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Disecando la contribución de influencias ambientales, fenología de plantas y resistencia a enfermedades para mejorar las predicciones genómicas de la resistencia a la fusariosis de la espiga en trigo

Autores: Moreno-Amores, Jose; Michel, Sebastian; Löschenberger, Franziska; Buerstmayr, Hermann

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Disecando la contribución de influencias ambientales, fenología de plantas y resistencia a enfermedades para mejorar las predicciones genómicas de la resistencia a la fusariosis de la espiga en trigo


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Factores ambientales
Temperatura
Humedad
Fusariosis de la espiga
Retención de anteras
Selección genómica

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 32

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los factores ambientales como la temperatura y la humedad se presumen que influyen en gran medida en las infecciones por la espiga de Fusarium (FHB) en el trigo. La retención de anteras (AR), por otro lado, es un rasgo morfológicamente neutral que comparte una base genética común con la resistencia al FHB. En este estudio, nuestros objetivos fueron: (i) Evaluar dos tipos de correcciones de los puntajes de gravedad del FHB, a saber, el método-1 a través de regresión lineal sobre el tiempo de floración (FT), y el método-2 a través de un análisis de regresión lineal múltiple de mejor subconjunto que comprende FT más variables de tiempo térmico acumulado; y (ii) evaluar el rendimiento de los modelos de selección genómica de múltiples rasgos (MT.GS) para la gravedad del FHB asistidos por AR. Los escenarios de predicción hacia adelante donde los modelos de GS se entrenaron con datos de los años anteriores revelaron precisión de predicción promedio (PA) de 0.28, 0.33 y 0.36 para los puntajes de gravedad del FHB que no fueron corregidos o corregidos por el método-1 y el método-2, respectivamente. Los puntajes de gravedad del FHB libres de las influencias tanto del entorno como de la fenología parecían ser el rasgo más eficiente para predecir en diferentes temporadas. Además, se obtuvieron incrementos promedio de PA de hasta 1.9 veces para los modelos de MT.GS, demostrando la viabilidad de usar AR como un rasgo auxiliar para mejorar la selección genómica de líneas de cría de resistencia al FHB.

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