Explotación de la variación natural de la fresa para mejorar la calidad del fruto y la eficiencia en el uso del agua

Fecha de inicio
Fecha de fin
Código
PID2022-138290OR-I00 (PR.AEI.RTA2022.003)
Resumen

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El proyecto PID2022-138290OR-I00 ha sido financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por FEDER, UE, mediante Orden del Ministerio de Ciencia e Innovación  y de la Presidencia de la Agencia Estatal de Investigación de 12 de diciembre de 2023.

España es el sexto productor de fresas a nivel mundial y el principal exportador europeo. El cultivo de la fresa también es esencial en la economía onubense, con cerca del 90% de la producción española. El cultivo de fresa se encuentra principalmente en el entorno del Parque Nacional de Doñana, Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO. 

Debido a la limitada disponibilidad de agua y el actual cambio climático se necesitan estrategias que permitan optimizar el uso del agua como el desarrollo de nuevas variedades con mayor eficiencia en el uso del agua (EUA) sin comprometer la calidad ni la producción. 

El objetivo del proyecto ENVBerry es realizar estudios de asociación de genoma completo (GWAS) en una población diversa de cultivares de fresa con el fin de identificar variantes genéticas asociadas con la arquitectura y el tamaño de la raíz que permitan mejorar la EUA. La relación entre la arquitectura de la raíz y la EUA en la fresa también se evaluará durante este proyecto y permitirá el desarrollo de marcadores moleculares predictivos aplicables para la selección asistida de nuevos genotipos más eficientes. La variación genética natural existente se utiliza en los programas de mejora como fuente de caracteres de interés, como puede ser la EUA. 

Los cruces con parentales silvestres, que generalmente dan frutos más pequeños, conllevan además consigo una pérdida de producción y calidad. Por tanto, se debe mantener o aumentar el tamaño de los frutos en la mejora de nuevos cultivares. Por ello, otro objetivo de ENVBerry es identificar las regiones del genoma que controlan el tamaño de fruto y utilizar esta información para desarrollar marcadores moleculares predictivos que puedan ser usados en los programas de mejora.