Acúmulo de isoflavonas durante o enchimento do grão de soja e mapeamento de locos que controlam essa característica

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: Colombo, Lucinete Regina
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Soja; Malonildaidzina; Ciências Biológicas
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/10034

Este trabalho foi realizado com a linhagem BARC-8 e a variedade comercial IAC-100, com os objetivos de: analisar a expressão do(s) gene(s) que codifica(m) a(s) enzima(s) sintase de isoflavona (IFS) em soja, e avaliar o acúmulo de isoflavonas ao longo do enchimento do grão em plantas cultivadas em duas diferentes temperaturas; mapear e identificar marcadores do tipo microssatélites e RAPD ligados a QTLs associados à determinação do conteúdo de isoflavonas em sementes de soja. Em um primeiro experimento, as plantas da linhagem BARC-8 e da variedade comercial IAC-100 foram cultivadas em dois regimes de temperaturas: 33/22 e 28/13 °C – dia/noite. Foram detectadas seis formas de isoflavonas ao longo do enchimento do grão de soja (daidzina, genistina, glicitina, malonildaidzina, malonilgenistina e malonilglicitina) tanto para IAC-100 como para BARC-8. Os resultados das análises de variância indicaram ter havido variação significativa para teor de isoflavonas em função do genótipo, da temperatura e dos estádios de desenvolvimento, bem como interação entre os três fatores analisados. A análise da cinética de acúmulo do RNA de IFS, pela técnica de RT-PCR, evidenciou que não há uma relação entre o acúmulo de isoflavonas e a quantidade de transcritos para IFS durante o enchimento do grão. Estudos posteriores deverão ser conduzidos, visando fazer uma análise quantitativa, para poder inferir como se comporta a expressão da IFS ao longo do enchimento do grão e se ocorre influência da temperatura sobre o acúmulo do seu transcrito. No segundo experimento, foi utilizada uma população de 93 plantas F 2 , obtidas do cruzamento entre BARC-8 e IAC-100, que são contrastantes para os teores de daidzina, genistina, malonildaidzina, malonilgenistina, isoflavonas totais e proteína. Os teores das isoflavonas foram determinados por cromatografia líquida de alta eficiência e o teor protéico pelo método de Kjeldahl. A população foi analisada, utilizando-se marcadores microssatélites e RAPD. Foram obtidos 22 grupos de ligação pouco saturados, contendo 82 marcadores, além de 25 marcas não ligada. Na análise de marca simples foram identificados 13 marcadores que explicaram a variação dos teores de daidzina. Destes, o marcador Satt318 explicou 17,39%. Na regressão múltipla, as marcas Satt318, Satt232 e Satt518 explicaram, juntas, cerca de 31,5% desta característica. Seis marcadores explicaram a variação dos teores de genistina. Destes, o Satt318 explicou 16,05% da variação. Na análise de regressão múltipla, as marcas Satt318, Satt350, Satt127 e OPK20 explicaram, juntas, cerca de 34% da variação. Onze marcadores foram identificados para malonildaidzina. Destes, o Satt318 explicou 16,13%. Na análise de regressão múltipla, as marcas Satt318, Satt232, Satt417 e Satt197 explicaram, juntas, cerca de 33% da variação. Dezesseis marcadores foram encontrados para malonilgenistina. Destes, o Satt318 explicou 12,05% da variação. Na análise de regressão múltipla, as marcas Satt318, Satt468, Satt495, Satt350, Satt127 e Satt499 explicaram, juntas, cerca de 45% da variação. Dez marcadores foram identificados para isoflavona total. Destes, o Satt318 explicou 13,59% da variação. Na análise de regressão múltipla, as marcas Satt318, Satt468 e OPAW04 explicaram, juntas, cerca de 26% da variação. Sete marcadores foram identificados para proteína total. Destes, o OPK20 explicou 10,06%. Na análise de regressão múltipla, as marcas OPK20, Satt512, OPU02 e Satt398 explicaram, juntas, cerca de 26% da variação. No mapeamento por intervalo composto, foi identificado um único QTL associado ao teor da isoflavona daidzina no grupo de ligação K, que explicou 28% desta característica. As marcas que mais explicaram as diferentes características avaliadas não foram alocadas no mapa de ligação e, estudos posteriores deverão ser conduzidos, visando aumentar o grau de saturação do mapa. Isto poderá permitir a identificação de QTLs para as diferentes características analisadas.