Estrategias para la aplicación de selección genómica en un programa de mejoramiento de trigo

Tribunal: Speranza, Pablo; Germán, Silvia; Peñagaricano, FranciscoLa inclusión de selección genómica (SG) en un programa de mejoramiento permite acortar los tiempos, incrementando la ganancia genética por unidad de tiempo. SG puede ser usado en la predicción de los mejores cruzamientos evaluando la complementariedad alélica entre los padres y/o prediciendo el desempeño de individuos. Los modelos mixtos utilizados en SG son una herramienta poderosa que permite incluir correlaciones entre individuos, ambientes y caracteres permitiendo utilizar toda la información disponible. El objetivo de este trabajo es optimizar herramientas para la inclusión de SG en el programa de mejoramiento genético de trigo (PMGT), para el manejo de la interacción genotipo por ambiente (IGA), la predicción de múltiples caracteres y la selección de los mejores cruzamientos. En este trabajo se utilizaron datos históricos del PMGT de Uruguay, proveniente de 35 ambientes, 1495 líneas experimentales evaluadas para rendimiento y 695 líneas evaluadas para caracteres de calidad panadera de trigo. Se compararon modelos multi-carácter y multi-ambiente modelando correlaciones en la predicción de nuevos individuos e individuos parcialmente fenotipados. También se predijeron los mejores cruzamientos considerando y no considerando la varianza genética entre ambos padres. Los resultados muestran que los modelos multi-ambiente y el multi-carácter son útiles para la optimización de recursos de un programa de mejoramiento, prediciendo líneas parcialmente fenotipadas. Finalmente, seleccionar cruzamientos considerando la media del desempeño de los padres fue tan bueno como considerar además la varianza genética entre ambos padres para rendimiento de grano; no fue así en los cruzamientos seleccionados para calidad panadera dónde hubo diferencias entre ambos métodos

Informe final del proyecto: Generando valor a partir de datos históricos del programa de mejoramiento genético de arroz de INIA

El Programa de Mejoramiento Genético de Arroz de INIA (PMGA) busca obtener mejores cultivares de arroz para el sector productivo. Para ello genera líneas experimentales y las selecciona en base al comportamiento evaluado en ensayos de campo y laboratorio. La precisión de esta selección depende de la calidad de los ensayos, el número de repeticiones, localidades y años de evaluación, y la magnitud de efectos y variabilidad debida a factores ambientales (año, localidad), y de interacción genotipo por ambiente (respuesta diferencial de las líneas a los ambientes). Cuantificar estas fuentes permitiría encontrar la distribución de recursos que maximice la ganancia genética con menores costos y tiempo. Para ello se requiere el análisis conjunto de ensayos a través de múltiples años y ambientes. Sin embargo, actualmente los ensayos del PMGA son analizados por separado debido a que los datos están fragmentados en una multiplicidad de soportes y formatos que impiden su análisis conjunto. Esta sub-utilización de la información disminuye la precisión de las estimaciones y por ende la ganancia genética y la eficiencia del PMGA. Este proyecto buscó mejorar la eficiencia del PMGA mediante la consolidación de todos los datos generados por el PMGA y el posterior análisis conjunto de toda la información para la selección de líneas experimentales, mejorando la ganancia genética y la estimación de los parámetros genéticos del PMGA. Se encontró una mejora de más del 20% en la precisión de las estimaciones del valor genético de las líneas en evaluación temprana cuando se analiza en forma conjunta la información de múltiples años y ensayos. Se estimó la ganancia del PMGA para rendimiento y resistencia a las principales enfermedades del cultivo, encontrándose una tendencia genética significativa y favorable en las mejores líneas evaluadas por el programa.Agencia Nacional de Investigación e Innovació

Informe final del proyecto: Generando valor a partir de datos históricos del programa de mejoramiento genético de arroz de INIA

El Programa de Mejoramiento Genético de Arroz de INIA (PMGA) busca obtener mejores cultivares de arroz para el sector productivo. Para ello genera líneas experimentales y las selecciona en base al comportamiento evaluado en ensayos de campo y laboratorio. La precisión de esta selección depende de la calidad de los ensayos, el número de repeticiones, localidades y años de evaluación, y la magnitud de efectos y variabilidad debida a factores ambientales (año, localidad), y de interacción genotipo por ambiente (respuesta diferencial de las líneas a los ambientes). Cuantificar estas fuentes permitiría encontrar la distribución de recursos que maximice la ganancia genética con menores costos y tiempo. Para ello se requiere el análisis conjunto de ensayos a través de múltiples años y ambientes. Sin embargo, actualmente los ensayos del PMGA son analizados por separado debido a que los datos están fragmentados en una multiplicidad de soportes y formatos que impiden su análisis conjunto. Esta sub-utilización de la información disminuye la precisión de las estimaciones y por ende la ganancia genética y la eficiencia del PMGA. Este proyecto buscó mejorar la eficiencia del PMGA mediante la consolidación de todos los datos generados por el PMGA y el posterior análisis conjunto de toda la información para la selección de líneas experimentales, mejorando la ganancia genética y la estimación de los parámetros genéticos del PMGA. Se encontró una mejora de más del 20% en la precisión de las estimaciones del valor genético de las líneas en evaluación temprana cuando se analiza en forma conjunta la información de múltiples años y ensayos. Se estimó la ganancia del PMGA para rendimiento y resistencia a las principales enfermedades del cultivo, encontrándose una tendencia genética significativa y favorable en las mejores líneas evaluadas por el programa.Agencia Nacional de Investigación e Innovació

学生との連携による市民社会に開かれた「学び」の創造 : 「在宅での看取り」から持続可能な福祉社会を捉える

千葉大学公共研究センター21世紀COEプログラム「持続可能な福祉社会に向けた公共研究拠点

金融不安定性の分析

研究科: 千葉大学大学院社会文化科学研究科修了年:2000.09学位:経済

Identificación de SNPs mediante genotipado por secuenciación para el mejoramiento genético de trigo (Triticum aestivum L.)

Tribunal: Ing. Agr. (PhD) Ignacio Aguilar, Ing. Agr. (PhD) Lucia Gutiérrez, Ing. Agr. (PhD) Omar Borsani y Lic. (PhD) Sabina Vidal.Orientador: PhD. Jarislav Von Zitzewitz.Co-Orientador: PhD. Francois Belzil

Strategies for Selecting Crosses Using Genomic Prediction in Two Wheat Breeding Programs

The single most important decision in plant breeding programs is the selection of appropriate crosses. The ideal cross would provide superior predicted progeny performance and enough diversity to maintain genetic gain. The aim of this study was to compare the best crosses predicted using combinations of mid-parent value and variance prediction accounting for linkage disequilibrium (V) or assuming linkage equilibrium (V). After predicting the mean and the variance of each cross, we selected crosses based on mid-parent value, the top 10% of the progeny, and weighted mean and variance within progenies for grain yield, grain protein content, mixing time, and loaf volume in two applied wheat ( L.) breeding programs: Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) Uruguay and CIMMYT Mexico. Although the variance of the progeny is important to increase the chances of finding superior individuals from transgressive segregation, we observed that the mid-parent values of the crosses drove the genetic gain but the variance of the progeny had a small impact on genetic gain for grain yield. However, the relative importance of the variance of the progeny was larger for quality traits. Overall, the genomic resources and the statistical models are now available to plant breeders to predict both the performance of breeding lines per se as well as the value of progeny from any potential crosses

Ascertainment bias from imputation methods evaluation in wheat

Background: Whole-genome genotyping techniques like Genotyping-by-sequencing (GBS) are being used for genetic studies such as Genome-Wide Association (GWAS) and Genomewide Selection (GS), where different strategies for imputation have been developed. Nevertheless, imputation error may lead to poor performance (i.e. smaller power or higher false positive rate) when complete data is not required as it is for GWAS, and each marker is taken at a time. The aim of this study was to compare the performance of GWAS analysis for Quantitative Trait Loci (QTL) of major and minor effect using different imputation methods when no reference panel is available in a wheat GBS panel. Results: In this study, we compared the power and false positive rate of dissecting quantitative traits for imputed and not-imputed marker score matrices in: (1) a complete molecular marker barley panel array, and (2) a GBS wheat panel with missing data. We found that there is an ascertainment bias in imputation method comparisons. Simulating over a complete matrix and creating missing data at random proved that imputation methods have a poorer performance. Furthermore, we found that when QTL were simulated with imputed data, the imputation methods performed better than the not-imputed ones. On the other hand, when QTL were simulated with not-imputed data, the not-imputed method and one of the imputation methods performed better for dissecting quantitative traits. Moreover, larger differences between imputation methods were detected for QTL of major effect than QTL of minor effect. We also compared the different marker score matrices for GWAS analysis in a real wheat phenotype dataset, and we found minimal differences indicating that imputation did not improve the GWAS performance when a reference panel was not available. Conclusions: Poorer performance was found in GWAS analysis when an imputed marker score matrix was used, no reference panel is available, in a wheat GBS panel.</p

Additional file 26: of Ascertainment bias from imputation methods evaluation in wheat

Best linear unbiased predictors (BLUPs) for each genotype for plant height. (txt 9 kb