Efecto de las variaciones técnicas de SNPS (Illumina GGGT) en Eucalyptus para selección genómica.

VILLALBA, P.; ORNELLA, L.; CAPPA, EP.; ACUÑA, C.; GARCIA, M.; MARTINEZ, C.; HOPP, E.; MARCUCCI POLTRI, SN.

Rosario

Congreso; ALAG Argentina 2012; 2012

ALAG, Sociedad Argentina de Gentica, Sociedad de Genetica de Chile, Universidad de Rosario

La Selección Genómica (SG) permite predecir características de alto valor económico mediante el análisis de un elevado número de marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) en diferentes poblaciones. El impacto de esta estrategia en el mejoramiento genético hace crucial la utilización de datos precisos y certeros independientes de las condiciones técnico-metodológicas. En este trabajo, se evaluó la robustez de la SG usando diferentes lecturas de SNP (tecnología VeraCode-Illumina) para la predicción de caracteres de importancia forestal. Se utilizó una población de Eucalyptus grandis y una de E. globulus caracterizadas para densidad básica de la madera, volumen, contenido de lignina y espesor de corteza. Se evaluaron 384 SNPs en 3 diferentes condiciones de lectura (combinación de especies de eucaliptos) y los análisis se realizaron tomando diferentes conjuntos de datos de las mismas. Para SG se utilizó el algoritmo Bayes Lasso (regresión lineal bayesiana) y su robustez se evaluó midiendo la correlación entre los valores agronómicos predichos de acuerdo a las diferentes lecturas. En E. grandis se observó una variación del 12,5 al 16,4% entre las lecturas, mientras que la correlación osciló entre 0,67 y 0,88. En E. globulus las lecturas difirieron entre 15-20,9% y las correlaciones oscilaron entre 0,87 y 0,98. En conclusión, es posible utilizar lecturas diferidas de SNPs para SG. Esto es particularmente importante en mejoramiento genético forestal donde los tiempos generacionales son largos, dificultando la lectura de todos los genotipos simultáneamente.