GMT
En el Grupo de Genética y Mejoramiento de Tomate (GMT) estudiamos cómo aprovechar la diversidad genética para desarrollar tomates con mejores características. Investigamos qué genes y regiones del genoma influyen en la calidad de los frutos utilizando especies silvestres, herramientas genómicas, análisis de grandes volúmenes de datos y
nuevas tecnologías para generar conocimiento y aplicarlo al mejoramiento del cultivo.
El objetivo final es contribuir al desarrollo de variedades de tomate de
mayor calidad, adaptadas a las necesidades de la producción y de los consumidores.
Equipo de Trabajo
Líneas de trabajo
Las principales líneas de trabajo incluyen el estudio de la diversidad genética del tomate cultivado y de especies silvestres relacionadas, como fuente de alelos favorables para calidad, rendimiento y adaptación. Se desarrollan y caracterizan poblaciones segregantes, líneas
recombinantes, líneas de introgresión y materiales avanzados de mejoramiento. Se investigan caracteres asociados a la calidad del fruto, como tamaño, forma, color, firmeza, vida poscosecha, composición química, metabolitos y propiedades funcionales, así como la respuesta a estreses abióticos, particularmente salinidad.
Las metodologías combinan fenotipado convencional y de alta precisión, análisis de imágenes, visión computacional, genética cuantitativa,
mapeo de QTL y análisis de asociación. A nivel molecular se emplean marcadores moleculares, genotipado de alta densidad, análisis de SNP, PCR y herramientas bioinformáticas, complementados con estudios de genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica. El conocimiento generado se integra en estrategias de selección y desarrollo de nuevos materiales genéticos, buscando aumentar la eficiencia del mejoramiento
y obtener genotipos con mejores características de calidad y adaptación.
Historia del Grupo
El grupo se inició a mediados de la década de 1.990 en la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario, integrado inicialmente por docentes-investigadores y estudiantes de grado y posgrado.
Desde sus comienzos, el grupo orientó sus investigaciones al estudio de
la variabilidad genética y al mejoramiento del tomate, consolidándose mediante la formación de recursos humanos, la incorporación de investigadores, becarios y personal de apoyo, y el establecimiento de colaboraciones nacionales e internacionales.
Sus enfoques evolucionaron desde la genética cuantitativa y el mejoramiento convencional hacia la integración de herramientas de genómica, posgenómica, fenotipado de precisión, bioinformática y análisis de grandes bases de datos. Actualmente, las principales líneas de investigación son:
– Factores genéticos que controlan características del fruto en tomate.
Investigador responsable: Dr. Gustavo R. Rodríguez.
– Herramientas biotecnológicas, bioestadísticas y bioinformáticas para la optimización de procesos de mejoramiento genético vegetal, caracterización de recursos genéticos y pronósticos de producción.
Investigador responsable: Dr. Guillermo R. Pratta.
– Disección del carácter vida poscosecha del fruto y piramidación de QTLs por cruzamiento entre líneas casi isogénicas de tomate.
Investigador responsable: Dr. Javier H. Pereira da Costa.
Como grupo del IICAR (CONICET-UNR), el GMT integra investigación básica y aplicada orientada a generar conocimiento, formar recursos humanos y desarrollar materiales genéticos de interés para el mejoramiento del tomate.
Producción Científica
Artículos Científicos
Colaboraciones
- Entre las principales colaboraciones del grupo se encuentran las desarrolladas con la Dra. Débora P. Arce (CEFOBI-CONICET), el Dr. David Francis (The Ohio State University, USA), la Dra. Andrea Lavalle (Universidad Nacional del Comahue), el Dr. Flavio Spetale (CIFASIS-CONICET), la Lic. Est. (Mg.) María S. Vitelleschi (FCEyE-UNR) y la Dra. María Inés Zanor (IBR-CONICET).
- Asimismo, los miembros del grupo participan activamente en la formación de recursos humanos en otras instituciones, mediante la dirección y codirección de investigadores, becarios y proyectos de formación. Entre ellos se encuentran la Dra. Sabrina M. Costa Tartara (Investigadora CONICET, Universidad Nacional de Luján; director: Dr. Guillermo R. Pratta), la Dra. María Manuela Urtasun (Investigadora Asistente CONICET, INEAH-Universidad Nacional de Salta; codirector: Dr. Guillermo R. Pratta), el Ing. Agr. (MSc.) Gerardo Tenaglia (Investigador del IPAF Región NEA-INTA; director: Dr. Guillermo R. Pratta), la Dra. Yanel Belich (mejoradora en AGSeed, proyecto posdoctoral libre; director: Dr. Guillermo R. Pratta), el Ing. Agr. Pablo Dileo (Becario Doctoral INTA, EEA INTA Rafaela; director: Dr. Gustavo R. Rodríguez; codirector: Dr. Marcelo Paytas), la Lic. Carola Lamas (Becaria Doctoral CONICET, Universidad Nacional de Salta; director: Dr. Guillermo R. Pratta) y la Lic. Ana Paula Del Medico (profesional independiente, proyecto doctoral en FCEyE-UNR; director: Dr. Guillermo R. Pratta).Servicios tecnológicos de alto nivel (STAN).
Proyectos Financiados
PROYECTOS DE FINANCIAMIENTO VIGENTES 2026
Vinculación y Divulgación
Transferencia Tecnológica
El grupo desarrolla actividades de transferencia orientadas a transformar los resultados de investigación en cultivares, herramientas informáticas y metodologías aplicables al mejoramiento vegetal.
Desarrollos biológicos con propiedad intelectual
Gema FCA: cultivar de tomate tipo cherry inscripto en INASE (2012).
Querubín FCA: cultivar de tomate tipo cherry inscripto en INASE (2012).
Matusalén: cultivar de tomate tipo redondo, actualmente en proceso de inscripción ante INASE (FDI N.º 562).
Desarrollos biológicos sin propiedad intelectual
Desarrollo de una variedad sintética y una colección núcleo para banco de germoplasma de banana.
Programas informáticos
– GiRos: software para estimar el rendimiento en plantas oleaginosas (FDI N.º 563), registrado como obra inédita y cedido bajo licencia no exclusiva a Syngenta Argentina.
– LocAnalyzer: software de acceso abierto para el conteo automático de lóculos en imágenes de frutos de tomate.
– Pipeline para la descarga y análisis de regiones promotoras a partir de bases de datos públicas.
Metodologías de análisis
– Metodología bioestadística para estimar heredabilidad multivariada.
– Metodología para determinar el tipo de autoincompatibilidad en vegetales.
– Desarrollo y aplicación de Análisis Factorial Múltiple Dual Mixto.


