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CONSEJO NACIONAL DE CIENCIA Y TECNOLOGIA –CONCYT- SECRETARIA NACIONAL DE CIENCIA Y TECNOLOGIA –SENACYT-

FONDO NACIONAL DE CIENCIA Y TECNOLOGIA –FONACYT- INSTITUTO DE CIENCIA Y TECNOLOGIA AGRICOLAS –ICTA-

INFORME FINAL “CARACTERIZACIÓN MOLECULAR DE LA DIVERSIDAD EXISTENTE EN LA

COLECCIÓN NACIONAL DE MAIZ (Zea mays L.) UTILIZANDO MARCADORES DE SECUENCIA SIMPLE REPETIDA”

PROYECTO FODECYT No.28-03

ING. AGR. LUIS GERARDO MOLINA MONTERROSO Investigador Principal

Guatemala, octubre del año 2005

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Licda. Bioq. Karla Melina Ponciano Samayoa

INVESTIGADORA ASOCIADA

Ing. Agr. MSc. Mario Roberto Fuentes López

INVESTIGADOR ASOCIADO

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AGRADECIMIENTOS: La realización de este trabajo, ha sido posible gracias al apoyo financiero dentro del Fondo Nacional de Ciencia y Tecnología –FONACYT-, otorgado por La Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología –SENACYT- y al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología –CONCYT-.

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INDICE GENERAL

Página

ÍNDICE DE CUADROS vi

ÍNDICE DE FIGURAS vii

RESUMEN/ABSTRACT 1

PARTE I 3

I.1 INTRODUCCIÓN 3

I.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 5

I.2.1 Antecedentes 6

I.2.2 Justificación del trabajo de Investigación 8

I.3 OBJETIVOS E HIPOTESIS 9

I.3.1 Objetivo General 9

I.3.2 Objetivos Específicos 9

I.3.3 Hipótesis 9

I.4 MATERIALES Y METODOLOGÍA 10

I.4.1 Materiales 10

I.4.1.1 Colecciones de maíz 10

I.4.1.2 Equipo 10

I.4.1.3 Iniciadores 10

I.4.1.4 Localización 11

I.4.2 Metodología 11

I.4.2.1 Extracción de ADN 11

I.4.2.2 Determinación de la concentración de ADN 11

Obtenido después de la extracción

I.4.2.3 Amplificación de secuencias simples repetidas 11

I.4.2.4 Visualización de fragmentos amplificados 12

I.4.2.5 Análisis estadístico de los datos 13

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INDICE GENERAL (continuación)

PARTE II

II. MARCO TEÓRICO 14

II.1 La planta de maíz 14

II.2 Teorías acerca de su origen y evolución 14

II.3 Estudios de diversidad genética y conservación 15

de maíz usando caracteres morfológicos

II.4 Estudios de diversidad y conservación del maíz 15

de Guatemala, basados en marcadores morfológicos

II.5 Clasificación racial del maíz 18

II.6 Razas de maíz en Guatemala 18

II.7 Colecciones núcleo 20

II.8 Contribuciones de los métodos basados en PCR a 21

la sistemática de plantas y a la biología de la

evolución

II.9 Aplicaciones de la PCR que involucran la generación 21

de marcadores microsaélites

II.10 Repeticiones en tándem de número variable (VNTRs) 22

II.11 Microsatélites 22

II.12 Marcadores basados en la amplificación de 22

microsatélites

II.13 Empleo de marcadores microsatelitales en maíz 23

PARTE III 26

III. RESULTADOS 26

III.1 Discusión de resultados 31

PARTE IV 33

IV.1 CONCLUSIONES 33

IV.2 RECOMENDACIONES 34

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INDICE GENERAL (continuación)

IV.3 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 35

IV.4 ANEXOS 39

IV.4.1 Anexo 1. Listado de las colectas de maíz ordenado por 39

orden alfabético de acuerdo al departamento de proce-

dencia.

PARTE V 55

V.1 INFORME FINANCIERO 55

V.1.1 Ejecución financiera de los recursos solicitados al 55

FONACYT

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INDICE DE CUADROS

Página

Cuadro 1. Iniciadores utilizados para la amplificación de ADN en maíz.... 10

Cuadro 2. Mezcla de reacción PCR para la amplificación de

microsatelites en maíz............................................................... 12

Cuadro 3. Descripción de las PCR múltiples para caracterizacion de

maíz........................................................................................... 12

Cuadro 4. Programa de amplificación en termociclador............................ 12

Cuadro 5. Razas de maíz en Guatemala…………………………………… 19

Cuadro 6. Número de loci amplificados y analizados por reacción

múltiple de PCR........................................................................ 26

Cuadro 7. Diversidad genética promedio de 22 poblaciones de maíz

basada en 65 loci genicos por población.................................. 27

Cuadro 8. Análisis de varianza molecular (AMOVA) en 22 poblaciones

de maíz de Guatemala basado en 65 loci SSR por población.. 28

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INDICE DE FIGURAS Página

Figura 1. Diversidad fenotipica de 74 accesiones nucleo provenientes de 9 grupos no traslapados. Cuyuta, Escuintla, 1987. (Fuente: Taba et al., 1999)....................................................................... 16 Figura 2. Diversidad fenotípica de 20 accesiones núcleo provenientes de 5 grupos no traslapados. Chimaltenango, 1987. (Fuente: Taba, et al., 1999)...................................................................... 17 Figura 3. Diversidad fenotípica de 6 accesiones núcleo provenientes de 5 grupos no traslapados. Quetzaltenango, 1987. (Fuente: Taba, et al., 1999)..................................................................... 17 Figura 4. Secuencia microsatélite en una hebra de ADN (Ferreira y Grattapaglia, 1998).................................................................... 23 Figura 5. Dendrograma que muestra los valores de distancia genética (coeficiente de diferenciación, Nei 1978) estimada para 22 poblaciones de maíz (Zea mays L.) provenientes de 20 departamentos de Guatemala..................................................... 29 Figura 6. Distribución espacial de las 731 accesiones de maíz en tres dimensiones, basado en un análisis de coordenadas principales NTsys-pc................................................................. 30

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RESUMEN Con el objetivo de generar información de base para el adecuado aprovechamiento de la diversidad genética del maíz, se analizó la variación mostrada por diez marcadores de secuencia simple repetida en 731 colectas correspondientes a 20 departamentos de los 22 que forman Guatemala. Los únicos departamentos de los cuales no se tuvo colectas fueron Guatemala y Sacatepéquez. El coeficiente de similitud promedio fue de 0.14 lo que indica alta diversidad entre las colectas. El análisis de varianza molecular (AMOVA) mostró que del total de diversidad genética, el 88.52 % se encuentra dentro de los departamentos, mientras que sólo el 11.48 % está contenida entre departamentos. Sin embargo, existen diferencias significativas entre los departamentos (P < 0.01). El análisis de agrupamientos muestra cuatro grupos claramente diferenciados. Se encontró también que el flujo genético es alto, principalmente entre departamentos vecinos como Alta Verapaz e Izabal; Chiquimula y Zacapa; Escuintla y Retalhuleu; Quetzaltenango y Totonicapán; Jalapa y Jutiapa; San Marcos y El Quiché. Las colectas provenientes de los departamentos de San Marcos, El Quiché, Jalapa, Jutiapa y El Progreso son las que mostraron los mayores índices de diversidad. Por otro lado, debe tomarse en cuenta que existen departamentos pobremente representados como es el caso Izabal y Escuintla. Las 80 muestras que representan al departamento de Chimaltenango, fueron obtenidas solamente de tres municipios. A pesar de lo anterior, la información aquí generada puede utilizarse de base para el mejor aprovechamiento de la variabilidad existente en maíz. No se pudo hacer una integración de la información morfológica y molecular debido a que se desconoce la correspondencia de las identificaciones entre los materiales utilizados en la caracterización morfológica y la presente. Palabras Clave: Maíz, Recursos fitogenéticos, Microsatélites, Diversidad genética, Caracterización molecular, SSR, Zea mays

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ABSTRACT The genetic diversity in a sample of 731 entries of maize was analyzed with the objective of generating basic information for the sustainable use of this crop. The samples came from 20 of the 22 departments of Guatemala. The departments of Guatemala and Sacatepequez were the only ones without entries. The similarity index between the entries was 0.14 which indicates a high level of diversity. The analysis of molecular variance (AMOVA) showed that 88.52 % of the genetic diversity is located within departments and only 11.48 % is among departments. In spite of this, significant differences were found among departments (P < 0.01). The clustering analysis showed four groups clearly defined. A high genetic flow was also determined, mainly between connected departments. The samples from San Marcos, El Quiche, Jalapa, Jutiapa and El Progreso had the highest diversity indexes. On the other hand, it has to be taken into account that some departments are poorly represented as in the case of Izabal and Escuintla. The 80 samples representing Chimaltenango were obtained from only 3 municipios. However, the obtained information can be used for the sustainable use of maize. It was not possible to integrate the morphologic and molecular information due to lack of knowledge in correspondence of identification between morphologic and molecular data. Keywords: Maize, Genetic Resources, Microsatellites, Genetic Diversity, Molecular Characterization, SSR, Zea mays

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PARTE I

I.1 INTRODUCCION El maíz es el principal cultivo alimenticio de la población guatemalteca. Se estima un consumo per cápita de 110 kg/año para su utilización directa como tortilla. También es el cultivo alimenticio que más área cosechada reporta con aproximadamente 570,000 hectáreas, de acuerdo con el IV Censo Nacional Agropecuario. Con el objetivo de contribuir a incrementar la productividad de maíz en Guatemala, el Gobierno desde la década de 1940 viene impulsando iniciativas en el área de la investigación agrícola en disciplinas como conservación de suelos, control de plagas y enfermedades, fertilización, mejoramiento genético entre otras. El mejoramiento genético de maíz en Guatemala ha estado a cargo del Instituto de Ciencia y Tecnología Agrícolas desde 1973, con la colaboración estrecha del Centro Internacional para el Mejoramiento de Maíz y Trigo –CIMMYT- con sede en México. Mediante este trabajo se han desarrollado variedades e híbridos de mayor rendimiento como ICTA Don Marshall, ICTA B-1, ICTA B-7 e ICTA HB-83; de mayor calidad nutritiva como HB PROTICTA, con tolerancia a sequía en el caso de ICTA B-7 y otros. Esto ha sido posible mediante la utilización de la vasta variabilidad genética que existe en esta especie. Son numerosos los factores que contribuyen a la pérdida de la diversidad genética en el maíz y muchas de las especies de plantas, tanto cultivadas como silvestres. Una forma de afrontar este problema es mediante la conservación de germoplasma ex situ bajo condiciones controladas de temperatura y humedad. Sin embargo esta actividad representa costos elevados difíciles de mantener principalmente por países en desarrollo como el nuestro. Por esa razón se han desarrollado lo que se conoce como colecciones núcleo (core collections), las cuales intentan reducir el número de accesiones conservadas pero que sean representativas de toda la diversidad genética. Esto implica la conservación de genes que pueden ser de utilidad en el proceso de generación de variedades e híbridos mejorados. Caracterizar la diversidad genética del maíz es entonces, una actividad que debe realizarse para poder concluir en una colección núcleo. La caracterización puede ser morfológica, agronómica, bioquímica, bromatológica y recientemente se ha empezado a utilizar la caracterización molecular. Mientras más información se tenga, habrá mejores criterios para seleccionar la mayor cantidad de diversidad útil.

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En Guatemala se realizó una colecta de germoplasma en la década de 1950. Esta colección se ha mantenido en el Banco de Germoplasma de CIMMYT. Se realizó otra colecta en la década de 1980 y junto con la anterior fueron caracterizadas a nivel morfológico y agronómico. Esto fue posible debido al financiamiento obtenido por medio del proyecto LAMP (Latin American Maize Project) El presente trabajo se realizó con el objetivo de generar información molecular que contribuya a caracterizar la variabilidad genética del maíz existente en Guatemala. Para tal efecto se evaluaron las 475 accesiones provenientes de CIMMYT y 256 colectas más recientes. Se utilizaron 10 marcadores microsatélite, los cuales se amplificaron en reacciones múltiples. La separación de bandas se realizó en geles de poliacrilamida y la visualización de bandas con nitrato de plata. El cálculo de las distancias genéticas se hizo utilizando el coeficiente de Dice, el agrupamiento mediante UPGMA utilizando el programa NTSYS pc y el Análisis de Varianza Molecular con el programa Arlequín. Se espera que la información generada contribuya a delimitar una colección núcleo basada en información tanto morfológica como molecular.

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I.2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA El alto costo que representa el mantenimiento de colecciones de germoplasma ha sido resuelto en parte con el concepto de las colecciones núcleo. A través del uso de marcadores moleculares puede lograrse que una colección núcleo represente en gran medida y con el mínimo de repetitividad, toda la diversidad de la colección completa. Sin embargo, los marcadores moleculares no garantizan la funcionalidad práctica de esa diversidad. El beneficio de una colección núcleo puede maximizarse si se combinan datos tanto morfológicos como moleculares. En el caso del maíz de Guatemala, se han realizado varios esfuerzos de colecta de materiales. En base a la evaluación de características morfológicas se ha delimitado una colección núcleo. Esta colección núcleo puede ser más representativa de la variabilidad que existe en el cultivo si se complementa con información de tipo molecular. Sin datos de evaluación, los mejoradores de plantas pueden tener dificultades en la selección del germoplasma para sus necesidades, lo cual puede a su vez, reducir la utilización de la colecciones. La generación de información basada en marcadores moleculares ayudaría darle un mejor aprovechamiento a la colección nacional de maíz y a los esfuerzos que se han realizado en su colecta y evaluación. Por un lado, en cuanto a la caracterización de la diversidad genética existente y luego, combinada con datos morfológicos, para el afinamiento de la colección núcleo delimitada en base a evaluaciones de campo. Esto significaría un mejor uso de la variabilidad existente en la generación de nuevas y mejores variedades e híbridos de maíz, que contribuyan a la producción de alimentos para el pueblo guatemalteco.

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I.2.1 Antecedentes El programa nacional de maíz del Instituto de Ciencia y Tecnología Agrícolas tiene como objetivo final el contribuir a mejorar la calidad de vida de grupos de campesinos y población en general del país a partir del uso y aprovechamiento de la diversidad genética de esta especie. Actualmente, la diversidad genética del maíz guatemalteco está conservada y representada por 731 accesiones, de las cuales 469 fueron colectadas durante los años 1950s y las restantes durante los 1980s y juntas forman la colección nacional de maíz. Una colección núcleo se forma designando un número limitado de accesiones que representen la variación genética con mínimas repeticiones. De tal forma, cuando un científico no puede encontrar un atributo deseado en sus materiales, debe evaluar germoplasma adicional. La disponibilidad de una colección núcleo que incluya la mayoría de la diversidad genética del cultivo puede mejorar la eficiencia en la identificación de fuente útiles de materiales y por consiguiente, puede reducir los costos. La colección núcleo puede ser de gran valor para los científicos cuando hay muy poca o ninguna información relacionada con la fuente más probable de un atributo deseado. Esto es común con resistencia a una nueva raza de patógeno o un nuevo biotipo de plaga. A través del Proyecto LAMP (Latin American Maize Project), se evaluaron más de 12,000 accesiones de América Latina y Estados Unidos en la etapa 1. Los resultados se usaron para designar una colección núcleo con metodologías desarrolladas por el Centro Internacional para el Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT). El proyecto LAMP estructuró la evaluación y regeneración de estas colecciones en función de agrupar colecciones de maíz procedentes de similares áreas ecológicas (altitud). Con base en esta agrupación se posibilitó la evaluación en diferentes localidades que disponen de similitud de condiciones agroecológicas. El financiamiento del proyecto LAMP permitió en Guatemala la evaluación de la diversidad genética de las diferentes colecciones de maíz realizadas en los años 50s. Estas colecciones estuvieron almacenadas en bancos de germoplasma por más de 30 años y no se conocía a plenitud la expresión de las características agronómicas. La primera fue la evaluación de todas las colecciones de maíz en al menos dos localidades por área homóloga. Para el caso de Guatemala se evaluaron 475 accesiones en tres localidades: Cuyuta, Chimaltenango y Quetzaltenango La segunda fase consistió en evaluar el 20 % de la fracción superior de cada área homóloga en evaluación. Los resultados de estas fases permitieron evaluar desde el punto de vista morfológico las diferentes características agronómicas de las colecciones de maíz. Esta información sirvió de base para la clasificación racial y la identificación de colecciones núcleo para la zona del trópico bajo y zona del altiplano de Guatemala. Se espera reducir a un 10 %

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esta colección núcleo, en tanto se agregue más información morfológica o molecular.

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I.2.2 Justificación del trabajo de Investigación La caracterización molecular de la colección nacional de maíz, permitirá visualizar la diversidad genética que existe en ella. Sin embargo, mucha de la diversidad genética existente puede no ser de mucha utilidad para la generación de nuevas variedades e híbridos mejorados. Por esta razón, esta información debe analizarse y relacionarse paralelamente con la caracterización agronómica. La caracterización agronómica permite la selección de los materiales más aptos desde el punto de vista agrícola, sin embargo por sí solos, estos datos pudieran no ser representativos de toda la diversidad genética. Por esta razón, los resultados obtenidos en el presente trabajo serán de gran utilidad para poder evaluar la colección utilizando diferentes criterios. Esto permitirá definir una colección núcleo de valor agrícola y representativa de la diversidad total. La disminución en el número de accesiones reducirá los costos de conservación de germoplasma y hará esta actividad más factible de desarrollar para Guatemala.

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I.3 OBJETIVOS E HIPÓTESIS

I.3.1. OBJETIVO GENERAL Generar información que sirva de base para el adecuado aprovechamiento de la diversidad genética existente en la colección de maíz de Guatemala.

I.3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS I.3.2.1 Caracterizar desde el punto de vista molecular la diversidad existente en la colección de maíz de Guatemala, a nivel de departamentos. I.3.2.2 Comparar la información obtenida con la caracterización existente a nivel morfológico. I.3.2.3 Integrar información de caracterización morfológica y molecular que posibilite la identificación de la colección núcleo a nivel nacional. I.3.2.4 Adaptar una metodología basada en marcadores moleculares que permita la identificación de las diferentes variedades de maíz que existen en la colección nacional. I.3.3 HIPÓTESIS I.3.3.1 La diversidad genética dentro de los departamentos es mayor que entre departamentos. I.3.3.2 Las diferencias en diversidad genética de maíz que muestran los departamentos son estadísticamente significativas.

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I.4 MATERIALES Y METODOLOGIA

I.4.1 MATERIALES I.4.1.1 COLECCIONES DE MAÍZ Se obtuvo material genético de 731 accesiones de maíz, proveniente de 20 departamentos de Guatemala. Se incluyen 82 accesiones de las que no se tiene registro del departamento en el que fueron colectadas y 12 variedades mejoradas por el ICTA. De esta muestra, 475 se obtuvieron del banco de germoplasma de CIMMYT, las restantes fueron proporcionadas por el programa de mejoramiento genético del ICTA. Todas las accesiones, exceptuando las provenientes de Chimaltenango, fueron sembradas bajo condiciones de campo, en las estaciones experimentales del ICTA en Cuyuta, La Máquina, Jutiapa y Quetzaltenango, de acuerdo con las condiciones agro ecológicas de su origen, durante la época seca que comprende noviembre 2004 – abril 2005. Las accesiones originadas en Chimaltenango fueron sembradas bajo condiciones de invernadero en el laboratorio de biotecnología de ICTA Central. El listado de las colecciones y su origen se muestran en el anexo 1. Cada uno de los 731 materiales aquí evaluados se considera como variedad de polinización abierta (VPA). No se incluyen líneas autofecundadas. I.4.1.2 EQUIPO La amplificación de ADN se realizó en un termociclador ©Techne (Cambridge) Genius y la electroforesis en una cámara BioRad Sequi-Gen® GT. I.4.1.3 INICIADORES Los iniciadores utilizados se muestran en el Cuadro 1 y fueron seleccionados en base a su igual temperatura de anillamiento y diferente distribución en el genoma. Cuadro 1. Iniciadores utilizados para la amplificación de ADN en maíz Código Microsatélite Bin Código Microsatélite Bin phi029 AG/AGCG 3.04 phi053 ATAC 3.05 phi032 AAAG 9.04 phi062 ACG 10.04 phi034 CCT 7.02 phi064 ATCC 1.11 phi041 AGCG 10.00 phi078 AAAG 6.05 phi050 AAGC 10.03 phi121 CCG 8.03

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I.4.1.4 LOCALIZACIÓN Todo el trabajo de extracción y análisis de ADN se realizó en el Laboratorio de Biotecnología del ICTA, ubicado en la Aldea Bárcena del municipio de Villa Nueva, departamento de Guatemala, ubicado en el Km 21.5 carretera al Pacífico, con coordenadas geográficas latitud Norte 14°31’02.0” y longitud Oeste 90°36’59.1”. I.4.2 METODOLOGIA I.4.2.1 EXTRACCIÓN DE ADN Cada accesión estuvo representada por 5 plantas muestreadas al azar. Se maceró discos de tejido fresco provenientes de hojas de plantas de cada accesión (5 discos por tubo eppendorf, 1 disco por planta) con nitrógeno líquido. El polvo obtenido se incubó a 65ºC por 30 minutos con 500µL de buffer CTAB y 120µL de N-lauroil sarcosina 5%, agitando constantemente. Se recuperó el ADN de fase acuosa con dos extracciones consecutivas con cloroformo: alcohol isoamílico (24:1). La fase acuosa se incubó a 37ºC por 30 minutos con 30µL de Ribonuclesasa A 10 mg/mL. Se precipitó el ADN con 1 mL de etanol absoluto almacenado a -20ºC y se incubó a -20ºC por 15 minutos. Se centrifugó a 13,000 rpm por 10 minutos y se lavó el pellet con etanol al 70%. El pellet se resuspendió en buffer TE (10mM Tris-HCL, 1mM EDTA, pH 8.00) y se almacenó a 4ºC. I.4.2.2 DETERMINACIÓN DE LA CONCENTRACIÓN DE ADN OBTENIDO DESPUÉS DE LA EXTRACCIÓN: A partir de diluciones 1:200 del ADN final obtenido con el protocolo de extracción, se realizó una determinación por espectrofotometría de la concentración del ADN. Se utilizó el factor de conversión A260nm 1.0= 50.0 µg/mL. I.4.2.3 AMPLIFICACIÓN DE SECUENCIAS SIMPLES REPETIDAS: Los componentes y el volumen de reacción para la amplificación de las SSR se muestran en el cuadro 2.

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Cuadro 2. Mezcla de reacción PCR para la amplificación de microsatélites en maíz.

Componente Concentración final PCR buffer 10X 1X MgCl2 50Mm 2.5mM dNTPs 10mM c/u 400µM Partidores (F+R) 12.5µM c/u 1µM c/u Taq ADN Polimerasa 5U/µL 2U H2O Llevar al volumen final ADN molde (1:10) 5µL Volumen final 50µL

Para la amplificación de SSR se realizaron cuatro PCR múltiple como se describe en el Cuadro 3. Las condiciones de la reacción se muestran en el Cuadro 4. Cuadro 3. Descripción de las PCR múltiples para caracterización de maíz.

No. de reacción

Tipo de reacción

Grupo de partidores Temperatura de hibridización

1 Triple Phi121, phi053, phi034 56ºC 2 Triple Phi078, phi032, phi064 56ºC 3 Doble Phi029, phi062 56ºC 4 Doble Phi041, phi050 56ºC

Cuadro 4. Programa de amplificación en termociclador.

Evento # ciclos Temperatura Tiempo Desnaturalización inicial

1 94ºC 2 min

Desnaturalización 1 94ºC 30 seg Hibridización 1 56ºC 1 min Elongación 1 72ºC 1 min Repetición de ciclo 30 Elongación final 1 72ºC 5 min Finalización 1 4ºC Indefinido

I.4.2.4 VISUALIZACIÓN DE FRAGMENTOS AMPLIFICADOS Se realizó electroforesis vertical en gel de poliacrilamida al 5% desnaturalizante a 55 Watt durante 1 h. Los fragmentos amplificados se visualizaron con tinción de nitrato de plata. Las muestras que se cargaron en el gel fueron mezcladas con Stop Mix (95 % formamida, agua di-destilada, 1mg xilencianol, 1mg azul de bromofenol, 0.5 M EDTA). La lectura de bandas se realizó mediante el uso del programa Gelworks 1D (UVP, California).

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I.4.2.5 ANALISIS ESTADISTICO DE LOS DATOS Con los patrones de 65 de las bandas obtenidas en la electroforesis, se elaboró una matriz de tipo binomial con datos 1 y 0; en donde 1 = presencia de banda y 0 = ausencia de banda. Estos datos fueron utilizados para calcular la similaridad genética entre los materiales, mediante el coeficiente de Dice (1945):

Sij = 2a/b +c Donde: Sij = Similitud entre el individuo i y j a = número de bandas presentes en ambos, i y j b = número de bandas presentes en i pero ausentes en j c = número de bandas presentes en j pero ausentes en i Este cálculo se hizo tanto de manera general, considerando a todos los materiales como un solo grupo, como agrupando los materiales por departamento de procedencia. Las matrices de similaridad genética se analizaron por el método UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmatic Mean). Se elaboraron dendrogramas en base a los datos analizados con el programa NTSYS-pc 2.02 (Rohlf, 1995). También a partir de la matriz generada, se estimó el índice de estructura genética Gst (Nei y Li, 1979) que brinda información sobre la divergencia genética entre poblaciones y es el equivalente multialélico del Fst o índice de fijación de Wright. Se estimó la diversidad genética con el índice de Shannon H = pi log2 pi que considera cada banda polimórfica como un locus con dos posibilidades. Se relacionó el valor del Gst con el Número de Migrantes Nm que representa la tasa de migración efectiva donde N es el tamaño de la población y m la migración genética por generaciones. Se estimaron las distancias genéticas entre pares de poblaciones (Nei, 1978). Los índices se calcularon usando el programa PopGene para marcadores dominantes (Yeh, Yang y Boyle, 1977). Se utilizó el programa Arlequin versión 2.000 (Schneider et al. 2000) para realizar un análisis de varianza molecular (AMOVA) que permitiera conocer la partición de la diversidad total y la significancia estadística entre poblaciones.

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PARTE II II. MARCO TEÓRICO

II.1 La planta de maíz El maíz, es la planta domesticada del género Zea, perteneciente a la familia gramínea, subfamilia andropogonaceae, tribu maidea, identificada específicamente como: Zea mays L. Su nombre proviene de las Antillas y significa: lo que proporciona la vida (Figueroa et al., 2003). Esta planta es originaria de América, de gran importancia en la vida religiosa, política, social y cultural de los pueblos Mesoamericanos. Asimismo todos los grupos étnicos que habitaron Meso América consideraron al maíz como elemento esencial de su origen, tal y como lo relata el Popol Vuh: “Fue creado entonces el hombre de maíz y los dioses vieron coronados sus esfuerzos”. El maíz es uno de los tres cereales más importantes a escala mundial, además del trigo y del arroz, pero indudablemente en Guatemala es el número uno, debido a los múltiples usos que tiene dentro de la industria de los alimentos de consumo humano, además de la producción de alimentos balanceados de utilización pecuaria. II.2 Teorías acerca de su origen y evolución La cultura mesoamericana basó su desarrollo en el cultivo del maíz. Por eso se torna difícil rastrear el origen del maíz, ya que está íntimamente ligado al origen de muchas culturas. Se han postulado diversas teorías para explicar el proceso que dio origen al maíz. Diversos investigadores han discutido el centro geográfico del maíz. Algunos genetistas opinan que el maíz se originó en América del Sur, otros se inclinan por las tierras altas de Guatemala. Los primeros consideran como factor de importancia el mayor número de variedades del maíz que existe en las tierras altas de Perú. Los segundos consideran como factor decisivo la presencia de parientes más próximos a la planta, lo que ocurre en Guatemala, como el teocinte y el Tripsacum. Los partidarios del origen peruano piensan que el maíz se derivó de una gramínea silvestre ligeramente parecida al maíz palomero pero sin mazorcas. Los partidarios del origen guatemalteco atribuyen el nacimiento del maíz al cruzamiento del teocinte con otra gramínea silvestre. Sin embargo, Mangelsdorf y Reeves (1959) pensaron que al encontrar polen fosilizado en el Valle de México se establecía el origen del maíz en América, pero no el lugar de América donde se domesticó primero. En cuanto al posible ancestro del maíz, se ha especulado que la raza mas antigua arqueológicamente conocida, es un maíz tunicado-reventón (De Wet y Harlan, 1972), debido a que el maíz tunicado posee muchas de las supuestas características de la forma ancestral del maíz, difiriendo solo del maíz ordinario en un gene. Se han aceptado cuatro teorías propuestas por Mangelsdorf (1950) sobre el sitio y la forma en que se originó el maíz actual. Entre ellas se menciona que el maíz

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cultivado se origina del maíz tunicado, en una segunda, que se origina del teocinte (Zea mexicana), por selección, ya sea directa, mutación o por la cruza del primero con algún pasto desconocido, actualmente extinguido. Sin embargo aún existían controversias sobre el origen y evolución del maíz, por lo que Weatherwax (1954, 1955) señaló que los géneros Zea, Tripsacum y Euchlaena, ahora Zea mexicana, probablemente surgieron por la evolución divergente de algún ancestro común. Dicho autor señaló que las tres plantas son similares en su patrón estructural y que las diferencias visibles entre ellas pueden deberse a abortos diferenciales de órganos durante el desarrollo, concluyendo que el ancestro silvestre del maíz fue probablemente una planta perenne. Kato (1976) indica que el origen del maíz está relacionado con el teocinte (Zea mexicana), debido a que ambos tienen similar constitución cromosómica (10 nudos cromosómicos). II.3 Estudios de diversidad genética y conservación de maíz usando caracteres morfológicos A través del Proyecto LAMP (Latin American Maize Project), se evaluaron más de 12,000 accesiones de América Latina y Estados Unidos en la etapa 1. Los resultados se usaron para designar una colección núcleo con metodologías desarrolladas por el Centro Internacional para el Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT). El proyecto LAMP estructuró la evaluación y regeneración de estas colecciones en función de agrupar colecciones de maíz procedentes de similares áreas ecológicas (altitud). En base a esta agrupación se posibilitó la evaluación en diferentes localidades que disponen de similitud de condiciones agroecológicas. Como resultado se delimitaron colecciones núcleo en el germoplasma de Argentina, Bolivia, Brasil, Colombia, Chile, Guatemala, México, Paraguay, Perú y Uruguay. Estas colecciones núcleo constituyen aproximadamente el 20 % de las accesiones (Taba, et al., 1999). II.4 Estudios de diversidad y conservación del maíz de Guatemala basados en marcadores morfológicos Dada la importancia del maíz, se han realizado dos exploraciones importantes en Guatemala. McBryde en 1945 hizo una extensa recolección en el país, la cual constó de 318 mazorcas procedentes de 38 sitios en 13 departamentos. Sin embargo, la recolección más importante fue desarrollada por Fuentes entre 1952 y 1953. Con toda la información de campo recabada se realizó la monografía Razas de maíz en la América Central por Wellhausen et al. en 1957 (Azurdia C., 2004). Las diferentes colecciones de maíz realizadas en Guatemala en los años 50´s estuvieron almacenadas en bancos de germoplasma por más de 30 años y no se conocía a plenitud la expresión de las características agronómicas. El Proyecto LAMP estructuró la evaluación y regeneración de estas colecciones en función de agrupar colecciones de maíz procedentes de similares áreas agro

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ecológicas (altitud). En base a esta agrupación se posibilitó la evaluación en diferentes localidades, las que disponen de similitud de condiciones agro ecológicas, en dos etapas iniciales. La primera fue la evaluación de todas las colecciones de maíz en al menos dos localidades por área homóloga. Para el caso de Guatemala se evaluaron 475 accesiones en tres localidades: Cuyuta (350), Chimaltenango (100) y Quetzaltenango (25). La segunda fase consistió en evaluar el 20% de la fracción superior de cada área homóloga en evaluación. Los resultados de estas fases permitieron evaluar desde el punto de vista morfológico, las diferentes características agronómicas de las colecciones de maíz (Fuentes, 1988). Esta información sirvió de base para la clasificación racial y la identificación de colecciones núcleo para la zona del trópico bajo y zona del altiplano de Guatemala. Como resultado de las evaluaciones realizadas en Cuyuta durante 1987, se designaron 74 accesiones provenientes de nueve grupos no traslapados (Figura 1). De las evaluaciones realizadas en Chimaltenango, se designaron 20 accesiones de cinco grupos no traslapados (Figura 2) y de las evaluaciones realizadas en Quetzaltenango se designaron seis accesiones de cinco grupos no traslapados (Figura 3). Se espera reducir a un 10 % esta colección núcleo, en tanto se agregue más información morfológica o molecular (Taba, et al., 1999).

Figura 1. Diversidad fenotípica de 74 accesiones núcleo provenientes de 9 grupos no traslapados. Cuyuta, Escuintla,1987. (Fuente: Taba, et al., 1999)

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Figura 2. Diversidad fenotípica de 20 accesiones núcleo provenientes de 5 grupos no traslapados. Chimaltenango, 1987. (Fuente: Taba, et al., 1999)

Figura 3. Diversidad fenotípica de 6 accesiones núcleo provenientes de 5 grupos no traslapados. Quetzaltenango, 1987. (Fuente: Taba, et al., 1999)

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II.5 Clasificación Racial del Maíz Han existido diferentes clasificaciones de razas de maíz. Anderson y Cutler (1942) indican que Sturtevant clasificó las razas en función del tipo de grano, pero no consideró otras características a nivel morfológico. Ellos propusieron una clasificación basada en la constitución genética total. Señalaron que la variabilidad existente en el maíz era similar a la que se había encontrado en el género humano, por lo que sugirieron el uso de una clasificación racial basada en lo posible en las relaciones existentes entre ellos: como los caracteres de la espiga, mazorca y granos. Wellhausen et al. (1957) reportaron el origen, las características y la distribución de las razas de maíz en Guatemala. Estudiaron aproximadamente 1054 variedades tomando en cuenta las siguientes características: a) su distribución geográfica, b) los caracteres vegetativos de la planta, c) los caracteres de la espiga, d) los caracteres de la mazorca y e) los caracteres fisiológicos, genéticos citológicos. También dentro del Proyecto LAMP, se evaluó la diversidad de colecciones de maíz colectadas en los 50´s, considerando diferentes criterios, tales como: procedencia de la colecta, altitud, color, ciclo de madurez y la ubicación de estas colecciones en relación a un área homóloga que posibilitara la expresión de sus características agronómicas. II.6 Razas de Maíz en Guatemala La diversidad genética del maíz del continente americano está representada por alrededor de 220 razas (Goodman y Brown, 1988), de las cuales 13 razas y 9 subrazas se encuentran en Guatemala y son sembradas en gran variedad de regiones agro ecológicas que van desde el nivel del mar hasta 3000 msnm (Wellhausen, Fuentes y Hernández, 1957 citados por Fuentes, 1988). En el Cuadro 5 se presentan las razas reconocidas en Guatemala y su distribución. La clasificación racial considera entre los principales criterios:

a) Distribución Geográfica Las razas estudiadas y colectadas por Wellhausen et al., (1957), incluyeron a todas las regiones geográficas del país, para lo cual se realizó un estudio previo de las condiciones climáticas y topográficas del país, con el objetivo de colectar las razas más representativas de cada zona.

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Cuadro 5. Razas de maíz en Guatemala RAZA SUB-RAZA Distribución Altitud

(msnm) Nal-tel Amarillo Tierra

Baja Chiquimula, Jutiapa y Baja Verapaz.

400-1100

Blanco Tierra Baja

Jutiapa, Chiquimula y Baja Verapaz

1000—1100

Amarillo Tierra Alta

Quiché y Totonicapán 2000-2500

Blanco Tierra Alta

Quiché, Totonicapán y Quetzaltenango

2000-2500

Ocho San Marcos, Sololá y Chimaltenango

2100-2500

Imbricado Chimaltenango, Quetzaltenango y Huehuetenango

2100-2500

Serrano San Marcos, Huehuetenango, Totonicapán y Sololá

2500-3100

San Marceño San Marcos, Huehuetenango, Quetzaltenango, Sololá y Chimaltenango.

2100-2700

Quicheño Rojo Quiché 1800 Ramoso Quetzaltenango y

Huehuetenango 2200-2500

Negro de Chimaltenango

Negro de Tierra Fría

Chimaltenango, San Marcos, Quetzaltenango, Totonicapán Quiche, Sololá y Guatemala

1800-2300

Negro de Tierra Caliente

Retalhuleu, Suchitepéquez, Escuintla, Sacatepéquez, Guatemala, Baja Verapaz, Jalapa, Jutiapa, Chiquimula, Zacapa e Izabal

40-1100

Salpor Quetzaltenango, Quiche, San Marcos

2300-2800

Salpor Tardío San Marcos, Quetzaltenango, Sololá

2300-2700

Olotón Alta y Baja Verapaz, Quiche, Huehuetenango

1200-2500

Comiteco Huehuetenango, Alta Verapaz, Chimaltenango y Guatemala

1300-2100

Dzit-Bacal Jutiapa, Jalapa y El Progreso 500-1400 Tepecintle Quetzaltenango, Suchitepéquez,

Alta Verapaz, El Peten, Chiquimula

150-500

Tuxpeño El Petén 150-500

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b) Caracteres Vegetativos de la Planta

Los caracteres vegetativos de la planta son los más influenciados por la variación en el ambiente. Estos incluyen a factores como: adaptación a la altitud, altura de la planta, caracteres de la espiga, caracteres de la planta y caracteres fisiológicos, genéticos y citológicos.

c) Adaptación a la altitud Se han encontrado razas de maíz desde niveles de mar hasta alturas de 3000 m. Algunas razas son sensibles a los cambios de altitud mientras otras muestran una gran adaptación a la variación de altitud. La adaptación a la altitud es sin duda dependiente de muchos factores, algunos de los cuales aún no han sido entendidos.

d) Altura de la planta La altura de la planta se determina para una muestra de seis plantas, tomando como referencia la parte baja del tallo hasta la espiga.

e) Caracteres de la espiga Los caracteres de la espiga estudiados fueron: largo de la espiga y pedúnculo, el porcentaje de separación de las ramificaciones, numero total de ramificaciones de la espiga y el índice de condensación.

f) Caracteres de la mazorca Se estudiaron caracteres internos y externos de la mazorca en la clasificación de las razas. Los caracteres internos estudiados fueron diámetro de la mazorca, “olote” y caquis, largo de la mazorca y raquilla, entre otros, los caracteres externos estudiados fueron largo de la mazorca, diámetro medio de la mazorca, numero de hileras, ancho y espesor del grano.

g) Caracteres fisiológicos, genéticos y citológicos Los caracteres estudiados por Wellahausen et al., (1957) fueron: precocidad, color de la planta, color de la parte media del olote. II.7 Colecciones núcleo Los bancos de germoplasma constituyen reservorios de diversidad genética. Sin embargo, el mantenimiento de la máxima diversidad genética se realiza a un costo significativo. Uno de los propósitos más importantes para la conservación de recursos genéticos es su utilización por los mejoradores de plantas, a través

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del desarrollo de variedades. Aunque la actual clientela de las colecciones en los bancos de genes puede incluir taxónomos, entomólogos, genetistas moleculares y científicos de muchas otras disciplinas (Spooner, Treuren y De Vicente, 2005). Cualquiera que sea el propósito de conservar una colección, su tamaño puede crear dificultades debido al costo e incapacidad de evaluar todas las accesiones. Para facilitar su uso, los bancos genéticos han desarrollado colecciones núcleo, siguiendo el concepto de Frankel 1984, (citado por Spooner, Treuren y De Vicente, 2005). Las colecciones núcleo representan la diversidad genética de un cultivo con mínimo de repetitividad. La idea básica es someter la colección núcleo (p.e. 10 % de la colección completa) a una caracterización intensiva y mantener la colección de reserva (el restante 90 %) como respaldo de una variabilidad potencial no evaluada, para futuro uso en el caso de que surgieran necesidades extraordinarias. Tradicionalmente, una colección núcleo se construye en base a diversos criterios taxonómicos, morfológicos, agronómicos y eco geográficos. Con frecuencia la colección núcleo se completa con información bioquímica o molecular para validar la estrategia adoptada o verificar la cantidad de diversidad genética colectada en comparación con la colección original. Algunas colecciones núcleo se han establecido exclusivamente en base a datos de marcadores moleculares. Sin embargo, es posible que los marcadores moleculares no tengan la utilidad esperada si el propósito es maximizar las características agronómicamente importantes. Por el contrario, maximizar las características agronómicamente importantes puede implicar que la variabilidad genética almacenada no sea representativa de la diversidad de la colección completa (Spooner, Treuren y De Vicente, 2005). II.8 Contribuciones de los métodos basados en PCR a la sistemática de plantas y a la biología de la evolución. En menos de una década, la reacción en cadena de la polimerasa –PCR–, por sus siglas en inglés para Polymerase Chain Reaction ha evolucionado hacia el denominador común de la biología molecular para la investigación de ácidos nucleicos. El impacto más importante de la PCR en la sistemática molecular de plantas ha sido la amplificación rápida de regiones de ADN, facilitando la secuencia de nucleótidos. Sin embargo, hay muchas otras técnicas al lado de la secuenciación en las que la PCR es apropiada y extremadamente útil. (Wolfe y Liston, 1997) II.9 Aplicaciones de la PCR que involucran la generación de marcadores microsatélites.

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Los estudios de sistemática a menudo usan marcadores genéticos para probar relaciones entre organismos, biogeografía, especiación, flujo de genes, variabilidad genética y estructura poblacional. El esfuerzo y el costo de usar métodos moleculares convencionales (secuenciación de nucleótidos y elaboración de mapas de restricción de ADN organelar o nuclear) para estudios a nivel de poblaciones pueden ser muy altos en términos de tiempo, entrenamiento técnico, facilidades, y de la cantidad de material vegetal necesario (Wolfe and Liston, 1997). Se han introducido varias clases de marcadores genéticos generados por la amplificación del ADN mediante PCR; estos marcadores son apropiados para generar marcadores moleculares en estudios a nivel de poblaciones e incluyen marcadores basados en secuencias de ADN del núcleo o de los cloroplastos, como las repeticiones en tándem de número variable –VNTR–, por sus siglas en inglés para Variable Number of Tandem Repeats,-, los loci genéticos y las secuencias genómicas no codificantes. (Wolfe and Liston, 1997) II.10 Repeticiones en tándem de número variable (VNTRs) Los marcadores VNTR incluyen secuencias repetitivas largas como los minisatélites y las repeticiones de secuencia simple –SSR–, por sus siglas en inglés para Simple Sequence Repeat-, conocidas como microsatélites. Ambas clases de VNTRs están distribuidas a lo largo del genoma de organismos eucariotas y ambas se han usado para obtener huellas dactilares de ADN. (Wolfe and Liston, 1997) II.11 Microsatélites Los microsatélites son repeticiones cortas de nucleótidos, de menos de 6 pares de bases, dispuestas en tándem, esto es, en fila. Se encuentran dispersos a lo largo del genoma de eucariotas. La ocurrencia de varios motivos SSR se ha observado en muchos grupos de plantas, incluyendo gimnospermas y angiospermas. Los estimados de la abundancia de los motivos SSR en plantas se encuentran entre un SSR cada 7 kilo pares de bases (kpb) a 1.5 mega pares de bases (Mpb) para genomas de plantas. (Wolfe and Liston, 1997) II.12 Marcadores basados en la amplificación de microsatélites Los microsatélites son una clase de elementos repetitivos de ADN, cuyas secuencias están conformadas por di, tri o tetra nucleótidos dispuestos a manera de tándem y cuyo número de unidades repetidas está en un rango de 5 a 50 copias como (AT)29, (CAC)16 o (GACA)32. Los microsatélites son más frecuentes en genomas eucariotas y están arbitrariamente mejor distribuidos, formando loci genéticos altamente polimórficos. En plantas están presentes, en promedio, en un rango de 5 a 7 kpb, siendo el elemento repetido más común el dinucleótido

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AT. Estos loci altamente variables también fueron denominados sitios microsatélites marcados por secuencias (STMS, sequence tagged microsatellite sites) o polimorfismos de secuencia simple repetida (SSRP, simple sequence repeat polymorphism) y constituyen la clase más polimórfica de marcadores moleculares hoy disponible. (Ferreira y Grattapaglia, 1998) Cada microsatélite, independientemente del elemento repetido constituye un locus genético altamente variable, multialélico, de gran contenido informativo. Cada segmento de tamaño diferente (generalmente de varias decenas hasta algunas centenas de pares de bases) representa un alelo diferente del mismo locus (fig. 1) (Ferreira y Grattapaglia, 1998)

Figura 4. Secuencia microsatélite en una hebra de ADN (Ferreira y Grattapaglia, 1998).

Los microsatélites están flanqueados por secuencias conservadas de nucleótidos. A partir de éstas se pueden diseñar cebadores 5’ y 3’ que permitan, mediante la PCR, amplificar la sección del ADN que contenga las SSR. Los alelos de SSR (fig. 1) son productos amplificados de longitud variable que se pueden separar por electroforesis en gel y visualizarse por tinción con plata, auto radiografía (si los cebadores están marcados con átomos radiactivos) o por automatización (si los cebadores están marcados con moléculas fluorescentes). (Ferreira y Grattapaglia, 1998). II.13 Empleo de marcadores microsatélites en maíz Pejic y colaboradores analizaron comparativamente la similitud genética entre líneas endocriadas de maíz, detectada por RFLPs, RAPDs, SSRs y AFLPs. Los cuatro ensayos difirieron en la cantidad de polimorfismos detectados, la cantidad de información fue mayor para los microsatélites; además, los SSR y AFLP pueden reemplazar a los RFLP en estudios de similaridad genética debido a su exactitud comparable en genotipar líneas endocriadas seleccionadas por pedigrí. La búsqueda de microsatélites en el maíz se ha desarrollado extensamente los últimos 5 años. En 2001, Sharopova y colaboradores reportaron el desarrollo y mapeo de más de 1000 marcadores SSR, fundamentando su estudio en que

REGIÓN MICROSATÉLITE (CAC)8

Secuencia flanqueante Secuencia flanqueante

...AGTCCTGGCCTGAA CACCACCACCACCACCACCACCAC TCCTTAACTGGTA…

...TCAGGACCGGACTTGTGGTGGTGGTGGTGGTGGTGGTGAGGAATTGACCAT...

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estos marcadores son particularmente efectivos en costo para investigadores en pequeña y gran escala y en que hasta entonces había un número limitado de SSR disponibles públicamente. Los marcadores desarrollados en este estudio benefician particularmente el análisis genético de características agronómicas complejas del maíz. Los partidores para la amplificación de estos marcadores se encuentran en línea en la página http://www.maizegdb.org. En un estudio que empleó marcadores moleculares de ADN para identificar genotipos de maíz en Argentina, se emplearon 20 microsatélites para analizar y estimar el grado de relación genética entre 35 líneas endocriadas de maíz provistas por la Estación Experimental Agropecuaria Pergamino del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, en Buenos Aires. Este análisis de distancia genética, reportado por Ornella y colaboradores (sin fecha), reveló que la información generada a partir de los 20 microsatélites fue suficiente para distinguir las líneas analizadas; consecuentemente, el dendrograma ofrece una indicación de la similitud entre los materiales de maíz analizados. En este reporte se remarca que los datos obtenidos, sumados a los morfológicos, son importantes para determinar la combinación con mayor potencial heterótico en la producción de híbridos. En un estudio en ABC CIMMYT (sin fecha) de México se empleó un núcleo de 85 marcadores SSR para obtener las huellas dactilares de ADN. AMBIONET Service Lab usó 78 de estos marcadores en este estudio de diversidad genética. Gethi y colaboradores determinaron la variación de SSR en líneas endocriadas estadounidenses de importancia. Su objetivo fue estimar el nivel de diversidad genética entre y dentro de líneas endocriadas de diversos orígenes usando marcadores SSR. Se muestrearon 6 líneas endocriadas obtenidas de 14 programas de mejoramiento y se emplearon 44 marcadores SSR. En este estudio se concluyó que aunque existe más diversidad entre las 6 líneas que dentro de ellas, una pequeña pero significativa cantidad de variación existe entre fuentes de semilla dentro de las endocriadas, variación atribuida a diferencias en el mantenimiento de las semillas, dado que no hubo evidencia que sugiriese altas tasas de mutaciones u otras cruzas. El ICTA ha venido desarrollando el área de marcadores moleculares y sus aplicaciones en diferentes campos desde el año 2000. A través del proyecto “Desarrollo de variedades de maíz con alto valor nutritivo adaptado a la zona del trópico bajo de Guatemala”, se realizó selección asistida con marcadores moleculares para discriminar en base a los alelos del gen Opaco-2. La detección se hizo por medio de la amplificación del gen O2 utilizando PCR y el marcador molecular microsatélite Umc1066. Se muestrearon al azar 18 parcelas de maíz, analizando en promedio 50 individuos por parcela. La co-dominancia de este microsatélite permitió visualizar un patrón de bandas diferente para cada genotipo. De esta forma se identificó a los individuos homocigotos recesivos, homocigotos dominantes y heterocigotos para el gen O2. Se obtuvo un total de

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260 individuos portadores los alelos recesivos (alta calidad de proteína). La selección asistida por marcadores microsatélites permitió planear retrocruzas para la incorporación de los alelos recesivos del gen Opaco-2 en variedades e híbridos de maíz blanco y amarillo (Molina et al., 2004).

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PARTE III

III. RESULTADOS Los 10 SSR utilizados en este estudio amplificaron un total de 202 bandas en las 731 accesiones, dando un promedio de 20.2 bandas por locus (Cuadro 6). Cuadro 6. Número de loci amplificados y analizados por reacción múltiple de PCR.

No. de reacción

Tipo de reacción

Grupo de partidores

Bandas amplificadas

Bandas analizadas

1 Triple phi121, phi053, phi034

51 29

2 Triple phi078, phi032, phi064

64 7

3 Doble phi029, phi062

26 15

4 Doble phi041, phi050

61 14

Debido a que la tinción del gel se realizó con nitrato de plata, no fue posible discriminar los alelos de cada SSR. Por esa razón, el análisis se realizó para marcadores dominantes, es decir, asumiendo cada banda como un locus diferente con dos posibles alelos: presencia o ausencia. Se consideró polimórfico un locus, si la frecuencia de uno de sus alelos era igual o menor a 0.95. Basado en esto, la proporción de loci polimórficos fue 0.995. Al analizar las 65 bandas de las 731 accesiones divididas en 22 poblaciones (20 departamentos, una población que agrupa accesiones cuyo departamento de colecta se desconoce y una población constituida por las variedades mejoradas del ICTA), el valor promedio de la diversidad genética de Nei (h) fue 0.14, con una desviación estándar de 0.02 (cuadro 7). El valor promedio del índice de Shannon (I) (Lewontin, 1972), el cual es también una medida de la diversidad genética, fue 0.26, con una desviación estándar de 0.03. La diversidad total (HT) fue 0.14 y se determinó mayor diversidad dentro de poblaciones (HS = 0.12) que entre poblaciones (GST = 0.11). El flujo genético entre poblaciones (Nm) fue 3.9.

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Cuadro 7. Diversidad genética promedio de 22 poblaciones de maíz basada en 65 loci génicos por población.

Población Tamaño de muestraNúmero Pa h I

Alta Verapaz 47 80 0.1149 0.2092Baja Verapaz 43 85 0.1219 0.2214Chimaltenango 80 78 0.1290 0.2215Chiquimula 36 83 0.1234 0.2183Desconocido 73 82 0.1060 0.1961El Petén 32 69 0.0914 0.1729El Progreso 33 80 0.1429 0.2409El Quiché 32 75 0.1378 0.2329Escuintla 7 45 0.1170 0.1877Huehuetenango 24 80 0.1081 0.1979ICTA 12 57 0.1090 0.1859Izabal 3 31 0.1009 0.1561Jalapa 35 86 0.1446 0.2560Jutiapa 51 91 0.1416 0.2517Quetzaltenango 28 72 0.1197 0.2068Retalhuleu 14 54 0.1000 0.1727San Marcos 83 97 0.1591 0.2722Santa Rosa 22 69 0.1352 0.2288Sololá 21 55 0.0961 0.1633Suchitepéquez 10 55 0.1076 0.1856Totonicapán 30 75 0.0988 0.1789Zacapa 15 65 0.1355 0.2267Promedio 0.1371 0.2577Desviación estándar 0.0186 0.0316

Diversidad total (HT) = 0.14; diversidad dentro de las poblaciones (HS) = 0.12;diversidad entre poblaciones (GST)

b = 0.11; flujo genético (Nm) = 3.98

a Abreviaturas: P, porcentaje de loci polimórficos; h , diversidad genética de Nei (1973); I , índice de fijación de Shannon (Lewontin, 1972)b GST diversidad entre poblaciones (HT - HS)/HT. Nm, Flujo genético basado en GST como [0.25 x (1 -GST)/GST] (Slatkin y Barton 1989)

Indices de diversidad

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El análisis de varianza molecular –AMOVA- (cuadro 8) mostró el mismo estimado de variación genética entre poblaciones, a través del índice de fijación (FST = 0.11), que el índice GST calculado con POPGENE (cuadro 7). Ambos análisis indican que aproximadamente 89 % de la diversidad existente en las 22 poblaciones conformadas está dentro de las poblaciones, mientras que el 11 % está entre las poblaciones. A pesar de esto, la diversidad entre poblaciones resultó altamente significativa (P < 0.01). Por otro lado, el flujo genético vía polen y/o dispersión de semilla también resultó alto. Cuadro 8. Análisis de varianza molecular (AMOVA) en 22 poblaciones de maíz de Guatemala basado en 65 loci SSR por población.

Fuente de Grados de Suma de Componentes PorcentajeVariación libertad cuadrados de la varianza de variación

Entrepoblaciones 21 945.53 1.12 (P=0.00001) 11.48

Dentro depoblaciones 709 6113.99 8.62 88.52

Total 730 7059.53 9.74

Indice de fijación FST: 0.11

El dendrograma elaborado con el análisis de conglomerados, utilizando los valores de la distancia genética de Nei entre poblaciones, se constituye en un coeficiente de diferenciación, el cual muestra que las 22 poblaciones podrían dividirse en cuatro grupos (Figura 5). Las accesiones provenientes del departamento de Sololá se diferencian claramente de las demás. Lo mismo puede decirse de las accesiones que fueron colectadas en el departamento de Suchitepéquez. Los materiales provenientes de Escuintla y Retalhuleu forman un tercer grupo y las demás procedencias forman el grupo mayoritario. Las distancias genéticas para las muestras de las 22 poblaciones de maíz variaron desde 0 para las poblaciones de Alta Verapaz e Izabal hasta 0.098 entre la población de Sololá y las otras 21 poblaciones (Figura 5). Se asume que las poblaciones con menores distancias genéticas tienen mayor flujo genético entre ellas (Slatkin 1985).

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Distancia genética0.000 0.003 0.005 0.008 0.010

Escuintla Retalhuleu AVerapaz

Izabal SantaRosa

Desconocido BVerapaz

Peten Huehuetenango

Jalapa Jutiapa

Chiquimula Zacapa

Quetzaltenango Totonicapan

Quiche SanMarcos

Chimaltenango ElProgreso

ICTA Suchitepequez

Solola

Figura 5. Dendrograma que muestra los valores de distancia genética (coeficiente de diferenciación, Nei 1978) estimada para 22 poblaciones de maíz (Zea mays L.) provenientes de 20 departamentos de Guatemala. El análisis de coordenadas principales utilizando los datos generados, permitió visualizar la distribución de la diversidad genética en tres dimensiones como se muestra en la Figura 6. Sin embargo, la información utilizada y el análisis no fueron suficientes para distinguir agrupamientos definidos y sin traslape.

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Figura 6. Distribución espacial de las 731 accesiones de maíz en tres dimensiones, basado en un análisis de coordenadas principales NTsys-pc.

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III.1 DISCUSIÓN DE RESULTADOS El promedio de 20.2 bandas amplificadas en este trabajo es considerablemente mayor que los reportados en otros trabajos (Reif et al. 2006). Warburton et al. (2002) amplificaron 531 bandas con 85 SSR obteniendo un promedio de 6.3 bandas por locus en 7 poblaciones de polinización abierta. Reif et al. (2006) amplificaron 196 bandas con 25 SSR para un promedio de 7.84 en 25 poblaciones de polinización abierta, correspondientes a 24 razas mexicanas de maíz. El mayor número promedio de bandas amplificadas se debe probablemente a que el número de poblaciones analizadas en este trabajo (731) es considerablemente mayor que en los otros y por lo tanto se incrementa la probabilidad de que se encuentren más alelos para cada locus. Reif et al. (2004) mencionan que, mientras más individuos se muestreen, mayor es la probabilidad de detectar alelos raros. La diversidad total resulta baja cuando se compara con otros resultados. Reif et al. (2006) obtuvieron un coeficiente de diversidad genética total de 0.61 en el análisis con microsatélites de 25 accesiones que incluían 24 razas de maíz de México. Reif et al. (2005) obtuvieron un coeficiente de 0.53 en poblaciones de maíz europeo, también con microsatélites. Esto puede ser debido a que, como se mencionó anteriormente, el análisis se realizó asumiendo que las bandas son marcadores dominantes. El efecto de esto es que se subestima el número de alelos y se sobreestima el número de loci génicos, dando como resultado valores bajos de diversidad total. Sin embargo, con fines de comparación, puede observarse que, tanto el índice de diversidad de Nei como el de Shannon muestran que la mayor diversidad de la colección se encuentra en los departamentos de San Marcos y El Quiché en el lado occidental del país mientras que en el oriente son los departamentos de Jalapa, Jutiapa y El Progreso los de mayor diversidad genética. Por otro lado, la similitud promedio entre todos los materiales basada en el índice de Dice (1945) resultó en 0.14. Este valor indica un bajo grado de relación entre las accesiones y alta diversidad genética, lo cual era de esperarse tomando en consideración que se tienen poblaciones de 13 razas y 9 subrazas, de acuerdo a lo reportado por Wellhausen (1957). Estos resultados son similares a los reportados por Xia et al. (2005) en el análisis realizado a 116 líneas autofecundadas, las cuales mostraron una distancia promedio de Roger (MRD) de 0.78 lo cual reflejaba la composición mixta de las poblaciones que originaron las líneas y la gran cantidad de variación incorporada al germoplasma de CIMMYT. En otros estudios (Enoki et al. 2002 y Pejic et al. 1986, citados por Xia et al. 2004) se reportan distancias MRD de 0.83 y 0.86, respectivamente. En cuanto a la distribución de la diversidad genética determinada con el análisis de varianza molecular (AMOVA), los resultados son muy similares a otros reportados con anterioridad (Warburton et al. 2002; Reif et al. 2004). Reif et al. (2003) analizaron la distribución de la diversidad genética en siete poblaciones

32

tropicales de polinización abierta de maíz y reportan que el 89.8 % de la variación se encontró dentro de las poblaciones y sólo 10.2 % entre poblaciones. El análisis de poblaciones realizado con POPGENE permitió determinar el nivel de polimorfismo de cada uno de los 202 loci amplificados. Basados en el mayor índice de Shannon (datos no mostrados), se escogieron 65 loci (Cuadro 6). Estos 65 SSR produjeron los mismos agrupamientos que los producidos con el grupo completo de 202. Esta misma tendencia fue observada por Warburton et al. (2002) al agrupar líneas autofecundadas con 53 y 85 SSR. De acuerdo con el análisis de conglomerados (Figura 5), el flujo genético es mayor entre las poblaciones de Alta Verapaz e Izabal. De la misma manera entre las poblaciones de Chiquimula y Zacapa, entre Escuintla y Retalhuleu, entre Quetzaltenango y Totonicapán, entre Jalapa y Jutiapa y entre San Marcos y El Quiché, lo cual era de esperarse puesto que cada pareja de departamentos son vecinos en sus respectivas zonas geográficas. El alto flujo genético entre departamentos no colindantes como Santa Rosa con Alta Verapaz e Izabal; Chimaltenango y El Progreso; El Petén y Baja Verapaz, puede tener una explicación en aspectos de tipo cultural unido la migración de personas de un departamento a otro. El análisis de coordenadas principales para el total de muestras consideradas como una sola población, no permitió la definición de grupos no traslapados (Figura 6). Esto tiene relación con el hecho de que la mayor parte de la variabilidad genética se encuentra dentro de poblaciones. Además, debe tomarse en cuenta que cada raza de maíz puede distribuirse en diferentes departamentos. También es posible que el análisis de la información utilizando el índice de similitud de Dice y el agrupamiento UPGMA no tenga la capacidad de separar los materiales en grupos definidos, como lo hizo Taba el al. (1999) con 475 accesiones de maíz guatemalteco utilizando el análisis de conglomerados con el Modelo de Localidad Modificado (Franco et al. 1998)

33

PARTE IV

IV.1 CONCLUSIONES

IV.1.1 Se caracterizó la diversidad genética existente en la colección nacional de

maíz en el ámbito de departamentos, mediante el uso de marcadores

moleculares.

IV.1.2 No fue posible la comparación e integración de la información molecular y

morfológica, debido a que se desconoce la correspondencia de las muestras

entre ambos análisis. No obstante, la metodología estadística utilizada en el

presente trabajo, no permitió la separación de los materiales en grupos no

traslapados, como si se hizo en la caracterización morfológica.

IV.1.3 Se adaptó una metodología basada en marcadores moleculares que

permite la identificación de las diferentes variedades de maíz que forman la

colección nacional.

IV.1.4 Se acepta la hipótesis que plantea la existencia de mayor diversidad

genética del maíz dentro de los departamentos que entre departamentos.

IV.1.5 Se acepta la hipótesis que plantea la existencia de diferencias

significativas en la diversidad genética del maíz entre los departamentos.

34

IV.2 RECOMENDACIONES

IV.2.1 Integrar la información generada en el presente estudio con la información

generada en estudios anteriores de caracterización morfológica, para delimitar la

colección núcleo.

IV.2.2 Utilizar la metodología adoptada en el presente trabajo para realizar

estudios que relacionen características agronómicas de interés con marcadores

moleculares en maíz.

35

IV.3 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

1. Anderson, E. y H.C. Cutler. 1942. Races of maize: I. Their recognition and

classification. Ann. Mo. Bot. Gard. 29: 69-89. 2. Azurdia, C. 2004. Priorizacion de la diversidad biologica de Guatemala en riesgo

potencial por la introduccion y manipulacion de organismos vivos modificados. Consejo Nacional de Areas Protegidas, Guatemala, 108 p.

3. Centro Internacional para el Mejoramiento de Maiz y Trigo (CIMMYT). Sin fecha. 85

core SSR markers used in maize fingerprinting at ABC, CIMMYT, Mexico. Extraido el 14 de octubre de 2004 de http://www.cimmyt.org/ambionet/85%20coremarkersfordiversitystudy.PDF

4. De Wet, J.M.J. and J.R. Harlan. 1972. Origin of maize: the tripartite hypothesis. Euphytica 21:271-279

5. Dice, L.R. 1945. Measures of the amount of ecologic association between species.

Ecology, 26: 297-302. 6. Ferreira, M. y Grattapaglia, D. 1998. Introduccion al uso de marcadores

moleculares en el analisis genetico. Brasilia, BR, Embrapa, 221 p. 7. Franco, J., J. Crossa, J. Villasenor, S. Taba y S.A. Eberhart. 1998. Classifying

genetic resources by categorical and continuous variables. Crop Sci. 38: 1688-1696.

8. Fuentes, M.R. 1988. Evaluacion de colecciones de maiz. Informe de resultados

1988. ICTA, Guatemala. 9. Gethi, J.G., Labate, J.A., Lamkey, K.R., Smith, M.E. y Kresovich, S. 2002. SSR

variation in important U.S. maize inbred lines. Crop Sci. 42: 951-957. 10. Goodman, M.M. and Brown, W.L. 1988. Races of corn. En G.F. Sprague y J.W.

Dudley, eds. Corn and corn improvement, 3ª ed., p 33-79. Madison, WI, USA, American Society of Agronomy.

11. Kato-Y, T.A. 1976. Cytological studies of maize and teosinte in relation to their

origin and evolution. Mass. Agric. Exp. Sta. Bull. 635. 12. Lewontin, R.C. 1972. The apportionment of human diversity. Evol. Biol. 6: 381-

398. 13. Mangelsdorf, P.C. and Reeves, R.G. 1959. The origin of corn. III. Modern races,

the product of teosinte introgression. Bot. Mus. Leafl. Harv. Univ., 18: 389-411.

36

14. Mangelsdorf, P. C. 1950. The mistery of corn. Sci. Amer. 183: 20-24. 15. Molina, L.G., Fuentes, M.R., Ponciano, K.M. y Avalos, A. 2004. Selección asistida

con marcadores moleculares en el mejoramiento de maiz. Reportes Tecnicos del Laboratorio de Biotecnologia, ICTA, Guatemala.

16. Nei, M. 1973. Analysis of gene diversity in subdivided populations. Proc. Natl.

Acad. Sci. USA 70: 3321-3323. 17. Nei, M. 1978. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a

small number of individuals. Genetics 89: 583-590. 18. Nei, M., y Li, W.H. 1979. Mathematical model for studying genetica variation in

terms of restriction endonucleases. Proc. Nac. Acad. Sci. 76: 5269-5273. 19. Ornella, L., A.R. Schlatter, V. von Haniel-Niethammer, M.M. Manifesto, G.

Eyherabide, E.Y. Suarez, A. Acevedo. Sin fecha. Empleo de marcadores moleculares de ADN para identificar genotipos de maiz. Extraido el 14 de octubre de 2004 de: http://www.redbio.org/portal/encuentros/enc_2001/posters/03/03_018.htm

20. Reif, J., Melchinger, A., Xia, X., Warburton, M., Hoisington, D., Vasal, S.,

Srinivasan, G., Bohn, M. y Frisch, M. 2003. Genetic distance based on simple sequence repeats and heterosis in tropical maize populations. Crop Sci. 43: 1275-1282.

21. Reif, J., Xia, X., Melchinger, A., Warburton, M., Hoisington, D., Beck, M., y Frisch,

M. 2004. Genetic diversity within and among CIMMYT maize populations of tropical, subtropical, and temperate germplasm by SSR markers. Crop Sci. 44:326-334.

22. Reif, J., Hamrit, S., Heckenberger, M., Schipprack, W., Bohn, M. y Melchinger, A.

2005. Genetic Structure and diversity of European flint maize populations determined with SSR analyzes of individuals and bulks. Theor. Appl. Genet. 111:906-913.

23. Reif, J., Warburton, L., Xia, X., Hoisington, D., Crossa, J., Taba, S., Muminovic, J.,

Bohn, M., Frisch, M., Melchinger, A. 2006. Grouping of accessions of Mexican races of maize revisited with SSR markers. Theor. Appl. Genet. 113: 177-185.

24. Rohlf, F.J. NTSYS-pc 2.02. 1995. Numerical taxonomy and multivariate analysis

system. New York.

37

25. Schneider, S., D. Roessli y L. Excoffier. 2000. Arlequin Version 2.000: A Software for Population Genetics Data Analysis. Genetics and Biometry Laboratory, University of Geneva, Switzerland.

26. Sharopova, N., McMullen, M.D., Schultz, L., Schroeder, S., Sanchez-Villeda, H.,

Gardiner, J., Bergstrom, D., Houchins, K., Melia-Hancock, S., Musket, T., et al. 2002. Development and mapping of SSR markers for maize. Plant Mol. Biol. 48: 463-481.

27. Slatkin, M. 1985. Gene flow in natural populations. Ann. Rev. Ecol. Syst. 16: 393-

430. 28. Slatkin, M. Y N.H. Barton. 1989. A comparison of three indirect methods for

estimating average levels of gene flow. Evolution 43: 1349-1368. 29. Spooner, D., R. Van Treuren y M.C. de Vicente. 2005. Molecular markers for

genebank management. IPGRI, Technical Bulletin No. 10. 30. Taba, S., Diaz, J., Franco, J., Crossa, J. and Eberhart, S.A. 1999. A core subset of

LAMP (Latin American Maize Project) –based on stage 1 and 2 evaluation trials- CIMMYT, Mexico.

31. Warburton, L., Xia, X., Crossa, J., Franco, J., Melchinger, A., Frisch, M., Bohn, M.

y Hoisington, D. 2002. Genetic characterization of CIMMYT inbred maize lines and open pollinated populations using large scale fingerprinting methods. Crop Sci. 42: 1832-1840.

32. Wellhausen, E.J., Fuentes, A. y Hernández, A. 1957. Races of maize in Central

America. Natl. Resc. Council Publ. 511. 33. Weatherwax, P. 1954. Indian corn in old America. New York, NY, USA, MacMillian

Publishing. 34. Weatherwax, P. 1955. History and origin of corn. I. Early history of corn and

theories as to its origin. In G.F. Sprague, ed. Corn and corn improvement, 1st ed., p. 1-16. New York, NY, USA, Academic Press.

35. Wolfe, A.D., Liston, A. 1997. Contributions of PCR-based methods to plant

systematics and evolutionary biology. En Soltis, D.E, Soltis, P.S. Doyle, J.J. eds. Molecular Systematics of Plants II: DNA Sequencing, pp. 43-86. New York, Kluwer.

36. Xia, J., Reif, J., Hoisington, D., Melchinger, A., Frisch, M y Warburton, M. 2004.

Genetic diversity among CIMMYT maize inbred lines investigated with SSR markers: I. Lowland Tropical Maize. Crop Sci. 44: 2230-2237.

38

37. Xia, J., Reif, J., Melchinger, A., Frisch, M., Hoisington, D., Beck, D., Pixley, K. y Warburton, M. 2005. Genetic diversity among CIMMYT inbred lines investigated with SSR markers: II. Subtropical, Tropical Midaltitude, and Highland Maize Inbred Lines and their Relationships with Elite U.S. and European Maize. Crop Sci. 45:2573-2582.

38. Yeh, F.C., Yang, R.C. y Boyle, T. 1967. PopGene. Alberta, Canada. University of

Alberta and Center for International Forestry Research.

39

IV.4 ANEXOS

Anexo 1. Listado de las colectas de maíz ordenado por orden alfabético de acuerdo al departamento de procedencia.

Código Número Departamento Municipio Localidad Variedad/Población

Cuy 8 Alta Verapaz Cuy 21 Alta Verapaz Cuy 22 Alta Verapaz Cuy 23 Alta Verapaz Cuy 24 Alta Verapaz Cuy 25 Alta Verapaz Cuy 26 Alta Verapaz Cuy 27 Alta Verapaz Cuy 38 Alta Verapaz Cuy 39 Alta Verapaz Cuy 41 Alta Verapaz Cuy 42 Alta Verapaz Cuy 43 Alta Verapaz Cuy 45 Alta Verapaz Cuy 46 Alta Verapaz Cuy 47 Alta Verapaz Cuy 48 Alta Verapaz Cuy 50 Alta Verapaz Cuy 51 Alta Verapaz Cuy 52 Alta Verapaz Cuy 53 Alta Verapaz Cuy 54 Alta Verapaz Cuy 55 Alta Verapaz Cuy 56 Alta Verapaz Jal 231 Alta Verapaz Fray Bartolome Maquila Jal 232 Alta Verapaz Fray Bartolome Maquila Jal 233 Alta Verapaz Fray Bartolome Sexam ain Jal 234 Alta Verapaz Playa Grande Santa Maria Tzajá Jal 235 Alta Verapaz Playa Grande San Jose Laveinte Jal 236 Alta Verapaz Coban Zapotal II Machacja Jal 237 Alta Verapaz Coban Salaquin Jal 243 Alta Verapaz Tactic Chacalte Jal 244 Alta Verapaz Tactic Chacalte Jal 245 Alta Verapaz Tactic Chacalte Jal 246 Alta Verapaz Tactic Chacalte Jal 247 Alta Verapaz San Cristobal Chiyuc Jal 248 Alta Verapaz San Cristobal Chiyuc Jal 249 Alta Verapaz San Cristobal La Independencia Jal 250 Alta Verapaz Panzos Barrio San Juan Jal 251 Alta Verapaz Panzos Teleman Jal 252 Alta Verapaz Panzos Shucup Jal 253 Alta Verapaz La Tinta Finca Tampama

40

Jal 254 Alta Verapaz Senahú Las Gallinas

Jal 255 Alta Verapaz Senahú Rubelten Jal 256 Alta Verapaz Tucurú Chintun Jal 257 Alta Verapaz Tucurú Chintun LMq 683 Alta Verapaz Jut 114 Baja Verapaz Jut 146 Baja Verapaz Jut 147 Baja Verapaz Jut 148 Baja Verapaz Jut 149 Baja Verapaz Jut 150 Baja Verapaz Jut 151 Baja Verapaz Jut 180 Baja Verapaz Jut 182 Baja Verapaz Jut 201 Baja Verapaz Jut 206 Baja Verapaz Jut 207 Baja Verapaz Jut 208 Baja Verapaz Jut 212 Baja Verapaz Jut 213 Baja Verapaz Jut 214 Baja Verapaz Jut 215 Baja Verapaz Jut 217 Baja Verapaz Jut 218 Baja Verapaz Jal 220 Baja Verapaz San Miguel Chicaj Chicholan Jal 221 Baja Verapaz San Miguel Chicaj Chicholan Jal 222 Baja Verapaz San Miguel Chicaj Chixolop Jal 223 Baja Verapaz Rabinal El Sauce Jal 224 Baja Verapaz Rabinal Las Ventanas Jal 225 Baja Verapaz Rabinal Las Ventanas Jal 226 Baja Verapaz Cubulco Chiul Jal 227 Baja Verapaz Salama Las Cureñas Jal 228 Baja Verapaz Purulha Parrachoch Jal 229 Baja Verapaz Purulha Parrachoch Jal 230 Baja Verapaz Purulha Mocohan Jal 238 Baja Verapaz San Jeronimo Santa Cruz Jal 239 Baja Verapaz Salama San Rafael Chilasco Jal 240 Baja Verapaz Salama San Rafael Chilasco Jal 241 Baja Verapaz Salama San Rafael Chilasco Jal 242 Baja Verapaz Salama San Rafael Chilasco Jal 258 Baja Verapaz Rabinal Chiticoy Jal 259 Baja Verapaz Rabinal Chiticoy Seq 581 Baja Verapaz San Rafael Rabinal Seq 582 Baja Verapaz La Paz Seq 583 Baja Verapaz San Miguel Seq 584 Baja Verapaz La Paz Seq 585 Baja Verapaz San Miguel Seq 586 Baja Verapaz Rabinal

41

Inv 587 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj

Inv 588 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 589 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 590 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 591 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 592 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 593 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 594 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 595 Chimaltenango Patzún Chuinimachicaj Inv 596 Chimaltenango Patzún Xeatzán Alto Inv 597 Chimaltenango Patzún Xeatzán Alto Inv 598 Chimaltenango Patzún Xeatzán Alto Inv 599 Chimaltenango Patzún Xeatzán Alto Inv 600 Chimaltenango Patzún Xeatzán Alto Inv 601 Chimaltenango Patzún Xepatán Inv 602 Chimaltenango Patzún Xepatán Inv 603 Chimaltenango Patzún Xepatán Inv 604 Chimaltenango Patzún Xepatán Inv 605 Chimaltenango Patzún Xepatán Inv 606 Chimaltenango Patzún Xepatán Inv 607 Chimaltenango San Martin Jilotepeque San Miguel Inv 608 Chimaltenango San Martin Jilotepeque San Miguel Inv 609 Chimaltenango San Martin Jilotepeque San Miguel Inv 610 Chimaltenango San Martin Jilotepeque San Miguel Inv 611 Chimaltenango San Martin Jilotepeque San Miguel Inv 612 Chimaltenango San Martin Jilotepeque San Miguel Inv 613 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 614 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 615 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 616 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 617 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 618 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 619 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 620 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Unión, El Molino Inv 621 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Colonia, Pueblo de Dios Inv 622 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Colonia, Pueblo de Dios Inv 623 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Colonia, Pueblo de Dios Inv 624 Chimaltenango San Martin Jilotepeque La Colonia, Pueblo de Dios Inv 625 Chimaltenango San Martin Jilotepeque Santo Domingo Centro Inv 626 Chimaltenango San Martin Jilotepeque Santo Domingo Centro Inv 627 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay Inv 628 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay Inv 629 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay Inv 630 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay Inv 631 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay Inv 632 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay Inv 633 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay Inv 634 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacacay

42

Inv 635 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacruz

Inv 636 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacruz Inv 637 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacruz Inv 638 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacruz Inv 639 Chimaltenango San Jose Poaquil Chuacruz

Inv 640 Chimaltenango San Jose Poaquil Paxcabalche, Hacienda Vieja








Inv 648 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 649 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 650 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 651 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 652 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 653 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 654 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 655 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 656 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 657 Chimaltenango San Jose Poaquil Hacienda María Inv 658 Chimaltenango San Jose Poaquil Ojer Caibal Inv 659 Chimaltenango San Jose Poaquil Ojer Caibal Inv 660 Chimaltenango San Jose Poaquil Ojer Caibal Inv 661 Chimaltenango San Jose Poaquil Ojer Caibal Inv 662 Chimaltenango San Jose Poaquil Palamá Inv 663 Chimaltenango San Jose Poaquil Palamá Inv 664 Chimaltenango San Jose Poaquil Palamá Inv 665 Chimaltenango San Jose Poaquil Palamá Inv 671 Chimaltenango San Jose Poaquil Palamá Colección 31 Jut 124 Chiquimula Jut 125 Chiquimula Jut 126 Chiquimula Jut 127 Chiquimula Jut 128 Chiquimula Jut 129 Chiquimula Jut 130 Chiquimula Jut 131 Chiquimula Jut 132 Chiquimula Jut 133 Chiquimula Jut 153 Chiquimula Jut 178 Chiquimula Jut 185 Chiquimula

43

Jut 187 Chiquimula

Jut 188 Chiquimula Jut 189 Chiquimula Jut 197 Chiquimula Jut 198 Chiquimula Jut 199 Chiquimula Jut 202 Chiquimula Seq 552 Chiquimula Jocotan Seq 553 Chiquimula Olopa Seq 554 Chiquimula Jocotan Seq 555 Chiquimula Jocotan Seq 556 Chiquimula Chiquimula Seq 557 Chiquimula San Jacinto Seq 558 Chiquimula Chiquimula Seq 559 Chiquimula Concepcion Las Minas Seq 560 Chiquimula Concepcion Las Minas Seq 561 Chiquimula Jocotan Seq 562 Chiquimula Camotan Seq 563 Chiquimula Jocotan Seq 564 Chiquimula Jocotan Seq 565 Chiquimula San Jacinto Seq 566 Chiquimula Concepcion Las Minas LMq 717 Chiquimula Cuy 14 Desconocido Cuy 28 Desconocido Cuy 40 Desconocido Cuy 49 Desconocido Cuy 58 Desconocido Cuy 59 Desconocido Cuy 60 Desconocido Cuy 61 Desconocido Cuy 62 Desconocido Cuy 63 Desconocido Cuy 64 Desconocido Cuy 65 Desconocido Cuy 66 Desconocido Cuy 67 Desconocido Cuy 68 Desconocido Cuy 69 Desconocido Cuy 70 Desconocido Cuy 71 Desconocido Cuy 72 Desconocido Cuy 73 Desconocido Cuy 74 Desconocido Cuy 75 Desconocido Cuy 76 Desconocido Cuy 77 Desconocido Cuy 78 Desconocido

44

Cuy 79 Desconocido

Cuy 80 Desconocido Cuy 81 Desconocido Cuy 82 Desconocido Cuy 83 Desconocido Cuy 84 Desconocido Cuy 85 Desconocido Cuy 86 Desconocido Cuy 87 Desconocido Cuy 88 Desconocido Cuy 89 Desconocido Cuy 90 Desconocido Cuy 91 Desconocido Cuy 92 Desconocido Cuy 93 Desconocido Cuy 94 Desconocido Cuy 95 Desconocido Cuy 96 Desconocido Cuy 97 Desconocido Cuy 98 Desconocido Cuy 99 Desconocido Cuy 100 Desconocido Cuy 101 Desconocido Cuy 102 Desconocido Cuy 103 Desconocido Cuy 104 Desconocido Cuy 105 Desconocido Cuy 106 Desconocido Cuy 107 Desconocido Cuy 108 Desconocido Cuy 109 Desconocido Cuy 110 Desconocido Cuy 111 Desconocido LMq 672 Desconocido LMq 673 Desconocido LMq 713 Desconocido LMq 720 Desconocido LMq 721 Desconocido LMq 722 Desconocido LMq 723 Desconocido LMq 724 Desconocido LMq 725 Desconocido LMq 726 Desconocido LMq 727 Desconocido LMq 728 Desconocido LMq 729 Desconocido LMq 730 Desconocido LMq 731 Desconocido

45

Jut 117 El Progreso

Jut 118 El Progreso Jut 119 El Progreso Jut 136 El Progreso Jut 137 El Progreso Jut 152 El Progreso Jut 165 El Progreso Jut 168 El Progreso Jut 181 El Progreso Jut 186 El Progreso Jut 190 El Progreso Jut 193 El Progreso Seq 477 El Progreso Sanarate Seq 478 El Progreso Sanarate Seq 47 El Progreso Sanarate Seq 480 El Progreso Sanarate Seq 481 El Progreso Sanarate Seq 482 El Progreso Sanarate Seq 483 El Progreso Sanarate Seq 483 El Progreso Sanarate Seq 485 El Progreso Sanarate Seq 486 El Progreso Sanarate Seq 487 El Progreso Sanarate Seq 488 El Progreso Sanarate Seq 489 El Progreso Sanarate Seq 490 El Progreso Sanarate Seq 491 El Progreso Sanarate Seq 492 El Progreso Sanarate Seq 493 El Progreso Sanarate Seq 494 El Progreso Sanarate Seq 495 El Progreso Sanarate Seq 496 El Progreso Sanarate Seq 497 El Progreso Sanarate Cuy 6 Escuintla LMq 687 Escuintla LMq 688 Escuintla LMq 689 Escuintla LMq 693 Escuintla LMq 708 Escuintla LMq 712 Escuintla Jut 205 Guatemala Jut 113 Huehuetenango Jut 115 Huehuetenango Jut 116 Huehuetenango Jut 204 Huehuetenango Jut 209 Huehuetenango Jut 210 Huehuetenango Jut 211 Huehuetenango

46

Jut 219 Huehuetenango

Alt 360 Huehuetenango San Gaspar Ixchil Alt 361 Huehuetenango Tectitan Alt 362 Huehuetenango Tectitan Alt 363 Huehuetenango Tectitan Alt 364 Huehuetenango Tectitan Alt 365 Huehuetenango Tectitan Alt 366 Huehuetenango Tectitan Seq 572 Huehuetenango Seq 573 Huehuetenango Seq 574 Huehuetenango Seq 575 Huehuetenango Seq 576 Huehuetenango Seq 577 Huehuetenango Seq 578 Huehuetenango Seq 579 Huehuetenango Seq 580 Huehuetenango Cuy 112 ICTA B-7 Alt 403 ICTA San Marceño Mejorado Alt 404 ICTA Compuesto Blanco Alt 405 ICTA Chivarreto Alt 406 ICTA GX SMr 475 ICTA San Marceño mejorado SMr 476 ICTA Compuesto Blanco Inv 666 ICTA San Marceño Inv 667 ICTA V-301 Inv 668 ICTA V-302 Inv 669 ICTA B-7 Inv 670 ICTA Don Marshall Cuy 44 Izabal LMq 692 Izabal LMq 706 Izabal Jut 134 Jalapa Jut 135 Jalapa Jut 138 Jalapa Jut 139 Jalapa Jut 154 Jalapa Jut 155 Jalapa Jut 156 Jalapa Jut 157 Jalapa Jut 158 Jalapa Jut 164 Jalapa Jut 167 Jalapa Jut 194 Jalapa Jut 195 Jalapa Jut 203 Jalapa Seq 528 Jalapa San Pedro Pinula Seq 529 Jalapa San Luis Jilotepeque

47

Seq 530 Jalapa San Luis Jilotepeque

Seq 531 Jalapa San Luis Jilotepeque Seq 532 Jalapa San Luis Jilotepeque Seq 533 Jalapa San Pedro Pinula Seq 534 Jalapa San Pedro Pinula Seq 535 Jalapa San Manuel Chaparron Seq 536 Jalapa San Pedro Pinula Seq 537 Jalapa San Manuel Chaparron Seq 538 Jalapa San Manuel Chaparron Seq 539 Jalapa San Pedro Pinula Seq 540 Jalapa Monjas Seq 541 Jalapa San Pedro Pinula Seq 542 Jalapa San Manuel Chaparron Seq 543 Jalapa San Manuel Chaparron Seq 544 Jalapa San Pedro Pinula Seq 545 Jalapa San Manuel Chaparron Seq 546 Jalapa San Luis Jilotepeque Seq 547 Jalapa San Luis Jilotepeque Seq 548 Jalapa San Manuel Chaparron Jut 140 Jutiapa Jut 141 Jutiapa Jut 142 Jutiapa Jut 143 Jutiapa Jut 144 Jutiapa Jut 145 Jutiapa Jut 159 Jutiapa Jut 160 Jutiapa Jut 161 Jutiapa Jut 162 Jutiapa Jut 163 Jutiapa Jut 166 Jutiapa Jut 169 Jutiapa Jut 173 Jutiapa Jut 175 Jutiapa Jut 177 Jutiapa Jut 183 Jutiapa Jut 184 Jutiapa Jut 192 Jutiapa Jut 205 Jutiapa Jut 216 Jutiapa Seq 498 Jutiapa Santa Catarina Mita Seq 499 Jutiapa Quezada Seq 500 Jutiapa Santa Catarina Mita Seq 501 Jutiapa Santa Catarina Mita Seq 502 Jutiapa Agua Blanca Seq 503 Jutiapa Santa Catarina Mita Seq 504 Jutiapa Jutiapa Seq 505 Jutiapa Jutiapa

48

Seq 506 Jutiapa Asuncion Mita

Seq 507 Jutiapa Quezada Seq 508 Jutiapa El Progreso Seq 509 Jutiapa Asuncion Mita Seq 510 Jutiapa Quezada Seq 511 Jutiapa Santa Catarina Mita Seq 512 Jutiapa Jutiapa Seq 513 Jutiapa El Progreso Seq 514 Jutiapa El Progreso Seq 515 Jutiapa Agua Blanca Seq 516 Jutiapa El Progreso Seq 517 Jutiapa Santa Catarina Mita Seq 518 Jutiapa Asuncion Mita Seq 519 Jutiapa Asuncion Mita Seq 520 Jutiapa El Progreso Seq 521 Jutiapa Jutiapa Seq 522 Jutiapa Agua Blanca Seq 523 Jutiapa Asuncion Mita Seq 524 Jutiapa Quezada Seq 525 Jutiapa Asuncion Mita Seq 526 Jutiapa Quezada Seq 527 Jutiapa El Progreso Cuy 1 Peten Cuy 2 Peten Cuy 3 Peten Cuy 5 Peten Jal 260 Peten La Libertad Jal 261 Peten La Libertad Jal 262 Peten La Libertad Jal 263 Peten La Libertad Jal 264 Peten La Libertad Jal 265 Peten La Libertad Jal 266 Peten La Libertad Jal 267 Peten La Libertad Jal 268 Peten La Libertad Jal 269 Peten La Libertad Jal 270 Peten La Libertad Jal 271 Peten La Libertad Jal 272 Peten La Libertad Jal 273 Peten La Libertad Jal 274 Peten La Libertad Jal 275 Peten La Libertad Jal 276 Peten San Andres Jal 277 Peten San Andres Jal 278 Peten San Andres Jal 279 Peten San Andres Jal 280 Peten San Benito Jal 281 Peten La Libertad

49

Jal 282 Peten La Libertad

Jal 283 Peten La Libertad Jal 284 Peten La Libertad Jal 285 Peten La Libertad Jal 286 Peten La Libertad LMq 719 Peten Alt 334 Quetzaltenango Olintepeque Alt 335 Quetzaltenango San Francisco La Union Alt 336 Quetzaltenango San Francisco La Union Alt 337 Quetzaltenango San Carlos Sija Alt 338 Quetzaltenango San Carlos Sija Alt 339 Quetzaltenango San Carlos Sija Alt 340 Quetzaltenango San Carlos Sija Alt 341 Quetzaltenango San Carlos Sija Alt 342 Quetzaltenango Sibilia Alt 343 Quetzaltenango Sibilia Alt 344 Quetzaltenango Sibilia Alt 345 Quetzaltenango Sibilia Alt 346 Quetzaltenango Sibilia Alt 347 Quetzaltenango Sibilia Alt 348 Quetzaltenango Cabrican Alt 349 Quetzaltenango Cabrican Alt 350 Quetzaltenango Cabrican Alt 351 Quetzaltenango Cabrican Alt 352 Quetzaltenango Cabrican Alt 353 Quetzaltenango Huitan Alt 354 Quetzaltenango Huitan Alt 355 Quetzaltenango Huitan Alt 356 Quetzaltenango Huitan Alt 357 Quetzaltenango Huitan Alt 358 Quetzaltenango Cajolá Alt 359 Quetzaltenango Cajolá Alt 402 Quetzaltenango San Carlos Sija LMq 715 Quetzaltenango Coatepeque Jut 172 Quiche Alt 367 Quiche San Antonio Ilotenango Alt 368 Quiche San Antonio Ilotenango Alt 369 Quiche San Antonio Ilotenango Alt 370 Quiche Santa Cruz Alt 371 Quiche Santa Cruz Alt 372 Quiche Santa Cruz Alt 373 Quiche San Pedro Jocopilas Alt 374 Quiche San Pedro Jocopilas Alt 375 Quiche San Pedro Jocopilas Alt 376 Quiche San Pedro Jocopilas Alt 377 Quiche San Pedro Jocopilas Alt 378 Quiche San Pedro Jocopilas Alt 379 Quiche Santa Cruz

50

Alt 380 Quiche Santa Cruz

Alt 381 Quiche Santa Cruz Alt 382 Quiche Patzite Alt 383 Quiche Patzite Alt 384 Quiche Santa Cruz Alt 385 Quiche Chichicastenango Alt 386 Quiche Chichicastenango Alt 387 Quiche Chichicastenango Alt 388 Quiche Chichicastenango Alt 389 Quiche Nebaj Alt 390 Quiche Nebaj Alt 391 Quiche Nebaj Alt 392 Quiche Nebaj Alt 393 Quiche Nebaj Alt 394 Quiche Nebaj Alt 399 Quiche Nebaj Alt 400 Quiche Nebaj Alt 401 Quiche Nebaj Cuy 17 Retalhuleu Cuy 30 Retalhuleu Cuy 33 Retalhuleu Cuy 34 Retalhuleu Seq 567 Retalhuleu Champerico Seq 568 Retalhuleu Champerico Seq 569 Retalhuleu San Lorenzo Seq 570 Retalhuleu Cuyotenango Seq 571 Retalhuleu Retalhuleu LMq 678 Retalhuleu LMq 679 Retalhuleu LMq 681 Retalhuleu LMq 682 Retalhuleu LMq 684 Retalhuleu Cuy 57 San Marcos SMr 407 San Marcos Concepción Tutuapa Chijomal SMr 408 San Marcos Concepción Tutuapa Nimchim SMr 409 San Marcos Concepción Tutuapa Tuimuca SMr 410 San Marcos Concepción Tutuapa Tuimuca SMr 411 San Marcos Concepción Tutuapa Tuizostzoc SMr 412 San Marcos Concepción Tutuapa Tuizostzoc SMr 413 San Marcos Concepción Tutuapa Llano Grande SMr 414 San Marcos Concepción Tutuapa El Remate SMr 415 San Marcos Concepción Tutuapa El Remate SMr 416 San Marcos Concepción Tutuapa Lacandon SMr 417 San Marcos Concepción Tutuapa Berlin SMr 418 San Marcos Tajumulco Centro I SMr 419 San Marcos Tajumulco Los Barrios SMr 420 San Marcos Tajumulco Tuiquimamel SMr 421 San Marcos Tajumulco

51

SMr 422 San Marcos Tajumulco

SMr 423 San Marcos Tajumulco SMr 424 San Marcos Tajumulco La Vega SMr 425 San Marcos Tajumulco Tuiquimamel SMr 426 San Marcos Comitancillo Molino Viejo SMr 427 San Marcos Comitancillo Vista Hermosa SMr 428 San Marcos Comitancillo Tuizacapa SMr 429 San Marcos Comitancillo Vista Hermosa SMr 430 San Marcos Comitancillo Taltimidre SMr 431 San Marcos Comitancillo Chidal SMr 432 San Marcos Comitancillo Tuixoquel SMr 433 San Marcos Comitancillo Quexlemus SMr 434 San Marcos Comitancillo Bujes SMr 435 San Marcos Comitancillo Quexemuj SMr 436 San Marcos Tacana Florida SMr 437 San Marcos Tacana Centro SMr 438 San Marcos Tacana Tierra Nueva SMr 439 San Marcos Tacana Tacana SMr 440 San Marcos Tacana San Luis SMr 441 San Marcos Tejutla Democracia SMr 442 San Marcos Tejutla Cruyá SMr 443 San Marcos Tejutla El Horizonte SMr 444 San Marcos Tejutla Cruyá SMr 445 San Marcos Tejutla Democracia SMr 446 San Marcos Tejutla El Horizonte SMr 447 San Marcos Tejutla Tejutla SMr 448 San Marcos Ixchiguan Tuichan SMr 449 San Marcos Ixchiguan Tuichan SMr 450 San Marcos Ixchiguan Calapté SMr 451 San Marcos Ixchiguan Calapté SMr 452 San Marcos Ixchiguan Calapté SMr 453 San Marcos Ixchiguan Calapté SMr 454 San Marcos Ixchiguan Calapté SMr 455 San Marcos Ixchiguan San Antonio SMr 456 San Marcos Ixchiguan San Antonio SMr 457 San Marcos Ixchiguan San Rafael Iguil SMr 458 San Marcos San Jose Ojetenam Ojetenan SMr 459 San Marcos San Jose Ojetenam Esquipulas SMr 460 San Marcos San Jose Ojetenam Esquipulas SMr 461 San Marcos San Jose Ojetenam Esquipulas SMr 462 San Marcos San Jose Ojetenam Esquipulas SMr 463 San Marcos San Jose Ojetenam San Rafael Iguil SMr 464 San Marcos San Jose Ojetenam San Rafael Iguil SMr 465 San Marcos Sibinal Las Barrancas SMr 466 San Marcos Sibinal Las Barrancas SMr 467 San Marcos Sibinal Las Barrancas SMr 468 San Marcos Sibinal Tohamain SMr 469 San Marcos Sibinal Tohamain

52

SMr 470 San Marcos Sibinal Checambá

SMr 471 San Marcos Sibinal Checambá SMr 472 San Marcos Sibinal Tohamain SMr 473 San Marcos San Pedro Sac. Las Lagunas SMr 474 San Marcos San Pedro Sac. Las Lagunas LMq 674 San Marcos LMq 675 San Marcos LMq 676 San Marcos LMq 677 San Marcos LMq 679 San Marcos LMq 698 San Marcos LMq 699 San Marcos LMq 700 San Marcos LMq 701 San Marcos LMq 702 San Marcos LMq 705 San Marcos LMq 710 San Marcos LMq 711 San Marcos LMq 716 San Marcos Cuy 7 Santa Rosa Cuy 9 Santa Rosa Cuy 10 Santa Rosa Cuy 11 Santa Rosa Cuy 12 Santa Rosa Cuy 13 Santa Rosa Cuy 16 Santa Rosa Cuy 18 Santa Rosa Cuy 19 Santa Rosa Cuy 20 Santa Rosa Cuy 29 Santa Rosa Cuy 35 Santa Rosa LMq 690 Santa Rosa LMq 691 Santa Rosa LMq 694 Santa Rosa LMq 695 Santa Rosa LMq 696 Santa Rosa LMq 697 Santa Rosa LMq 703 Santa Rosa LMq 704 Santa Rosa LMq 709 Santa Rosa LMq 714 Santa Rosa Alt 287 Sololá Santa Marita Visitacióm Alt 288 Sololá San Andres Semetabaj Alt 289 Sololá San Andres Semetabaj Alt 290 Sololá Sololá Alt 291 Sololá La Laguna Alt 292 Sololá Sololá Alt 293 Sololá Sololá

53

Alt 294 Sololá Sololá

Alt 295 Sololá Santa Lucia Utatlan Alt 296 Sololá Santa Lucia Utatlan Alt 297 Sololá Santa Lucia Utatlan

Alt 298 Sololá Santa Catarina Ixtahuacan



Alt 301 Sololá Nahuala Alt 302 Sololá Nahuala Alt 303 Sololá Nahuala



Alt 306 Sololá San Andres Semetabaj


Cuy 4 Suchitepequez Cuy 15 Suchitepequez Cuy 31 Suchitepequez Cuy 32 Suchitepequez Cuy 36 Suchitepequez Cuy 37 Suchitepequez LMq 685 Suchitepequez LMq 686 Suchitepequez LMq 707 Suchitepequez LMq 718 Suchitepequez Alt 308 Totonicapan Totonicapan Alt 309 Totonicapan Totonicapan Alt 310 Totonicapan San Cristobal Alt 311 Totonicapan San Cristobal Alt 312 Totonicapan San Cristobal Alt 313 Totonicapan San Cristobal Alt 314 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 315 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 316 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 317 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 318 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 319 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 320 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 321 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 322 Totonicapan San Francisco El Alto Alt 323 Totonicapan Momostenango Alt 324 Totonicapan Momostenango Alt 325 Totonicapan Momostenango Alt 326 Totonicapan Momostenango Alt 327 Totonicapan Momostenango Alt 328 Totonicapan Momostenango Alt 329 Totonicapan Momostenango

54

Alt 330 Totonicapan San Andres Xecul

Alt 331 Totonicapan San Andres Xecul Alt 332 Totonicapan San Andres Xecul Alt 333 Totonicapan San Andres Xecul Alt 395 Totonicapan Alaska Alt 396 Totonicapan Alaska Alt 397 Totonicapan Alaska Alt 398 Totonicapan San Francisco Alto Jut 120 Zacapa Jut 121 Zacapa Jut 122 Zacapa Jut 123 Zacapa Jut 170 Zacapa Jut 171 Zacapa Jut 174 Zacapa Jut 176 Zacapa Jut 179 Zacapa Jut 191 Zacapa Jut 196 Zacapa Jut 200 Zacapa Seq 549 Zacapa La Union Seq 550 Zacapa San Diego Seq 551 Zacapa San Diego

55

PARTE V V.1 INFORME FINANCIERO

V.1.1 Ejecución financiera de los recursos solicitados al FONACYT

Renglón Descripción Asignado Transferido Ejecutado Saldo O29 Otras remuneraciones de personal temporal 50,000.00 (- 11,003.45) 24,750.00 14,246.55121 Publicidad y propaganda 1,500.00 1,500.00122 Impresión, encuadernación y reproducción 1,500.00 1,500.00163 Mantenimiento y reparación de equipo médico, sanitario y de laboratorio 5,000.00 4,700.00 300.00241 Papel de escritorio 200.00 188.75 11.25261 Elementos y compuestos químicos 35,400.00 35,140.24 259.76267 Tintes, pinturas y colorantes 1,100.00 129.35 970.65268 Productos plásticos, nylon, vinil y PVC 3,000.00 2,997.00 3.00295 Útiles menores medico-quirúrgicos y de laboratorio 300.00 300.00 00.00298 Accesorios y repuestos en general 00.00 11,003.45 11,003.45 00.00329 Otras maquinarias y equipos 6,500.00 3,250.00 3,250.00

TOTAL 104,500.00 82,458.79 22,041.21

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