Introducción

1. Determinación de las bases genéticas de caracteres agronómicos en cebada (Hordeum vulgare L.) en germoplasma representativo del mejoramiento en Uruguay A. Locatelli1,4, J. Mosqueira1, L. Gutierrez2, P.M. Hayes3, A. Castro1 1Departamento de Producción Vegetal Est. Exp. “Dr. Mario A. Cassinoni”, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, ruta 3 Km 373, Paysandú, 60000, Uruguay; 2Departamento de Biología Vegetal, Facultad de Agronomía, Universidad de la República, Garzón 780, Montevideo 12900, Uruguay. 3Departament of Crop and Soil Science, Oregon State University, Corvallis, OR 97331-3002, USA;4Correspondencia del autor, Email: aloca@fagro.edu.uy Introducción Material vegetal: 77 genotipos representativos del germoplasma utilizado en Uruguay (actuales e históricos). Genotipado: se utilizaron 1033 SNPs pertenecientes al BOPA 1 (http://wheat.pw.usda.gov/GG2/Barley/).Mapeo asociativo: para testear las asociaciones entre marcadores moleculares y caracteres cuantitativos se utilizó el software TASSEL, versión 2.0.1 (www.maizegenetics.net). El modelo utilizado fue el linear mixto (MLM), conteniendo una matriz de coancestría (K) elaborada con datos de pedigree y una matriz de estructura poblacional (Q) a partir de datos genotípicos. Se consideró una asociación marcador-carácter significativa aplicando una FDR (false discovery rate) < 0.05. Fenotipado: realizadoen 5 ensayos parcelarios a campo en dos localidades (Colonia y Paysandú), durante los años 2007 y 2008. La cebada cervecera (Hordeum vulgare L.) es el segundo cultivo de invierno en importancia en Uruguay. La información acerca de regiones genómicas asociadas a determinadas características agronómicas es abundante pero limitada a un conjunto de germoplasma reducido y de importancia relativa a nivel local. Las características agronómicas del cultivo determinan la adaptación del mismo a las condiciones de producción específicas (Kemanian et al., 1994) y desconocer la posición, el número y la magnitud de los efectos genéticos que las afectan, limita la eficiencia del mejoramiento. Debido básicamente a la posibilidad de contar con abundantes mapas de alta densidad de marcadores moleculares, a la búsqueda de mayor resolución y a la oportunidad de tener mayor análisis por locus, el desequilibrio de ligamiento o mapeo asociativo, surge como técnica atractiva como análisis de asociación en plantas (Flint-García et al., 2003), entre cuyas ventajas para plantas en comparación al análisis clásico de QTL se destacan: 1) permite la utilización de una base genética amplia, 2) posibilidad de incluir un background genético más representativo, 3) no necesita una población segregante ni que esta sea balanceada, 4) elevada robustez en los resultados. Materiales y Métodos Tabla 1. Variables medidas según ensayo (espacios celestes corresponden a variables medidas y espacios en blanco a variables no medidas). cM Marcador 2 • Objetivo principal: • Determinar las bases genéticas de características agronómicas de interés local y general para el cultivo, en germoplasma utilizado en el Uruguay. • Objetivo secundario: • Reconocer dentro de la variabilidad alélica asociada a características de interés, alelos favorables. Resultados Rend.: rendimiento en kg MS/há de grano, Biomasa: en kg MS/há total de parte aérea, IC: índice de cosecha, Espigas/m2: n° de espigas por m2, Granos/Esp.: n° de granos por espiga, PMG: peso de 1000 granos, 1a: % de granos con diámetro> 2.8mm, 1a +2a: % de granos con diámetro> 2.5mm, Granos/m2: n° de granos por m2, CV Granos/Esp.: coef. de variación de n° de granos por espiga, T. floración: días a floración, T. llenado: duración en días del llenado de grano. 4 Las localidades ofrecieron condiciones ambientales contrastantes para los ensayos, destacándose Col.07 y Col.08 como de bajo potencial de rendimiento, básicamente por irregularidades en la implantación y Pay07, Pay08a y Pay.08b de alto potencial. Existió una marcada tendencia a encontrar mayor número de asociaciones en aquellos ambientes de alto potencial (Pay.08a y Pay.08b)(Figura 1). . Los cromosomas en los que más se detectaron regiones con alta concentración de efectos de QTL fueron el 2H, 4H y 7H, en orden decreciente de actividad. Las variables para las que se encontró mayor número de regiones asociadas a ellas, fueron las referentes a clasificación física de grano y peso de mil granos, en varios casos vinculadas a la fenología del cultivo. Se pudieron hallar efectos de QTLs para la mayoría de los caracteres analizados, determinándose para las variables 1ª y 1ª+2ª dichos efectos en los 5 ensayos sobre el brazo corto del cromosoma 2H (11_20748; 56.3 cM) (Figura 1). Para todas las características analizadas en esta población se conoce, marcador, ubicación, alelo favorable, estimación aditiva del mismo y cuántos y cuáles materiales poseen las versiones favorables de los alelos de interés. Como ejemplo, para el principal componente de rendimiento (espigas/m2) se cuenta con el tipo de información que aparece en la tabla 1. Tabla 1. Variabilidad alélica y alelos favorables encontrados para Espigas/m2 Ensayo parcelario, Paysandú 2007 El número de asociaciones marcador-carácter significativas fue muy importante para variables como: 1ª, 1ª+2ª, PMG, IC y Rendimiento, media para: Espigas/m2, Granos/m2, y T. llenado y muy escasa para: Granos/Esp, CV granos/Esp., T. floración, Altura y Biomasa (Figura 2). 7 Figura 2. Número de regiones totales a partir de desequilibrio de ligamiento (r2)asociadas a las variables analizadas Bin* Posición en Bin a partir de Kleinhofs and Graner (2001) Se indican sólo los marcadores que tuvieron una FDR < 0.05; *pvalor < 0.001, **pvalor < 0.0001, ***pvalor < 0.00001. Ver.fav.: Versión alélica favorable. Est.ad.: Estimación aditiva (n° de espigas/m2 ). N: n° de materiales (de los 77) teniendo la versión A o B. Figura 1. Asociaciones significativas marcador-carácter para los cinco ensayos y en los cromosomas en los que se detectó mayor número de efectos de QTL. Conclusiones Los resultados presentados corresponden al primer reporte sobre asociaciones marcador-carácter significativas para la mayoría de las variables agronómicos de interés local en variedades utilizadas en el Uruguay. Debido a la información generada en lo que respecta a la identificación de la variabilidad alélica existente, asociada a características agronómicas deseables y al reconocimiento de alelos favorables en ella, se contará con una base más clara para consolidar la herramienta genómica en nuestros programas de mejoramiento. Referencias: Flint-Garcia, S.A. 2003. Structure of Linkage Disequilibrium in plants. Annu. Rev. Plant Biol. 54:357–74 Kemanian, A; Ernst, O; Hoffman, E; Bargueño, J. 1994. Caracterización preliminar del llenado de grano de cuatro genotipos de Cebada. V Reunión nacional de entidades de cebada cervecera. 77-86. Kleinhofs A, Graner A (2001). An integrated map of the barley genome. In: Philips RL, Vasil IK (eds) DNA-based markers in plants, 2nd edn. Kluver, Dordretch, pp 187-199. Este trabajo ha sido financiado con fondos del proyecto INIA-FPTA n° 227.