Modelización de la variabilidad fenotípica de la enfermedad Mal de Río Cuarto en maíz y su asociación con la variabilidad genotípica
Ponencia presentada en la XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mendoza, Argentina, 9 al 11 de octubre de 2019.
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| description | Ponencia presentada en la XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mendoza, Argentina, 9 al 11 de octubre de 2019. |
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| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
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| publishDate | 2023 |
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| spelling | rdu-unc.5491232023-09-25T12:26:17Z Modelización de la variabilidad fenotípica de la enfermedad Mal de Río Cuarto en maíz y su asociación con la variabilidad genotípica Rossi, Ezequiel Ruiz, Marcos Balzarini, Mónica Graciela Bonamico, Natalia Modelos lineales Maíz Mal de Río Cuarto Incidencia Severidad Ponencia presentada en la XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mendoza, Argentina, 9 al 11 de octubre de 2019. Fil: Rossi, Ezequiel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Rossi, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Ruiz, Marcos. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Ruiz, Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); 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. Fil: Bonamico, Natalia. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Bonamico, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. El objetivo del trabajo fue modelizar la variabilidad fenotípica de Mal de Río Cuarto (MRC) en líneas diversas de maíz y asociarla con la variabilidad genotípica. Un panel diverso de 185 líneas endocriadas de maíz del CIMMYT se evaluaron durante dos años en dos localidades de la región en donde la enfermedad MRC es endémica. Se evaluaron distintos modelos lineales mixtos para modelar la variabilidad de la incidencia y la severidad de MRC considerando la correlación genética entre las líneas de maíz, la cual se estimó a partir de 86.929 SNPs. El modelo que considera estructura de varianza-covarianza heterogénea para el término de interacción genotipo-ambiente, y la correlación genética entre las líneas fue el que mejor modeló la variabilidad fenotípica de MRC. A partir de esta modelización de los datos fenotípicos, se realizó un mapeo asociativo con la variabilidad genotípica que permitió identificar cuatro SNPs asociados con la incidencia y cinco con la severidad de MRC, a través de ambientes. Fil: Rossi, Ezequiel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Rossi, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Ruiz, Marcos. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Ruiz, Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); 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. Fil: Bonamico, Natalia. Universidad Nacional de Río Cuarto. Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. Fil: Bonamico, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Agrobiotecnológicas (INIAB); Argentina. 2023-09-21T15:53:13Z 2023-09-21T15:53:13Z 2019 conferenceObject http://hdl.handle.net/11086/549123 spa Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Ejes temáticos 03 : Libro de Resúmenes https://cvl.bdigital.uncu.edu.ar/16819 https://cvl.bdigital.uncu.edu.ar/objetos_digitales/16825/gab2019-resumenes-ejebigdata-modelosmixtos.pdf |
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