Seleção recorrente genômica como estratégia para aceleração de ganhos genéticos em arroz

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Morais Júnior, Odilon Peixoto de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás; Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos - EAEA (RG); Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantas (EAEA)
• Palavras-chave em Português: Oryza sativa; C variabilidade genética; Desequilíbrio de ligação; Predição genômica; Covariáveis ambientais; Norma de reação; Progresso genético; Linkage disequilibrium; Genetic progress; Genetic variability; Genomic prediction; Environmental covariates; Reaction norm; FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
• Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7168

A obtenção de ganhos genéticos para caracteres quantitativos associada à manutenção da variabilidade genética são fatores importantes em programas de seleção recorrente. Com os avanços no campo da estatística genômica, estratégias de seleção potencialmente mais rápidas para alcance de ganhos genéticos estão sendo desenvolvidas, como a seleção genômica. Partindo-se de uma população subtropical de arroz irrigado (CNA12S), conduzida durante três ciclos de seleção recorrente, este estudo teve como objetivo geral avaliar o potencial de emprego do esquema de seleção recorrente genômica (GRS) em programas de melhoramento genético de arroz. Três estudos específicos foram desenvolvidos. No primeiro deles, avaliou-se a eficiência do esquema de seleção recorrente genotípica (RS) utilizado no programa de melhoramento de arroz da Embrapa, na obtenção de ganhos genéticos e manutenção da variabilidade genética populacional. O material experimental utilizado constituiu-se de dez ensaios de rendimento de progênies S1:3 associadas a cada ciclo de seleção. Os caracteres avaliados foram produtividade de grãos, altura de planta e número de dias até o florescimento. Componentes de variância e covariância foram obtidos via abordagem Bayesiana e, com uso de marcadores SNP (single nucleotide polymorphisms) associados às progênies, também a diversidade e a estrutura genética populacional. Médias ajustadas de progênies em cada ciclo foram computadas e, por regressão linear generalizada, estimou-se o progresso genético, via abordagem frequentista. As magnitudes do tamanho efetivo populacional e da variância genética indicaram manutenção da variabilidade genética ao longo dos ciclos de seleção. O progresso genético alcançado para produtividade de grãos foi de 760 kg ha-1 por ciclo (1,95 % ao ano) e para dias para florescimento, -6,3 dias por ciclo (-1,28 % ao ano). Concluiu-se que, o progresso genético já alcançado e a variabilidade genética disponível na população demonstram a eficiência de RS no melhoramento de populações de arroz. Num segundo estudo, no contexto de seleção genômica, avaliou-se a eficiência relativa de GRS sobre o esquema de RS; além da acurácia de diferentes modelos de predição genômica, buscando-se propor um esquema de GRS para melhoramento populacional de espécies autógamas como o arroz. Nesse estudo, o material genético foi composto por um ensaio de rendimento de progênies S1:3 do terceiro ciclo de seleção. Do grupo de 196 progênies fenotipadas para oito caracteres, com herdabilidades e arquiteturas genéticas diferentes, um grupo de 174 progênies foi genotipado para marcadores SNP. Dez modelos preditivos foram ajustados ao conjunto de dados. O esquema de GRS, quando comparado ao de RS, apresentou maior eficiência, sobretudo em ganho genético por unidade de tempo. Dos modelos preditivos avaliados, HBLUP (hybrid best linear unbiased prediction, com uso de matriz híbrida de parentesco baseada em pedigree e marcadores SNP) e RForest (random forest) apresentaram maior potencial para predição genômica, haja vista a elevada acurácia de suas predições para maior número de caracteres. O modelo HBLUP foi notoriamente superior para caracteres mais complexos, como produtividade de grãos, enquanto RForest destacou-se para caracteres menos complexos. A alta extensão do desequilíbrio de ligação na população sugere que a densidade de marcadores empregada (aproximadamente um SNP por 60 kb) é suficiente para a prática de predição genômica em populações com estrutura genética similar. No terceiro estudo buscou-se estender uma classe de modelos preditivos HBLUP baseados em norma de reação (contexto de ensaios multiambientais com interação genótipos × ambientes), para acomodar informações de parentesco e de covariáveis associadas aos ambientes de avaliação. Assim, avaliouse a acurácia preditiva de modelos alternativos para predições multiambientais, bem como a importância relativa de estruturas de componentes aditivos e multiplicativos; além da influência de diferentes abordagens de agrupamento de informações genético-ambientais sobre a acurácia dos modelos. O material genético constituiu-se nos mesmos dez ensaios de rendimento de progênies S1:3, conduzidos durante três ciclos de seleção recorrente. Foi considerada uma sequência de seis modelos preditivos de norma de reação, do tipo HBLUP, com uso de covariáveis genéticas e ambientais, além de interações entre esses efeitos. A informação genômica foi proveniente de marcadores SNP obtidos por genotipagem de 173 progênies do terceiro ciclo de seleção. As covariáveis ambientais (num total de 401), informações genéticas (parentesco híbrido) e as interações entre esses efeitos explicaram importante porção da variância fenotípica, o que possibilitou aumento da acurácia preditiva dos modelos. O emprego de informações genéticas e de covariáveis ambientais apenas do respectivo ciclo de seleção mostrou-se suficiente para predições acuradas do desempenho de progênies não fenotipadas, mesmo em ambientes não amostrados. Este estudo é pioneiro em considerar conjuntamente parentesco híbrido, oriundo de informações de pedigree mais marcadores SNP, e covariáveis ambientais em modelos multiambientais baseados em norma de reação, para predição de valor genético em ambientes-alvo de programas de seleção recorrente.