Presentación preparada para el proyecto SolSil (reunión Lima 2012) con la inclusión de nuevos datos provenientes de INIA, COMAV y PBI

1. Análisis de vacíos
Caso: parientes silvestres del tomate
Nora Castañeda, Andy Jarvis y Julián Ramírez
Foto: Neil Palmer, CIAT

2. Species
Sampling
Representativit
y 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

3. Solanum chilense

4. Solanum chmielewskii

5. S. corneliomulleri

6. S. habrochaites

7. S. peruvianum

8. S. pimpinellofolium

9. Antecedentes (2011)
Vacíos de germoplasma

10. 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

11. ANÁLISIS DE VACÍOS EN
COLECCIONES DE GERMOPLASMA

12. 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

13. Dimensión
ambiental
Dimensión
taxonómica
Dimensión
geográfica
Nuestra aproximación
Ramírez et al., 2010 13

14. Metodología

15. 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
15Ramírez et al., 2010

16. TOMATES SILVESTRES
TAXA DE INTERES

17. 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

18. 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

19. 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

20. Datos de entrada – germoplasma (2011)

21. Datos de entrada - herbario (2011)

22. Datos de entrada - germoplasma (2012)

23. Datos de entrada - herbario (2012)

24. Determinación deficiencias muestreo
Accesiones de germoplasma vs. Muestras de herbario
2011
Accesiones de germoplasma vs. Muestras de herbario
2012

25. PROXIMOS PASOS - PROPUESTA

26. 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

27. 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

28. 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

29. Gracias!
Nora Castañeda: n.p.castaneda@cgiar.org
CIAT-DAPA: dapa.ciat.cgiar.org
CIAT: www.ciat.cgiar.org
Foto: Neil Palmer, CIAT