A nivel mundial, el objetivo principal de los programas de mejoramiento de trigo candeal es desarrollar variedades con mayores rendimientos. El rendimiento potencial se define como el rendimiento de un genotipo adaptado y crecido en condi-ciones óptimas de manejo y en ausencia de factores bióticos y abióticos. El rendimiento (Kg/ha) de trigo también puede ser disectado en sus componentes, incluyendo los componentes de espigas (número de granos/espiga y peso de granos-/espiga, número de espiguillas totales/espiga, fertilidad de es-piga, número de granos/espiguillas fértiles y número de granos-/espiguillas totales), los caracteres agronómicos (altura de planta, peso de mil granos, peso hectolítrico y Índice de cose-cha) y caracteres morfológicos (largo de pedúnculo). El obje-tivo de esta tesis fue caracterizar genética y biométricamente el carácter rendimiento y sus componentes en varios ambien-tes y mapear regiones genómicas asociadas a estos caracte-res en una población de RILs de trigo candeal derivada de la cruza Kofa x UC1113. En función de este objetivo general, se plantearon los siguientes objetivos particulares: 1. Cuantificar y evaluar la respuesta de la población de RILs en varios ambientes de Argentina (localidad y año), 2. Estimar pará-metros genéticos que permitan la caracterización genética-biométrica de los caracteres, 3. Mapear QTL asociados a ren-dimiento y sus componentes, 4. Identificar marcadores mole-culares ligados a esos caracteres, 5. Realizar correlaciones entre el rendimiento y sus componentes y entre componentes entre sí y 6. Determinar regiones del genoma pleiotrópicas para estos caracteres.Para ello se evaluó el rendimiento y sus componentes en una población de 93 RILs derivadas de la cruza UC1113 x Kofa, los progenitores y 8 cultivares comer-ciales de la Argentina. Estos materiales fueron sembrados en cuatro ambientes (CEI-Barrow 2006/07, INTA-Balcarce 2007/08, CEI-Barrow 2007/08 y ACA-Cabildo 2007/08). El rendimiento y sus componentes evaluados en esta tesis fueron expresados de la siguiente forma: rendimiento (Kg/ha), peso de granos (g), peso hectolítrico (kg/hl), altura de planta (cm), largo del pedúnculo (cm), peso de granos/espiga (g), índice de cosecha (%), fertilidad de espiga (%) y en número, por espiguillas totales/espiga, granos/espiga, granos/espi-guillas fértiles y granos/ espiguillas totales. El material de estudio, la población de RILs, presentó durante el desarrollo del cultivo en los ensayos a campo, una particularidad: se observó la presencia de espigas blancas entre las espi-gas verdes o normales. Las espigas blancas se presentaron en algunos genotipos de la población, no en todos, y en di-ferente magnitud. El rendimiento fue ajustado para mapear utilizando la manera mencionada por otros autores (Khan et al. (2000) y por CIMMYT) para minimizar o eliminar el efecto espiga blanca. La distribución de los valores fenotipicos en las RILs evidenció un tipo de herencia transgresiva bi-direccional para todos los caracteres en todos los ambientes. De acuerdo al test de Shapiro-Wilk (α = 0,05) la distribución de frecuen-cias de los valores fenotípicos obtenidos (rendimiento y sus componentes para cada ambiente) fue normal en los ambien-tes para la mayoría de los caracteres. Los datos fueron completamente normales en todos las ambientes para altura de planta, espiguilla totales/espiga y peso de granos/espiga), parcialmente normales (entre uno y tres ambientes) para peso de mil granos, peso hectolítrico, largo del pedúnculo, número de granos/espiga, número de granos/espiguillas totales, índice de cosecha, fertilidad de espiga y número de granos/espi-guillas fértiles. Sin embargo, para el carácter rendimiento la distribución no fue normal en ninguno de los ambientes considerados. Los caracteres número de granos/espiga, peso de granos/espiga, peso de mil granos, peso hectolítrico, altura de planta, largo del pedúnculo, número de espiguillas totales/ espiga y número de granos/espiguillas totales mostraron en la variación fenotípica un componente genotípico mayor que el componente ambiental en la mayoría de los ambientes. Esto resultó en una alta heredabilidad de los mismos. Los caracte-res fertilidad de espiga y número de granos/espiguillas fértiles mostraron en la variación fenotípica un componente genotí-pico mayor que el componente ambiental en dos de los cuatro ambientes. Sin embargo, para el carácter rendimiento, la varia-ción fenotípica incluyó un componente ambiental elevado, mayor que el componente genotípico en la mayoría de los ambientes. La interacción genotipo x ambiente resultó ser altamente significativa por todos los caracteres, indicando que las diferencias en los caracteres entre los distintos genotipos no son las mismas en los diferentes ambientes. Los valores de LOD significativos para todos los caracteres evaluados por ambiente o en combinaciones de ambientes utilizando el test de 1000 permutaciones fueron de alrededor de 3,0. El rango de los valores de LOD para los diferentes caracteres estuvo entre 2,0 (fertilidad de espiga) y 3,4 (rendimiento). En total se encontraron 74 QTL significativos y 36 QTL probables para rendimiento y sus componentes. Los QTL significativos encontrados en esta tesis fueron: 5 para rendimiento; 7 para número de granos/ espiga; 4 para peso de granos/espiga; 8 para peso de mil granos; 5 para peso hectolí-trico; 7 para altura de planta; 8 para largo del pedúnculo; 5 para índice de cosecha; 6 para número de espiguillas totales-/espiga; 6 para fertilidad de espiga; 5 para número de granos/espiguillas fértiles y 8 para número de granos/ espi-guillas totales. Los QTL probables encontrados en esta tesis fueron: 4 para rendimiento; 3 para número de granos/ espiga; 5 para peso de granos/espiga; 3 para peso de mil granos; 4 para peso hectolítrico; 2 para largo del pedúnculo; 5 para índice de cosecha; 1 para número de espiguillas totales-/espiga; 2 para fertilidad de espiga; 6 para número de granos/espiguillas fértiles y uno para número de granos/ espiguillas totales.En total se encontraron 80 NUEVOS QTL (60 significativas y 20 probables) para rendimiento y sus componentes. Los nuevos QTL encontrados fueron: 2 para rendimiento; 7 para número de granos/ espiga; 5 para peso de granos/espiga; 5 para peso de mil granos; 7 para peso hecto-lítrico; 3 para altura de planta; 10 para largo del pedúnculo; 8 para índice de cosecha; 5 para número de espiguillas totales-/espiga; 8 para fertilidad de espiga; 11 para número de granos/espiguillas fértiles y 9 para número de granos/ espigui-llas totales.Pocos de los QTL mapeados fueron estables para el carácter en cuestión. El número de QTL estables encon-trados para cada carácter fue: uno para número de granos-/espiga; uno para peso hectolítrico; 5 para altura de planta; 4 para largo del pedúnculo; 3 para número de espiguillas totales-/espiga y uno para número de granos/espiguillas fértiles. El número de QTL probablemente estables encontrados para cada carácter fue: uno para rendimiento; uno para peso de granos/ espiga; 3 para peso de mil granos; 2 para índice de cosecha; 2 para fertilidad de espiga y uno para número de granos/espiguillas totales. La variación fenotípica para cada carácter estuvo en los siguientes rangos: rendimiento (9,67% a 27,51%), peso de mil granos (9% a 42,01%), peso hectolí-trico (7,95% a 34,53%), altura de planta(8,41% a 45%), largo del pedúnculo (6,12% a 40,6%), índice de cosecha (7,9% a 28%), número de espiguillas totales/espiga (8% a 32,5%), número de granos/espiga (8,35% a 24,6%), peso de granos-/espiga (8,54% a 22,4%), fertilidad de espiga (7,33% a 15,4%), número de granos/espiguillas fértiles (8,2% a 27,75) y número de granos/ espiguillas totales (7,15% a 23%). El efecto aditivo para cada carácter estuvo en los siguientes rangos: rendimiento (109,9Kg/ha a 335,4Kg/ha), peso de mil granos (0,60g a 1,46g), peso hectolítrico (0,24Kg/hl a 0,56Kg/hl), altura de planta(1,55cm a 3,73cm), largo del pedúnculo (0,62cm a 1,63cm), índice de cosecha (0,005% a 0,014%), número de espiguillas totales/espiga (0,20 a 0,41), número de granos/espiga (0,63 a 1,43), peso de granos/es-piga (0,03g a 0,07g), fertilidad de espiga (0,009% a 0,025%), número de granos/espiguillas fértiles (0,03 a 0,07) y número de granos/ espiguillas totales (0,03 a 0,08).Por otro lado se encontraron 7 QTL significativos y 4 QTL probables para el carácter espigas blancas. Este carácter afecta el rendimiento y sus componentes. Se encontraron 4 QTL estables para el carácter. Este carácter mostró una alta heredabilidad, en un rango de 90% - 98%, con un promedio de 94%. La variación fenotípica estuvo en un rango de 3,03% a 24,45%. El efecto aditivo estuvo en un rango de 1,13% a 3,63%. Este carácter fue especificado por una combinación de alelos aportados por ambos progenitores de la población de RILs. La variedad Kofa afecta el carácter debido a alelos ubicados sobre los cromo-somas 1B, 2B, 3A y 5A. La línea UC1113 aporta alelos ubica-dos sobre los cromosomas 3B, 5B y 7A. Para la mayoría de los caracteres, el progenitor UC1113 portó el alelo favorable, como por ejemplo para rendimiento, número de granos/espiga, peso de granos/espiga, peso de mil granos, peso hectolítrico, índice de cosecha y número de granos/espiguillas totales. Los casos donde el alelo favorable fue aportado por ambos proge-nitores (UC1113 y Kofa) fueron altura de planta, largo del pedúnculo, número de espiguillas totales/espiga, fertilidad de espiga y número de granos/espiguillas fértiles. Como se men-cionara más arriba, para la mayoría de los QTL hallados, el alelo favorable fue aportado por UC1113, siendo este el proge-nitor de mayor rendimiento. Regiones pleiotrópicas para varios caracteres fueron encontradas en los ambientes y en sus promedios. Los cromosomas que mostraron regiones pleiotró-picas incluyendo más caracteres fueron: 2B asociada al marcador wmc361, 3A asociada al marcador ksm28, 3B asociada a los marcadores gwm493, barc147 y cfd79, 4A asociada a los marcadores gwm265 y wmc258, 4B asociada al marcador ksm62 y 5A asociada al marcador gwm126. De todos los caracteres, la altura de planta y el largo del pedúnculo fueron los que mostraron una asociación más estable. Los estudios realizados en esta tesis mostraron correlaciones altamente significativas entre varios compo-nentes del rendimiento. Los componentes más correlacionados entre si fueron el carácter rendimiento con los componentes principales NG/E y PG/E y ellos mismos se encontraron correla-cionados positivamente con todos los demás componentes evaluados. Por otro lado, los caracteres que encontraron correlaciones con algunos de los componentes en todos los ambientes fueron: RTO con NG/E, PG/E y NG/EgT; PMG con PG/E; ALT con LP, PG/E y FE; LP con ALT y PG/E; IC con NG/E, PG/E, FE, NG/EgF y NG/EgT; EgT/E con NG/E y PG/E; NG/E con RTO, IC, EgT/E, PG/E, FE, NG/EgF y NG/EgT; PG/E con RTO, PMG, ALT, LP, IC, EgT/E, NG/E, FE, NG/EgF y NG/EgT; FE con ALT, IC, NG/E, PG/E y NG/EgT; NG/EgF con IC, NG/E y PG/E y NG/EgT con RTO, NG/E, PG/E, FE y NG/EgF. La selección directa o indirecta para estos componentes podría aumentar el rendimiento potencial de trigo candeal. El carácter espigas blancas mostró correlaciones negativas con todos componentes del rendimiento, por lo cual deberían no incluirse las líneas afectadas en los programas de mejora. En esta tesis, se encontraron varios QTL a lo largo de los cromosomas de trigo candeal para el carácter rendimiento y sus componentes. Los mismos y sus marcadores asociados podrán ser utilizados en el programa del mejoramiento de trigo candeal para lograr mayores rendimientos. Se trabaja en colaboración con la Asociación de Cooperativas Argentinas y otros criaderos nacionales de trigo y el Programa de mejoramiento del INTA a través del PAE 37108 (ANPCyT). Estos QTL pueden ser de utilidad para: Introducir aquellos favorables o interesantes en materiales de interés. Realizar selección asistida por marcadores en programas de mejoramiento. Analizar germoplasma para los caracteres evaluados. También podemos concluir, de lo expuesto, que todas las hipótesis planteadas se han cumplido: Se determinaron las regiones genómicas que determinan el rendimiento y sus componentes. Se estudió la respuesta de los distintos genotipos al ambiente en varios ambientes (definidos por localidad y año), que varía en distinta medida para los diferen-tes caracteres y los diferentes ambientes.El mapa genético basado en marcadores moleculares posibilitó la obtención de marcadores ligados a QTL para los caracteres investigados. / Developing crop cultivars with high grain yield has been the principal aim of durum wheat breeding programs worldwide. The potential yield is defined as the performance of an adap-ted genotype grown under optimal management and in the absence of biotic and abiotic factors. The grain yield of wheat can also be dissected into, spike characters (grain number-/spike and grain weight/spike, number of spikelets/spike, spike fertility, number of grains/fertile spikelets and number of grains/total spikelets) and also it can be correlated with the agronomic traits (plant height, thousand-grain weight, test weight and harvest index) and morphological characters (peduncle length). The objective of this thesis was to charac-terize the genetic nature of yield and its components in various environments and mapping genomic regions associated to these traits in a population of RILs of durum wheat derived from the cross Kofa x UC1113. Based on this overall objective, the following three specific objectives were planned: 1. To quantify and evaluate the response of RILs in different envi-ronments of Argentina (location and year), 2. To estimate genetic parameters that permits the genetic-biometric charac-terization of the mentioned traits, 3. To map QTL associated with yield and its components, 4. To identify molecular mar-kers linked to these traits, 5. To find correlations between yield and its components and in among components also, and 6. To determine pleiotropic regions for these traits. To fullfil these objectives, the yield and its components were evalua-ted in a population of 93 RILs derived from the cross UC1113 x Kofa, parents and 8 commertial cultivars of Argentina. These materials were planted in four environments (CEI-Barrow 2006/07, INTA-Balcarce 2007/08, CEI-Barrow 2007/08 y ACA-Cabildo 2007/08). Grain yield and its components evaluated in this thesis were expressed in the following units: grain yield (Kg/ha), thousand-grain weight (g), test weight (Kg/hl), plant height (cm), peduncle length (cm), grain weight/spike (g), harvest index (%), spike fertility (%) and in number for total spikelets/spike, grains/spike, grains/fertile spikelets and grains/total spikelets. When growing in the field the RILs showed a particularity: the presence of white spikes in between the normal green ones. These white spikes were observed only in some of the spikes and with different magni-tudes. The grain yield used for mapping was adjusted in the way mentioned by other authors (Khan et al. (2000) and uses in CIMMYT), to minimize or eliminate the effect of white spikes. The phenotypic data of RILs showed a bi-directional transgressive inheritance for all the characters in all envi-ronments. According to Shapiro-Wilk test (α = 0.05) the distribution of frequencies of phenotypic values obtained (yield and its components for each environment) were normal in all the environments for most of the characters. The distri-bution was completely normal in all environments for the cha-racters, plant height, total spikelts/spike and grain weight-/spike, partially normal (from one to three environments) for the characters thousand-grain weight, test weight, peduncle length, number of grains/spike, number of grains/total spi-kelets, harvest index, spike fertility and number of grains-/fertile spikelets. However, the character grain yield was not distributed normally in none of the environments considered. The phenotypic variance for the characters number of grains-/spike, grain weight/spike, thousand-grain weight, test weight, plant height, peduncle length, number of total spi-kelets/spike and number of grains/total spikelets, had a higher genetic component than the environmental one. This resulted in a high heritability for these characters. Spike fertility and number of grains/fertile spikelets showed the phenotypic variance more affected by the environment than from the genotype in two of the four environments. However, for grain yield, the phenotypic variance was highly influenced by the environment, higher than genotype one in majority of envi-ronments. The Genotype x Environment interaction resulted highly significant for all the characters, indicating that the differences in the characters among different genotypes are not the same in different environments. The significant LOD threshold values for all the characters were calculated for each environment and on average of all by using the 1000 permutations test and was considered around 3 for all the characters. The threshold values for different characters ran-ged between 2.0 (spike fertility) and 3.4 (grain yield). A total of 74 significant QTL and 36 probable QTLs were found for grain yield and its components. The significant QTL found in this thesis were: 5 for grain yield; 7 for number of grains-/spike; 4 for grain weight/ spike; 8 for thousand-grain weight; 5 for test weight; 7 for plant height; 8 for peduncle length; 5 for harvest index; 6 for number of total spikelets/spike; 6 for spike fertility, 5 for number of grains/fertile spikelets and 8 for number of grains/total spikelets. The probable QTL were: 4 for grain yield; 3 for number of grains/spike; 5 for grain weight/ spike; 3 for thousand-grain weight; 4 for test weight; 2 for peduncle length; 5 for harvest index; one for number of total spikelets/spike; 2 for spike fertility, 6 for number of grains/fertile spikelets and one for number of grains/total spikelets. In total, 80 new QTL (60 significant & 20 probable) were found for grain yield and its components. The new QTL were: 2 for grain yield; 7 for number of grains/spike; 5 for grain weight/ spike; 5 for thousand-grain weight; 7 for test weight; 3 for plant height; 10 for peduncle length; 8 for harvest index; 5 for number of total spikelets/spike; 8 for spike fertility; 11 for number of grains/fertile spikelets and 9 for number of grains/total spikelets. A less number of stable QTL were found for each character. The number of stable QTL for each character was: one for number of grains/spike; one for test weight; 5 for plant height; 4 for peduncle length; 3 for number of total spikelets/spike and one for number of grains/fertile spikelets. The number of probably stable QTL for each character was: one for grain yield; one for grain weight/ spike; 3 for thousand-grain weight; 2 for harvest index; 2 for spike fertility and one for number of grains/total spikelets. The phenotypic variation for each character was in the follo-wing ranges: grain yield (9.67% to 27.51%). thousand-grain weight (9% to 42.01%). test weight (7.95% to 34.53%), plant height (8.41% to 45%), peduncle length (6.12% to 40.6%), harvest index (7.9% to 28%), number of total spikelets/spike (8% to 32.5%), number of grains/spike (8.35% to 24.6%), grain weight/ spike (8.54% to 22.4%), spike fertility (7.33% to 15.4%), number of grains/fertile spikelets (8.2% to 27.75) y number of grains/total spikelets (7.15% to 23%).The additive effect for each character was in the following ranges: grain yield (109.9Kg/ha a 335.4Kg/ha), thousand-grain weight (0.60g to 1.46g), test weight (0.24Kg/hl to 0.56Kg/hl), plant height (1.55cm to 3.73cm), peduncle length (0.62cm to 1.63cm), harvest index (0.005% to 0.014%), number of total spikelets/spike (0.20 to 0.41), number of grains/spike (0.63 to 1.43), grain weight/ spike (0.03g to 0.07g), spike fertility (0.009% to 0.025%), number of grains/fertile spikelets (0.03 to 0.07) y number of grains/total spikelets (0.03 to 0.08).For the character white spikes 7 significant and 4 probable QTLs were found. This character severely affected the grain yield and its components. There were 4 stable QTL for this character. This character showed a high heritability, ranging from 90-98% with an average of 94%. The phenotypic variance was found in a range of 3.03% to 24.45%. The additive effect ranged from 1.13% to 3.63%. Both the parents contributed favorable alleles for this character. The variety Kofa affected on the chromosomes 1B, 2B, 3A and 5A. The line UC1113 provided alleles over the chromosomes 3B, 5B and 7A. UC1113 carried positive alleles for most of the characters like grain yield, number of grains/spike, grain weight/spike, thousand-grain weight, test weight, harvest index and number of grains/total spikelets. Those characters where both parents contributed with favorable alleles were, plant height, peduncle length, number of total spikelets/spike, spike fertility y number of grains/fertile spikelets. As mentioned earlier, for the majority of QTL found, the favorable allele was inherited from UC1113 being the favorable parent for grain yield. Pleiotropic regions or co-localization of various characters were found in different environments and in average of the environments. The chromosomes showing pleiotropic regions for most of the characters were: 2B associated with the marker wmc361, 3A associated with the marker ksm28, 3B associated with the markers gwm493, barc147 y cfd79, 4A associated with the markers gwm265 y wmc258, 4B associated with the marker ksm62 y 5A associated with the marker gwm126. The plant height and peduncle length showed a stable association between them. The correlation analyses showed highly significant correlations between different components of grain yield. Number of grains/spike and grain weight/spike showed a high positive correlation with grain yield, and also, they were correlated with all the other yield components. In addition, the characters correlated with some of the yield components in all environments, were: grain yield with grain number/spike, grain weight/spike y number of grains/total spikelets; 1000-grain weight with grain weight/spike; plant height with pe-duncle length, grain weight/spike y spike fertility; peduncle length with plant height y grain weight/spike; harvest index with grain number/spike, grain weight/spike, spike fertility, number of grains/fertile spikelets y number of grains/total spikelets; number of total spikelets/spike with grain num-ber/spike y grain weight/spike; grain number/spike with grain yield, harvest index, number of total spikelets/spike, grain weight/spike, spike fertility, number of grains/fertile spikelets y number of grains/total spikelets; grain weight/spike with grain yield, 1000-grain weight, plant height, peduncle length, harvest index, number of total spikelets/spike, grain number-/spike, spike fertility, number of grains/fertile spikelets y number of grains/total spikelets; spike fertility with plant height, harvest index, grain number/spike, grain weight/spike y number of grains/total spikelets; number of grains/fertile spikelets with IC, grain number/spike y grain weight/spike y number of grains/total spikelets with grain yield, grain number/spike, grain weight/spike, spike fertility y number of grains/fertile spikelets. The direct or indirect selection for these components can increase the potential yield in durum wheat. The character white spikes showed negative corre-lations with all the yield components, and therefore the affected RILs should not be included in breeding programs. In this thesis, various QTL were found throughout the chromo-somes of durum wheat for the grain yield and its components. Those QTL and their associated markers can be used in durum wheat breeding programmes to obtain higher yields. This work was conducted in close collaboration with the Asociación de Cooperativas Argentinas and other national breeding compa-nies of wheat and the breeding program of INTA through PAE 37108 (ANPCyT). The QTL found can be used for: intro-gression of favorable genes and QTLs into interesting plant materials, marker-assisted selection of plants in breeding programs and germplasm screening for the evaluated traits. We can also conclude that all hypotheses were fulfilled: Genomic regions were identified which are associated with yield and its components. The response of different genotypes to environment was studied and differed in different levels for the different characters and the different environments. The genetic map based on molecular markers allowed us to map QTLs and identify markers linked to QTL for the evaluated characters.