PROSPECCIÓN DE GENES CANDIDATOS PARA CARACTERES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN TRIGO PAN

1. PROSPECCIÓN DE GENES CANDIDATOS PARA CARACTERES ASOCIADOS AL RENDIMIENTO EN TRIGO PAN Ramírez IA1, AC Pontaroli2 • 1FCA-UNMdP; 2EEA Balcarce INTA – CONICET. Ruta 226 km 73,5 (7620) Balcarce, Argentina. nachotl@hotmail.com Introducción • El trigo es uno de los cultivos de granos más importantes del mundo. Las perspectivas actuales y futuras del mercado mundial de trigo marcan un aumento sostenido de la demanda; por lo tanto, debe continuar incrementándose el rendimiento por unidad de superficie. El rendimiento es un carácter de alta complejidad y de difícil mejora, por lo que se hace necesario identificar qué caracteres lo determinan y cuales son sus bases genéticas y moleculares. Generar este conocimiento en trigo es dificultoso dado que es una especie alohexaploide formada recientemente, con un genoma de gran tamaño. Sin embargo, existe un elevado grado de conservación en regiones génicas entre el trigo y otras gramíneas cuyo genoma se ha secuenciado. Por lo tanto, podrían seleccionarse genes candidatos en base a información disponible en especies relacionadas al trigo. El objetivo de este trabajo fue identificar, mediante la aplicación de herramientas de genómica comparativa, genes candidatos a utilizar en el desarrollo de marcadores moleculares para el mapeo de caracteres relacionados con el rendimiento en trigo pan. Materiales y Métodos Resultados • Los materiales y metodología utilizados se muestran en la Figura 1. A partir de la búsqueda bibliográfica se seleccionaron 12 genes de arroz y 4 de cebada que controlan caracteres asociados al rendimiento [involucrados en la determinación de la arquitectura de la planta (cinco genes), índice de vuelco (un gen), peso por grano (cinco genes), tamaño de grano (dos genes) y número de granos (tres genes)]. Cada una de estas secuencias fue comparada con bases de datos públicas de secuencias de proteínas, ESTs y ADNc de trigo, cebada, arroz y Brachypodium. Como resultado, se detectaron secuencias similares para todos los genes seleccionados, en todas las especies. Sin embargo, dos de estos genes ya habían sido identificados en trigo; seis de las 14 secuencias restantes no cumplieron con las condiciones descriptas previamente, en tanto que ocho fueron seleccionadas (Tabla 1). Las secuencias de trigo fueron alineadas globalmente con aquellas de cebada y arroz y se obtuvo un alto porcentaje de similitud en todos los casos. Asimismo se identificaron y compararon los dominios proteicos, y se halló alto nivel de conservación en todas las secuencias analizadas. Métodos Materiales Búsqueda bibliográfica de genes asociados al rendimiento en Arroz y Cebada Bases de datos públicas (NCBI, Gramene, RGAP, GrainGenes) Búsqueda de secuencias similares en Trigo Herramienta: BLAST Base de datos: NCBI Tabla 1.Nombre, función/motivo proteico y carácter de siete genes de arroz y uno de cebada que afectan el rendimiento y la localización cromosómica de la secuencia homóloga en trigo. Alineamiento Global entre las secuencias de Trigo y las de Arroz/Cebada Herramienta: Lalign Análisis de Dominios Proteicos Base de datos: Pfam y Prosite Selección de Genes Candidatos Figura 1.Bases de datos y herramientas bioinformáticas utilizadas para la prospección de genes candidatos. Se consideraron genes candidatos aquellas secuencias que cumplieron con las siguientes condiciones: a) un valor e ≤10-10, b) longitud mayor a 2/3 de la secuencia correspondiente en arroz o cebada (Pontaroliet al., 2009) y c) dominios proteicos conservados. Conclusiones Bibliografía El enfoque metodológico utilizado en el presente trabajo permitió identificar, a partir de genes asociados al rendimiento en arroz y cebada, ocho secuencias de trigo no caracterizadas previamente en la bibliografía. Estas secuencias presentaron las condiciones necesarias para ser consideradas genes candidatos.A partir de las mismas se amplificarán fragmentos por PCR para determinar la variación alélica existente en variedades de trigo de distinto rendimiento potencial. Pontaroli A, Rogers R, Zhang Q, SanMiguel P, Davis T, Bennetzen J (2009) Plant Genome 2:93–101. Salse J, Abrouk M, Murat F, Quraishi U, Feuillet C (2009) Briefings in Bioinformatics 10:619-630.