Análisis de la diversidad genética de monilia [moniliophthora roreri (cif y par) evans et al.] mediante marcadores microsatélites en cuatro regiones del Perú
Descripción del Articulo
La diversidad genética fue evaluada en 35 genotipos de M. roreri, patógeno causante de la moniliasis, una de las enfermedades limitantes en las plantaciones de cacao (Theobroma cacao), con el fin de obtener más información sobre la diversidad de este patógeno en cuatro regiones del Perú. Se establec...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2018 |
Institución: | Universidad Nacional Agraria de la Selva |
Repositorio: | UNAS-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unas.edu.pe:20.500.14292/1453 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14292/1453 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
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La diversidad genética fue evaluada en 35 genotipos de M. roreri, patógeno causante de la moniliasis, una de las enfermedades limitantes en las plantaciones de cacao (Theobroma cacao), con el fin de obtener más información sobre la diversidad de este patógeno en cuatro regiones del Perú. Se estableció un protocolo de aislamiento a partir de mazorcas infectadas. Las muestras colectadas fueron georreferenciadas. Se estableció una micoteca y las entradas de esta colección fueron caracterizadas con variables morfológicas de color, borde, textura y presencia de sectores, como criterios para reconocer M. roreri en cultivo in vitro. Asimismo, se estandarizó un protocolo de extracción eficiente y amplificación de los ADNs. Una de las muestras amplificadas con iniciadores ITS se envió a Estados Unidos para su secuenciamiento y el resultado se comparó en BLASTn resultando un 80% de identidad con la cepa CBS 138635 de Moniliophthora roreri Sequence ID gb |KU674835.1|, revelando su identidad con M. roreri. La caracterización molecular se realizó a través de marcadores microsatélites; los marcadores SSR17 y SSR5 detectaron dos alelos, los demás marcadores solo detectaron un alelo, los cuales no fueron representativos para M. roreri. El promedio de alelos por población, patrón de alelos y curva de diversidad, así como el análisis de agrupamiento con tres clústeres formados a 0.9 de similitud indicaron baja variabilidad genética en las cuatro poblaciones estudiadas, lo que confirma la hipótesis de que en el Perú hay una sola línea clonal de M. roreri. |
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Una de las muestras amplificadas con iniciadores ITS se envió a Estados Unidos para su secuenciamiento y el resultado se comparó en BLASTn resultando un 80% de identidad con la cepa CBS 138635 de Moniliophthora roreri Sequence ID gb |KU674835.1|, revelando su identidad con M. roreri. La caracterización molecular se realizó a través de marcadores microsatélites; los marcadores SSR17 y SSR5 detectaron dos alelos, los demás marcadores solo detectaron un alelo, los cuales no fueron representativos para M. roreri. El promedio de alelos por población, patrón de alelos y curva de diversidad, así como el análisis de agrupamiento con tres clústeres formados a 0.9 de similitud indicaron baja variabilidad genética en las cuatro poblaciones estudiadas, lo que confirma la hipótesis de que en el Perú hay una sola línea clonal de M. roreri.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria de la Selvainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Universidad Nacional Agraria de la SelvaRepositorio Institucional UNASreponame:UNAS-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria de la Selvainstacron:UNAScacaodiversidad genéticaMoniliophthora rorerimarcadores microsatélitesAnálisis de la diversidad genética de monilia [moniliophthora roreri (cif y par) evans et al.] mediante marcadores microsatélites en cuatro regiones del Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisIngeniero AgrónomoUniversidad Nacional Agraria de la Selva - Facultad de AgronomíaTitulo ProfesionalCiencias AgrariasTHUMBNAILZRQC_2018.pdf.jpgZRQC_2018.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3843https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/15012a7e-3a4a-4d44-9f66-6d5cc0eedc99/downloadca3023254f471c62b8f80d7a50f51ca6MD54ORIGINALZRQC_2018.pdfZRQC_2018.pdfapplication/pdf3508001https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/be191b05-543e-4b75-b2dd-f6afc178a4ca/download629557aa45c34657b7ce61bb044ba83eMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/35d3977b-b21d-426e-b092-43a24a7b77ad/downloadc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD52TEXTZRQC_2018.pdf.txtZRQC_2018.pdf.txtExtracted texttext/plain144132https://repositorio.unas.edu.pe/bitstreams/556a1fc3-bb38-4277-bd9a-55d3818880c8/download999cc89917620ca7a41cf9fd5f9d53c2MD5320.500.14292/1453oai:repositorio.unas.edu.pe:20.500.14292/14532024-06-10 00:20:58.759http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.unas.edu.peRepositorio Institucional de la Universidad Nacional Agraria de la Selvarepositorio@unas.edu.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 |
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