Genomic Prediction in Sweet Corn (Zea mays saccharata) - Marquez, Guilherme Repeza (2023)
O milho é uma cultura-chave globalmente e tem sido explorado para diversos fins, inclusive para o consumo humano, onde cultivares com composição distinta do endosperma tem se destacado. Dentre elas, a espécie doce, Zea mays sacharatta, cuja singularidade é causada pela inibição da conversão total da glicose em amido, durante a maturação do grão, destaca-se por possuir melhor palatabilidade. Devido a essas particularidades, o consumo de milho doce vem aumentando ao longo dos anos e, em 2023, seu mercado de sementes foi avaliado em US$ 820,3 milhões. Apesar de muito consumido, o milho doce ainda é recente no Brasil e predomina na forma enlatada, sendo produzido por poucos agricultores e com poucas informações sobre seu mercado, produção e benefícios. Para atender às necessidades agroindustriais, genótipos de milho doce devem possuir produtividade e comportamento industrial competitivos, tolerância aos principais patógenos e boa palatabilidade, tornando sua fenotipagem onerosa e requerendo estratégias complementares. Nesse sentido, a utilização de modelos preditivos, apresenta- se como uma boa alternativa ao combinar dados genotípicos e fenotípicos para construir um modelo estatístico que estima os efeitos dos marcadores e, consequentemente, o valor genético dos indivíduos, encurtando o ciclo reprodutivo e os processos de fenotipagem. A precisão do modelo é altamente influenciada por fatores como qualidade dos dados e densidade de marcadores, que impactam nos custos do projeto. Dessa forma, vários estudos de pré-seleção de marcadores têm sido realizados para verificar densidades mínimas sem perdas significativas nas acurácias de predição. Eles podem ser realizados com base em blocos de haplótipos ou com base em seleções de marcadores espaçados uniformemente ao longo do genoma e, embora tenham sido implementados em outras culturas, nunca se testou em genótipos de milho doce. Neste estudo, objetivou-se realizar uma revisão de literatura do milho doce no Brasil, bem como avaliar e validar diferentes estratégias de pré- seleção de marcadores e encontrar a densidade mínima para se predizer caracteres de produtividade em milho doce. Inicialmente, a predição foi realizada com um chip de alta densidade e, em seguida, utilizando-se uma estratégia de agrupamento de marcadores em blocos de haplótipos. Além disso, uma terceira estratégia foi testada, onde os marcadores foram selecionados uniformemente em todo o genoma. Em geral, a acurácia de todas as características reduziu-se à medida que o número de marcadores diminuiu. No entanto, essa relação não permaneceu constante e atingiu um platô após um certo ponto. A aplicação da pré-seleção de marcadores pode ser uma boa opção para uma implementação econômica da seleção genômica em milho doce para caracteres de produção, por apresentarem uma acuracidade significativa usando-se um painel de ~ 8k marcadores. Além disso, usar um marcador por bloco de haplótipo parece ser uma estratégia de melhor custo- benefício para realizar a seleção genômica em milho doce, para características de rendimento.