Métodos de seleção genômica aplicados a sorgo biomassa para produção de etanol de segunda geração

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Oliveira, Amanda Avelar de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Accuracy; Acurácia; Bioenergia; Bioenergy; Enriquecimento funcional; Functional enrichment; Genotipagem por sequenciamento; Genotyping by sequencing; Modelos preditivos; Predictive models
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-21092015-143031/

As crescentes preocupações com questões ambientais têm despertado interesse global pelo uso de combustíveis alternativos, e o uso da biomassa vegetal surge como uma alternativa viável para a geração de biocombustíveis. Diferentes materiais orgânicos têm sido utilizados, e dentre eles destaca-se o sorgo biomassa (Sorghum bicolor L. Moench). A seleção genômica apresenta grande potencial e pode, em médio prazo, reestruturar os programas de melhoramento de plantas, promovendo maiores ganhos genéticos quando comparada a outros métodos, além de reduzir significativamente o tempo necessário para o desenvolvimento de novas cultivares, através da seleção precoce. Este trabalho teve como objetivo avaliar modelos de seleção genômica e aplicá-los para a predição dos valores genéticos de indivíduos do painel de sorgo biomassa da Embrapa/Milho e Sorgo. Tal painel inclui materiais do banco de germoplasma e materiais utilizados em programas de melhoramento de sorgo dessa instituição, bem como coleções núcleo do CIRAD e ICRISAT, sendo, portanto, subdividido em dois sub-painéis. As 100 linhagens do sub-painel 1 foram avaliadas fenotipicamente por dois anos (2011 e 2012) e as 100 linhagens do sub-painel 2 por um ano (2011), ambas no município de Sete Lagoas-MG, para as seguintes características fenotípicas: tempo até o florescimento, altura de plantas, produção de massa verde e massa seca, proporções de fibra ácida e neutra, celulose, hemicelulose e lignina. Posteriormente, as 200 linhagens integrantes do painel foram genotipadas através da técnica de genotipagem por sequenciamento. A partir desses dados genotípicos e fenotípicos, os modelos de seleção genômica Bayes A, Bayes B, Bayes Cπ, Bayes Lasso, Bayes Ridge Regression e Random Regression BLUP (RRBLUP) foram ajustados e comparados. As capacidades preditivas obtidas foram elevadas e pouco variaram entre os diversos modelos, variando de 0,61 para o caráter florescimento a 0,85 para a proporção de fibra ácida, quando o modelo RRBLUP foi empregado na análise conjunta dos dois sub-painéis. Por outro lado, a predição cruzada entre sub-painéis resultou em capacidades preditivas substancialmente menores, nunca superiores a 0,66 e em alguns cenários virtualmente iguais a zero, além de apresentar maiores variações entre os modelos ajustados. Simulações do uso de subconjuntos dos marcadores moleculares são apresentadas e indicam possibilidades de obtenção de capacidades preditivas mais elevadas. Análises de enriquecimento funcional realizadas a partir dos efeitos preditos dos marcadores sugeriram associações interessantes, as quais devem ser investigadas com maiores detalhes em estudos futuros, com potencial de elucidação da arquitetura genética dos caracteres quantitativos.