Desequilíbrio de ligação, análise de associação genômica ampla e sinais de seleção em soja

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Curtolo, Maisa
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Glycine max; Artificial selection; Desequilíbrio de ligação; Diversidade genética; Estrutura populacional; Genetic diversity; GWAS; Population structure; QTLs; Sinais de seleção
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-01082018-104635/

Com a disponibilidade de tecnologias de genotipagem robustas, fornecendo milhares de marcadores moleculares a um baixo custo por amostra, tornou-se mais acessível escanear o genoma todo. Logo, as abordagens de mapeamento associativo, baseado no cálculo do desequilíbrio de ligação, e a busca de regiões do genoma que apresentam sinais de seleção foram favorecidas. Essas ferramentas apresentam um grande potencial a ser explorado em programas de melhoramento de soja, auxiliando na obtenção de informações valiosas em relação à arquitetura genética dos caracteres de interesse agronômico e à dinâmica dos processos de seleção. Portanto, os objetivos deste estudo foram: (i) verificar os efeitos da relação genética entre genótipos no desequilíbrio de ligação; (ii) obter informações em relação a arquitetura genética para dez caracteres por meio da abordagem de mapeamento associativo; e (iii) identificar regiões sob seleção diferencial em uma população representada por cultivares brasileiras comparadas a de uma população de genótipos exóticos de diferentes origens geográficas. Para isto, 95 genótipos de soja foram genotipados utilizando a plataforma da Affymettrix (180 K Axiom® Soybean Genotyping Array). O efeito da estrutura populacional sobre DL foi investigado utilizando como correções as matrizes resultantes do software STRUCTURE, DAPC, PCA e a matriz de parentesco. Para o mapeamento associativo, os genótipos foram fenotipados para dez caracteres. Foram realizadasvárias abordagens para detecção de sinais de seleção: estimação da diferenciação populacional nas regiões do genoma por meio do índice de fixção (FST) e cross-population composite likelihood ratio test (XP-CLR); identificação de regiões do genoma com redução de diversidade nucleotídica (μ); e a presença de blocos de haplótipos. Ao utilizar medidas de correções para estimação do DL no genoma da soja observamos a influência da estrutura da população e do parentesco nos padrões de DL. Pelo mapeamento associativo, foram identificados 181 marcadores associados para dez caracteres avaliados em soja. Além disso, foi verificada a complexa interação entre regiões envolvidas no controle de caracteres quantitativos (QTL) e ambientes. Regiões diferencialmente selecionadas foram identificadas entre a população de genótipos brasileiros e de materiais de origens diversas, demonstrando que essas passaram por processos de seleção divergente.