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 asociación - Aballay, Maximiliano Martín (2019)
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.