Avances y nuevas herramientas en el mejoramiento genético de festuca alta

Autores
Umbriago, Luciana; Ramirez, Camila; Lifschitz, Mauro Ezequiel; Acuña, Mariela Luciana; Bruno, Cecilia Inés; Tomas, Maria Andrea
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Festuca arundinacea Schreb. es una gramínea perenne de amplia distribución y gran relevancia en la producción forrajera a nivel mundial. En Argentina constituye una de las especies fundamentales de los sistemas ganaderos de carne y leche. Su rusticidad, plasticidad fenotípica y capacidad de adaptación a ambientes contrastantes la posicionan como un recurso estratégico frente a los escenarios de cambio climático. Como especie alógama y hexaploide (2n=6x=42), presenta una notable diversidad genética que ha sido aprovechada en programas de mejoramiento orientados a incrementar la persistencia, la calidad forrajera y la tolerancia a estreses bióticos y abióticos. El mejoramiento de festuca alta comenzó en la década de 1940 en EE.UU. y en 1953 en Argentina, inicialmente enfocado en su adaptación regional y persistencia. Con el tiempo, los objetivos se ampliaron hacia la calidad nutricional, la resistencia a plagas y enfermedades, la tolerancia a sequías e inundaciones y al manejo de endófitos no tóxicos. Actualmente, la incorporación de herramientas genómicas, fenómicas y de espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) abre nuevas posibilidades para acelerar la selección y desarrollar cultivares adaptados a distintos sistemas de producción. En este contexto, la presente revisión sintetiza los aspectos taxonómicos, morfológicos y genéticos de la especie, resume los principales avances en su mejoramiento y aborda la integración de la selección genómica, la fenómica y la inteligencia artificial a las perspectivas futuras.
Festuca arundinacea Schreb. is a perennial grass with wide distribution and high relevance in global forage production. In Argentina, it represents one of the key species in beef and dairy production systems. Its hardiness, phenotypic plasticity, and ability to adapt to contrasting environments highlights this species as a strategic resource in the context of climate change. As an allogamous and hexaploid species (2n=6x=42), it exhibits remarkable genetic diversity that has been exploited in breeding programs aimed at improving persistence, forage quality, and tolerance to biotic and abiotic stresses. Breeding of tall fescue began in the 1940s in the United States and in 1953 in Argentina, initially focused on regional adaptation and persistence. Over time, breeding goals expanded to include nutritional quality, resistance to pests and diseases, tolerance to drought and flooding, and the management of non-toxic endophytes. Currently, the incorporation of genomic, phenomic, and near-infrared spectroscopy (NIRS) tools opens new opportunities to accelerate selection and develop cultivars adapted to diverse production systems. In this context, the present review synthesizes the taxonomic, morphological, and genetic aspects of the species, summarizes major advances in its breeding, and discusses the integration of genomic selection, phenomics, and artificial intelligence, as well as future perspectives.
EEA Rafaela
Fil: Umbriago, Luciana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina
Fil: Umbriago, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina
Fil: Ramirez, Camila. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina
Fil: Ramirez, Camila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina
Fil: Lifschitz, Mauro Ezequiel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina
Fil: Lifschitz, Mauro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina
Fil: Acuña, Mariela Luciana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina
Fil: Bruno, C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA). Grupo de Estadística; Argentina
Fil: Bruno, C. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina
Fil: Tomas, Maria Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina; Argentina
Fil: Tomas, Maria Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina
Fil: Tomas, Maria Andrea. Universidad Nacional de Rafaela. Facultad de Tecnologías e Innovación para el Desarrollo; Argentina
Fuente
Revista Argentina de Producción Animal 46 (1) : 6-17. (2026).
Materia
Festuca arundinacea
Plant Breeding
Genetics
Varieties
Genetic Markers
Phenotyping
Fitomejoramiento
Genética
Variedades
Marcadores Genéticos
Fenotipado
Festuca alta
Marcadores Moleculares
Tall Fescue
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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Como especie alógama y hexaploide (2n=6x=42), presenta una notable diversidad genética que ha sido aprovechada en programas de mejoramiento orientados a incrementar la persistencia, la calidad forrajera y la tolerancia a estreses bióticos y abióticos. El mejoramiento de festuca alta comenzó en la década de 1940 en EE.UU. y en 1953 en Argentina, inicialmente enfocado en su adaptación regional y persistencia. Con el tiempo, los objetivos se ampliaron hacia la calidad nutricional, la resistencia a plagas y enfermedades, la tolerancia a sequías e inundaciones y al manejo de endófitos no tóxicos. Actualmente, la incorporación de herramientas genómicas, fenómicas y de espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) abre nuevas posibilidades para acelerar la selección y desarrollar cultivares adaptados a distintos sistemas de producción. En este contexto, la presente revisión sintetiza los aspectos taxonómicos, morfológicos y genéticos de la especie, resume los principales avances en su mejoramiento y aborda la integración de la selección genómica, la fenómica y la inteligencia artificial a las perspectivas futuras.Festuca arundinacea Schreb. is a perennial grass with wide distribution and high relevance in global forage production. In Argentina, it represents one of the key species in beef and dairy production systems. Its hardiness, phenotypic plasticity, and ability to adapt to contrasting environments highlights this species as a strategic resource in the context of climate change. As an allogamous and hexaploid species (2n=6x=42), it exhibits remarkable genetic diversity that has been exploited in breeding programs aimed at improving persistence, forage quality, and tolerance to biotic and abiotic stresses. Breeding of tall fescue began in the 1940s in the United States and in 1953 in Argentina, initially focused on regional adaptation and persistence. Over time, breeding goals expanded to include nutritional quality, resistance to pests and diseases, tolerance to drought and flooding, and the management of non-toxic endophytes. Currently, the incorporation of genomic, phenomic, and near-infrared spectroscopy (NIRS) tools opens new opportunities to accelerate selection and develop cultivars adapted to diverse production systems. In this context, the present review synthesizes the taxonomic, morphological, and genetic aspects of the species, summarizes major advances in its breeding, and discusses the integration of genomic selection, phenomics, and artificial intelligence, as well as future perspectives.EEA RafaelaFil: Umbriago, Luciana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); ArgentinaFil: Umbriago, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); ArgentinaFil: Ramirez, Camila. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); ArgentinaFil: Ramirez, Camila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); ArgentinaFil: Lifschitz, Mauro Ezequiel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); ArgentinaFil: Lifschitz, Mauro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); ArgentinaFil: Acuña, Mariela Luciana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Bruno, C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA). Grupo de Estadística; ArgentinaFil: Bruno, C. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Tomas, Maria Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); Argentina; ArgentinaFil: Tomas, Maria Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea (IDICAL); ArgentinaFil: Tomas, Maria Andrea. Universidad Nacional de Rafaela. Facultad de Tecnologías e Innovación para el Desarrollo; ArgentinaAsociación Argentina de Producción Animal (AAPA)2026-08-10T12:45:57Z2026-08-10T12:45:57Z2026-07info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/27352https://www.aapa.org.ar/rapa/46/1/01_RAPA_2026_Umbriago.pdf0326-0550 (impresa)2314-324X (en línea)Revista Argentina de Producción Animal 46 (1) : 6-17. 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Festuca arundinacea Schreb. is a perennial grass with wide distribution and high relevance in global forage production. In Argentina, it represents one of the key species in beef and dairy production systems. Its hardiness, phenotypic plasticity, and ability to adapt to contrasting environments highlights this species as a strategic resource in the context of climate change. As an allogamous and hexaploid species (2n=6x=42), it exhibits remarkable genetic diversity that has been exploited in breeding programs aimed at improving persistence, forage quality, and tolerance to biotic and abiotic stresses. Breeding of tall fescue began in the 1940s in the United States and in 1953 in Argentina, initially focused on regional adaptation and persistence. Over time, breeding goals expanded to include nutritional quality, resistance to pests and diseases, tolerance to drought and flooding, and the management of non-toxic endophytes. Currently, the incorporation of genomic, phenomic, and near-infrared spectroscopy (NIRS) tools opens new opportunities to accelerate selection and develop cultivars adapted to diverse production systems. In this context, the present review synthesizes the taxonomic, morphological, and genetic aspects of the species, summarizes major advances in its breeding, and discusses the integration of genomic selection, phenomics, and artificial intelligence, as well as future perspectives.
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Fil: Acuña, Mariela Luciana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina
Fil: Bruno, C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA). Grupo de Estadística; Argentina
Fil: Bruno, C. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina
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