Ajustes de valores-P por multiplicidad en el contexto de datos dependientes y mapeo asociativo

Ponencia presentada en el IV Encuentro Iberoamericano de Biometría. XVIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mar Plata, Argentina, 25 al 27 de septiembre de 2013En mapeo asociativo se utilizan modelos lineales mixtos para evaluar la asociación entre los efectos de múltiples genes y el fenotipo de un individuo. Estos modelos para datos correlacionados han sido exitosamente utilizados ya que permiten contemplar información de la estructura poblacional y parentesco subyacente entre las unidades de análisis. El mapeo asociativo en especies vegetales pretende reconocer QTLs (de su nombre en inglés Quantitative Trait Loci) que codifican para variables de interés. Las pruebas de hipótesis realizadas gen-por-gen, o marcador-por-marcador, son múltiples y tienden a estar altamente correlacionadas cuando existe estructura genética de población, por lo que es necesario identificar una corrección apropiada para los valores p usados para declarar la significancia de la asociación. La corrección por multiplicidad propuesta por Bonferroni, la tasa de descubrimiento de falsos positivos y la estimación del número efectivo de pruebas independientes propuesto por Li y Ji (2005) son herramientas usadas para la corrección de los valores-p en el contexto del análisis de QTL clásico, donde los individuos se suponen igualmente emparentados. El objetivo de este trabajo es evaluar una nueva propuesta de corrección de valores p para el contexto de MA, que toma la idea del número efectivo de pruebas independientes pero éste es deducido luego de ajustar la estructura genética subyacente en las líneas de mapeo bajo diferentes modelos lineales mixtos para datos genéticamente correlaconados.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gutiérrez, Lucia. Universidad de la República Uruguay. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina

Statistical models for phenotype-genotype association studies in genetically structured populations

El mapeo asociativo (MA) es usado para encontrar regiones específicas del genoma relacionadas con la variación de un carácter fenotípico. Sin embargo, se ha detectado que en poblaciones con estructura genética poblacional (EGP), la cantidad de falsos positivos en la asociación fenotipogenotipo aumenta. El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño de modelos de MA que consideran la EGP mediante distintas estrategias desarrolladas bajo la teoría de los modelos mixtos. Se evaluaron modelos de regresión fenotipo-genotipo incluyendo las siguientes matrices para modelar EGP: matriz Q (probabilidad de pertenencia de cada individuo a cada subpoblación), matriz P (componentes principales de los datos de marcadores), matriz K o de parentesco genético entre las líneas de la población de mapeo. Las columnas de las matrices Q y P fueron usadas en el modelo de MA como covariables de efecto fijo y alternativamente, como efectos aleatorios. También se evaluaron modelos incluyendo simultáneamente las matrices Q y K, así como P y K. El modelo de referencia (“naive”) fue el modelo de regresión que no contempló EGP. Los criterios de comparación de modelos fueron la función de distribución empírica de valores-p, la tasa FDR (False Discovery Rate) y la potencia estadística. Los resultados sugieren que el uso de la matriz K, sola o junto con la matriz Q, fue la estrategia de mayor impacto para disminuir la tasa de detección de falsas asociaciones. Esto se observó independientemente del nivel de divergencia genética, entre las subpoblaciones que constituían la población de mapeo.Association mapping is used to find specific regions in the genome related to changes in a phenotypic trait. However, it has been found that in genetically structured populations, the number of false positives increases. The aim of this study was to compare the performance of several association mapping statistical models that take into account the underlying population genetic structure. Different statistical strategies developed under the mixed model theory were evaluated. The compared association models included the following matrices to model genetic structure: Q-matrix (probability of membership of each individual to each subpopulation), P-matrix (principal components of marker data capturing the structure variance) and K-matrix (containing genetic relationships between the individuals of the mapping population). The columns of Q-matrix and P-matrix were used in the associative mapping model as fixed effect covariates as well as random effect covariates. We also evaluated models including simultaneously Q-matrix and K-matrix, or either as P-matrix and K-matrix. The reference model (naïve model) was a regression model that did not account for genetic structure. Model comparison criteria were the empirical distributions of p-values, the FDR (False Discovery Rate) and the statistical power. The results suggest that the use of the K-matrix, alone or together with the Q-matrix reduced the false positive rate regardless of the level of genetic divergence among underlying subpopulations.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Gutierrez, Lucia. University of Wisconsin; Estados UnidosFil: Balzarini, Monica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentin

False discovery rate control in association mapping with genetically structured populations

Las pruebas de asociación entre marcadores moleculares y variables fenotípicas son cruciales para la identificación de QTL (Quantitative Trait Loci). Los avances biotecnológicos incrementaron la disponibilidad de marcadores genéticos y consecuentemente el número de pruebas de la asociación fenotipo-genotipo. El incremento de pruebas de significancia estadística a realizar en simultaneo (multiplicidad) demanda correcciones de los valores-p obtenidos para cada prueba de hipótesis de manera de mantener acotada las tasas de error para la familia de pruebas de asociación. Las correcciones estadísticas clásicas para el problema de multiplicidad, como Bonferroni, el método de control de la tasa de falsos descubrimientos (FDR) y el número efectivo de pruebas (Meff), son ampliamente usadas, pero fueron desarrolladas para datos independientes. Sin embargo, cuando las poblaciones de mapeo están genéticamente estructuradas los datos dejan de ser independientes. En este trabajo, proponemos un método de corrección por multiplicidad basado en estimación del número efectivo de pruebas desde un modelo que ajusta por la estructura de correlación subyacente. Se evalúa el desempeño del procedimiento propuesto a través del análisis de los valores-p obtenidos para un conjunto de QTL simulados. Los resultados sugieren que el método propuesto provee control de la tasa de falsos positivos y presenta mayor potencia que otros métodos de corrección por multiplicidad usados en mapeo asociativo.The association tests between molecular markers and phenotypic traits are crucial for the Quantitative Trait Loci (QTL) identification. Biotechnological advances increased the molecular marker information; consequently, the number of genotype-phenotype association tests required incremented too. The multiple statistical inferences (multiplicity) demand corrections of the p-values obtained for each comparison in order to keep limited the error rates for the family of association tests. However, classic statistical correction methods such as Bonferroni, False Discovery Rate (FDR) and the Effective Number of Independent Test (Meff) were developed in the context of independent data. Wherever, when the population genetic structure is present, the data are no longer independent. In this paper, we propose a method of correction for multiplicity based on estimation of the effective number of tests from a model that adjust for the underlying correlation structure. We evaluate the performance of the proposed procedure in the estimation of p-values for a set of simulated QTL. The results suggest that the proposed method provides control of FDR and has more power than other methods for multiplicity correction used in association mapping.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Interação entre potyvírus e crinivírus em batata-doce

Sweet potato, in Argentina, is affected by the “encrespamiento amarillo”, a viral disease in which seven viruses are involved, among them two potyvirus (sweet potato feathery mottle virus - SPFMV and sweet potato virus G - SPVG) and a crinivirus (sweet potato chlorotic stunt virus - SPCSV). This research aimed to study the interaction between SPFMV and SPVG with SPCSV in sweet potato. Two sweet potato cultivars (Gem and Arapey INIA) and Ipomoea setosa as an indicator susceptible plant were tested as single (SPFMV or SPVG), double (SPFMV + SPVG, SPFMV + SPCSV or SPVG + SPCSV) or triple (SPFMV + SPVG + SPCSV) grafts. Both potyviruses were purified and the viral concentrations in the plant tissues were quantified by the DAS-Elisa method. The viruses and their severities were evaluated at 7, 15, 21, 30 and 35 days post-inoculation. A synergistic effect was observed with the three viruses in the indicator plant. The viral concentration increase was 50 times for SPFMV (day 35) and two times for SPVG (day 21) in the Gem cultivar, and 1.89 times for SPFMV (day 35) and three times for SPVG (day 7) in the Arapey INIA. For multiple infections, the indicator plant and the Gem cultivar exhibited synergistic symptoms and increase in the viral titers, with a higher severity and variability of the symptoms. Co-infections such as SPFMV + SPVG showed characteristic potyvirus symptoms, without increasing the viral concentrations; triple co-infections exhibited viral complex symptoms, with increase in the potyvirus titers; and the symptoms were mild or imperceptible in the simple infections.Na Argentina, a batata-doce é afetada pelo “encrespamiento amarillo”, uma virose causada por um complexo de sete vírus, dentre eles dois potyvírus (sweet potato feathery mottle virus - SPFMV e sweet potato virus G - SPVG) e um crinivírus (sweet potato chlorotic stunt virus - SPCSV). Objetivou-se estudar a interação entre SPFMV e SPVG com SPCSV em batata-doce. Duas cultivares de batata-doce (Gem e Arapey INIA) e Ipomoea setosa como planta indicadora sucetível foram testadas como enxertos único (SPFMV ou SPVG), duplo (SPFMV + SPVG, SPFMV + SPCSV ou SPVG + SPCSV) ou triplo (SPFMV + SPVG + SPCSV). Ambos os potyvírus foram purificados e as concentrações virais nos tecidos das plantas foram quantificadas pelo método DAS-Elisa. Os vírus e suas severidades foram avaliados aos 7, 15, 21, 30 e 35 dias após a inoculação. Observou-se efeito sinérgico com os três vírus na planta indicadora. O aumento da concentração viral foi de 50 vezes para SPFMV (dia 35) e duas vezes para SPVG (dia 21) na cultivar Gem e de 1,89 vezes para SPFMV (dia 35) e três vezes para SPVG (dia 7) na Arapey INIA. Em múltiplas infecções, a planta indicadora e a cultivar Gem exibiram sintomas de sinergia e aumento nos títulos virais, com maior severidade e variabilidade dos sintomas. Coinfecções como SPFMV + SPVG mostraram sintomas característicos de potyvírus, sem aumentar as concentrações virais; coinfecções triplas apresentaram sintomas do complexo viral, com aumento nos títulos dos potyvírus; e os sintomas foram leves ou imperceptíveis nas infecções simples.Fil: Flamarique, Sofia Solange. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Vilanova Perez, Antonella. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Martino, Julia Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Di Feo, Liliana del Valle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Guía para la construcción de modelos de asociación genómica

En este texto se describen modelos de asociación que permiten realizar GWAS en paneles de líneas diversas, aún cuando éstas se encuentran estructuradas genéticamente. Para evitar falsos descubrimientos de asociaciones se trabaja primero identificando la estructura genética subyacente en la población de mapeo y luego incorporando la información de correlación entre líneas en los modelos. Adicionalmente, se controla la inflación de la tasa de falsos positivos debida a la inferencia simultánea o multiplicidad de prueba estadísticas que deben realizarse en estudios de asociación con muchos MM. Para facilitar el ajuste de estos modelos se describe el nuevo menú de MA embebido en el software para análisis de datos genéticos Info-Gen (Balzarini y Di Rienzo, 2018) y códigos para implementar cada uno de los procedimientos estadísticos descriptos, tanto para el análisis de EGP como para MA, usando el software R (www.R-org.com). En la última parte de este documento se ilustra cómo trabajar directamente en Info- Gen y cómo ejecutar scripts de R desde el intérprete de R disponible en Info-Gen.Fil: Bruno, Cecilia Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Bruno, Cecilia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Videla, Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino (ITANOA); Argentina.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres (EEAOC). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino (ITANOA); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina

Cluster analysis for identifi cation of genetic structure from molecular marker data

En el contexto de abundante información genómica, como la producida a partir de marcadores moleculares basados en ADN, es de interés identifi car la estructura genética subyacente en un conjunto de individuos, previo al análisis de asociación entre expresión de marcadores y fenotipo. Cuando existen subgrupos de individuos que difi eren sistemáticamente en las frecuencias alélicas de sus marcadores, se origina una estructura genética que, de no ser considerada, incrementa el riesgo de detectar asociaciones espurias entre marcadores y fenotipo. Diversos métodos estadísticos son utilizados para determinar la agrupación de individuos desde datos de marcadores moleculares que producen información discreta multidimensional, entre ellos métodos basados en algoritmos de conglomerados jerárquicos (UPGMA), conglomerados no jerárquicos (K-means), redes neuronales como los mapas auto-organizativos (SOM) y métodos de conglomerados bayesianos. En este trabajo comparamos la capacidad de tales algoritmos para detectar subpoblaciones (conglomerados genéticos) bajo dos escenarios biológicos de estructura poblacional: modelo de islas y modelo de contacto. Los algoritmos de conglomerado fueron evaluados simultáneamente usando conjuntos de datos de marcadores moleculares de expresión binaria simulados bajo ambos modelos biológicos. El método de conglomeración bayesiano fue el que mejor identifi có, entre los evaluados, las subpoblaciones simuladas bajo el modelo de migración de islas. Para el modelo de contacto la identifi cación de subgrupos fue difícil con cualquiera de los cuatro algoritmos de conglomeración evaluados.Prior to association studies, and in the context of abundant genomic information provided by molecular markers, it is of interest to identify the underlying genetic structure of individuals. Genetic structure arises when markers´ allele frequencies diff er systematically between subgroups, and if it is not considered in association analysis, it increases the risk of detecting spurious associations between molecular markers and the phenotype of interest. A variety of statistical methods are used to determine groups of individuals from molecular markers that produce multidimensional discrete data, such as methods based on hierarchical (UPGMA) and non-hierarchical clustering algorithms (K-means), neural networks (SOM), and Bayesian clustering. In this study, we compared the capacity of these algorithms to detect genetic clusters under two diff erent biological scenarios: the island model and the contact model. Th e clustering algorithms were simultaneously evaluated using binary molecular marker data simulated under both biological scenarios. Bayesian clustering was the best model to identify subpopulations under the island migration model. However, in the contact model the identifi - cation of subgroups was diffi cult with all algorithms.Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica. Fondo para la Investigación Científica y Tecnológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Teich, Ingrid. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Fernandez, Elmer Andres. Universidad Catolica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Evaluation of the behavior of common bean cultivars and promising lines under natural virus infection = Evaluación del comportamiento de cultivares y líneas experimentales de poroto común frente a infecciones naturales de virus

Las enfermedades virales pueden afectar la estabilidad de la producción de poroto común (Phaseolus vulgaris L.), por lo que es de interés evaluar el comportamiento de diferentes cultivares y líneas avanzadas del programa de mejoramiento de IIACS INTA, frente a infecciones naturales. Se trabajó, durante tres campañas agrícolas con 14 cultivares, evaluándose severidad de síntomas, incidencia y concentración relativa de los virus Cucumber mosaic virus (CMV), Cowpea mild mottle virus (CpMMV), Alfalfa mosaic virus (AMV), Soybean mosaic virus (SMV) y geminivirus. Se encontró muy baja incidencia de SMV y AMV en las tres campañas. Se hallaron diferencias en comportamiento entre los cultivares evaluados: L24 y L15 fueron tolerantes a begomovirus, mientras que CR8, CR5 y L22 (poroto tipo cranberry y blancos) exhibieron susceptibilidad. Los síntomas más severos se observaron en el 2013, cuando hubo una alta incidencia de begomovirus y CpMMV. No existieron diferencias entre cultivares para incidencia de CpMMV, pero se encontró una mayor concentración relativa de virus para CR5, CR8 y L17. L15, aunque tolerante a geminivirus, fue el más susceptible a CMV, hecho a tener en cuenta porque esta virosis se transmite por semilla y puede llegar a afectar significativamente la producción de poroto.Viral diseases can affect the stability of common bean (Phaseolus vulgaris L.) production, therefore it was considered of interest to evaluate the behavior of different cultivars and promising lines obtained by the INTA breeding program against natural virus infection. Symptoms severity, incidence and relative concentration of Cucumber mosaic virus (CMV), Cowpea mild mottle virus (CpMMV), Alfalfa mosaic virus (AMV), Soybean mosaic virus (SMV) and geminiviruses were evaluated for 14 bean cultivars during three growing seasons. SMV and AMV were found in very low incidence during the three years. Differences in cultivar response were observed: L24 and L15 were tolerant to begomoviruses, while CR8, CR5, L22 (cranberry and white bean types) were susceptible. The most severe symptoms were found during the 2013 growing season, when a high incidence of begomovirus and CpMMV were observed. No differences between cultivars were found for CpMMV incidence, but a higher relative concentration of virus was detected in CR5, CR8 and L17. Although L15 was tolerant to geminiviruses, it was the most susceptible to CMV, a fact that must be taken into account because this virus is transmitted by seeds and might become a serious problem in bean production.Instituto de Patología VegetalFil: Rodriguez Pardina, Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Reyna, Pablo Gastón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Concejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Campos, Ramon Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Varela, Gonzalo Matías. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Cátedra de Bioquímica y Biología Molecular; ArgentinaFil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Geronimo, Luis Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituuto de Investigación Animal del Chaco Semiárido; Argentin

A brassinosteroid functional analogue increases soybean drought resilience

Drought severely affects soybean productivity, challenging breeding/management strategies to increase crop resilience. Hormone-based biostimulants like brassinosteroids (BRs) modulate growth/defence trade-off, mitigating yield losses; yet, natural molecule's low stability challenges the development of cost-effective and long-lasting analogues. Here, we investigated for the first time the effects of BR functional analogue DI-31 in soybean physiology under drought by assessing changes in growth, photosynthesis, water relations, antioxidant metabolism, nodulation, and nitrogen homeostasis. Moreover, DI-31 application frequencies' effects on crop cycle and commercial cultivar yield stabilisation under drought were assessed. A single foliar application of DI-31 favoured plant drought tolerance, preventing reductions in canopy development and enhancing plant performance and water use since the early stages of stress. The analogue also increased the antioxidant response, favouring nitrogen homeostasis maintenance and attenuating the nodular senescence. Moreover, foliar applications of DI-31 every 21 days enhanced the absolute yield by ~ 9% and reduced drought-induced yield losses by ~ 7% in four commercial cultivars, increasing their drought tolerance efficiency by ~ 12%. These findings demonstrated the practical value of DI-31 as an environmentally friendly alternative for integrative soybean resilience management under drought.Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos VegetalesFil: Perez Borroto, Lucia Sandra. Wageningen University and Research. Plant Breeding; Países BajosFil: Guzzo, María Carla. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos Vegetales; ArgentinaFil: Guzzo, María Carla. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Estudios Agropecuarios (UDEA) ; ArgentinaFil: Posada, Gisella. Instituto Superior Albert Sabin; ArgentinaFil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres (EEAOC). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas Y Técnicas; ArgentinaFil: Castagnaro, Atilio Pedro. Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres (EEAOC). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Castagnaro, Atilio Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas Y Técnicas; ArgentinaFil: Gonzalez Olmedo, Justo Lorenzo. Universidad de Ciego de Ávila “Máximo Gómez Báez”. Centro de Bioplantas; CubaFil: Coll García, Yamilet. Universidad de La Habana. Facultad de Química. Centro de Estudios de Productos Naturales; CubaFil: Pardo, Esteban Mariano. Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres (EEAOC). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Pardo, Esteban Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas Y Técnicas; Argentin

Selecting putative drought-tolerance markers in two contrasting soybeans

Identifying high-yield genotypes under low water availability is essential for soybean climate-smart breeding. However, a major bottleneck lies in phenotyping, particularly in selecting cost-efficient markers associated with stress tolerance and yield stabilization. Here, we conducted in-depth phenotyping experiments in two soybean genotypes with contrasting drought tolerance, MUNASQA (tolerant) and TJ2049 (susceptible), to better understand soybean stress physiology and identify/statistically validate drought-tolerance and yield-stabilization traits as potential breeding markers. Firstly, at the critical reproductive stage (R5), the molecular differences between the genotype’s responses to mild water deficit were explored through massive analysis of cDNA ends (MACE)-transcriptomic and gene ontology. MUNASQA transcriptional profile, compared to TJ2049, revealed significant differences when responding to drought. Next, both genotypes were phenotyped under mild water deficit, imposed in vegetative (V3) and R5 stages, by evaluating 22 stress-response, growth, and water-use markers, which were subsequently correlated between phenological stages and with yield. Several markers showed high consistency, independent of the phenological stage, demonstrating the effectiveness of the phenotyping methodology and its possible use for early selection. Finally, these markers were classified and selected according to their cost-feasibility, statistical weight, and correlation with yield. Here, pubescence, stomatal density, and canopy temperature depression emerged as promising breeding markers for the early selection of drought-tolerant soybeans.Fil: Toum, Laila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Pérez Borroto, Lucía Sandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Luque, Ana Catalina. Universidad Nacional de Tucumán; ArgentinaFil: Welin, Björn. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Berenstein, Ariel José. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Instituto Multidisciplinario de Investigaciones en Patologías Pediátricas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto Multidisciplinario de Investigaciones en Patologías Pediátricas; ArgentinaFil: Fernández Do Porto, Darío Augusto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Calculo. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Calculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Vojnov, Adrián Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ciencia y Tecnología "Dr. César Milstein". Fundación Pablo Cassará. Instituto de Ciencia y Tecnología "Dr. César Milstein"; ArgentinaFil: Castagnaro, Atilio Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Pardo, Esteban Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; Argentin

Análisis comparativo de las últimas campañas agrícolas de la Red de variedades de soja del NOA

Los resultados de la Red de Evaluación de Macroparcelas de soja del Noroeste Argentino de las últimas 21 campañas agrícolas fueron comparados, con el objetivo de profundizar el estudio del comportamiento de las variedades en diferentes años y condiciones ambientales.Los rindes de la red de la campaña 2019/2020 fueron muy superiores al promedio, al igual que los de las campañas predecesoras (2014 a 2019). El rendimiento promedio de las variedades de ciclo corto en la última campaña fue algo inferior al mejor promedio histórico de la Red, mientras que al promedio de las largas fue similar al mejor promedio. En la campaña 2019/2020 el promedio de los cultivares de ciclos largos fue superior al de los cortos, similar a la tendencia de la serie histórica 1999/2020. Sin embargo, el análisis por períodos de buenos rendimientos versus períodos de bajos rindes indica que, ante mejores ambientes, las variedades de ciclo corto son las que expresan su potencial de rendimiento, mientras que cuando el ambiente es desfavorable (principalmente por estrés hídrico) serán los cultivares largos los que generan mejores rendimientos. Finalmente, se observan variedades que a lo largo de los últimos ciclos agrícolas en que participaron no superaron al rendimiento promedio de su testigo (DM 60i62 IPRO); mientras que entre las de ciclo largo la mayoría supera a su testigo en rendimiento, destacándose NS 8018, DM 67i70, Tukuy y ACA 7890.Fil: Sánchez, José Ramón. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Ledesma Rodriguez, Fernando. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Gómez, César Horacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Escobar, Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Sanchez Lizarraga, Lucila. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: López, Gabriela Celeste. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Rojas Vázquez, Lourdes. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); ArgentinaFil: Devani, Mario Rodolfo. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (P); Argentin