Uso de marcadores RAPD para mapeamento de QTLs que determinam teor de proteína em soja

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Miranda, Fábio Demolinari
• Orientador(a): Barros, Everaldo Gonçalves de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Área do conhecimento CNPq: Ciências Agrárias
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/10310

O presente trabalho teve como objetivo o aumento do número de marcas no mapa de ligação da soja construído pelo programa de melhoramento da qualidade da soja do Bioagro/UFV e também a identificação de QTLs (Quantitative Trait Loci) associados à determinação do conteúdo de proteínas em sementes de soja. Para isso, foram acrescentados ao mapa original, marcadores do tipo RAPD e marcadores microssatélites não mapeados anteriormente. Foram utilizadas 118 linhagens recombinantes endogâmicas (RILs) obtidas do cruzamento entre a variedade norte- americana BARC 8 (genótipo com alto teor protéico) e a variedade brasileira Garimpo (genótipo com teor normal de proteínas). Foram testados inicialmente 1200 “primers” RAPD, dos quais 127 evidenciaram polimorfismo entre os progenitores, dos quais somente 65 mostraram polimorfismos na população de RILs segregando na proporção mendeliana esperada de 1:1, pelo teste do qui-quadrado. Foram obtidos 24 grupos de ligação pouco saturados, contendo 75 marcadores, além de 70 marcas não ligadas. Nas análises de regressão e mapeamento por intervalo composto para associação entre marcadores e a característica “teor de proteína”, foram identificados 11 marcadores e mapeados três QTLs, nos grupos de ligação MGL D2, MGL L e MGL C22 os quais explicam 7,8% e 8,1% e 7,4%, respectivamente, para as famílias cultivadas em Cascavel. Para as famílias cultivadas em Viçosa foram identificados nove marcadores e mapeado um QTL, no grupo de ligação MGL 3, que explica aproximadamente 16,7% da característica. Estudos posteriores deverão ser conduzidos, visando aumentar o grau de saturação do mapa. Isto poderá permitir a identificação de novos QTLs que determinem um maior porcentagem da expressão da característica.