Desarrollo y aplicación de metodologías genómicas para el mejoramiento molecular de Eucalyptus dunnii mediante mapeo por asociación y selección genómica

Institución otorgante:

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Fecha:

2020-03-19

Tipo de documento: 

info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
 

Formato:

application/pdf

Idioma:

spa

Temas:

ddRADSeq - GBS - EUChip60K - SELECCION TEMPRANA - GENES CANDIDATOS - CALIDAD DE MADERA - ddRADSeq - GBS - EUChip60K - EARLY SELECTION - CANDIDATE GENES - WOOD QUALITY

Descripción:

El género Eucalyptus es uno de los más importantes del mundo y, por ende, su investigación y mejoramiento genético concentra esfuerzos internacionales. En Argentina, el programa de mejoramiento de Eucalyptus se lleva a cabo principalmente por INTA. Eucalyptus dunnii es una de las especies de eucaliptos con alta demanda para producir pasta celulósica de fibra corta, especialmente en aquellas regiones donde otras especies de excelente aptitud papelera como el E. globulus y E. grandis son afectadas por condiciones edafoclimáticas limitantes. Además, presenta buenas características de crecimiento y productividad para su uso como madera sólida, aunque deben ser mejoradas. En ese sentido, las nuevas estrategias de mejoramiento molecular son útiles para dicho propósito. El objetivo del presente trabajo es aplicar mejoramiento molecular en E. dunnii mediante las estrategias de Mapeo por Asociación y Selección Genómica a través del desarrollo y empleo de sistemas de genotipificación de alto rendimiento. Para ello, se optimizó un protocolo de ddRADSeq (Double-digest restriction site-associated DNA sequencing) desarrollándolo en su totalidad en el país. Este protocolo es versátil y útil tanto para un número reducido de muestras, pudiendo ser escalado a cientos de muestras de manera eficiente y robusta, generando información relevante sobre marcadores moleculares SNPs y SSR. Es la primera vez que se aplica esta metodología en E. dunnii, analizándose una población de polinización abierta de 308 individuos (perteneciente a una red de ensayos de orígenes y procedencias del programa de mejoramiento de INTA, implantada en Ubajay, Entre Ríos). Los resultados obtenidos se compararon con la información generada por la aplicación del microarreglo comercial EUChip60K. Se obtuvieron un total de 8.170 (ddRADSeq) y 19.045 (EUChip60K) SNPs, distribuidos a lo largo de los 11 cromosomas y mostrando cobertura de regiones genómicas complementarias. De manera original para esta especie se evaluó la estrategia de Mapeo por Asociación. Se utilizó un modelo lineal y datos fenotípicos para catorce caracteres correspondientes a variables de crecimiento, calidad de madera (densidad básica y propiedades químicas de la madera estimadas mediante NIR (Near Infrared Reflectance)) y tensiones de crecimiento. La estructura poblacional mostró dos grupos genéticos para ambas plataformas de genotipado concordantes entre sí y se evidenció un bajo desequilibrio de ligamiento. Se encontraron 7, 13 y 19 SNPs (ddRADSeq, EUChip60K y matriz conjunta; p < 0,0001) asociados para 12 de las 14 características fenotípicas estudiadas. Para los marcadores asociados se realizó una búsqueda de genes empleando como referencia el genoma de E. grandis y explorando una ventana de 70 Kpb alrededor de los mismos. Se localizaron alrededor de 100 genes, varios de ellos con funciones relacionadas a las características analizadas. Cincuenta genes de distintas rutas metabólicas de la síntesis de celulosa, xilanos, fenilpropanoides, terpenos, lacasas, peroxidasas, entre otros se ubicaron a menos de 500 Kpb de los marcadores encontrados, Por último, se aplicó una prueba de concepto de Selección Genómica con ambas metodologías de genotipificación y se compararon los predictores de mérito genético de acuerdo con su exactitud teórica (evaluación de la varianza del error en la predicción) y habilidad predictiva (correlación entre el fenotipo observado y estimado) respecto de los cálculos de predicciones convencionales. La exactitud teórica para los modelos de predicción con información genómica fue superior respecto del cálculo convencional particularmente para los caracteres de heredabilidad <0,43 (cel20, dap11, dap20, db20). La información genómica generada por ddRADSeq, tuvo mejor desempeño, siendo prácticamente indistinto para el resto de los caracteres. En cambio, la habilidad predictiva fue muy similar para todos los modelos, y el método convencional fue levemente superior para algunos caracteres con heredabilidad <0,43. Las estrategias de mejoramiento molecular evaluadas durante el desarrollo de esta tesis podrán ser incorporadas como herramientas para la selección temprana de genotipos superiores de los programas de mejoramiento de E. dunnii acortando los ciclos de mejora. Asimismo, permitirá disponer de nuevos marcadores y genes candidatos de interés que podrán ser validados en otras poblaciones e incorporados como información para la generación de modelos predictivos de Selección genómica.

Identificador:

https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6741_Aguirre