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juanrosasGracias al trabajo colaborativo que promueve el FLAR con sus miembros, Juan Eduardo Rosas del Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) – Uruguay y estudiante de doctorado en Ciencias Agrarias de la Universidad de la República en ese país, se encuentra en la sede del Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) en Palmira, por espacio de un mes, adelantando parte de los estudios relacionados con su tesis.

 

Desde hace cuatro años el programa de fitomejoramiento de arroz del INIA desarrolla un proyecto de investigación con el objetivo de que, en el futuro, un análisis de laboratorio permita a los fitomejoradores seleccionar plantas con las características deseadas en etapas tempranas de selección. En este trabajo se obtuvieron datos de las secuencias de ADN de 640 materiales avanzados del INIA (tipo índica y japónica tropical) y se caracterizaron tanto en campo como en invernadero para conocer su comportamiento con relación a rendimiento, resistencia al frío y a enfermedades como piricularia, pudrición del tallo y mancha agregada de las vainas, así como parámetros de calidad del grano como centro blanco y calidad molinera, ente otras. A partir de la información obtenida se están haciendo estudios de asociación para saber qué regiones del genoma explican cada característica evaluada.  

 

Esos 640 materiales conforman la población que Juan Rosas está evaluando en Palmira, con el apoyo del FLAR y el laboratorio de patología de arroz del CIAT. El objetivo es medir el nivel de resistencia de estos materiales al hongo Rhizoctonia solani que afecta a las plántulas de arroz, crece en los tallos y hojas y causa pudrición y pérdidas en rendimiento. Con este fin, se inició un proceso de inoculación, a través de una infección artificial y en condiciones controladas que favorecen la enfermedad, que permitirá identificar líneas susceptibles, tolerantes o resistentes al hongo.

 

Metodología de inoculación

Con el objetivo de recrear el proceso de infección que se da en condiciones naturales, el equipo conformado por Juan y personal del CIAT y el FLAR, provocó una infección de manera artificial y homogénea, en invernadero, a través de un cuidadoso procedimiento que se llevó a cabo cuando las plantas tenían 35 días de edad.

 

Se utilizaron esclerocios (estructura de propagación del hongo) de un aislamiento de R. solani que data de 1985, proveniente del Departamento del Tolima en Colombia -una de las primeras zonas donde se reportó la enfermedad-, perteneciente a la colección del laboratorio de patología del CIAT.

 

Los esclerocios fueron colocados en placas con un medio de cultivo con los nutrientes necesarios para la reactivación y propagación del hongo. Así el hongo generó micelio, que es su estructura de crecimiento e invasión, y se multiplicó en cantidad suficiente para inocular más de 1.500 plantas. El medio de cultivo con micelio en crecimiento fue cortado en pequeños discos y puestos en  cada planta para provocar la infección. Un disco se sujetó en la macolla principal ubicando la cara con micelio en contacto con la planta. El otro disco se ubicó en la tercera hoja contando de arriba hacia abajo. Cada disco fue envuelto con papel parafina para asegurar el contacto con la planta y mantener la humedad interna entre el hongo y el tallo. Las plantas inoculadas permanecieron en una pileta cubierta con plástico en la que se instalaron humidificadores, generándose así el ambiente más propicio para la enfermedad.

 

Los materiales inoculados incluyeron como testigo resistente a Oryzica 3 y como susceptible a Lemont. Se realizaron dos repeticiones en el tiempo, cada una con las 640 líneas del programa de fitomejoramiento de INIA, más los testigos con varias repeticiones cada uno.

 

Perspectivas

Los datos de estos experimentos serán analizados estadísticamente para obtener la estimación más ajustada del nivel de resistencia a R. solani de cada una de las líneas. Después, se estudiará la asociación entre la resistencia y los datos genómicos, para identificar regiones en el ADN responsables de esta resistencia. Esta información se sumará a la que se está generando para las demás características estudiadas en el proyecto y permitirá integrarla para seleccionar las mejores líneas del programa de fitomejoramiento del INIA.