Sviluppo e validazione di metodologie di miglioramento genetico dell'orzo basate sulla predizione genomica per sostenere l'innovazione varietale e l'agricoltura del futuro.

Il miglioramento genetico delle piante coltivate, iniziato circa 10.000 anni fa, è basato su un complesso processo di selezione della variabilità genetica al fine di creare nuove varietà più produttive, resistenti a malattie, capaci di adattarsi a condizioni climatiche sfavorevoli ed in generale capaci di soddisfare i bisogni delle società umane. Sostenere l’innovazione varietale, significa supportare l’agricoltura del futuro per far fronte ai cambiamenti climatici e alla crescita esponenziale della popolazione mondiale, e rendere più sostenibile l’agricoltura. Tra gli strumenti a disposizione del miglioratore genetico (breeder), la selezione genomica o predizione genomica ha recentemente cominciato a trovare ampie applicazioni nel mondo vegetale. Questa metodologia combina dati fenotipici e genotipici per creare modelli predittivi in grado di stimare gli indici genomici (Genomic Estimated Breeding Values), invece di identificare singoli marcatori associati ai caratteri di interesse da utilizzare nei programmi di selezione assistita da marcatori. Per un dato carattere, gli indici genomici rappresentano una stima del valore genetico di un individuo basata sui marcatori molecolari. Con la predizione genomica, famiglie di individui o collezioni di accessioni (training population) sono utilizzati per costruire il modello predittivo, utilizzando sia dati fenotipici sia dati genotipici. Successivamente il modello predittivo è applicato ad individui dei quali si conoscono solamente i dati genotipici (breeding population) per stimare gli indici genomici usando solamente i marcatori molecolari (Capitolo 1). Nel presente progetto di ricerca, questa metodologia è stata applicata e valutata per la prima volta su una popolazione Multi Parent Advanced Generation Inter-crosses sviluppata da 8 parentali di orzo invernale ripetutamente inter-incrociati e autofecondati seguendo uno schema basato su incroci diallelici. Questa popolazione Multi Parent Advanced Generation Inter-crosses è stata genotipizzata mediante il “50K SNP chip” e fenotipizzata per la resa in granella e data di fioritura in ambienti temperati e semi-aridi rappresentativi dei diversi areali di coltivazione dell’orzo in prove di campo organizzate in diversi anni ed in condizioni azotate standard ed a basso input. Combinando le informazioni genotipiche e fenotipiche, in questo progetto di ricerca è stata ottimizzata e validata la dimensione ottimale della training population al fine di sviluppare diversi modelli di predizione genomica per singolo ambiente (SE-GP) e multi-ambiente (ME-GP) (Capitolo 2). Successivamente, la stessa training population, è stata fenotipizzata per l’angolo delle radici seminali, il numero delle radici seminali e l’andamento dell’indice di traspirazione in funzione dell’umidità relativa. Questi caratteri sono stati scelti perché, sulla base di altri studi condotti in altri cereali (frumenti, mais e sorgo), risultano essere particolarmente rilevanti in quanto correlati all’architettura delle radici nella pianta matura e connessi alla resa ed alla tolleranza alla siccità. Dopo aver correlato l’angolo delle radici seminali, il numero delle radici seminali e l’andamento dell’indice di traspirazione in funzione dell’umidità relativa con la resa in granella ottenuta in diversi ambienti, questi dati sono stati utilizzati per creare modelli di predizione genomica implementati con il metodo GBLUP standard e con “threshold GBLUP” (Capitolo 3). Gli obiettivi del presente progetto di ricerca sono: 1) Testare e verificare la performance della predizione genomica nelle linee Multi Parent Advanced Generation Inter-crosses di orzo per selezionare linee con una maggiore resa in granella usando modelli “single and multi-environment”; 2) Verificare la variabilità delle linee Multi Parent Advanced Generation Inter-crosses per l’angolo delle radici seminali, il numero delle radici seminali e l’andamento dell’indice di traspirazione in funzione dell’umidità relativa; 3) Creare modelli di predizione genomica per l’angolo delle radici seminali, il numero delle radici seminali e l’andamento dell’indice di traspirazione.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2021

Author dc:creator

• PUGLISI, DAMIANO

Contributors dc:contributor

• LO PIERO, Angela Roberta

• Genomic prediction, MAGIC, Barley, GBLUP, Threshold GBLUP, Genotype x Environment interaction, Seminal root angle, Seminal root number, Transpiration Rate, Grain Yield
• Predizione genomica, MAGIC, Orzo, GBLUP, Threshold GBLUP, Interazione genotipo-ambiente, Angolo delle radici seminali, Numero delle radici seminali, Indice di traspirazione, Resa in granella

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

ita

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/581893

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/581893