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Altas TemperaturasTim Porch
USDA-ARS-TARS
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El Problema
• Cambio climático
– Cambios dramáticos en Centro América/Caribe
– Mundial
• Susceptibilidad de frijol
– Mayormente reproductiva
– Vegetativo a temperaturas extremas
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Cambios históricos en temperatura en Centro América/Caribe
Incremento:
Temp. Dia +0.95°C
Vs
Temp. Noche +1.4°C
Reducción en gama de temperaturas diurnas (DTR)
a) TXmean
b) TNmean
c) DTR
1961-2010 1986-2010
Slide de: Cédric J. Van MeerbeeckClimate Studies Group Mona of the University of the West Indies (UWI - CSGM); CIMH
Temp. Día
Temp. Noche
Temp. Diurna
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Cambios históricos en temperatura en Centro América/Caribe
Incremento:
Temp. Dia +0.95°C
Vs
Temp. Noche +1.4°C
Reducción en gama de temperaturas diurnas (DTR)
a) TXmean
b) TNmean
c) DTR
1961-2010 1986-2010
Slide de: Cédric J. Van MeerbeeckClimate Studies Group Mona of the University of the West Indies (UWI - CSGM); CIMH
Temp. Día
Temp. Noche
Temp. Diurna
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Cambio climatico para 2100 de 1 a 5oC
Slide de: Cédric J. Van MeerbeeckClimate Studies Group Mona of the University of the West Indies (UWI - CSGM); CIMH
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Promedio de aumento en °C en el escenario A2 de cambio climático en Centro América, 1980-2000 hasta 2100
Modificado del Reporte: The Economics of Climate Change in Central America
País 2020 2030 2050 2100
Belice 0.70 0.83 1.53 3.70
El Salvador 0.77 0.93 2.03 4.73
Guatemala 0.80 1.00 2.00 4.73
Honduras 0.73 0.87 1.83 4.20
Nicaragua 0.73 0.87 1.90 4.30
Panama 0.63 0.77 1.47 3.60
CentroAmérica
0.70 0.83 1.73 4.17
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Temperaturas cerca al limite en muchas zonas tropicales
Cambio de 1.5C
31/22; 26.5C Promedio
33/23; 28C Promedio
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Temperatura promedio estimada para 2030 en 44 países con >1000 ha de frijol*
=>24C temp. promedio durante epoca de siembra de frijol
•Paises con datos de calidad(Palomino 2012, U. Puerto Rico)
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60% reducción en área sembrada a frijol para 2100 en Africa Sub-sahariana por cambios climáticos
Ext
en
t of tr
an
sfo
rma
tio
n (%
) E
xte
nt of tr
an
sfo
rma
tio
n (%
)
Grain legumes (RCP6.0)
40 Bean
35 Groundnut
30
25
20
15
10
5
0
2020 2040 2060 2080
Year
Grain legumes (RCP8.5)
80 Bean
70 Groundnut 60
50
40
30
20
10
0
2020 2040 2060 2080
Year (Rippke et al., 2016)
30% reducción para banana y maíz
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(Foyer et al., 2016)
Como afectaría producción y rendimiento mundial de leguminosas?
Frijol Haba
Gandul
?
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Efectos fisiológicos de alta temperatura
• Quemadura de la hoja/tallo• Senescencia de las hojas• Inhibición del crecimiento de las raíces y brotes• Alteración de arquitectura• Aumento de la temperatura del dosel• Reducción de la biomasa
• reducción de número floral• aumento de la abscisión de los botones/ flores / vainas• Reducción del numero y viabilidad del polen • Aborto de embriones / semillas• Reducción en el peso de la semilla y la calidad
Efectos vegetativos
Efectos reproductivos
El desarrollo reproductivo tiene una temperatura más baja óptima y mayor sensibilidad al estrés por temperatura de desarrollo vegetativo
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La reproducción es un período crítico común de sensibilidad a alta temperatura en muchos cultivos
Cultivo Periodo reproductivo sensitivo
Efectos fisiológicos Referencias
Frijol 10d antes de antesisReducción del numero y viabilidad del polen
Gross and Kigel, 1994; Porch and Jahn, 2001
Cowpea 7-9d antes de antesis Reducción de viabilidad del polen Hall, 1992
Maní6d antes hasta 1d después
de antesisReducción de viabilidad del polen Prasad et al., 2001; 1999
Soya PolinizaciónReducción del numero, viabilidad, y germinación del polen
Koti, et al., 2005; Salem et al., 2007
Maíz25d antes de hasta 15d
después de antesisReducción de viabilidad del polen Muchow et al., 1990; Runge, 1968
Arroz antesisReducción del numero y viabilidad del polen, y llenado de grano
Matsui et al., 1997; Prasad et al., 2006
Sorgo antesisReducción de viabilidad del polen, índicede rendimiento, rendimiento
Prasad et al., 2006
Trigo antesisAborto de granos, partenocarpia, esterilidad del polen
Tashiro and Wardlaw, 1990;Chakrabarti et al., 2011
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Cornell 503 ‘Labrador’
Segregación de líneas para tolerancia a alta temperatura (32C/28C)
(Rainey and Griffiths, 2005)
1 2 3 4
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Sensibilidad mas alta
antes de antesis
Sporogenesis
Embryo sac and pollen
development
Anthesis
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Yield reduction(de parte de P. Griffiths, Cornell U.)
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Efectos fisiológicos de la alta temperatura
(Antesis, Macho) Temperatura óptima Alta temperatura
Reducción de la viabilidad del polen, número de polen y la germinación
Dehiscencia
Abscisión de botones, flores ,vainas
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Alta temperature, 32/27CNo-estres, 24/21C
Dehiscencia
Arquitectura pared antera
Stomium
Efectos fisiológicos de la alta temperatura
(imagenes TEM)
(Porch et al. 2001)
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Aplicaciones al campo
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Liberación del polen
No
Si
Antesis
Viabilidad
Población Fuente PromedioCorr. con
rendimiento
BASE120(2015)
Meso 0.49 0.39
ADP(2015)
Andean 0.23 0.28
RILINB 841x RCB 593
(2015)Meso 0.56 0.19
BASE120(2016) Meso 0.23 -
Tepari PoblacionRIL
(2016)Tepary 0.91 -
Liberación del polen
acetocarmine
=#Si/10
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Aplicación de índices a alta temperatura
Genotype Field 2005
Seed yield/plot (grams)
Greenhouse 2004
Seed yield/plant (grams)
Greenhouse 2005
Seed yield/plant (grams)
Average
across trials
GM HSI HTI Rank
*
GM HSI HTI Ran
k
GM HSI HTI Ran
k
HSI HTI
SRC1-12-1-182 116.7 0.83 0.82 3 1.07 1.01 0.02 2 7.02 0.48 0.88 1 0.77 0.57
Amadeus 95.7 1.17 0.55 5 NT NT NT NT 4.86 1.09 0.42 3 1.13 0.49
SRC1-12-1-48 117.4 0.59 0.83 2 0.24 1.02 0.00 8 4.51 0.98 0.36 5 0.86 0.40
98020-3-1-7-2 110.4 0.83 0.74 4 0.56 0.99 0.01 7 4.80 1.05 0.41 4 0.96 0.38
98012-3-1-2-1 119.2 0.76 0.86 1 0.00 1.02 0.00 9 3.26 1.14 0.19 8 0.97 0.35
IJR 46.1 0.72 0.13 11 3.15 0.94 0.21 1 4.36 0.71 0.34 6 0.79 0.23
G 122 13.0 1.45 0.01 13 0.79 0.80 0.01 5 5.14 0.75 0.47 2 1.00 0.16
EAP 9503-32A 68.8 1.04 0.29 6 0.88 0.92 0.02 4 1.46 1.21 0.04 12 1.06 0.11
DOR 557 NT‡ NT NT NT 1.05 1.01 0.02 3 3.40 1.10 0.21 7 1.06 0.11
VAX 6 61.3 1.25 0.23 9 0.00 1.02 0.00 10 2.21 1.12 0.09 10 1.13 0.10
Tio Canela 63.0 0.99 0.24 7 0.00 1.02 0.00 11 0.80 1.25 0.01 14 1.09 0.08
EAP 9503-32B 62.0 1.17 0.23 8 0.00 1.02 0.00 12 0.90 1.25 0.01 13 1.15 0.08
Morales 49.7 1.26 0.15 10 0.00 1.02 0.00 13 2.40 1.15 0.10 9 1.15 0.08
Montcalm 28.7 1.14 0.05 12 0.73 0.99 0.01 6 1.85 1.01 0.06 11 1.05 0.04
HII 0.66 0.98 0.77
M
A
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HS1
HT2
HT1
HT3Amy Barrier
Brio
Bronco
HystylePV 712
Juliet
Masai
Opus
Palati
TeresaPV 698
y = 0.1855x + 22.823R² = 0.1992
0
5
10
15
20
25
30
35
0 5 10 15 20
E. A
fric
a s
ites (
po
ds/p
lan
t)
Puerto Rico, pods plant-1
HS1
HT2
HT1
HT3Amy
BarrierBrio
Bronco
Hystyle
PV 712
Juliet
Masai
Opus
Palati
Teresa
PV 698
y = 0.7931x + 14.546R² = 0.7132***
0
5
10
15
20
25
30
35
Ho
mab
ay (
po
ds/p
lan
t)
Puerto Rico, pods plant-1
HS1
HT2HT1
HT3
Amy
Barrier
Brio
BroncoHystyle
PV 712
Juliet
Masai
Opus PalatiTeresa
PV 698
y = -0.3586x + 27.679R² = 0.3352*
0
5
10
15
20
25
30
35
0 5 10 15 20
Aru
sh
a (
po
ds/p
lan
t)
Puerto Rico (pods/plant)
HS1 HT2
HT1HT3
Amy
Barrier
BrioBronco
HystylePV 712
Juliet
Masai
Opus
Palati
Teresa
PV 698
y = 0.122x + 26.245R² = 0.0295
0
5
10
15
20
25
30
35
0 5 10 15 20
Kia
tle (
po
ds/p
lan
t)
Puerto Rico (pods/plant)
Regression analysis of pod yield of 16 selected snap bean genotypes from three East African sites: Arusha, Homabayand Kitale and East Africa sites combined with yield from Puerto Rico.
Correlación entre ensayos de alta temperatura
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R6-7
Scale Rating Description: Bud/flower abortion
1 Excellent Normal bud, flower, pod development
3 Intermediate Significant bud and flower abscission; May see pin beans; Few pods developing
5 Very poor Almost all buds abscissed; Few flowers; No pods
Evaluación temprano
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R8
*From “Reproductive Adaptation” in Standard System for the Evaluation of Bean Germplasm” CIAT
Scale Rating* Description: Pod fill/seed abortion
1 Excellent Normal seed #/pod
3 Good Majority of pods with normal seed # and development
5 Intermediate About half of pods with normal seed #and development
7 Poor Majority of pods have poor seed set with 1-2 seed/pod; poor seed dev.
9 Very poor Almost all seed aborted if pin pods present; or No pods
Evaluación, intermedio
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Intermediado
5-6 8-91-2Pin pods
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R9
*From “Reproductive Adaptation” in Standard System for the Evaluation of Bean Germplasm” CIAT
Scale Rating* Description: Pod set (#)
1 Excellent Normal pod set
3 Good Reduced pod set
5 Intermediate About half the normal pods set
7 Poor Few pods; May see pin pods
9 Very poor No pods; or all pin pods
EvaluaciónMadurez
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Fuentes de tolerancia
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Vaalharts, Africa del Sur, 3/201636C día/18C noche
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Como identificar los genotipos con tolerancia abiótica?Juana Diaz, Puerto Rico in 2015, 33⁰C/ 24⁰C
Tepari (160)Promedio=1,627 kg/ha
Meso (120)Promedio=403 kg/ha
Andino (250)Promedio=83 kg/ha
Ren
dim
ieto
, kg
/ha
500 kg/ha
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Avances en mejoramiento
Status Fuentes de tolerancia a alta temp.
Variedades/germoplasma
Otras características
Reference
Mesoamericano EAP 9510‐77, MD 3075 PRF 9653‐16B‐3SRC 2‐18‐1, SRC 1‐12‐1VAX 6
MHN 322‐9MD 23-24
‘Amadeus 77’‘CENTA Pipil’
‘Verano’TARS-MST1‘ICTA Zam’
SER 118
BGYMVBCMV, BGYMV, CBB
BCMV, BGYMV, CBBCBB, Sequia, Macro.BCMV, BGYMV, CBB
Rosas et al. 2003Rosas et al. 2004
Beaver et al. 2009Porch et al., 2012Rosas et al., 2011
CIAT germplasmAndino IJR (de India)
G122 (de India)
PI353536 (de Kenya)
PR9920-171
H9659-27-10TARS-HT1, TARS-HT2
NY 104, NY 105, 1132-V96‘Sacramento’, ‘CELRK’ND061106 (‘Rosie’)‘Mecosta’
Sequia
CBB
Román-Avilés & Beaver 2003 P. Miklas, germoplasmaPorch et al., 2010
Cornell (lineas)
California (variedades)Osorno, 2014MSU (variedad)
Interespecíficos(con Tepari)
INB 835INB 841 SEF 16 Sequia CIAT germoplasma
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CIAT--Uso de “congruity backcross”:
(Frijol x xx
Tepari)
X
P.v.
X P.a.
P.v.
X P.a. Interspecific Check
Slide de: S. Beebe, CIAT
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Tolerancia a las altas temperaturas en líneas inter-específicos (P. vulgaris x P. acutifolius)
-68 lineas INB de CIAT
0 100 200 300 400 500
0
100
200
300
400
500
600
2010
20
11
Amadeus
ICAPijaoINB806INB807
INB808
INB809
INB810INB811
INB812INB813
INB814INB815
INB816INB817
INB818
INB819
INB820
INB821
INB822
INB823INB824
INB825
INB826INB827
INB828
INB829
INB830
INB831
INB832
INB833
INB834
INB835
INB836
INB837
INB838
INB839
INB840
INB841INB842
INB843
INB844
INB845
INB846
INB847
INB848INB849
INB850
INB851
INB852
INB853
INB854
INB855INB856
INB857
INB858
INB859
INB860
INB861
INB862
INB863
INB864INB865INB866
INB867
INB868
INB869
INB870INB871
INB872
INB873
ser16
verano
Juana Diaz, PR 2010 and 2011
High temp (kg/ha)
Hig
h t
emp
/hig
h m
ois
ture
(k
g/h
a)
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Frijol
Nacaome, Honduras, 8/201539C día/24C noche
Tepari
![Page 33: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/33.jpg)
Mejoramiento de tepari para enfermedades, alta temperatura(Tepari x Tepari)
1200 1700 2200
0
100
200
300
400
500
600
700
Reduced Stress
Hig
h T
em
pe
ratu
re, E
xce
ss W
ate
r
PI 440801PI 440802
PI 440799
Neb-T-1-s
TB1
PI 502217-s
7
89
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Verano
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
Juana Diaz, PR 2011
(kg/ha)
(kg
/ha)
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Desafío en la recolección de datos fenotípicos-integración de tecnología
Periodo vegetativo Cosecha (rendimiento)
Emergencia Coberturacompleta
Floración Maduréz
Mayor enfoque
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Tecnologia “high throughput”
Cultivo Poblaciónpara mapeo genetico
Número de familias
Número total de líneas
Cebada Líneas de 10 programas de mejoramiento
- 3840
Algodón Líneas de programas de mejoramiento 25 5000
Maíz Poblaciones NAM 25 5000
Trigo Padres usados en programas de mejoramiento
17 3315
Frijol Paneles ADP, BeanCAP, DDP, BASE120 500-1000
Modificado de White et al., 2012
Como evaluar grandes números con eficiencia, precisión y a bajo costo
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Fenómica-Donde concentrar esfuerzos?
Campo, Area abiertaMaricopa, AZ (7/2016)White et al., 2012
Campo, Area fijaFieldScan, Phenospex
Menos control sobre el ambiente, peroMás correlación con fincas de producción
Invernadero/cuarto crecimientoPlantScreen™ Robotic XYZ, Qubit Phenomics
Más control sobre el ambiente, peroMenos correlación con fincas de producción
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Carrito para la colección de dato -detección proximal
Basado en diseño de: White and Conley. 2013. “Low cost cart forproximal sensing…” Photo: Juana Diaz, PR
![Page 38: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/38.jpg)
Photo: Isabela, PR Diseño: Jesus Linares
![Page 39: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/39.jpg)
(1) Copa de la planta, (2) NDVI por reflectancia para
estimación de biomasa
Altura de la planta (Sensor de distancia por ultrasonidos)
GPS-RTK
Temp. de la copa (radiómetros infrarrojos)
Datos Evaluados
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Emergencia Coberturacompleta
Floración Maduréz
Análisis del laboratorio de lasmuestras
(1) Hojas: concentraciones de N, minerales, clorofila, y de metabolitos, (2) isótopos estables de C y O, (3) el tamaño y la densidad de los estomas composición de cera cuticular
(1) Proteína de la semilla, (2) concentraciones de lípidos, minerales y vitaminas, (3) la composición de lípidos de la semilla, (4) peso de la semilla, (5)la morfología de la semilla
Detección proximal e imágenes Rendimiento económico
Frutas: número y distribuciónPatrón de ramificación
(1) Hojas: número, peso y el área, (2) agua, (3) contenido de clorofila y flavonoides, (4) Biomasa, (5) Tasa de transpiración, (6) Índices de estrés térmico y de déficit hídrico. hídrico
Conc. de aceite y proteína en la semilla.
NIRS análisis en la combinada
White et al., 2012
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N
Rep 1 Rep 2 Rep 3 Rep 4 Rep 5
Coordenadas de datos tomados de un ensayo del BASE120en Isabela, Puerto Rico (Dr. James Beaver)
![Page 42: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/42.jpg)
Procesamiento de datos
Determinación del Equipo
Planificación de vuelo/corrida
-mapas, GPS….
Toma de datos
Asignación de puntos de GPS a
parcelas
Identificación de parcelas en
imágenes/GPS
Asignación de datos a parcelas
Análisis de los datos
Toma de decisiones sobre
los resultados
![Page 43: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/43.jpg)
Eficiencia
Tipo de dato Método RapidezDatos/segundo
Datos por parcela
Precisión
GPS Satélite 1 2-4 Med. (0.6 m)
GPS-RTK Satélite/Estaciones terrestres
1 2-4 Alta (0.03 m)
Temperaturade la copa
Radiómetros infrarrojos
4 8-16 Alta
NDVI Reflectancia 4 8-16 Med.
Altura Ultrasónico 4 8-16 Alta
Colectar datos de 1 Hectárea (2500 parcelas de 3m) ~ 3-4 horasProcesar datos ~ Semanas
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La genética de la tolerancia al calor
• La tolerancia a estrés por calor reproductiva es hereditario– Shonnard and Gepts, 1994
– Roman-Aviles and Beaver, 2001
– Roman-Aviles and Beaver, 2003
• Los componentes del rendimiento tienen ACG (aptitud combinatoria general) y ACE (aptitud combinatoria especifica) significativos– Porch et al. 2004
– Rainey et al. 2005
• Abscisión inducida por calor de los órganos reproductivos , controlado por un solo gen recesivo en frijol común– Rainey and Griffiths, 2005
• QTL– Mecanismos de resistencia
– Regiones de la genoma
![Page 45: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/45.jpg)
Análisis Genético
• Andean Diversity Panel (ADP)– 233 Andinos
– 31,194 SNPs, GBS, GWAS (John Hart)
• BASE120 Panel– 120 mayormente Mesoamericano para estres abiotico
– 198,364 SNPs, GBS, GWAS (Samira Mafi Moghaddam )
• INB 841 x RCB 593 RIL Population (CIAT) – Interespecificos (INB 841)
– 179 lineas
– 2,996 SNPs, GBS (John Hart)
– QTL analysis: RQTL
![Page 46: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/46.jpg)
Análisis de altura de la planta bajo calor para la validación del carrito de datos
Población INB 841 x RCB 593 (145 RILs de CIAT)Juana Diaz, PR (33C/24C), 2015
(cm) (kg/ha)
Nu
m. d
e R
ILs
Nu
m. d
e R
ILs
Correlación entre altura/rendimiento= 0.08 hasta -0.12
30 40 50 0 250 500 750 1000
Altura Rendimiento
![Page 47: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/47.jpg)
QTL análisis de altura de la planta bajo calorPoblación RIL INB 841 x RCB 593; ~3,000 SNPs (GBS John Hart)
Fecha Chrom. Position LOD Other Pop.
36 DAP S7_50,538,695 50,538,695 6.88 BeanCAP, AM100
57 DAP S7_47,147,541 47,147,541 5.24 BeanCAP, AM100
63 DAP S7_47,387,581 47,387,581 6.04 BeanCAP, AM100
Panel BeanCap
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Validado en panel grande, usando GWAS
![Page 48: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/48.jpg)
53 DDS
64 DDS
A Promedio
Las temperaturas de las copas de las plantas bajo estrés
por sequía del panel BASE120198,364 SNPs, GWAS (Samira Mafi Moghaddam )
phvul gene; modelo Chrom. Inicio Fin A.t. símbolo A.t. Descripción
Phvul.004G166400 4 44,862,449 44,865,654 AT4G29080.1 Phytochrome-associated protein 2 (Fitocromo)
Phvul.011G173200 11 44,624,028 44,627,578 AT4G31940.1 cytochrome P450, family 82, subfamily C, polypeptide 4 (citocromo)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
![Page 49: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/49.jpg)
Neighbor joining tree of Andean Accession of the Andean Diversity. The NJ tree was developed in TASSEL with 3385 SNP markers using simple parsimony.
(Cichy et al., 2015)
Genetica de tolerancia a alta temp.-Andean Diversity Panel (ADP)
![Page 50: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/50.jpg)
Analisis Preliminar GWAS para Rend.
Andean Diversity Panel Alta temp., Juana Diaz, PR
-John Hart, ARS
Genotipos: 249
SNPs (GBS): 20,844
Genotipos: 87
SNPs: 14,669
VainasporPlanta (#)
Rend. porplanta (g)
Chromosome
Cromosoma
Rend. (kg/ha)
BeanCAP Mesoamericano Alta Temp., Juana Diaz, PR
Samira Mafi Moghaddam, NDSU
![Page 51: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/51.jpg)
Análisis QTL en cowpea(UC Riverside; Lucas et al., 2013)
QTL Crom. Candidatos
Cht-1 2 DNA J HSP, HSP, HPR
Cht-2 7
Cht-3 6 DNA J HSP, HSP, HPR
Cht-4 10 DNA J HSP, HSTF, HSP, LEA HPR
Cht-5 3 HSP, HPR, PT
Resultados invernadero Cowpea etapa II (vainas por peduncle) (Lucas et al., 2013)
![Page 52: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/52.jpg)
Selección colaborativo
• Collaborative breeding with bulk breeding populations
(FtF-ARS Grain legumes project)
Arusha, TanzaniaPIC populations
![Page 53: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/53.jpg)
El SalvadorVariedad: Centa Pipil (Zamorano, Honduras)
33/24oC
Aplicación de tolerancia a alta temperatura en Centro América
![Page 54: Tim Porch USDA-ARS-TARSarsftfbean.uprm.edu/bean/wp-content/uploads/2016/10/AltaTempTi… · Tim Porch USDA-ARS-TARS. El Problema •Cambio climático –Cambios dramáticos en Centro](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022042805/5f5eb83f076b582df71553de/html5/thumbnails/54.jpg)
Impacto de variedades con tolerancia múltiple, Honduras
1980-1985 568 kg/ha
2008-2013 794 kg/ha
~40% aumento en rendimiento
Source: FAOSTAT
Rendimiento (kg/ha) de 1980-2013
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Yield (kg/ha)
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Planes Futuros
• Identificar mecanismos/características fisiológicas relacionadas con rendimiento
• Completar análisis QTL
• Desarrollar métodos simples para evaluación durante el periodo reproductivo
• Aplicar técnicas para selección de líneas o de plantas en poblaciones
• Mejorar la rapidez del procesamiento de datos del carito/drone