Mapeo por asociación para el análisis de calidad en una población WAMI de trigo pan (Triticum aestivum) bajo déficit hídrico

Abstract

El trigo constituye uno de los cultivos más trascendentales para la economía y alimentación mundial, donde el uso final de la harina está determinado por la calidad del grano. Para este trabajo, se seleccionaron dos parámetros clave: el peso hectolítrico (PH), caracterizado por su rapidez y simplicidad para estimar la calidad, además de su estrecha relación con el aspecto general del grano, y el gluten, fundamental para las propiedades reológicas y viscoelásticas de la masa. Sin embargo, la producción de trigo enfrenta la creciente amenaza del cambio climático, donde la sequía y el consecuente estrés hídrico impactan negativamente en la fisiología del cultivo y su calidad final, por lo que resulta prioritario desarrollar variedades tolerantes. En este contexto, los avances en genética y genómica, específicamente mediante el Mapeo por Asociación (MA) o Genome-Wide Association Study (GWAS), permiten identificar marcadores moleculares (SNPs, por sus siglas en inglés “Single Nucleotide Polymorphism”), asociados a la variación fenotípica, facilitando el entendimiento de la regulación genética de estos caracteres. El objetivo del presente trabajo fue identificar regiones genómicas asociadas a una mejor respuesta al déficit hídrico en trigo pan para la calidad del grano y la harina, utilizando la población WAMI (Wheat Association Mapping Initiative), una colección diversa de 287 líneas avanzadas de élite de trigo primaveral. El diseño experimental fue un diseño aumentado en bloques, realizándose evaluaciones a campo (fenología, humedad del suelo), postcosecha (rendimiento, peso de mil granos) y de calidad (PH y gluten). Los datos se evaluaron a través de GLMM con un nivel de significancia de p ≤ 0.05, considerando como efectos fijos al tratamiento y testigos, y como aleatorios a los genotipos y la interacción tratamiento x genotipo, utilizando el rendimiento y el peso de mil como covariables; además, se determinaron los coeficientes de correlación entre variables. Para el GWAS, se modelaron los datos mediante GLMM para reducir la heterogeneidad ambiental y posteriormente se utilizó el paquete GAPIT en R. Conforme a los resultados, se determinó que el estrés hídrico afectó significativamente a las variables de calidad. En cuanto al GWAS, se hallaron numerosos marcadores asociados a los rasgos en ambos tratamientos, destacándose el marcador CAP12_c1991_127 para peso hectolítrico, y los marcadores BS00109764_51 y BS00021992_51 para gluten, en el cromosoma 3B como relevante en control, y los marcadores Excalibur_c40451_449, RAC875_c2887_52 y Ku_c32392_967 en los cromosomas 6A y 7B en gluten en ambos tratamientos. Finalmente, se distinguió el marcador RAC875_c23724_182 en el cromosoma 7B en peso hectolítrico por su importante efecto en el fenotipo.