Modeling genotype-by-environment interaction, additive and dominance effects into the genomic prediction framework for drought tolerance in maize

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Dias, Kaio Olímpio das Graças
• Orientador(a): Souza, João Cândido de
• Banca de defesa: Guimarães, Lauro José Moreira, Nunes, José Airton Rodrigues, Garcia, Antonio Augusto Franco, Guimarães, Cláudia Teixeira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas
• Departamento: Departamento de Biologia
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Milho – Melhoramento genético; Resistência a seca; Genótipo; Corn – Breeding; Resistence of dehydration; Genotypes
• Área do conhecimento CNPq: Genética Vegetal
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/12109

A seca é uma das principais causas de perdas de produção em todo o mundo, e é considerada um importante fator limitante para a produção de milho em áreas tropicais. Melhoramento de milho para tolerância ao estresse hídrico é geralmente difícil, demorado e caro, uma vez que os híbridos têm de ser avaliados em vários ambientes. Neste contexto, uma predição precisa do desempenho dos híbridos simples não avaliados em um ou mais ambientes é essencial para maximizar os ganhos genéticos. Objetivou-se neste trabalho avaliar a acurácia de predição da performance de híbridos simples não avaliados para tolerância à seca, com o uso de um modelo genético estatístico que considera os efeitos da interação genótipos por ambientes e efeitos aditivos e dominantes. Dados fenotípicos para cinco caracteres foram avaliados em 308 híbridos em oito ambientes nas condições de seca e irrigado em dois anos e dois locais no Brasil. Os genótipos dos híbridos simples foram inferidos a partir do genótipo de seus genitores (linhagens) com o uso de SNP (Single NucleotidePolymorphism) via GBS (GenotypingbySequencing). As análises de seleção genômica foram feitas usando o GBLUP (Genomic Best Linear UnbiasedPrediction) por meio do modelo misto multiplicativo fator analítico. Diferenças foram observadas na acurácia preditiva para modelos aditivos (A) e aditivos+dominantes (AD) para os cinco caracteres avaliados nas duas condições hídricas. No entanto, essas diferenças foram mais evidentes nas condições de seca. Para produção de grãos (GY) o modelo AD obteve uma acurácia duas vezes maior que o modelo A. Com o uso do modelo misto multiplicativo fator analítico com efeitos aditivos e dominantes, foi possível quantificar a estabilidade de efeitos aditivos e dominantes, bom como a interação aditiva e dominante entre ambientes. Esses resultados têm grande aplicação na seleção parental e seleção de híbridos. Além disso, combinando ambientes WW e WS houve um aumento na predição de híbridos simples não testados em ambas as condições hídricas. Esses resultados contribuem para um maior entendimento sobre a arquitetura genética dos caracteres estudados nas condições de seca e irrigado, e destaca a importância de efeitos de dominância na predição de híbridos simples não avaliados em ambas as condições híbridas.Os modelos utilizados neste estudo podem ser facilmente estendidos para outras culturas, em que os genótipos são avaliados em vários ambientes e os efeitos de dominância apresentam um papel importante para a heterose.