Identificação de QTLs em soja associados à resistência aos percevejos e a caracteres agronômicos utilizando a abordagem de mapeamento multivariado - Möller, Milene (2017)
A soja é a cultura agrícola brasileira que mais se expandiu nas últimas três décadas. Atualmente é uma commodity comercializada em larga escala na forma de grão, farelo e óleo. Por ser uma importante fonte de proteína, possui papel fundamental na indústria alimentícia, tanto humana quanto animal. O monocultivo em extensas áreas tem ocasionado o aumento da vulnerabilidade da cultura a patógenos e insetos-praga, com consequências relevantes na produção dos grãos. Dentre tais insetos-praga, os percevejos fitófagos representam um dos grupos de maior relevância para a cultura, pois podem comprometer o rendimento, a qualidade e a sanidade dos grãos. As perdas no rendimento da cultura devido ao ataque por percevejos são superiores a 30%, e o comprometimento no valor germinativo das sementes pode ser superior a 50%. Este trabalho teve como objetivo identificar QTLs (Quantitative Trait Loci), a partir de um conjunto de fenótipos associados à resistência aos percevejos e a caracteres agronômicos, utilizando a abordagem de mapeamento multivariado. Uma população de 228 indivíduos F2, obtida a partir do cruzamento entre as cultivares IAC-100 e CD-215, foi utilizada para a obtenção dos dados genotípicos. Os caracteres agronômicos avaliados na geração F2:3 foram: número de dias para o florescimento (NDF), altura da planta no florescimento (APF), número de dias para a maturidade (NDM), altura da planta na maturidade (APM), acamamento (AC), valor agronômico (VA) e produtividade de grãos (PG). Oito caracteres associados à resistência aos percevejos foram avaliados: período de granação (PEG), retenção foliar (RF), número de vagens por planta (NVP), índice percentual de dano nas vagens (IPDV), número de sementes (NS), peso de cem sementes (PCS), peso de sementes boas (PSB) e peso de sementes manchadas (PSM). O mapa genético obtido, representando os 20 grupos de ligação (GLs) da soja, foi constituído por 417 marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism), 61 SSR (Simple Sequence Repeat), 30 AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) e 8 marcadores TRAP (Target Region Amplification Polymorphism). A cobertura do genoma da soja foi de 2.814,82 centiMorgans (cM), com um intervalo médio de 5,46 cM entre marcadores adjacentes. A identificação de QTLs (Quantitative Trait Loci) para os caracteres fenotípicos foi realizada utilizando-se o mapeamento de intervalos múltiplos univariado (MIM) e multivariado (MT-MIM), com estimativa dos efeitos principais dos QTLs. A abordagem MIM revelou um total de 60 QTLs, distribuídos por 13 GLs da soja, sendo 29 QTLs associados a caracteres de resistência aos percevejos e 31 QTLs relacionados a caracteres agronômicos. A percentagem da variação fenotípica explicada pelos QTLs (R2) variou de 14,27% para AC a 65,45% para NDM. Na abordagem MT-MIM, foram selecionados nove conjuntos de variáveis, de acordo com a correlação entre as mesmas. Foram reveladas 20 regiões genômicas distintas, com uma alta tendência de concentração de QTLs em posições similares. No geral, para a maioria das características, os valores marginais de R2 obtidos para os modelos MT-MIM foram superiores em relação aos modelos MIM, variando de 27,98% para APF a 65,30% para NDM. A abordagem MT-MIM permitiu a identificação de 13 novas posições genômicas, com efeito em pelo menos uma das variáveis analisadas, que não foram reveladas nos modelos MIM. Uma comparação com o banco de dados do Soybase forneceu evidências de que muitos QTLs, identificados nesta população em estudo, coincidem com QTLs descritos em outros backgrounds genéticos. No entanto, 56 QTLs identificados no presente estudo ainda não foram descritos na literatura. A maioria dos QTLs identificados explicam, individualmente, até 10% da variação fenotípica das características avaliadas. No entanto, QTLs presentes em oito novas regiões identificadas pela abordagem MT-MIM e oito novos QTLs identificados pela abordagem MIM contribuíram para explicar uma maior percentagem da variação dos fenótipos estudados. Esses QTLs devem ser melhor investigados considerando sua relevância para a seleção simultânea de características de interesse, permitindo uma maior eficiência de seleção e um maior ganho genético. Os resultados obtidos no presente estudo forneceram informações para auxiliar na melhor compreensão da arquitetura genética dos caracteres quantitativos analisados, bem como sobre a relação genética entre os mesmos.