La predicción genómica allana el camino para la identificación de múltiples genotipos resistentes al óxido en el...

Área de la Ciencia:

• Mejoramiento vegetal
• La genética
• Ciencias agrícolas

Sus antecedentes:

• La predicción genómica (GP) es vital para acelerar la mejora de los cultivos.
• Los valores de cría precisos son esenciales para seleccionar individuos superiores en el trigo.

Objetivo del estudio:

• Evaluar cinco modelos de GP para predecir la resistencia de las plántulas de trigo y las plantas adultas a tres enfermedades principales de la roya.
• Investigar el impacto de la densidad del marcador y la selección guiada por GWAS en la precisión de la predicción.

Principales métodos:

• Análisis comparativo de los modelos GBLUP, RKHS, BayesA, BayesB y BayesC
• Panel de germoplasma de trigo (347 accesos) utilizado para predecir la resistencia al óxido de hoja/marrón (LR), al óxido de tallo/negro (SR) y al óxido de rayas amarillas (YR).
• Estudios de asociación de todo el genoma (GWAS) utilizados para guiar la selección de marcadores para el GP.

Principales resultados:

• El modelo BayesB demostró una alta precisión para LR y SR en la etapa de siembra; todos los modelos lucharon con YR.
• GBLUP y BayesB mostraron un rendimiento comparable para la resistencia de las plantas adultas (APR) a LR.
• Las densidades SNP intermedias (100-500 marcadores) seleccionadas a través de GWAS mejoraron significativamente la precisión de la predicción en comparación con el conjunto completo de marcadores.

Conclusiones:

• Los modelos GP varían en eficacia según el tipo de óxido y la etapa de crecimiento.
• La selección de marcadores guiados por GWAS es crucial para mejorar la precisión de la GP en la predicción de la resistencia a la roya del trigo.
• Se identificaron dos líneas de trigo (CRP-165/42 y HGP1-435) con resistencia al óxido de amplio espectro para futuros esfuerzos de mejoramiento.