Análisis de vacíosCaso: parientes silvestres del tomate

Nora Castañeda, Andy Jarvis y Julián RamírezFoto: Neil Palmer, CIAT

SpeciesSampling

Representativity score(SRS)

Geographic representativity

score (GRS)

Environmental representativity

score (ERS)(PC1)

Environmental representativity

score (ERS)(PC2)

Average environmental

representativity score (ERS)

Final priority score

Priority

Solanum arcanum 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 HIGH

Solanum cheesmaniae 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 HIGH

Solanum corneliomulleri 4.3 0.9 10.0 10.0 10.0 0.0 HIGH

Solanum galapagense 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 HIGH

Solanum ochranthum 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 HIGH

Solanum pennellii 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 HIGH

Solanum habrochaites 9.2 1.8 10.0 10.0 10.0 7.0 LOW

Solanum chilense 9.8 8.8 10.0 10.0 10.0 9.5 NOT REQUIRED

Solanum chmielewskii 9.7 4.7 10.0 10.0 10.0 8.1 NOT REQUIRED

Solanum lycopersicum 9.6 3.0 10.0 10.0 10.0 7.5 NOT REQUIRED

Solanum Peruvianum 9.9 7.0 10.0 10.0 10.0 9.0 NOT REQUIRED

Solanum pimpinellifolium 9.5 5.0 10.0 10.0 10.0 8.2 NOT REQUIRED

Antecedentes (2011)Resultados: prioridades

Solanum chilense

Solanum chmielewskii

S. corneliomulleri

S. habrochaites

S. peruvianum

S. pimpinellofolium

Antecedentes (2011)Vacíos de germoplasma

Antecedentes (reunión 2011)

PROXIMOS PASOS

• Incluir registros de nuevas bases de datos a los análisis (ej.: COMAV, TGRC, INIA/JICA, INIA/U. Davis)

• Actualizar bases de datos de acuerdo a nuevo material colectado en campo

ANÁLISIS DE VACÍOS EN COLECCIONES DE GERMOPLASMA

Supuestos• Lo que “se ve” es lo que hay accesible al público

(caso: colecciones privadas, información truncada)

• Accesiones georreferenciadas permiten conocer el ambiente del cual proceden

• Modelos de nicho permiten conocer la distribución geográfica de una especie

• Más datos disponibles, mejor identificación de vacíos

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Dimensión ambiental

Dimensión taxonómic

a

Dimensión geográfica

Nuestra aproximación

Ramírez et al., 2010

Diversos caracteres

Caracteres abióticos

Diversidad

Posibles caracteres

bióticos

Metodología

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1. Determinación de taxa de interés

2. Determinación de definiciencias

de muestreo

3. Modelos de distribución

potencial

4. Evaluación de cobertura geográfica

5. Determinación de vacíos

ambientales

6. Rareza – basado en datos

ambientales

7. Determinación de prioridades de

colecta

8. Priorización de áreas geográficas

para colecta

Metodología

Ramírez et al., 2010

TOMATES SILVESTRESTAXA DE INTERES

Acervo genético Especie (Peralta et al., 2008) Usos (Peralta y Spooner, 2007)

Cultivado - escapado Solanum lycopersicum var. cerasiforme**

Cultivado Solanum lycopersicum L.*

Primario Solanum cheesmaniae (L. Riley) Fosberg Tolerancia salinidad, lepidopteros, resistencia virus

Primario Solanum galapagense S. C. Darwin & Peralta Tolerancia salinidad

Primario Solanum pimpinellifolium L. Color, calidad fruto. Resistencia a enfermedades

Secundario Solanum arcanum Peralta

Secundario Solanum chilense (Dunal) Reiche Resistencia sequía

Secundario Solanum chmielewskii (C. M. Rick et al.) D. M. Spooner et al. Mejoramiento contenido azúcar

Secundario Solanum corneliomulleri J. F. Macbr.

Secundario Solanum habrochaites S. Knapp & D. M Spooner Tolerancia frio y heladas. Resistencia a insectos

Secundario Solanum huaylasense Peralta

Secundario Solanum neorickii D. M. Spooner et al.

Secundario Solanum pennellii Correll Resistencia a sequía e insectos

Secundario Solanum peruvianum L. Resistencia a virus, bacterias, hongos, áfidos y nemátodos

Terciario Solanum juglandifolium Dunal

Terciario Solanum lycopersicoides Dunal

Terciario Solanum ochranthum Dunal

Terciario Solanum sitiens I. M. Johnst.

Peralta, I. E y D. M. Spooner. 2007. History, origin and eartly cultivation of Tomato (Solanaceae). En: M. Razdan y A. Mattoo (Eds.), Genetic improvement of solanaceous crops. Vol 2. (pp. 1-24). USA: Science publishers

Peralta, I.E., D.M. Spooner, and S. Knapp. 2008. Taxonomy of wild tomatoes and their relatives (Solanum sect. Lycopersicoides, sect. Juglandifolia, sect. Lycopersicon; Solanaceae). Syst. Bot. Monogr. 84: 1-186+3 plates

Datos de entrada (2011)

Especies Accesiones germoplasma Ejemplares de Herbario Total

Solanum arcanum 6 N/D 6

Solanum cheesmaniae N/D 1 1

Solanum chilense 82 2 84

Solanum chmielewskii 34 1 35

Solanum corneliomulleri 6 8 14

Solanum galapagense N/D 1 1

Solanum habrochaites 44 4 48

Solanum huaylasense N/D N/D N/D

Solanum juglandifolium N/D N/D N/D

Solanum lycopersicoides N/D N/D N/D

Solanum lycopersicum 2402 110 2512

Solanum neorickii N/D N/D N/D

Solanum ochranthum N/D 3 3

Solanum pennellii 1 N/D 1

Solanum peruvianum 80 1 81

Solanum pimpinellifolium 189 10 199

Solanum sitiens N/D N/D N/D

Total 2844 141 2985

Datos de entrada (2012)

Especies Accesiones germoplasma Ejemplares de Herbario Total

Solanum_arcanum 43 76 119

Solanum_cheesmaniae 0 109 109

Solanum_chilense 374 190 564

Solanum_chmielewskii 60 9 69

Solanum_corneliomulleri 56 179 235

Solanum_galapagense 0 64 64

Solanum_habrochaites 160 223 383

Solanum_huaylasense 14 10 24

Solanum_juglandifolium 4 188 192

Solanum_lycopersicoides 68 21 89

Solanum_lycopersicum_cerasiforme 73 9 82

Solanum_neorickii 32 23 55

Solanum_ochranthum 16 95 111

Solanum_pennellii 47 60 107

Solanum_peruvianum 197 183 380

Solanum_pimpinellifolium 402 439 841

Solanum_sitiens 20 20 40

Total 1566 1898 3464

Nuevos datos: COMAV, PROINPA (2010 y 2011), INIA-Davis, NHM

Datos de entrada – germoplasma (2011)

Datos de entrada - herbario (2011)

Datos de entrada - germoplasma (2012)

Datos de entrada - herbario (2012)

Determinación deficiencias muestreo

Accesiones de germoplasma vs. Muestras de herbario2011

Accesiones de germoplasma vs. Muestras de herbario2012

PROXIMOS PASOS - PROPUESTA

Modelización• K fold Maxent (k=25), cálculo de std

• Inclusión de variables (elevación, pendiente)

• Inclusión de registros de nuevas colectas estado actual de los CWR antes y despues de SolSil

Source: Ramírez-Villegas J, Khoury C, Jarvis A, Debouck DG, and Guarino L (2010). A Gap Analysis Methodology for Collecting Crop Genepools: a Case Study with Phaseolus Bean. PLoS ONE 5(10): e13497. doi:10.1371/journal.pone.0013497;

Potential distribution model

Phaseolus taxa richness Maximum standard deviations

Source: Ramírez-Villegas J, Khoury C, Jarvis A, Debouck DG, and Guarino L (2010). A Gap Analysis Methodology for Collecting Crop Genepools: a Case Study with Phaseolus Bean. PLoS ONE 5(10): e13497. doi:10.1371/journal.pone.0013497; FAO WIEWS 2009

Prioritization results

Collecting gap richness Modeling uncertainties Max. Geographic distance to nearest known

population

Gracias!

Nora Castañeda: n.p.castaneda@cgiar.orgCIAT-DAPA: dapa.ciat.cgiar.orgCIAT: www.ciat.cgiar.org

Foto: Neil Palmer, CIAT