ANII | Agencia Nacional de Investigación e Innovación

El mejoramiento genético forestal tiene ciclos largos, lo que ha impulsado el desarrollo de herramientas de selección asistida por marcadores. La Selección Genómica (SG), que utiliza marcadores de alta densidad, busca mejorar la precisión de los valores de cría, aumentar la intensidad de selección y acortar los ciclos de mejoramiento. Su principal limitante es el alto costo del genotipado, que puede limitar su uso en programas de mejoramiento genético forestal (PMG). El INIA viene desarrollando estrategias de SG para productividad y resistencia a Teratosphaeria nubilosa en Eucalyptus globulus. Hasta el momento se han desarrollado modelos de SG para seleccionar individuos a ser utilizados como progenitores, pero aún no se ha validado su uso dentro del PMG. Esta propuesta busca mejorar la capacidad predictiva de los modelos de SG y validarlos en la selección de progenitores y en la selección de individuos en etapa de vivero mediante un análisis retrospectivo. Para esto se genotiparán progenies de cruzamientos controlados y se utilizará esa información para actualizar y mejorar los modelos predictivos, comparando los valores de cría predichos con los valores fenotípicos reales. Además, mediante un análisis de costo-beneficio, se evaluará la viabilidad económica de incorporar SG en diferentes etapas y objetivos de selección en un PMG real. La información generada en el proyecto será de utilidad para empresas e instituciones con PMG forestal, para decidir la utilización de SG en sus programas de mejora. También se generará información de interés académico, como la mejora en la precisión de los modelos mediante el genotipado de una nueva población, mediante la incorporación de información biológica por estudios de asociación y mediante el fenotipado en diferentes sitios y años. A su vez, el proyecto contribuirá a la formación de recursos humanos, ya que en el marco de éste se realizará una Tesis de Doctorado.

El mejoramiento genético forestal tiene ciclos largos, lo que ha impulsado el desarrollo de herramientas de selección asistida por marcadores. La Selección Genómica (SG), que utiliza marcadores de alta densidad, busca mejorar la precisión de los valores de cría, aumentar la intensidad de selección y acortar los ciclos de mejoramiento. Su principal limitante es el alto costo del genotipado, que puede limitar su uso en programas de mejoramiento genético forestal (PMG). El INIA busca incorporar la SG en su PMG de Eucalyptus globulus para incrementar la productividad y resistencia a Teratosphaeria nubilosa. Este proyecto se orientó a mejorar la capacidad predictiva de los modelos de SG y validarlos en la selección de progenitores y en la selección de individuos en etapa de vivero. Para esto se incrementó la población de entrenamiento mediante el genotipado de una población de progenies provenientes de cruzamientos controlados. Se identificaron dos regiones genómicas, en los cromosomas 3 y 11, asociados a precocidad en el cambio de follaje (caracter que determina el escape a T. nubilosa). Se incrementó la habilidad predictiva de los modelos de SG mediante la incorporación de información genotípica de progenies de hermanos completos. Se evaluó la eficiencia de los modelos de SG para seleccionar individuos a ser utilizados como progenitores y para seleccionar individuos superiores para clonación mediante la estimación de la precisión y el sesgo de predicción. Se está evaluando la viabilidad económica de la SG en PMG mediante el análisis comparativo de costo-beneficio entre el mejoramiento convencional y el que incorpora la SG. La información generada en este proyecto es de utilidad académica y podrá ser utilizada por empresas con PMG forestal para decidir la utilización de SG en sus programas de mejora.