Desenvolvimento de mapas genéticos e físicos com base em SNPs em Psidium guajava e triagem in silico de loci microssatélites de goiabeira para transferibilidade em Eucalyptus globulus

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: MEDEIROS, Flávia Layse Belém
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco
Departamento de Agronomia
Brasil
UFRPE
Programa de Pós-Graduação em Melhoramento Genético de Plantas
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9511
Resumo: A goiabeira (Psidium guajava) é conhecida mundialmente pela facilidade de manejo, riqueza nutricional e versatilidade em consumo. Apesar de seu mercado em expansão, ainda é uma espécie pouco estudada do ponto de vista molecular, sendo importante o fomento de estudos que possibilitem a aplicação de seleção assistida por marcadores na espécie. Neste sentido, este trabalho teve com objetivos: 1) desenvolver e comparar mapas genéticos e físicos com base em SNPs de Eucalyptus para P. guajava e 2) propor a utilização da ferramenta BLAST para a triagem in silico de sequências microssatélites (SSR) de P. guajava para E. globulus, de forma a orientar estudos de transferibilidade. O material vegetal utilizado de goiabeira foi oriundo do cruzamento das cultivares Pedro Sato × Goiabeira Roxa (PSR), disponível na Embrapa Semiárido, Petrolina, PE. Folhas novas e sadias de ambas as espécies foram coletadas, devidamente identificadas, e acondicionadas em isopor para transporte ao laboratório, onde as extrações de DNA foram realizadas de acordo com o protocolo CTAB 2x modificado com uma pré-lavagem de sorbitol. A quantificação do DNA foi realizada por espectrofotometria, utilizando a placa Microdrop na faixa de absorbância a 260 nm. Após quantificação, as amostras foram diluídas para concentração de trabalho de 60 ng/μL (P. guajava) e 20 ng/μL (E. deglupta) e armazenadas a -20ºC. A genotipagem de 112 progênies da população de PSR foi efetuada com o Euchip60K de Eucalyptus. A análise de ligação realizada no JoinMap 4.0 considerou um LOD score de 5,0 a 12, enquanto no programa GACD considerou LOD de 8,0. O mapa físico foi ordenado em cromossomos da goiabeira considerando o alinhamento de sequências dos SNPs de Eucalyptus (query) e o genoma da goiabeira (subject), estimando as posições dos marcadores através do Blastn, com e-value < E-10. O JoinMap 4.0 gerou um mapa de 1.405,2 cM e o mapa GACD 1.392,7 cM. Os mapas gerados apresentaram grupos com segmentos de vários cromossomos, quando comparados com o mapa físico, indicando limitações. O GACD apresentou maior limitação em relação ao JoinMap 4.0, ao separar os marcadores de acordo com sua origem parental. O mapa físico gerado com Blastn, e-values variando de 8xE-10 a 1,15xE-26, cobriu 434,88 Mb, com distâncias médias de 0,62 Mb, sendo referência para estudos de mapeamento e estimativas de QTLs em goiabeira. Para a triagem in silico foram alinhadas sequencias de 23 clones de SSR para P. guajava (query) contra o genoma completo de E. globulus (subject.) através do Blastn optimização MEGABLAST e em seguida selecionadas aquelas com e-value < 1e−20. Foram avaliados primers de 140 loci disponibilizados pelo projeto GuavaMap, com base no e-value < 1.7 e proximidade entre as sequências forward e reverse (máximo de 300 nucleotídeos de distância). Das 23 sequências avaliadas 39% apresentaram alinhamentos significativos, com identidade média das sequências de 87%. Dos loci GuavaMap somente três, 2,1%, apresentaram alinhamentos significativos. Os loci SSR com resultados significativos no BLAST amplificaram em gel de poliacrilamida, enquanto os loci que não apresentaram “hits” ou e-value no Blastn também não produziram amplicons in vitro. Desta forma, a triagem in silico demonstrou ser efetiva para orientar estudos genômicos entre as duas espécies, reduzindo custos e tempo.