Genome-wide selection in soybeans and optimization of phenotyping for grain yield

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Matei, Gilvani
• Orientador(a): Benin, Giovani
• Banca de defesa: Perea, Graciela Maria Salas, Godoi, Cláudio Roberto Cardoso de, Toledo, Jose Francisco Ferraz de, Shannon, Grover, Benin, Giovani
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Pato Branco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Agronomia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Plantas - Melhoramento genético; Marcadores genéticos; Produtividade agrícola; Plant breeding; Genetic markers; Agricultural productivity
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3162

Em um programa de melhoramento genético varios fatores influenciam na seleção de cultivares, basicamente pelo elevado número de genótipos em avaliação e pela reduzida capacidade experimental em fases iniciais do programa. Nesse contexto, o presente trabalho foi dividido em quatro partes. O primeiro estudo objetivou identificar locais chaves para avaliação e seleção de genótipos de soja nas nas macrorregiões 1 (M1) e 2 (M2), em gerações com pouca disponibilidade de semente. O conjunto de dados consistiu em 22 genótipos de soja cultivados em 23 locais por 3 anos. As análises GGL + GGE e G vs. GE foram usadas. As localidades Chapada-RS e Maracaju-MS foram os locais mais representativos e discriminantes macrorregiões 1 e 2, respectivamente. A identificação das localidades chave é fundamental para a avaliação, onde o número de locais de ensaio pode se resumir a um único local por macrorregião sojícola. O segundo estudo teve como objetivo avaliar a precisão experimental de diferentes métodos de análise estatística para ensaios com elevado número de genótipos de soja. Foram usados dados de produtividade de grãos de 324 genótipos de soja, avaliados em 6 repetições. Os dados foram analisados considerando os delineamentos de blocos ao acaso, látice triplo e uso do método de Papadakis. Os indicadores de precisão experimental do método de Papadakis são mais favoráveis, quando comparados com os delineamentos de blocos ao acaso e látice triplo. Pode-se usar duas repetições e analisar os dados, usando o delineamento de blocos completamente casualizados ou método Papadakis, sem redução da precisão experimental. No terceiro estudo foi avaliado o desempenho produtivo, a adaptabilidade e a estabilidade de cultivares modernas de soja, em ensaios multiambientes. Foram avaliados 46 cultivares em oito ambientes, nas microrregiões de adaptação 102, 201 e 202, na safra 2014/2015. Ocorreu interação genótipo x ambiente complexa, com alterações do ranqueamento de cultivares entre os locais. Dentre os genótipos avaliados a cultivar NA 5909 RG, parental das RILs no ensaio GWS, esteve presente entre genótipos de maiores médias produtivas, apresentando também elevada adaptabilidade e estabilidade. O quarto estudo teve três objetivos: avaliar a precisão da SG na soja; identificar o efeito da estrutura intrapopulação na precisão da seleção genômica; e, comparar a eficiência da seleção fenotípica e genômica na soja. Foi utilizado o modelo BayesB com validação cruzada para dados fenótipicos e genótipicos de 324 genótipos de soja. Avaliou-se a precisão do GS para caracteres fenotípicos com dados genotípicos de 5403 marcadores SNPs. Os resultados indicaram que a precisão genotípica foi semelhante, considerando, ou não, a estrutura da população. Se observou que a estrutura da população não afetou significativamente a precisão dos modelos para os caracteres avaliados. Constatou-se que com esta metodologia torna-se possível reduzir pela metade o tempo de seleção e aumentar a eficiência de seleção em 123% para produtividade de grãos.