Asociación de regiones genómicas con las condiciones de aridez y su relación con el hábito en trigo harinero (Triticum aestivum L.)

Abstract

"El trigo harinero (Triticum aestivum L.) se encuentra entre los tres cultivos alimentarios más extendidos en el mundo, ya que es cultivado en más de 218 millones de hectáreas (Giraldo et al., 2019; Rasheed & Xia, 2019). Lo anterior, debido a que posee una alta capacidad de adaptación causada por la diversidad de sus genes fenológicos que garantizan su éxito reproductivo en una amplia gama de ambientes (Nazim Ud Dowla et al., 2018). En los últimos años, el cambio climático, caracterizado por altas temperaturas e imprevisibilidad en los patrones de precipitación, se ha convertido en la principal limitante para su producción (Daloz et al., 2021; Valizadeh et al., 2014). Asimismo, con el aumento constante de la población mundial, que se estima será de más de nueve mil millones para el año 2050 (United Nations et al., 2019), se requerirá de una mejora significativa en la producción de este cereal. Entre los rasgos fundamentales de adaptación a diferentes entornos, se encuentra su fenología, la arquitectura de las plantas, y la tolerancia al estrés climático, que son caracteres cuantitativos controlados por múltiples genes, cuyo estudio es sumamente complejo (Lamaoui et al., 2018). Por otro lado, dado que el cambio climático puede influir potencialmente en la variación de estos rasgos (Xiao et al., 2018), es importante comprender los genes que subyacen a esta variación y cómo interactúan entre sí, con otros rasgos y con el entorno del cultivo (Hyles et al., 2020). Los genes fenológicos regulan los procesos fisiológicos del trigo (Barrett et al., 2002), entre sus principales determinantes se consideran la respuesta a la temperatura de vernalización y la duración del día, los cuales están regulados por la variación alélica en los genes de vernalización “Vrn” y fotoperíodo “Ppd” (Whittal et al., 2018). Estos genes en conjunto con los genes de precocidad per se “Eps” controlan la sincronía de la floración bajo condiciones estacionales óptimas (Khumalo et al., 2017). Pese a que se han estudiado y manipulado diversidad de genes que subyacen a la expresión de muchos rasgos fenológicos (Bendix et al., 2015; Kippes et al., 2015; Ochagavía et al., 2019; Trevaskis et al., 2007; Yan et al., 2004, 2006; Yoshida et al., 2010), aún se desconocen muchos aspectos relacionados con la respuesta ante condiciones climáticas limitantes que podrían alterar las fases de desarrollo y el rendimiento del cultivo (Lopes et al., 2015), por lo que es importante cuantificar el impacto en la productividad por parámetros climáticos como cambios de temperatura y precipitación (Daloz et al., 2021). Para Nazim Ud Dowla et al. (2018) la optimización de la fenología del trigo mediante una mejor utilización de los recursos genéticos disponibles contribuirá a mantener y maximizar el potencial de rendimiento en ambientes con limitaciones. En este sentido, las variedades locales representan una fuente potencial de diversidad genética, ya que pueden proporcionar los recursos genéticos útiles para hacer frente a los desafíos climáticos en el mejoramiento del cultivo (Tehseen et al., 2021). Las variedades locales han evolucionado a través ciclos continuos de selección natural y humana para subsistir a entornos desafiantes (Corrado & Rao, 2017; Sansaloni et al., 2020; Vikram et al., 2016). Por lo que albergan en su genoma las firmas de adaptación a las diferentes condiciones agroecológicas de sus centros de origen (Contreras‐Moreira et al., 2019; Singh et al., 2018). Hoy en día, con la disponibilidad de nuevas herramientas bioinformáticas y recursos genómicos, como las tecnologías de genotipado de polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) de alta densidad y rendimiento, puede ser posible diseccionar los mecanismos genéticos de rasgos complejos que subyacen al proceso adaptativo (Pavlidis et al., 2010). Mejor aún, existen los estudios de asociación del genoma completo (GWAS) que representan un enfoque estadístico muy eficiente, en relación con el tiempo, el costo y la precisión, para la investigación de variaciones naturales asociadas a diversos rasgos usando grandes poblaciones (Nakano & Kobayashi, 2020; Tang et al., 2016). GWAS puede detectar la región genómica involucrada en un rasgo objetivo basado en el análisis de asociación entre la variación fenotípica y los SNP de todo el genoma (Rodriguez et al., 2020). La detección de asociaciones se basa principalmente en la cobertura de marcadores genéticos, el número de individuos estudiados y el desequilibrio de ligamiento (LD) entre los polimorfismos causales y vinculados (Turuspekov et al., 2017)"