INTERACCIÓN GENOTIPO-AMBIENTE DE LA RESISTENCIA A MAL DE RÍO CUARTO EN MAÍZ Y SU IMPLICANCIA EN LA SELECCIÓN GENÓMICA

La variación de los niveles de infección de la enfermedad Mal de Rio Cuarto (MRC) en maíz (Zea mays L.) impacta en las varianzas de interacción. La interacción genotipo-ambiente (GxE) para resistencia a MRC, a su vez, impacta la selección genómica. Nuestro objetivo fue analizar la eficiencia de la p...

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Veröffentlicht in:BAG. Journal of basic and applied genetics 2021-10, Vol.32, p.224
Hauptverfasser: Rossi, E, Ruiz, M, Bonamico, NC, Balzarini, MG
Format: Artikel
Sprache:eng ; spa
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:La variación de los niveles de infección de la enfermedad Mal de Rio Cuarto (MRC) en maíz (Zea mays L.) impacta en las varianzas de interacción. La interacción genotipo-ambiente (GxE) para resistencia a MRC, a su vez, impacta la selección genómica. Nuestro objetivo fue analizar la eficiencia de la predicción genómica de resistencia a MRC bajo distintos escenarios de interacción GxE. Evaluamos un panel diverso de 290 líneas de maíz respecto al índice de severidad (ISE) en 11 ambientes de la región donde la enfermedad es endémica. Se estimó varianza genotípica -Var(G)- y varianza de la interacción GxE -Var(GxE)- y se realizó predicción genómica (PG) a partir de 10.810 SNPs y diferentes modelos para las estructuras de covarianzas para GxE y residual. La PG se realizó trabajando con los 11 ambientes y con subgrupos de tres ambientes de menor incidencia (56%). La Var(GxE) fue menor a la Var(G) en ambientes de incidencia alta (H2=0,70), donde la eficiencia de la PG también fue mayor (r2=0,43 para predecir nuevos genotipos). En ambientes de baja incidencia la Var(GxE) representó el 86% de la variabilidad total del ISE y la eficiencia de la PG fue baja (r2=0,08). Trabajar con todos los ambientes, incrementó las estimaciones de varianza ambiental pero no la H2 y consecuentemente no mejoró la PG. Un mejor entendimiento fenotípico de la interacción GxE es esencial para tomar mejores decisiones basadas en información genómica.
ISSN:1666-0390
1852-6233