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Resumen
Argentina es el cuarto productor de aceite de girasol (Helianthus annuus var. macrocarpus (DC) Cockerell) a nivel mundial. Sin embargo, debido al creciente desarrollo de los cultivos extensivos, el desplazamiento del cultivo hacia zonas marginales con déficit hídrico acentuado provocó pérdidas significativas en el rendimiento. Por consiguiente, resulta interesante identificar las regiones genómicas asociadas a la tolerancia al estrés hídrico para [ver mas...]
dc.contributor.advisorMoreno, Maria Valeria
dc.contributor.advisorMartin, Eugenia Alejandra
dc.contributor.authorGrandon, Nancy Gabriela
dc.date.accessioned2019-01-15T14:29:25Z
dc.date.available2019-01-15T14:29:25Z
dc.date.issued2018-12-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/4269
dc.identifier.urihttps://rephip.unr.edu.ar/handle/2133/15366
dc.descriptionTesis de maestría para obtener el grado de Magister en Genética Vegetal presentada en la Universidad Nacional de Rosario, Facultad de Ciencias Agrarias en 2018.es_AR
dc.description.abstractArgentina es el cuarto productor de aceite de girasol (Helianthus annuus var. macrocarpus (DC) Cockerell) a nivel mundial. Sin embargo, debido al creciente desarrollo de los cultivos extensivos, el desplazamiento del cultivo hacia zonas marginales con déficit hídrico acentuado provocó pérdidas significativas en el rendimiento. Por consiguiente, resulta interesante identificar las regiones genómicas asociadas a la tolerancia al estrés hídrico para utilizarlas en la implementación de Selección Asistida por Marcadores (MAS) en este cultivo. El objetivo del presente trabajo fue seleccionar una población de mapeo F2 adecuada para el desarrollo de un mapa de ligamiento mediante el análisis molecular con marcadores microsatélites (SSR) y la caracterización fenotípica de las líneas parentales frente al estrés hídrico. Se evaluaron siete líneas endocriadas (B59, HA64, HA89, HAR4, R419, R423 y R432) mediante un ensayo en invernáculo durante el período vegetativo y bajo dos tratamientos: control a capacidad de campo (CC) y estresado (EH: 70% de CC). Las variables analizadas fueron: ganancia de área foliar (GAF), transpiración total acumulada (Tta), tasa de asimilación neta (TAN), eficiencia en el uso de agua (EUA) y de la relación tasa transpiratoria (TT) – déficit de presión de vapor (DPV), mediante la determinación de la pendiente y el punto C. Los datos fenotípicos se analizaron mediante un análisis de componentes principales (ACP) y por modelos lineales generalizados mixtos para determinar la existencia de diferencias significativas entre genotipos y entre tratamientos, como así también la interacción genotipo por tratamiento (GxE). Paralelamente, las líneas se caracterizaron con 127 marcadores SSR y se realizó un análisis de conglomerados a partir de la distancia de Nei Standard. Cuatro de estas líneas (B59, R419, R423 y R432), caracterizadas previamente en el campo, se utilizaron para generar cinco poblaciones F2 segregantes, caracterizadas con 34 SSR polimórficos; los cuales fueron seleccionados a partir del análisis genotípico de los parentales a fin de determinar si presentaban segregación mendeliana (1:2:1). A partir de los datos fenotípicos se detectaron diferencias significativas entre genotipos y entre tratamientos para todas las variables evaluadas, además de interacción significativa GxT para TAN, EUA y el punto C (p<0,05). Bajo estrés se observó una reducción significativa de GAF (18%, p=0,0004) y como consecuencia, una disminución en la Tta (23%, p<0,0001), lo cual quedó reflejado en la correlación positiva entre ambas variables (r=0,60, p<0,0001). En cuanto a TAN y EUA, el tratamiento EH mostró un aumento significativo con respecto a CC para todos los genotipos analizados (p<0,0001) y una alta correlación positiva entre TAN y EUA (r=0,77, p<0,0001). Por otro lado, bajo estrés todos los genotipos redujeron tanto la pendiente como el punto C de la relación TT-DPV (p<0,05); alcanzando la TTmáx a un valor de DPV más bajo y reduciendo así la transpiración. El ACP explicó el 80% de la variabilidad total observada, donde la CP1 separó a HA89 y R419 de los demás genotipos por presentar menor pendiente y mayor punto C en ambos tratamientos. A su vez, las variables con mayor peso para la CP2 (Tta y EUA), discriminaron a los genotipos por tratamiento. Teniendo en cuenta estos resultados se clasificaron a los genotipos como de eficiencia transpiratoria alta (HA64 y HAR4), intermedia (B59, R423 y R432) y baja (HA89 y R419). De los 127 SSR analizados, 94 de ellos detectaron en promedio 54% de polimorfismo entre los parentales e identificaron un total de 262 alelos. A partir del análisis de conglomerados se identificaron dos grupos, uno formado por HAR4 y B59 y el otro que incluyó a los demás genotipos. Dentro de este grupo se formaron dos subgrupos, uno conformado por R423, HA89 y R419 y otro por R432 y HA64. El análisis de segregación de los 34 marcadores analizados en cada población F2 mostró distorsión en todas ellas, siendo R423xR419 la que presentó el 100% de los marcadores distorsionados con un desvío hacia R423. Sin embargo, las demás poblaciones mostraron un porcentaje variable de distorsión (B59xR432: 9%, B59xR423: 21%, R419xR423: 15% y R419xR432: 15%). En todos los casos, la selección gamética y cigótica estaría causando dicha distorsión. No obstante, el patrón diferencial de segregación observado entre las poblaciones R423xR419 y R419xR423, se debería a un efecto del citoplasma materno. Con base en el análisis fenotípico y molecular de las líneas parentales, así como también en el análisis genotípico de las cinco poblaciones segregantes, se concluye que la población F2 elegida a fin de ser utilizada en el desarrollo de un mapa de ligamiento en girasol es R419xR432. La misma mostró mayor polimorfismo entre las líneas parentales (64%) y sólo un 15% de distorsión en la segregación de marcadores. Además, sus parentales se ubicaron en subgrupos distintos del dendrograma y mostraron un comportamiento contrastante frente al estrés hídrico.es_AR
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/PNPA/1126072/AR./Desarrollo de cultivares superiores de especies forrajeras para sistemas ganaderos y agricolo-ganaderos de la Argentina.es_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/PNBIO/1131042/AR./Genómica aplicada al mejoramiento molecular.es_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/PNBIO/1131023/AR./Prospección y caracterización funcional de genes de interés biotecnológico.es_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/PNCYO/1127045/AR./Obtención y Desarrollo de Germoplasma Experimental y Cultivares de Oleaginosas.-es_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/PNIND/1108063/AR./Desarrollo y aplicación de nuevas herramientas tecnológicas para caracterización y generación de materiales genéticoses_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAceite de Girasoles_AR
dc.subjectHelianthus annuuses_AR
dc.subjectVariedadeses_AR
dc.subjectEstrés de Sequia
dc.subjectDrought Stresseng
dc.subjectResistencia a la Sequía
dc.subjectDrought Resistanceeng
dc.subjectVarietieseng
dc.subjectSunflower Oileng
dc.subject.otherDéficit hídricoes_AR
dc.subject.otherEstrés hídricoes_AR
dc.subject.otherGirasol
dc.titleCaracterización molecular de cinco poblaciones de mapeo F2 en girasol cultivado (Helianthus annuus var. Macrocarpus (DC) Cockrell) segregantes para tolerancia a estrés hídrico mediante marcadores microsatéliteses_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.description.origenINTA. Centro Regional Córdoba. EEA Manfredi.es_AR
dc.description.filFil: Grandón, Nancy Gabriela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Grupo de Biotecnología en Cultivo; Argentinaes_AR
dc.subtypetesis


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