Mapeo por Asociación para caracteres de interés agronómico en soja convencional [Glycine max (L.) Merr.]

BERNARDI C.; CARRIO A.; CONDE M. B.; LENZI L.; SOLDINI D.; DEMICHELIS M.; CHIALVO E.; MIR L.; VANZETTI L.

Simposio; 2do Simposio de Mejoramiento Genético Vegetal; 2023

INTA

OBJETIVOS: en Argentina, la soja ocupa un lugar preponderante en la economía debido a su posición como exportador mundial de granos, así como de harina y aceite. En mejoramiento, el Mapeo por Asociación (MA) permite detectar regiones genómicas asociadas a caracteres fenotípicos complejos, y posibilita el desarrollo de útiles herramientas moleculares. Este trabajo propone: 1- Obtener información fenotípica sobre caracteres de interés de una colección de soja convencional. 2- Detectar regiones cromosómicas asociadas a los caracteres evaluados mediante MA.MATERIALES Y MÉTODOS: la colección consta de 204 genotipos de grupos de madurez (GM) III a V obtenidos del Banco Activo de Germoplasma de EEA Marcos Juárez y previamente genotipados con un chip 50K SNPs (Ilumina) por el USDA. La misma fue evaluada a campo en Marcos Juárez bajo un diseño experimental aumentado en parcelas de 2 surcos de 1 metro durante 2019, 2020 y 2021. Como controles se utilizaron 3 genotipos de GM III, IV y V. A R8, se evaluaron 10 plantas de cada parcela para: contenido de proteína en grano (CPG %), rendimiento por planta (REND gr/pl), número de semillas por planta (SxP n/pl), número de vainas por planta (VxP n/pl), número de semillas por vaina (SxV n/v), peso de mil granos (P1000 gr), días a R1, R3, R6 y R8 (DR1-DR8 d). Para el análisis de MA se utilizó el paquete de R GAPIT3 y el modelo BLINK. Las asociaciones se realizaron por año y para BLUPs (conjunto 3 años). Subsets de SNPs se analizaron mediante un MLM tomando los SNPs, años e interacciones como efectos fijos y GM como efecto aleatorio.Para análisis estadísticos se utilizó el software SAS University.RESULTADOS: como resultados del MA se obtuvieron 75 SNPs asociados para los 10 caracteres fenotípicos evaluados considerando años de evaluación y BLUPs (FDR < 0.05). De éstas, 2 fueron para CPG, 10 para REND y sus componentes y 63 para caracteres asociados a DR1, DR3, DR6 y DR8. En el caso de CPG, se detectaron 2 SNPs asociados, uno en el cromosoma (cr.) 12 (ss715612408) y otro en el 18 (ss715630382), ambos presentan interacciones epistáticas (P = 0.0011) y sus alelos favorables elevan un 7.4% el CPG. Adicionalmente, ss715612408 presenta interacción con el año (P = 0.0088), observándose diferencias significativas entre alelos en 2019 y 2020 y no significativas en 2021. Por otro lado, para REND (gr/pl) se evaluaron 2 de los SNPs asociados, uno en el cr. 7 (ss715596404) y otro en el cr. 15 (ss715623036). Ambos presentan interacciones entre sí y con el año triple interacción (P < 0.0001). Los dos alelos favorables para estos SNPs aumentan el REND por planta, 21% en 2019, 80% en 2020 y 12% en 2021, aunque es significativo solo en 2020. Finalmente, para P1000 se evaluó uno de los SNPs ubicado en el cr. 9 (ss715604084), el cual presenta interacción con el año (P = 0.0047) y la presencia del alelo favorable produjo un aumento del P1000 en un 36% en 2019, 15% en 2020 y 12% en 2021, siendo este último no significativo.CONCLUSIONES: la colección utilizada presenta variabilidad fenotípica para los caracteres evaluados y el MA es una herramienta útil para identificar regiones genómicas asociadas a caracteres agronómicos de interés. A partir de estos resultados se desarrollarán marcadores moleculares que permitan el seguimiento de estos caracteres como aportes al mejoramiento de la especie.