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Mauricio Parra Quijano
Consultor FAO
Tratado Internacional sobre los Recursos Fitogenéticos
Para la Alimentac...
ColNucleo
Determinación de colecciones nucleares
ecogeográficas con base en mapas ELC
Volviendo a la representatividad genética
A B C
accggtccc accggtcgc accggtctc
A B C
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Cuando las colecciones se hacen grandes…
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Con que información seleccionar?
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Morfológica
Bioquímica/
Molecular
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Fisiológica/
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Colecciones núcleo/nucleares (core collections)
 Azar
 Político/administrativas
 Fenotípicas (morfología)
 Fenotípicas...
Colecciones Núcleo Ecogeográficas
 Las primeras ideas sobre utilizar información sobre adaptación en CN son de 1995
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Colecciones Núcleo Ecogeográficas
Determinación de la representatividad
Medias Varianza Coincidencia rangos Coeficiente de variación
CN Ecogeográfica vs CN fenotípica
Determinación de la representatividad
¿Qué hace ColNucleo?
Mapa ELC de partida
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10%
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Disponibilidad de semillas?
Colección núcleo ecogeográfica
Adicionalmente…
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Una o varias
colecciones
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Determinación de subcolecciones enfocadas en
rasgos de interés para mejoradores (Focused
Identification Germplasm S...
¿Por qué es tan difícil usar germoplasma?
Poca visibilidad
de las
colecciones
Poca información
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 Curadores Representatividad  Mejoradores Rasgos
Paradoja de la utilización de los RFG
 Frecuentemente lo que se encuentran los
mejoradores son colecciones de 1000 entrad...
Focused Identification Germplasm Strategy
 Idea original de Michael Mackay (1986,1990, 1995)
Fenotipo = Genotipo + Ambien...
Primera aproximación…
Temperature
Salinity score
Elevation
Rainfall
Agro-climatic zone
Disease distribution
F I G SOCUSED ...
Segunda aproximación… por modelos
Método de Clasificación AUC Kappa Validación real en
campo
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¿Qué hace FIGS_R?
Genera subcolecciones FIGS por el método de filtrado
Matriz de
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ecogeográfica
Tabla
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 Caracteriza ecogeográficamente la colección por las variables seleccionadas
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Presentación 4 - ColNucleo, FIGS_R - Taller Regional

  1. 1. Herramientas Mauricio Parra Quijano Consultor FAO Tratado Internacional sobre los Recursos Fitogenéticos Para la Alimentación y la Agricultura Coordinador Programa CAPFITOGEN
  2. 2. ColNucleo Determinación de colecciones nucleares ecogeográficas con base en mapas ELC
  3. 3. Volviendo a la representatividad genética A B C accggtccc accggtcgc accggtctc A B C A A A A B C A A A A B BB B C BA
  4. 4. Cuando las colecciones se hacen grandes… ABB AAA CAB CAB ABB AAA AAA A B A A A A B BB B C BA A B C A A A AB B B B CBA C A A A A A A A A Azar Genotipo Fenotipo ABB AAA AAA ABB AAA CAB CAB Pero no real
  5. 5. Con que información seleccionar? Caracterización Morfológica Bioquímica/ Molecular Agronómica/ Fisiológica/ Fitosantiaria
  6. 6. Colecciones núcleo/nucleares (core collections)  Azar  Político/administrativas  Fenotípicas (morfología)  Fenotípicas (caracteres cuantitativos de interés agronómico)  Genotípicas (marcadores moleculares- neutral)  Ecogeográficas (adaptación al medio abiótico)  Mixtas / acumulativas
  7. 7. Colecciones Núcleo Ecogeográficas  Las primeras ideas sobre utilizar información sobre adaptación en CN son de 1995  Sólo hasta 2000-2010 se popularizan los SIG en RFG  En 2005 se crea el primer mapa ELC  En 2009 se obtienen y validan dos colecciones núcleo ecogeográficas
  8. 8. Colecciones Núcleo Ecogeográficas
  9. 9. Determinación de la representatividad Medias Varianza Coincidencia rangos Coeficiente de variación
  10. 10. CN Ecogeográfica vs CN fenotípica
  11. 11. Determinación de la representatividad
  12. 12. ¿Qué hace ColNucleo? Mapa ELC de partida P C Intensidad Muestreo 10% 15% 20% … 1000 100
  13. 13. ¿Qué hace ColNucleo? Disponibilidad de semillas? Colección núcleo ecogeográfica Adicionalmente…  Validación fenotípica/genotípica  Realizar una estrategia paso a paso, seleccionando aun mas por otros tipos de caracteres  No seleccionar aleatoriamente sino por representatividad feno/genotípica
  14. 14. Una o varias colecciones núcleo?
  15. 15. FIGS_R Determinación de subcolecciones enfocadas en rasgos de interés para mejoradores (Focused Identification Germplasm Strategy)
  16. 16. ¿Por qué es tan difícil usar germoplasma? Poca visibilidad de las colecciones Poca información sobre lo conservado La información que hay no es muy útil para uso Inaccesibilidad a la información Inaccesibilidad al germoplasma Poco interés de los mejoradores por usar colecciones
  17. 17. Conflicto de intereses…  Curadores Representatividad  Mejoradores Rasgos
  18. 18. Paradoja de la utilización de los RFG  Frecuentemente lo que se encuentran los mejoradores son colecciones de 1000 entradas o más  Ellos tienen una capacidad limitada de prueba  Los mejoradores esperan como mucho 100 o 150 entradas para evaluar acerca de un rasgo en particular de interés, como parte de su actividad rutinaria  Los mejoradores necesitan información (datos de caracterización / evaluación) acerca del germoplasma conservado para hacer uso de el.  Los curadores de RFG priorizan esfuerzos en conservar y sólo cuando hay algo de dinero, en caracterizar  Hay escasísimos datos de evaluación (o al menos disponibles)… Lo que obliga a selecciones casi aleatorias  Siempre hay pocos o insuficientes fondos para caracterizar y evaluar germoplasma  Escaso nivel de utilización, poco interés  Reducción gradual de fondos para caract/evaluación
  19. 19. Focused Identification Germplasm Strategy  Idea original de Michael Mackay (1986,1990, 1995) Fenotipo = Genotipo + Ambiente + (GxE) Identificar germoplasma con alta probabilidad de contener la diversidad genética para el rasgo de interés Usa información ecogeográfica para la predicción de los rasgos como fase previa a los ensayos de campo donde mejoradores prueban definitivamente la presencia del rasgo No implica esfuerzos previos de caracterización/evaluación en campo por parte del curador y se reduce el número de entradas que se entregan a los mejoradores para ser evaluados Resistencia/Tolerancia = Genotipo + Ambiente + (GxE)  Generando subcolecciones FIGS (≠ colecciones núcleo) Potenciación de la
  20. 20. Primera aproximación… Temperature Salinity score Elevation Rainfall Agro-climatic zone Disease distribution F I G SOCUSED DENTIFICATION OF ERMPLASM TRATEGY Datalayerssieveaccessions basedonlatitude&longitude Ilustración de Mackay (1995) GISlayers/ Ecogeographicalvariables Germplasm FILTRADO!!! Usamos conocimiento de los expertos  Conocedores de la especie  Mejoradores  Entomólogos, patatólogos
  21. 21. Segunda aproximación… por modelos Método de Clasificación AUC Kappa Validación real en campo Principal Component Regression (PCR) 0.69 0.40 ? Partial Least Squares (PLS) 0.69 0.41 ? Random Forest (RF) 0.70 0.42 ? Support Vector Machines (SVM) 0.71 0.44 ? Artificial Neural Networks (ANN) 0.71 0.44 ? Y = b + X1 + X2 + X3Resistencia/ Tolerancia Variables ecogeográficas (Banco: Colección trigo ICARDA – Rasgo: Roya del tallo (Puccinia gramini) Fuente: Bari et al., 2012. Focused identification of germplasm strategy (FIGS) detects wheat stem rust resistance linked to environmental variables. Genet Resour Crop Evol 59(7):1465-1481 Predicción en germoplasma no eval/caractGermoplasma eval/caract Patrón
  22. 22. ¿Qué hace FIGS_R? Genera subcolecciones FIGS por el método de filtrado Matriz de caracterización ecogeográfica Tabla datos pasaporte Elevación Temp media anual Carbón Orgánico suelo pH suelo sup …. …. Y X ECOGEO  Caracteriza ecogeográficamente la colección por las variables seleccionadas
  23. 23. ¿Qué hace FIGS_R?  Caracteriza ecogeográficamente la colección por las variables seleccionadas  Utiliza hasta tres variables ecogeográficas y selecciona con ellas “paso a paso” Precipitación anual (variable primaria) Arcilla en suelo (variable secundaria) Pendiente (variable terciaria) 40 4 Intensidad de selección
  24. 24. ¿Qué hace FIGS_R?  Caracteriza ecogeográficamente la colección por las variables seleccionadas  Utiliza hasta tres variables ecogeográficas y selecciona con ellas “paso a paso”  Selecciona entradas por un rango de valores para cada variable o por un porcentaje de la distribución de valores (p. ejemplo, el 30% más bajo), en procesos independientes para cada variable. PORCENTAJE DE LA DISTRIBUCIÓN 40% mas bajo 35% mas alto Valor inferior Valor superiorRANGO
  25. 25. ¿Qué hace FIGS_R?  Caracteriza ecogeográficamente la colección por las variables seleccionadas  Utiliza hasta tres variables ecogeográficas y selecciona con ellas “paso a paso”  Selecciona entradas por un rango de valores para cada variable o por un porcentaje de la distribución de valores (p. ejemplo, el 30% más bajo), en procesos independientes para cada variable.  Puede usar (según interés del usuario) un mapa ELC para intentar balancear la selección de entradas, tomando de cada categoría la fracción de la distribución
  26. 26. ¿Qué hace FIGS_R?  Caracteriza ecogeográficamente la colección por las variables seleccionadas  Utiliza hasta tres variables ecogeográficas y selecciona con ellas “paso a paso”  Selecciona entradas por un rango de valores para cada variable o por un porcentaje de la distribución de valores (p. ejemplo, el 30% más bajo), en procesos independientes para cada variable.  Al igual que ColNucleo, puede tener en cuenta la disponibilidad de material que indique el curador.
  27. 27. Una o varias sub-colecciones FIGS?
  1. A particular slide catching your eye?

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