Altas TemperaturasTim Porch

USDA-ARS-TARS

El Problema

• Cambio climático

– Cambios dramáticos en Centro América/Caribe

– Mundial

• Susceptibilidad de frijol

– Mayormente reproductiva

– Vegetativo a temperaturas extremas

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

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

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

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

Temperaturas cerca al limite en muchas zonas tropicales

Cambio de 1.5C

31/22; 26.5C Promedio

33/23; 28C Promedio

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)

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

(Foyer et al., 2016)

Como afectaría producción y rendimiento mundial de leguminosas?

Frijol Haba

Gandul

?

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

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

Cornell 503 ‘Labrador’

Segregación de líneas para tolerancia a alta temperatura (32C/28C)

(Rainey and Griffiths, 2005)

1 2 3 4

Sensibilidad mas alta

antes de antesis

Sporogenesis

Embryo sac and pollen

development

Anthesis

Yield reduction(de parte de P. Griffiths, Cornell U.)

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

Alta temperature, 32/27CNo-estres, 24/21C

Dehiscencia

Arquitectura pared antera

Stomium

Efectos fisiológicos de la alta temperatura

(imagenes TEM)

(Porch et al. 2001)

Aplicaciones al campo

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

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

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

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

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

Intermediado

5-6 8-91-2Pin pods

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

Fuentes de tolerancia

Vaalharts, Africa del Sur, 3/201636C día/18C noche

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

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

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

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)

Frijol

Nacaome, Honduras, 8/201539C día/24C noche

Tepari

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)

Desafío en la recolección de datos fenotípicos-integración de tecnología

Periodo vegetativo Cosecha (rendimiento)

Emergencia Coberturacompleta

Floración Maduréz

Mayor enfoque

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

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

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

Photo: Isabela, PR Diseño: Jesus Linares

(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

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

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)

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

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

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

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

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

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

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

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)

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

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)

Selección colaborativo

• Collaborative breeding with bulk breeding populations

(FtF-ARS Grain legumes project)

Arusha, TanzaniaPIC populations

El SalvadorVariedad: Centa Pipil (Zamorano, Honduras)

33/24oC

Aplicación de tolerancia a alta temperatura en Centro América

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)

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