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Abstract
Generating genomics-driven knowledge opens a way to accelerate the resistance breeding process by family or population mapping and genomic selection. Important prerequisites are large populations that are genomically analyzed by medium- to high-density marker arrays and extensive phenotyping across locations and years of the same populations. The latter is important to train a genomic model that is used to predict genomic estimated breeding values of [ver mas...]
 
Generar conocimiento impulsado por la genómica abre una manera de acelerar la reproducción de resistencias proceso por mapeo de familias o poblaciones y selección genómica. Los requisitos previos importantes son grandes poblaciones que se analizan genómicamente mediante matrices de marcadores de densidad media a alta y extensas fenotipado en ubicaciones y años de las mismas poblaciones. Esto último es importante para capacitar a un modelo genómico que se [ver mas...]
 
dc.contributor.authorMiedaner, Thomas
dc.contributor.authorGaliano-Carneiro Boeven, Ana Luisa
dc.contributor.authorSewodor Gaikpa, David
dc.contributor.authorKistner, María Belén
dc.contributor.authorGrote, Cathérine Pauline
dc.date.accessioned2021-09-15T14:06:43Z
dc.date.available2021-09-15T14:06:43Z
dc.date.issued2020-12-19
dc.identifier.issn1422-0067
dc.identifier.otherhttps://doi.org/10.3390/ijms21249717
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/10261
dc.identifier.urihttps://www.mdpi.com/1422-0067/21/24
dc.description.abstractGenerating genomics-driven knowledge opens a way to accelerate the resistance breeding process by family or population mapping and genomic selection. Important prerequisites are large populations that are genomically analyzed by medium- to high-density marker arrays and extensive phenotyping across locations and years of the same populations. The latter is important to train a genomic model that is used to predict genomic estimated breeding values of phenotypically untested genotypes. After reviewing the specific features of quantitative resistances and the basic genomic techniques, the possibilities for genomics-assisted breeding are evaluated for six pathosystems with hemi-biotrophic fungi: Small-grain cereals/Fusarium head blight (FHB), wheat/Septoria tritici blotch (STB) and Septoria nodorum blotch (SNB), maize/Gibberella ear rot (GER) and Fusarium ear rot (FER), maize/Northern corn leaf blight (NCLB). Typically, all quantitative disease resistances are caused by hundreds of QTL scattered across the whole genome, but often available in hotspots as exemplified for NCLB resistance in maize. Because all crops are su ering from many diseases, multi-disease resistance (MDR) is an attractive aim that can be selected by specific MDR QTL. Finally, the integration of genomic data in the breeding process for introgression of genetic resources and for the improvement within elite materials is discussed.eng
dc.description.abstractGenerar conocimiento impulsado por la genómica abre una manera de acelerar la reproducción de resistencias proceso por mapeo de familias o poblaciones y selección genómica. Los requisitos previos importantes son grandes poblaciones que se analizan genómicamente mediante matrices de marcadores de densidad media a alta y extensas fenotipado en ubicaciones y años de las mismas poblaciones. Esto último es importante para capacitar a un modelo genómico que se utiliza para predecir valores genómicos estimados de reproducción de fenotípicamente no probados genotipos. Después de revisar las características específicas de las resistencias cuantitativas y las características genómicas básicas técnicas, las posibilidades de reproducción asistida por genómica se evalúan para seis patosistemas con hongos hemi-biotróficos: cereales de grano pequeño / tizón de la cabeza por Fusarium (FHB), trigo / mancha de Septoria tritici (STB) y la mancha de Septoria nodorum (SNB), pudrición de la mazorca de maíz / Gibberella (GER) y pudrición de la mazorca por Fusarium (FER), maíz / tizón de la hoja del maíz del norte (NCLB). Por lo general, todas las resistencias cuantitativas a las enfermedades son causadas por cientos de QTL esparcidos por todo el genoma, pero a menudo disponibles en hotspots como se ejemplifica para Resistencia a NCLB en maíz. Debido a que todos los cultivos padecen muchas enfermedades, la resistencia a múltiples enfermedades (MDR) es un objetivo atractivo que puede seleccionarse mediante MDR QTL específico. Finalmente, la integración de datos genómicos en el proceso de mejoramiento para la introgresión de recursos genéticos y para la mejora.spa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isoenges_AR
dc.publisherMDPIes_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/PNCYO-1127021/AR./Inocuidad de la producción de grano en los principales cultivos de cereales y oleaginosas.es_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.sourceInternational Journal Molecular Science 21 (24) : 9717. (2020)es_AR
dc.subjectPlant Breedingeng
dc.subjectFitomejoramientoes_AR
dc.subjectBlighteng
dc.subjectTizónes_AR
dc.subjectSeptoriaes_AR
dc.subjectLeptosphaeria nodorumes_AR
dc.subjectGibberellaes_AR
dc.subjectDisease Resistanceeng
dc.subjectResistencia a la Enfermedades_AR
dc.subjectGenetic Resourceseng
dc.subjectRecursos Genéticoses_AR
dc.subjectTrigoes_AR
dc.subjectWheateng
dc.subjectTriticum aestivumes_AR
dc.subjectMaizes_AR
dc.subjectMaizeeng
dc.subjectZea mayses_AR
dc.subjectEnfermedades de las Plantases_AR
dc.subjectPlant Diseaseseng
dc.titleGenomics-assisted breeding for quantitative disease resistances in small-grain cereals and maizees_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículoes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.description.origenEstación Experimental Agropecuaria Pergaminoes_AR
dc.description.filFil: Miedaner, Thomas. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; Alemaniaes_AR
dc.description.filFil: Galiano-Carneiro Boeven, Ana Luisa. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; Alemaniaes_AR
dc.description.filFil: Galiano-Carneiro Boeven, Ana Luisa. Kleinwanzlebener Saatzucht (KWS) SAAT SE & Co. KGaA; Alemaniaes_AR
dc.description.filFil: Sewodor Gaikpa, David. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; Alemaniaes_AR
dc.description.filFil: Kistner, Maria Belén. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Kistner, María Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Kistner, María Belén. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; Alemaniaes_AR
dc.description.filFil: Grote, Cathérine Pauline. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; Alemaniaes_AR
dc.subtypecientifico


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