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Modelos inflados en cero en la identificación de resistencia al carbón de la espiga del maíz (Ustilago maydis)
Resumen
Ustilago maydis es un hongo basidiomicete biótrofo causal del carbón común del maíz (Zea mays L.) que se manifiesta como agallas que afectan el rendimiento de los granos. El efecto del patógeno sobre la planta suele registrarse a través de un conteo de cantidad de plantas enfermas sobre número de plantas sanas de una parcela (variable discreta). El mapeo de asociación de genoma completo (GWAS, del inglés Genome Wide Association Study) es una herramienta
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Ustilago maydis es un hongo basidiomicete biótrofo causal del carbón común del maíz (Zea mays L.) que se manifiesta como agallas que afectan el rendimiento de los granos. El efecto del patógeno sobre la planta suele registrarse a través de un conteo de cantidad de plantas enfermas sobre número de plantas sanas de una parcela (variable discreta). El mapeo de asociación de genoma completo (GWAS, del inglés Genome Wide Association Study) es una herramienta eficaz para identificar loci de caracteres cuantitativos (QTL) a través de la asociación genotipo (SNP)-fenotipo, sin embargo, se espera que la distribución de la variable respuesta (presencia/ausencia de carbón de la espiga de maíz) tenga una distribución normal. El objetivo de este trabajo fue ajustar modelos GWAS en la identificación de resistencia, previa modelación de la variable de conteo. Se trabajó con una base de datos de 63 líneas endocriadas de maíz genotipadas mediante un chip de SNPs de 56K proveniente del Programa de Mejoramiento de Maíz de la Estación Experimental Agropecuaria INTA Pergamino evaluados en cinco ambientes (combinación de localidades y campañas agrícolas). Se evaluaron ocho modelos lineales generalizados mixtos de tipo inflados en cero. A partir de la estimación de los BLUP de cada genotipo se ajustaron modelos GWAS multilocus para la identificación de asociaciones al carbón de la espiga en maíz. Se usaron modelos lineales generales (GLM) con estructura genética poblacional obtenida por componentes principales (P), matriz de parentesco por el método bayesiano (Q) y kinship por el método de Van Raden (K). Las matrices P, Q y K fueron luego incorporadas en los modelos GWAS como covariables. También se ajustaron GWAS basados en modelos lineales mixtos (MLM) como Compresed (CMLM), Multiple loci (MLMM), FarmCPU y Blink de GAPIT. El modelo mezcla con la distribución Binominal Negativa (ZINB) fue el que obtuvo menor valor de AIC y los modelos MLMM y CMLM identificaron siete segmentos cromosómicos candidatos para resistencia a carbón.
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Autor
Bruno, Cecilia Inés;
Peñas Ballesteros, Andrea;
Iglesias, Juliana;
Descripción
Poster y resumen
Fuente
2° Simposio De Ciencias Agrarias INTA "Un futuro sostenible: Integrando ciencia y producción en la agronomía moderna", Córdoba, del 14 al 15 de noviembre 2024.
Fecha
2024-11
Editorial
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)
Formato
pdf
Tipo de documento
documento de conferencia
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
Excepto donde se diga explicitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)