Estimación de los componentes de la variación molecular en banana (Musa spp) por AMOVA

MADELON, E.; ERMINI, J.L.; TENAGLIA, G.; PRATTA, G.R.

Rosario

Congreso; XVI Congreso y XXXIV Reunión Anual de la Sociedad de Biología de Rosario; 2014

SBR

El análisis de la variancia molecular (AMOVA, Analysis of Molecular Variance) es útil para conocer el efecto de determinados factores de clasificación sobre la variación de un atributo molecular en una población. El AMOVA jerarquizado se aplica para descomponer dicha variación según sea atribuible a las divisiones que presente la población bajo estudio. El objetivo fue estimar los componentes de la variación molecular en una población compuesta por 56 clones de banana colectados en campos de productores de la provincia de Formosa y caracterizados por marcadores AFLP (polimorfismo en la longitud de los fragmentos amplificados). El AMOVA jerarquizado se aplicó considerando que la población estaba subdividida según el tipo de ploidía (algunos clones fueron autotriploides AAA y otros, alotriploides AAB), el uso al que se destinaron dentro de ploidía (algunos clones fueron variedades estándares procedentes del exterior obtenidas por micropropagación e introducidas en el país hace aproximadamente 50 años, a partir de las cuáles se habrían originado -por mutaciones espontáneas y selección intuitiva practicada por los productores- el resto de los materiales evaluados; por este motivo, esos clones se usaron como testigos referenciales para cotejar la variación molecular) y origen dentro de uso (campo del productor en que se colectaron los clones). Los perfiles moleculares incluyeron 52 fragmentos polimórficos, asignando los valores 1 a la presencia de cada banda y 0 a su ausencia. Con estos datos binarios se construyó una matriz de distancias a partir del índice de disimilitud de Dice entre todos los pares de clones siguiendo un arreglo jerárquico de las subdivisiones propuestas para la población. Se utilizó el paquete estadístico Infogen versión Estudiantil, siguiendo el modelo: ρiknj = ρ + Ai + A>Bk[i] + A>B>Cn[k[i]] + ωiknj, en el que ρ = perfil esperado y desconocido, A = tipo de ploidía, B = uso y C = origen. Los resultados se muestran en la Tabla 1: Fuentes de Variación Variancia % p-value Ploidía 0,010 21,59 Uso 0,017 38,99 0,0013 Ploidía>Uso>Origen 0,004 8,18 0,0030 Error 0,014 31,24