Presentación de resumen para publicación anual - INTA

Selección para mejorar el perfil de
ácidos grasos en soja no
transgénica vía análisis de biplot
Soldini, D.; Bologna, S.; Rojas, E.; Martínez
Alvarez, D.; Balzarini, M.
E-mail: dsoldini@mjuarez.inta.gov.ar
Publicado en: www.mercosoja2011.org.ar
Dado que la mayoría de la soja [Glycine max (L.)
Merr.] cultivada en Argentina es transgénica y
procesada en la agroindustria, existe un interés
creciente en la composición química de granos
de genotipos de soja no transgénica. Una
herramienta eficiente para mejorar las
proporciones de los principales ácidos grasos,
es el estudio de las correlaciones genéticas
entre las variables que definen el perfil lipídico y
aquellas indicadoras del desempeño
agronómico, como base para la selección.
Nuestro objetivo fue determinar las
interrelaciones entre los contenidos de los
principales ácidos grasos (oleico (Olei), linoleico
(Linol), linolénico (Linolen), palmítico (Palm) y
esteárico (Est)) y el rendimiento en granos para
selección. Se evaluaron 22 líneas (F 6 ) de soja no
modificada genéticamente en Marcos Juárez
(Córdoba) y Villa Mercedes (San Luis) usando un
DBCA con 2 repeticiones en cada sitio. Se
determinó rendimiento, peso de semillas,
contenido de aceite, contenido de Olei, Linol,
Linolen, Palm, y Est. Para estudiar las
correlaciones genéticamente determinadas
entre las variables, se realizó un Análisis de
Componentes Principales con los residuos de un
modelo factorial genotipo×variable para las
medias, a través de sitios, de genotipo para
cada variable, centrado por los efectos medios
de las variables. Los resultados se visualizaron
en gráficos Biplot para identificar las
correlaciones genéticas entre las variables,
comparar genotipos sobre la base de todas las
variables y establecer asociaciones entre
genotipos y variables. El uso de ésta
metodología permitió seleccionar genotipos con
el perfil de ácidos grasos modificado y con mejor
comportamiento agronómico.
Potencial melífero de cultivares de
soja usando azúcares solubles y
compuestos volátiles como
variables clasificatorias
Soldini, D.; Spampinato, C.; Cervigni, G.
E-mail: dsoldini@mjuarez.inta.gov.ar
Publicado en:
www.mercosoja2011.org.ar
Se optimizó un método de extracción y
determinación de azúcar soluble en flores y
hojas de soja que permitirá la evaluación de un
mayor número de cultivares de forma simple y
eficiente. Existe variabilidad a nivel de azúcar en
flores y hoja en los cultivares considerados. La
falta de correlación de cantidad de azúcar en
flor y en hojas impide que esta última sea
considerada como variable indirecta de
selección. No se observó correlación entre los
compuestos volátiles de atracción para las
abejas y cantidad de azúcar en flor,. Si bien se
detectó variabilidad para las variable
consideradas, las mismas no presentaron
valores lo suficientemente contrastantes para
realizar una selección fenotípica eficiente.
Considerando lo expuesto en la conclusión 5, el
número de cultivares debería ampliarse
incluyendo accesiones no cultivadas en nuestro
país y de esta manera aumentar la probabilidad
de identificar genotipos promisores par el
mejoramiento del potencial melífero de la soja.
Factores antinutricionales en soja
Soldini, D.; Bologna, S.; Rojas, E.; Martínez
Alvarez, D.; Escudero, S.; Cattaneo, N.
E-mail: dsoldini@mjuarez.inta.gov.ar
Publicado en:
Biocell 2011, 35(1): A1-A60
Los factores antinutricionales (FAN) son
compuestos que limitan el aprovechamiento de
los nutrientes de la dieta, promueven perdida de
proteína endógena, producen hipertrofia
pancreática e inhibición del crecimiento. En soja
los FAN de mayor actividad son los inhibidores
de la tripsina Kunitz, que conforman una serie
elélica codominante representada por Tia, Tib,
Tic, ti. El alelo recesivo ti es el que presenta
menor actividad del inhibidor, y en la Colección
de Germoplasma de EU se han encontrado
genotipos portadores de ti. Con el objetivo de
desarrollar germoplasma de soja con reducida
Compendio de resúmenes de trabajos publicados - Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez Año 2010 2011
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