Fenotipo = Genotipo + Ambiente + (G x A)
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Factores abióticos    -Más estables y predecibles    -Más fáciles de interpretar    -Mayor disponibilidad de     informaci...
Factores abióticos Componente geofísico  -Pendiente  -Orientación  -Altitud  -Latitud/Longitud  -Forma predominante del re...
Factores abióticos Componente climático  -Precipitación  -Temperaturas  -Índices bioclimáticos
Factores abióticos Componente edáfico  -Tipo de suelo  -pH  -CIC  -% carbón orgánico  -Profundidad efectiva  -% arcilla, l...
Sistemas de Información GeográficaSistema computacional para el análisis de datos espacialmentereferenciados (geo-referenc...
Herramientas asociadas -Gap analysis o análisis de faltantes -Modelos de distribución de especies (SDM)
Recursos fitogenéticos para la alimentación y la agricultura-                          Domesticación                      ...
E valuar la utilidad de los sistemas de información geográfica y la informaciónecogeográfica en la caracterización del ger...
Evaluación basada en SIG de la conservación in situ de una CWR: El caso de losaltramuces españoles.Objetivo: Evaluar la ef...
Género Lupinus           Cultivated with wild forms                             Crop wild relativesL. albus               ...
Modelos GLM (Regresión logística)1. Pseudoausencias a partir de un PCA2. El componete abiótico “edáfico” fue utilizado com...
Resultados: Zonas de riqueza de especies real y potencial                         1x1 km                                  ...
Resultados: Cobertura de la red Natura 2000 para Lupinus en EspañaReal                                       Potencial    ...
Conclusiones    Los SIG y los modelos de distribución de especies permiten determinar el grado de   protección real y pot...
Representatividad ecogeográfica en colecciones ex situ de CWRObjetivo: Proponer tres alternativas diferentes para la deter...
Representatividad Genética (RG) y Ecogeográfica (RE)RG poblacional = conservación de al menos una copia del 95% de los ale...
Representatividad Ecogeográfica: 1. Análisis de faltantes1.   Sitios de colecta banco              3. Caracterización de c...
Representatividad Ecogeográfica: 1. Análisis de faltantes                Faltantes CRF-INIA (recuadros negros)
Representatividad Ecogeográfica: 2. Caracterización1. Sitios de colecta   2. Variables ecogeográficas y montaje en SIG   3...
Representatividad Ecogeográfica: 2. Caracterización4. Diferencias entre los grupos
Representatividad Ecogeográfica: 3. Mapa de caracterizaciónecogeográfica del territorio1. Tratamiento de variables y obten...
Conclusiones    Los sistemas de información geográfica son una herramienta apropiada para el manejo    de la información ...
Mapas de caracterización ecogeográfica del territorio como herramientas en ladeterminación de adaptación en plantas y sus ...
Adaptación y variables indicadoras                                                                  Baja              Medi...
Mapas y especies utilizadas                    (a) Lupinus angustifolius                                               (b)...
¿Mapas ecogeográficos representanescenarios adaptativos? 1a prueba                                        (a) Lupinus angu...
¿Mapas ecogeográficos representanescenarios adaptativos? 2a prueba                                                    DMEE...
Conclusiones    Los mapas de caracterización ecogeográfica del territorio pueden representar escenarios    adaptativos, s...
Estrategias para el desarrollo de colecciones nucleares basadas en datosecogeográficosEvaluación y validación de coleccion...
Colecciones nucleares
Colecciones nucleares por géneroColecciones nucleares sólo ecogeo- gráficasInclusión y utilización de RANDOM como colec...
Resultados : Colección nuclear de Lupinus                    Medias       Varianza   Coincidencia rangos   Coeficiente de ...
15 variables morfológicas, 4 cuantita-  tivasColecciones nucleares ecogeo- gráficas comparadas con otras CN fenotípicas ...
Resultados : Colección nuclear de Phaseolus vulgaris
Resultados : Colección nuclear de PhaseolusCobertura de UPGMA-D      Cobertura de WM-P    Cobertura de CEM-P
Conclusiones    Los mapas de caracterización ecogeográfica del territorio son una metodología efectiva y    de fácil apli...
Mejora de la representatividad de una colección de germoplasma a través demodelos de distribución, análisis de faltantes y...
Colectas           Actividad muy costosa           Poco valorada científicamente           Medición de efectividad escasa ...
Colectas: bien en lo cuantitativo…. en lo cualitativo?Metodología estándar-Revisión de la colección         bibliográfica ...
Colectas optimizadas para Lupinus en EspañaMetodología desarrollada en 2005-2006 y validada mediante colectas en 2006-2007...
Análisis de Faltantes: Faltantes Ecogeográficos
Selección sitios con ayuda de modelosGLM (Regresión Logística con pseudoausencias en zonas ecogeográficas poco representad...
Resultados : Sitios a prospectar
Resultados : Poblaciones encontradas / accesiones colectadas
Resultados Cuantitativos   Species         CRF-INIA     Effective    Potential    Number        Number     Populations Pop...
Species            Parameters          Non-              Frequency classesbResultados Cualitativos                        ...
Conclusiones   La combinación de análisis de faltantes, modelos de distribución de especies y mapas de   caracterización ...
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Tesis doctoral

  1. 1. Fenotipo = Genotipo + Ambiente + (G x A)
  2. 2. Ecogeografía:Estudio del escenario adaptativo de un individuo, población oespecie, mediante el análisis de los factores bióticos y abióticos quecondicionan su supervivencia
  3. 3. Factores abióticos -Más estables y predecibles -Más fáciles de interpretar -Mayor disponibilidad de información compatible con SIGParra Quijano, M., et al. 2012. Applications of ecogeography and geographic information systems in conservation and utilizationof plant genetic resources. Spanish Journal of Agricultural Research, 10: 419-429.
  4. 4. Factores abióticos Componente geofísico -Pendiente -Orientación -Altitud -Latitud/Longitud -Forma predominante del relieve
  5. 5. Factores abióticos Componente climático -Precipitación -Temperaturas -Índices bioclimáticos
  6. 6. Factores abióticos Componente edáfico -Tipo de suelo -pH -CIC -% carbón orgánico -Profundidad efectiva -% arcilla, limo y arena . .
  7. 7. Sistemas de Información GeográficaSistema computacional para el análisis de datos espacialmentereferenciados (geo-referenciación)
  8. 8. Herramientas asociadas -Gap analysis o análisis de faltantes -Modelos de distribución de especies (SDM)
  9. 9. Recursos fitogenéticos para la alimentación y la agricultura- Domesticación ++ Adaptación -
  10. 10. E valuar la utilidad de los sistemas de información geográfica y la informaciónecogeográfica en la caracterización del germoplasma vegetal con el propósito deincrementar la eficiencia de la conservación y uso de la agrobiodiversidad. Evaluación eficiencia base científica sólida viabilidad técnica, accesibilidad económica y sencillez.
  11. 11. Evaluación basada en SIG de la conservación in situ de una CWR: El caso de losaltramuces españoles.Objetivo: Evaluar la efectividad de la red Natura 2000 Española en la protección de una especieCWR en base al conocimiento de su distribución conocida y potencial.Herramientas: SIG y modelos de distribución de especiesMaterial de estudio: Seis especies del género Lupinus (cuatro CWR, dos cultivadas)Fuentes: CRF-INIA y AusPGRIS (bancos de germoplasma), MA (Herbario) y ANTHOS (BD)Información ecogeográfica: Bioclimáticas (38 variables) y geofísicas (5 variables).Parra Quijano, M., et al. 2007. GIS-Based evaluation of the in situ conservation of a crop wild relative: the case of Spanish lupins.Bocconea 21: 106-116.
  12. 12. Género Lupinus Cultivated with wild forms Crop wild relativesL. albus L. luteus L. angustifolius L. hispanicus L. micranthus 292 159 1081 303 30
  13. 13. Modelos GLM (Regresión logística)1. Pseudoausencias a partir de un PCA2. El componete abiótico “edáfico” fue utilizado como filtro después de la modelizaciónModelos (fórmulas)L. albus: Y = -0.145+1.33*[Altitud]-5.35*[Dantin]+0.657*[P03]+2.52*[P11]-4.78*[Panual]+4.28*[T05] ROC= 0.78L. angustifolius: Y = 0.82-2.94*[Dantin]-3.49*[Emberger]-2.8*[P07]+0.7*[Panual]-0.26*[Tmin]+1.34*[Longit] ROC= 0.75L. hispanicus: Y= 1.03+1.21*[Altitude]-4.15*[Dantin]-4.84*[Emberger]+1.02*[P03]+0.71*[Tmax]+1.1*[Longit] ROC= 0.81L. luteus: Y = 0.96-2.94*[Dantin]-7.83*[Lang]+4.262*[P01]-2.9*[T12]+2.13*[ColdPeriod] ROC= 0.9L. micranthus: Y = -1.1-1.82*[Dantin]-7.76*[Lang]+4.06*[P01] ROC= 0.7
  14. 14. Resultados: Zonas de riqueza de especies real y potencial 1x1 km P ≥ 0.8
  15. 15. Resultados: Cobertura de la red Natura 2000 para Lupinus en EspañaReal Potencial 95 LICs 914 LICs 4% 39% 520 poblaciones dentro de LICs (28%)
  16. 16. Conclusiones  Los SIG y los modelos de distribución de especies permiten determinar el grado de protección real y potencial que ejercen áreas protegidas sobre la conservación in situ de CWR. El desarrollo de modelos de distribución de especies de Lupinus permitieron conocer características adaptativas e identificar sitios potencialmente aptos para la conservación in situ de estas especies.
  17. 17. Representatividad ecogeográfica en colecciones ex situ de CWRObjetivo: Proponer tres alternativas diferentes para la determinación de la representatividadecogeográfica en colecciones ex situ.Herramientas: SIG, análisis de faltantes, caracterización ecogeográfica de germoplasma ymapas de caracterización ecogeográfica del territorio.Material de estudio: Cinco especies del género Lupinus (se excluye L. cosentinii), con especialénfasis en L. hispanicus, L. luteus y L. angustifolius.Fuentes: CRF-INIA (Banco objetivo) y AusPGRIS (otros bancos), MA (herbario) y ANTHOS (BD –Fuentes Externas).Información ecogeográfica: Bioclimática (28 variables), geofísicas (3 variables) y edáficas (2).Parra Quijano, M., et al. 2008. Ecogeographical representativeness in crop wild relative ex situ collections. In: Crop wildrelative conservation and use, chapter 15, p. 249-273. CAB International, Wallingford.
  18. 18. Representatividad Genética (RG) y Ecogeográfica (RE)RG poblacional = conservación de al menos una copia del 95% de los alelos presentes en lapoblación objetivo, con frecuencias mayores a 0,05 (Marshall y Brown, 1975)… No gametos norelacionados… No individuos!RG especie = ¿? …. todos las formas alternativas (alelos) de los genes presentes en la especie¿Cuántas poblaciones? ¿conoceremos algún día todos los alelos presentes en una especie?“Decidir el número ideal de poblaciones a muestrear es más difícil….Un principio cardinal es quela región objetivo sea dividida en diferentes ambientes (usando la variación climática, edáfica yvegetal), escogiendo suficientes sitios para cubrir el rango ecológico” (Frankel et al., 1989).RE poblacional = Será la apropiada en la medida que la RG poblacional haya sido conseguidaRE especie = inclusión de todos los escenarios adaptativos de la especie
  19. 19. Representatividad Ecogeográfica: 1. Análisis de faltantes1. Sitios de colecta banco 3. Caracterización de celdas y determinación de faltantes y datos fuentes externas Faltante!!2. Sobreposición de malla de 1x1 km y 10x10 km Ambos Sólo FE Sólo CRF No faltante No faltante
  20. 20. Representatividad Ecogeográfica: 1. Análisis de faltantes Faltantes CRF-INIA (recuadros negros)
  21. 21. Representatividad Ecogeográfica: 2. Caracterización1. Sitios de colecta 2. Variables ecogeográficas y montaje en SIG 3. Extracción información y análisis multivariante
  22. 22. Representatividad Ecogeográfica: 2. Caracterización4. Diferencias entre los grupos
  23. 23. Representatividad Ecogeográfica: 3. Mapa de caracterizaciónecogeográfica del territorio1. Tratamiento de variables y obtención de categorías 3. Extracción de categoría y representación en histogramas 2. Representación cartográfica de las categorías
  24. 24. Conclusiones Los sistemas de información geográfica son una herramienta apropiada para el manejo de la información espacial asociada al germoplasma y un medio adecuado para la aplicación de métodos asociados. La caracterización ecogeográfica del germoplasma y del territorio resulta útil en la planificación de colectas y en la determinación de la representatividad ecogeográfica. Los análisis de faltantes proporcionan información clave a la hora de priorizar zonas de prospección a través de una evaluación de la representatividad. La determinación de la representatividad ecogeográfica de un banco de germoplasma es, respecto a la representatividad genotípica o fenotípica, una alternativa viable científica técnica y económicamente.
  25. 25. Mapas de caracterización ecogeográfica del territorio como herramientas en ladeterminación de adaptación en plantas y sus implicaciones en estudios deagrobiodiversidadObjetivo: Evaluar la eficiencia de los mapas de caracterización ecogeográfica en larepresentatividad de escenarios adaptativos.Herramientas: SIG, mapas de caracterización ecogeográfica del territorio y análisis de varianzaMaterial de estudio: Lupinus angustifolius, Vicia sativa, Pisum sativum, Phaseolusvulgaris, Hordeum vulgare, Secale cereale, Triticum aestivum y Zea mays.Fuentes: CRF-INIA (fuente única para especies cultivadas y peso de semillas), GBIF (silvestres) yAusPGRIS (L. angustifolius)Información ecogeográfica: Bioclimáticas (54 variables), geofísicas (5 variables) y edáficas (2). Mapas de referencia: Corine Land Cover 2000 (uso de suelo) y DMEER (regiones ecológicas).Parra-Quijano, M., et al. 2012. Ecogeographical land characterization maps as a tool for assessing plant adaptation and theirimplications in agrobiodiversity studies. Genetic Resources and Crop Evolution, 59:205-217.
  26. 26. Adaptación y variables indicadoras Baja Media Alta frecuencia frecuencia frecuencia18 1816 1614 1412 1210 108 Vicia sativa 86 64 4 Orden esperado 22 00 8 1 1 2 10 3 9 4 54 63 6 7 82 7 9 5 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  27. 27. Mapas y especies utilizadas (a) Lupinus angustifolius (b) Vicia sativa (a) CLC2000 (c) Pisum sativum (b) Mapa ecogeográfico (d) Phaseolus vulgaris (c) DMEER (e) Hordeum vulgare (f) Secale cereale (g) Triticum aestivum (h) Zea mays Nativas Introducidas >500 años Introducidas <500 años
  28. 28. ¿Mapas ecogeográficos representanescenarios adaptativos? 1a prueba (a) Lupinus angustifolius Chi cuadrado: (b) Vicia sativa P<0.001 (c) Pisum sativum (d) Phaseolus vulgaris (e) Hordeum vulgare (f) Secale cereale (g) Triticum aestivum 20 (h) Zea mays 15 10 5 Distribución observada 0 Percentil 25 Neutrales 8759 10 Evitadas 4 5 6507 Preferidas 1 2 3 Intervalos de Cuartiles Distribución proporcional confianza de cada categoría en de Bonferroni el mapa ecogeográfico (Byers y Steinhorst, 1984)
  29. 29. ¿Mapas ecogeográficos representanescenarios adaptativos? 2a prueba DMEER Mapa Ecogeográfico CLC2000 Especies Evaluador Cuartiles ICB Cuartiles ICB Cuartiles ICB *** *** ** ns *** ** L. angustifolius Diferencias GLM completo ninguno completo completo ninguno ninguno Ajuste con el orden esperado V. sativa Diferencias GLM ns n/a * *** ns ** ninguno n/a parcial completo completo completo Ajuste con el orden esperado P. sativum Diferencias GLM ns * * * ns ns ninguno completo parcial completo ninguno parcial Ajuste con el orden esperado P. vulgaris Diferencias GLM *** *** *** ** * ** parcial completo completo completo ninguno parcial Ajuste con el orden esperado H. vulgare Diferencias GLM ns * ** *** ns ** ninguno parcial parcial ninguno ninguno parcial Ajuste con el orden esperado S. cereale Diferencias GLM ns ns ns ns ns ns parcial completo completo completo ninguno ninguno Ajuste con el orden esperado T. aestivum Diferencias GLM ns ns * ns ns ns parcial ninguno completo completo ninguno parcial Ajuste con el orden esperado Z. mays Diferencias GLM ns *** ** *** ** ns parcial completo parcial completo ninguno parcial Ajuste con el orden esperado Condiciones 1 3 3 4 0 1 ideales
  30. 30. Conclusiones Los mapas de caracterización ecogeográfica del territorio pueden representar escenarios adaptativos, si bien es necesario realizar validaciones que confirmen su correcto funcionamiento. Estos mapas pueden representar escenarios adaptativos tanto para CWR como a materiales de tipo “landrace”.
  31. 31. Estrategias para el desarrollo de colecciones nucleares basadas en datosecogeográficosEvaluación y validación de colecciones nucleares ecogeográficas usando datosfenotípicosObjetivo: Crear colecciones nucleares ecogeográficas representativas de la colección original. Larepresentatividad se evalúa en términos ecogeográficos y fenotípicos.Herramientas: SIG, mapas de caracterización ecogeográfica del territorio y diferentes técnicas decreación de colecciones nucleares.Material de estudio: Seis especies del género Lupinus (cuatro CWR, dos cultivadas) y Phaseolusvulgaris.Fuentes: CRF-INIAInformación ecogeográfica: Bioclimática (54 variables), geofísicas (5 variables) y edáficas (2).Parra-Quijano, M., et al. 2011. Strategies for the development of core collections based on ecogeographical data. CropScience, 51: 656-666Parra-Quijano, M., et al. 2011. Evaluation and validation of ecogeographical core collections using phenotypic data. CropScience, 51: 694-703
  32. 32. Colecciones nucleares
  33. 33. Colecciones nucleares por géneroColecciones nucleares sólo ecogeo- gráficasInclusión y utilización de RANDOM como colección nuclear “testigo”
  34. 34. Resultados : Colección nuclear de Lupinus Medias Varianza Coincidencia rangos Coeficiente de variación
  35. 35. 15 variables morfológicas, 4 cuantita- tivasColecciones nucleares ecogeo- gráficas comparadas con otras CN fenotípicas y evaluadas fenotí- picamenteNuevo parámetro de evaluación (XD) apropiado para variables cualitativasIntroducción del parámetro sintético de evaluación (SEP)
  36. 36. Resultados : Colección nuclear de Phaseolus vulgaris
  37. 37. Resultados : Colección nuclear de PhaseolusCobertura de UPGMA-D Cobertura de WM-P Cobertura de CEM-P
  38. 38. Conclusiones Los mapas de caracterización ecogeográfica del territorio son una metodología efectiva y de fácil aplicación para la obtención de colecciones nucleares. Las colecciones nucleares ecogeográficas de mapas de caracterización ecogeográfica del territorio presentan altos niveles de representatividad tanto ecogeográfica como fenotípica.
  39. 39. Mejora de la representatividad de una colección de germoplasma a través demodelos de distribución, análisis de faltantes y mapas ecogeográficosObjetivo: Proponer una metodología optimizada de colecta y evaluar su efectividad en la mejorade la representatividad de una colección ex situ existente.Herramientas: SIG, modeles de distribución de especies, análisis de faltantes, mapas decaracterización ecogeográfica del territorio y diseño optimizado de colectas.Material de estudio: Seis especies del género Lupinus (cuatro CWR, dos cultivadas).Fuentes: CRF-INIA, MA, ANTHOS y GBIF (fuentes externas).Información ecogeográfica: Bioclimáticas (54 variables), geofísicas (5 variables) y edáficas (2).Parra-Quijano, M., et al. 2012. Improving representativeness of genebank collections through species distribution models,gap analysis and ecogeographical maps. Biodiversity and Conservation, 21: 79-96
  40. 40. Colectas Actividad muy costosa Poco valorada científicamente Medición de efectividad escasa Colecciones nuevas Colecciones ya existentes
  41. 41. Colectas: bien en lo cuantitativo…. en lo cualitativo?Metodología estándar-Revisión de la colección bibliográfica (biología y ecología especie) corológica (herbarios)-Encuestas expertos en la especie y personal local Redundancia¿Representatividad Genética?Imposible conocer la genética de lo que va a ser colectadoRepresentatividad Ecogeográfica
  42. 42. Colectas optimizadas para Lupinus en EspañaMetodología desarrollada en 2005-2006 y validada mediante colectas en 2006-2007-2008Análisis de Faltantes: Faltantes Espaciales No hay faltante Faltante de Faltante de media prioridad alta prioridad
  43. 43. Análisis de Faltantes: Faltantes Ecogeográficos
  44. 44. Selección sitios con ayuda de modelosGLM (Regresión Logística con pseudoausencias en zonas ecogeográficas poco representadas)Sólo se modeliza con presencias de fuentes externas
  45. 45. Resultados : Sitios a prospectar
  46. 46. Resultados : Poblaciones encontradas / accesiones colectadas
  47. 47. Resultados Cuantitativos Species CRF-INIA Effective Potential Number Number Populations Populations Accessions Accessions EPDi EPDo EAC collection size size of priority of other in out in out (%) (%) (%) increasing increasing sites sites (%) (%) visited L. albus 248 0 0 0 102 0 0 0 0 N/A 0 N/AL. angustifolius 489 6.1 8.8 18 84 17 26 13 17 94.4 31 69.7 L. cosentinii 5 40 40 0 102 0 2 0 2 N/A 2.0 N/AL. hispanicus 175 20.6 26.3 18 84 15 31 14 22 83.3 36.9 78.3 L. luteus 104 11.5 22.1 17 85 7 16 5 7 41.2 18.8 52.5L. micranthus 5 0 0 5 97 0 0 0 0 0 0 N/A Total 7,8 11,1 58 39 75 32 48 Parámetros de evaluación: EPD (Eficiencia en detección de poblaciones) EAC (Eficiencia en colecta de accesiones)
  48. 48. Species Parameters Non- Frequency classesbResultados Cualitativos represented Low Mid- Mid- Hig categoriesa low high h L. angustifolius CRF-INIA collection 0 0 56 114 319 Effective size N/A N/A 17.9 6.1 3.1 increase (%) CRF-previo Potential size increase (%) N/A N/A 23.2 12.3 3.8 Colectas Number of priority 5 0 13 0 0 sites Number of other 10 0 19 19 36 sites visited Populations inc 4 0 13 0 0 Populations outc 0 0 0 14 12 Accessions inc 3 0 10 0 0 Accessions outc 0 0 0 7 10 EPDi (%) 80 N/A 100 N/A N/A EPDo (%) 0 N/A 0 73.7 33.3 EAC (%) 75 N/A 76.9 50 83.3 L. hispanicus CRF-INIA collection 0 2 24 30 119 Effective size N/A 150 45.8 13.3 15.1 increase (%) Potential size N/A 200 45.8 26.7 19.3 increase (%) Number of priority 4 0 14 0 0 sites Number of other 10 2 11 19 42 sites visited Populations inc 4 0 11 0 0 Populations outc 0 0 0 8 23 Accessions inc 3 0 11 0 0 Accessions outc 0 0 0 4 18 EPDi (%) 100 N/A 78.6 N/A N/A EPDo (%) 0 0 0 42.1 54.8 EAC (%) 75 N/A 100 50 78.3 L. luteus CRF-INIA collection 0 0 3 20 81 Effective size N/A 66.7 15 4.9 increase (%) N/A Potential size N/A 100 20 12.3 increase (%) N/A Number of priority 4 0 13 0 0 sites Number of other 14 0 12 36 23 sites visited Populations inc 4 0 3 0 0 Populations outc 1 1 0 4 10 Accessions inc 3 0 2 0 0 Accessions outc 0 0 0 3 4 EPDi (%) 100 N/A 23.1 N/A N/A EPDo (%) 7.1 N/A 0 11.1 43.5 EAC (%) 60 0 66.7 75 40
  49. 49. Conclusiones La combinación de análisis de faltantes, modelos de distribución de especies y mapas de caracterización ecogeográfica del territorio en el diseño de colectas optimizadas permitió incrementar considerablemente la representatividad ecogeográfica de la colección española de Lupinus. Es importante evaluar la efectividad de las actividades de colecta, no sólo en términos cuantitativos sino también cualitativos, especialmente en colectas para colecciones existentes.

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