Application of quantitative genetics tools to breeding program optimization

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Peixoto, Marco Antonio
• Orientador(a): Bhering, Leonardo Lopes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Programa de Pós-Graduação: Genética e Melhoramento
• Área do conhecimento CNPq: Genética Quantitativa
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/31536; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.135

A aplicação da teoria da genética quantitativa influenciou positivamente programas de melhoramento de plantas nas últimas décadas. O objetivo deste estudo foi utilizar e desenvolver ferramentas em genética quantitativa para programas de melhoramento. No primeiro capítulo, simulamos um programa de melhoramento de híbridos e comparamos pipelines de melhoramento com duas estratégias para atualizar os parentais, e o ganho e custos para implementar a seleção genômica e de fenotipagem de alto rendimento no pipeline. Nossos resultados sugerem que a seleção parental precoce tem melhor desempenho e que a fenotipagem de alto rendimento, juntamente com a seleção genômica, oferece o maior ganho a longo prazo. No segundo capítulo avaliamos o potencial de implementação da seleção genômica em um programa de melhoramento de milho doce por meio da predição de híbridos. Avaliamos 506 híbridos em seis ambientes e medimos 21 características. Foram considerados oito modelos estatísticos para predição e três esquemas de validação cruzada. Os resultados indicaram que o modelo RKHS superou os modelos GBLUP. Portanto, recomendamos o uso do modelo RKHS como modelo padrão para predição de híbridos de milho doce e a implementação da seleção genômica em programas de melhoramento de milho doce. No terceiro capítulo descrevemos o SMate, um pacote flexível, em R, para predição de cruzamentos e otimização, que representa uma ferramenta para programas de melhoramento balancear ganhos genéticos e níveis de taxa de endogamia. O pacote constrói um plano de cruzamento com base em dois passos: (i) predição de utilidade do cruzamento e (ii) otimização da utilidade juntamente com restrição da taxa de endogamia. Em conclusão, o pacote SMate permite otimizar a seleção de cruzamentos em programas de melhoramento visando ganhos genéticos de longo prazo. Concluindo, as ferramentas de genética quantitativa têm sido amplamente aplicadas em programas de melhoramento e evoluído com ele. Nosso estudo demonstrou potencial para contribuir com o campo da genética quantitativa e impactar diretamente programas de melhoramento. Palavras-chave: Alocação de cruzamentos. Endogamia. Predição de híbridos. Simulação estocástica.