Optimizing GWS and GWAS in crop breeding

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Torres, Lívia Gomes
• Orientador(a): Resende, Marcos Deon Vilela de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Área do conhecimento CNPq: Genética Quantitativa
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28762

Em um cenário de avanço dos métodos de genotipagem, juntamente com a redução dos custos por amostra genotipada, as informações obtidas em nível molecular têm sido cada vez mais utilizadas em análises genéticas para acelerar e tornar mais efetiva a seleção de materiais genéticos superiores, por meio da predição genômica (GP). A GP conduz a predições mais acuradas do mérito de indivíduos para caracteres de interesse. Estudos de associação genômica ampla (GWAS) também tem sido muito utilizados para a identificação de variantes causais, visando a detecção de associações significativas entre marcadores genéticos e caracteres de interesse. No primeiro capítulo desta tese, predições baseadas em informações de pedigree, marcadores moleculares e fenótipos para caracteres produtivos de clones de mandioca provenientes de cruzamentos biparentais foram realizadas separando-se o conjunto de dados em número de estádios de um programa de melhoramento (avaliação clonal – CET, ensaios preliminares de produtividade – PYT, ensaios avançados de produtividade – AYT, e ensaios uniformes de produtividade – UYT): um estádio (CET), dois estádios (CET e PYT), três estádios (CET, PYT e AYT) e quatro estádios (CET, PYT, AYT e UYT). Os resultados indicaram potencial satisfatório para utilização da predição genômica em mandioca, especialmente para seleção precoce, sendo assim, poupando-se recursos. No segundo capítulo, foi avaliada a viabilidade da utilização de predições genômicas entre países (Brasil e Nigéria) como uma estratégia para a escolha de clones a serem envolvidos em intercâmbio de germoplasma, em um estudo de caso com o caractere teor de cianeto de hidrogênio (HCN) em mandioca. Além disso, objetivos adicionais foram fornecer uma avaliação da estrutura da população para o conjunto de dados envolvendo os dois países e estimar parâmetros genéticos baseados nos polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) e em uma abordagem de haplótipos. As comparações das estimativas dos GEBVs foram feitas considerando a situação hipotética de não haver caracterização fenotípica para um conjunto de clones para um determinado instituto de pesquisa/país e poder ser necessário utilizar-se apenas dos efeitos dos marcadores que foram estimados com dados de outro instituto de pesquisa/país para estimar o GEBV de seus clones. As predições envolvendo o conjunto de dados dos dois países apresentaram maiores acurácias do que as de cada fonte individualmente. A predição genômica entre países parece ter uso potencial, ao menos sob o cenário do presente estudo. A correlação entre GEBVs preditos com população de treinamento da Embrapa e IITA foi de 0,55 para o germoplasma da Embrapa, enquanto para o IITA foi de 0,10. No terceiro capítulo, também foi proposto um estudo de caso, porém com mapeamento associativo em melhoramento de soja, para os caracteres conteúdo de proteína e óleo. Investigou-se os benefícios do aumento da cobertura e densidade de marcadores em análises de GWAS. O objetivo deste estudo foi explorar essa questão comparando-se os resultados de GWAS para conteúdo de proteína e óleo em soja realizado com um painel de 17K SNPs derivados de GBS (genotyping by sequencing) e o de um painel derivado de 2.18M SNPs obtidos por meio de uma abordagem conjunta de genotipagem por GBS e WGS (whole genome sequencing), para o mesmo conjunto de linhagens. Nossos resultados revelaram que as análises de GWAS com um número limitado de marcadores foram bem sucedidas na identificação de regiões relevantes associadas a conteúdo de proteína e óleo em soja; os resultados deste capítulo também proporcionaram novos “insights” sobre a aplicação de imputação com dados de WGS em melhoramento de soja. Esses trabalhos procuraram abordar questões relacionadas a escolha de população de treinamento, tanto por meio de estádios de um programa de melhoramento, quanto entre programas de melhoramento (de diferentes países) com o objetivo de obter um maior entendimento sobre a possibilidade do encurtamento do longo ciclo de melhoramento para mandioca, bem como uma forma de utilizar informações genômicas para orientar a troca de germoplasma quando não há informações fenotípicas para clones de determinada instituição/país. Nas análises de associação para soja, objetivou-se verificar até que ponto se justifica o trabalho e custo extra envolvido com imputações de dados de WGS, pois, para alguns pesquisadores, o grau necessário de resolução para seleção por marcadores já seria suprido por GBS, mas isso certamente dependeria dos objetivos da pesquisa, espécie e herdabilidade do caractere. Palavras-chave: Manihot esculenta. Predição genômica. População de treinamento. Genotipagem por sequenciamento. Soja. GWAS. mapeamento associativo.