Seleção genômica em diferentes estruturas populacionais no melhoramento vegetal

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Valente, Mágno Sávio Ferreira
• Orientador(a): Viana, José Marcelo Soriano
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Área do conhecimento CNPq: Genética Quantitativa
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/6856

A seleção genômica pode modificar significativamente a forma como é feita a seleção nos programas de melhoramento, aumentando a acurácia do processo seletivo e os ganhos por unidade de tempo. A eficiência da seleção genômica pode ser avaliada por meio da confiabilidade do valor genético (GBV) estimado por modelos de predição em comparação ao valor genético real do indivíduo. Embora a maioria dos estudos sobre a eficiência da seleção genômica considerar em seus modelos de análise apenas uma população e suas gerações, o pesquisador pode estar interessado em selecionar indivíduos de outras subestruturas da população de referência ou até mesmo de outras populações em que o desequilíbrio de ligação (LD) entre marcador e QTL pode ser diferente. No entanto, a obtenção dos GBVs em um contexto de utilização de múltiplas populações ou amostras pode não ser vantajosa, sendo necessário avaliar a perda de acurácia com a estimação e avaliação dos efeitos dos marcadores em diferentes cenários. Embora o conceito de seleção genômica dependa do LD entre QTL e marcadores, a confiabilidade do valor genético pode ser fortemente influenciada por diversos outros fatores e assim, não apresentar reais vantagens, por exemplo, em relação à seleção fenotípica. Para investigar isso, foram simuladas populações de milho pipoca com diferentes padrões de LD e variância genética. Foram considerados dois caracteres (produção de grãos e capacidade de expansão) determinados por 100 QTLs de mesmo efeito (10 QTLs por grupo de ligação), três densidades de SNPs (um SNP a cada 0,1, 1 e 10cM), duas herdabilidades (0,3 e 0,7) e seis populações representadas na geração 0 e considerando 5 gerações de acasalamento ao acaso, totalizando 144 cenários. Para cada cenário, 30 simulações foram realizadas e 500 plantas foram genotipadas. Em cenário adicional, a fim de avaliar o efeito das relações de parentesco na eficiência da seleção genômica, foram simuladas populações estruturadas em família S1 (FS1), famílias de meios irmãos (FMI), famílias de irmãos completos (FMI) e em população de polinização aberta (OP). A acurácia de predição dos GBVs foi obtida pela correlação entre os valores genéticos paramétricos e os valores genéticos estimados por RR-BLUP. Como resultados, verificamos que a eficiência da seleção genômica em relação à seleção fenotípica é inversamente proporcional a herdabilidade e que para populações com maior LD, menores densidades de marcadores (1SNP/cM) podem ser usadas sem afetar drasticamente a acurácia de predição. No entanto, ao considerar populações de baixo LD e menor variância genética, o uso de maiores densidades de SNP (1SNP/0,1cM) seria necessária a fim de obter acurácia do valor genético maior que 0,55 e 0,70 em herdabilidade de 0,3 e 0,7, respectivamente. Nossos resultados também evidenciaram a necessidade de grande parte dos alelos presentes na população de seleção estejam representados na população de referência. Assim, os modelos de predição do GBV não podem ser usados em populações que apenas possuem estruturas genéticas similares à população onde os efeitos dos marcadores foram estimados, pois a acurácia do GBV tendeu a zero nestes casos. Alem disso, quando diferentes amostras de uma mesma população foram usadas como população de referência e de seleção, houve redução de pelo menos 8 % de acurácia ao considerar a população de seleção em mesma geração da população de referência e redução de no mínimo 22% considerando distanciamento de 5 gerações de acasalamento ao acaso. A estruturação dos indivíduos em famílias de maior relacionamento resultou em maior eficiência da seleção genômica, assim como, um menor tamanho efetivo entre as populações teve impacto positivo sobre os valores de acurácia. Neste caso, a acurácia dos valores genéticos estimados em FS1, para capacidade de expansão em herdabilidade 0,3, foi superior em aproximadamente 15, 30 e 50% em relação à acurácia obtida para FIC, FMI e OP, respectivamente.