnología
Marcadores Genéticos
Selección Asistida por Marcadores
Fruit Crops
Stone Fruits
Peaches
Plant Breeding
Plant Genetics
Biotechnology
Genetic Markers
Marker-Assisted Selection - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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- oai:localhost:20.500.12123/6826
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El uso de genómica basada en “Next Generation Sequencing” permitió la identificación de nuevos marcadores ligados a caracteres de interés para la mejora del duraznero mediante mapeo por asociaciónAballay, Maximiliano MartínValentini, Gabriel HugoSanchez, GerardoFrutalesPrunus PersicaFrutas de HuesoDuraznoFitomejoramientoFitogenéticaBiotecnologíaMarcadores GenéticosSelección Asistida por MarcadoresFruit CropsStone FruitsPeachesPlant BreedingPlant GeneticsBiotechnologyGenetic MarkersMarker-Assisted SelectionEl mejoramiento de duraznero se ve limitado por el período juvenil de la especie que requiere entre 4 a 5 años para evaluar el resultado de una cruza. Por tanto, la implementación de selección por marcadores moleculares (MM) resulta clave para volver más eficiente el proceso en términos de ahorro de recursos y tiempo. Previamente, desarrollamos una plataforma de genotipado por secuenciación, basada en ddRAD-seq que nos permitió estudiar la variabilidad y estructura poblacional de la colección de germoplasma de duraznero. El objetivo de este trabajo fue identificar MM ligados a caracteres útiles para la mejora mediante un estudio de asociación (GWAS). Para llevar a cabo este trabajo se utilizó un set de 191 accesiones de duraznero genotipadas con 5.480 SNPs, 694 InDel y 512 SSR analizadas mediante ddRAD-seq y fenotipadas para los caracteres: color de pulpa, melting/no-melting, ausencia de vellosidad en la piel (nectarinas), fecha de floración y fecha de cosecha. El estudio de GWAS se realizó en el software TASSEL, bajo el modelo GLM- PCA (General Linear Model- Principal Analysis Components) que corrige los posibles efectos de estructura poblacional mediante datos de PCA. Como resultado se identificaron QTL para fecha de floración en Chr1 y Chr4, color de pulpa en Chr1, fecha de cosecha en Chr4 y para el carácter nectarina en Chr5; en concordancia con estudios previos, sin embargo los MM asociados no fueron descritos hasta la fecha. Estos resultados resaltan la ventaja de utilizar datos derivados de secuenciación para la identificación de nuevos MM. Este set de MM noveles resulta una herramienta útil para aplicar en el programa de mejora tanto en la elección de parentales como para la selección asistida por MM en las progenies. Estos resultados son el punto de partida para la implementar selección genómica al programa de mejora de la EEA San Pedro.EEA San PedroFil: Aballay, Maximiliano Martín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; ArgentinaFil: Valentini, Gabriel Hugo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; ArgentinaFil: Sánchez, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina2020-02-21T16:55:49Z2020-02-21T16:55:49Z2019info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6670info:ar-repo/semantics/posterinfo:eu-repo/semantics/conferencePosterapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/6826X Encuentro Latinoamericano y del Caribe de Biotecnología Agropecuaria y XI Simposio REDBIO Argentina. Montevideo, Uruguay. 12 al 15 de noviembre de 2019reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariaspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-10-23T11:17:13Zoai:localhost:20.500.12123/6826instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-10-23 11:17:13.569INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse |
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El mejoramiento de duraznero se ve limitado por el período juvenil de la especie que requiere entre 4 a 5 años para evaluar el resultado de una cruza. Por tanto, la implementación de selección por marcadores moleculares (MM) resulta clave para volver más eficiente el proceso en términos de ahorro de recursos y tiempo. Previamente, desarrollamos una plataforma de genotipado por secuenciación, basada en ddRAD-seq que nos permitió estudiar la variabilidad y estructura poblacional de la colección de germoplasma de duraznero. El objetivo de este trabajo fue identificar MM ligados a caracteres útiles para la mejora mediante un estudio de asociación (GWAS). Para llevar a cabo este trabajo se utilizó un set de 191 accesiones de duraznero genotipadas con 5.480 SNPs, 694 InDel y 512 SSR analizadas mediante ddRAD-seq y fenotipadas para los caracteres: color de pulpa, melting/no-melting, ausencia de vellosidad en la piel (nectarinas), fecha de floración y fecha de cosecha. El estudio de GWAS se realizó en el software TASSEL, bajo el modelo GLM- PCA (General Linear Model- Principal Analysis Components) que corrige los posibles efectos de estructura poblacional mediante datos de PCA. Como resultado se identificaron QTL para fecha de floración en Chr1 y Chr4, color de pulpa en Chr1, fecha de cosecha en Chr4 y para el carácter nectarina en Chr5; en concordancia con estudios previos, sin embargo los MM asociados no fueron descritos hasta la fecha. Estos resultados resaltan la ventaja de utilizar datos derivados de secuenciación para la identificación de nuevos MM. Este set de MM noveles resulta una herramienta útil para aplicar en el programa de mejora tanto en la elección de parentales como para la selección asistida por MM en las progenies. Estos resultados son el punto de partida para la implementar selección genómica al programa de mejora de la EEA San Pedro. EEA San Pedro Fil: Aballay, Maximiliano Martín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina Fil: Valentini, Gabriel Hugo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina Fil: Sánchez, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina |
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El mejoramiento de duraznero se ve limitado por el período juvenil de la especie que requiere entre 4 a 5 años para evaluar el resultado de una cruza. Por tanto, la implementación de selección por marcadores moleculares (MM) resulta clave para volver más eficiente el proceso en términos de ahorro de recursos y tiempo. Previamente, desarrollamos una plataforma de genotipado por secuenciación, basada en ddRAD-seq que nos permitió estudiar la variabilidad y estructura poblacional de la colección de germoplasma de duraznero. El objetivo de este trabajo fue identificar MM ligados a caracteres útiles para la mejora mediante un estudio de asociación (GWAS). Para llevar a cabo este trabajo se utilizó un set de 191 accesiones de duraznero genotipadas con 5.480 SNPs, 694 InDel y 512 SSR analizadas mediante ddRAD-seq y fenotipadas para los caracteres: color de pulpa, melting/no-melting, ausencia de vellosidad en la piel (nectarinas), fecha de floración y fecha de cosecha. El estudio de GWAS se realizó en el software TASSEL, bajo el modelo GLM- PCA (General Linear Model- Principal Analysis Components) que corrige los posibles efectos de estructura poblacional mediante datos de PCA. Como resultado se identificaron QTL para fecha de floración en Chr1 y Chr4, color de pulpa en Chr1, fecha de cosecha en Chr4 y para el carácter nectarina en Chr5; en concordancia con estudios previos, sin embargo los MM asociados no fueron descritos hasta la fecha. Estos resultados resaltan la ventaja de utilizar datos derivados de secuenciación para la identificación de nuevos MM. Este set de MM noveles resulta una herramienta útil para aplicar en el programa de mejora tanto en la elección de parentales como para la selección asistida por MM en las progenies. Estos resultados son el punto de partida para la implementar selección genómica al programa de mejora de la EEA San Pedro. |
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