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dc.contributor.author
Cabodevila, Victoria Guadalupe
dc.contributor.author
Picardi, Liliana Amelia
dc.contributor.author
Pratta, Guillermo Raúl
dc.date.available
2022-07-28T12:00:30Z
dc.date.issued
2017-11
dc.identifier.citation
Cabodevila, Victoria Guadalupe; Picardi, Liliana Amelia; Pratta, Guillermo Raúl; A multivariate approach to explore the genetic variability in the F2 segregating population of a tomato second cycle hybrid; Sociedad Argentina de Genética; Journal of Basic and Applied Genetics; 28; 1; 11-2017; 7-18
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/163355
dc.description.abstract
Las generaciones segregantes de Híbridos de Segundo Ciclo (HSC) de tomate, obtenidos por cruzamiento entre RIL (Líneas Endocriadas Recombinantes), constituyen otro acervo genético que permitiría detectar nuevas combinaciones genéticas. Once caracteres cuantitativos de los frutos se evaluaron en una población F2 obtenida a partir de un HSC y luego se caracterizó la variabilidad molecular mediante seis combinaciones de iniciadores de AFLP (Polimorfismo para Longitud de Fragmentos Amplificados). Se utilizaron sesenta y nueve individuos F2 obtenidos por autofecundación del HSC (ToUNR18xToUNR1). Las RIL parentales fueron obtenidas a partir de un cruzamiento interespecífico entre S. lycopersicum cv. Caimanta y la introducción LA722 de S. pimpinellifolium luego de cinco ciclos de selección divergente y antagonista para peso y vida poscosecha de los frutos. El Análisis de Componentes Principales mostró que los primeros dos componentes explicaban 77 % de la variabilidad, la caracterización molecular reveló 62 % de bandas polimórficas, y el Análisis de Coordenadas Principales evidenció que las primeras diez coordenadas explicaban 75 % de la variabilidad. El Análisis de Procrustes Generalizado mostró un consenso entre la información fenotípica y molecular de 65 %. Para la mayoría de los caracteres se encontraron valores altos de heredabilidad en sentido amplio junto con el alto nivel de polimorfismo molecular. Este alto consenso entre la información fenotípica y molecular sugiere que sería posible la detección de QTL para estos caracteres relacionados a calidad de fruto.
dc.description.abstract
Segregating progeny from the tomato Second Cycle Hybrids (SCH) that were obtained from crossing RIL (Recombinant Inbred Lines) allows the detection of new genetic combinations that could increase genetic variability in F2 populations. The objectives of the present study were to evaluate eleven tomato quality traits in a segregating F2 population obtained from a SCH and, then, to characterize the molecular diversity by six AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) primer combinations. Different multivariate analyses were used to assess the degree of concordance among these two approaches to detect genetic variability. Sixty-nine F2 plants were obtained by selfing the SCH (ToUNR18xToUNR1). The parental RIL were derived from an interspecific cross between S. lycopersicum cv. Caimanta and the accession LA722 from S. pimpinellifolium after five cycles of antagonist and divergent selection for fruit weight and fruit shelf life. Principal Components Analysis (PCA) was applied to these data and we found that the first two components explained 77 % of variability. The molecular characterization showed 62 % of polymorphic bands. The Principal Coordinate Analysis (PCoA) showed that the first ten coordinates explained 75 % of variability. The Generalized Procrustes Analysis (GPA) showed a consensus between morphological and molecular data of 65 %. High values of broad sense heritability (H2 ) were found for all traits together with a high level of molecular polymorphism. The morphological and molecular data showed a high consensus proportion suggesting that it could be possible to detect QTL for these fruit traits exploring this new population.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Sociedad Argentina de Genética
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Plant Breeding
dc.subject
Plant Genetic Resources
dc.subject
Fruit Quality
dc.subject
Aflp
dc.subject
Multivariate Analysis
dc.subject.classification
Horticultura, Viticultura
dc.subject.classification
Agricultura, Silvicultura y Pesca
dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
dc.title
A multivariate approach to explore the genetic variability in the F2 segregating population of a tomato second cycle hybrid
dc.title
Variabilidad en la población F2 segregante de un híbrido de tomate de segundo ciclo
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-10-23T16:34:12Z
dc.identifier.eissn
1852-6233
dc.journal.volume
28
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
7-18
dc.journal.pais
Argentina
dc.journal.ciudad
Buenos AIres
dc.description.fil
Fil: Cabodevila, Victoria Guadalupe. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Biología. Cátedra de Genética; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Picardi, Liliana Amelia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Pratta, Guillermo Raúl. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
dc.journal.title
Journal of Basic and Applied Genetics
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