Integração de mapas, mapeamento de QTLS e análise da diversidade genética em soja utilizando marcadores AFLP

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1999
Autor(a) principal: Machado, Marco Antonio
Orientador(a): Moreira, Maurílio Alves
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/12126
Resumo: Marcadores moleculares auxiliam no monitoramento de genes e possibilitam avaliar a variabilidade genética em programas de melhoramento. Marcadores AFLP são bastante polimórticos e apropriados para uso em culturas de base genética estreita como a soja. O primeiro objetivo deste trabalho foi a integração de um mapa de AFLP interespecifico de soja do Monsanto Company, EUA, com um mapa de domínio público desenvolvido pela Universidade de Utah, EUA. Este mapa foi gerado com uma população de 223 RILs (linhas recombinantes de autofecundação) do cruzamento de Minsoy X Noir. Esse mesmo mapa possui 468 marcadores (279 RFLP, ióó SSR e 23 clássicos), que cobrem 2.330 cM e contêm QTLs (loci de características quantitativas) identificados. DNA de 88 RILs foram amplificados, utilizando-se a técnica de AFLP, com 41 pares de primers, usados também no mapa da Monsanto. Dos 354 marcadores obtidos, 54 foram polimórticos para o mapa da Monsanto e seviram como pontos de ancoramento para a integração dos dois mapas. Essa integração vai permitir a transferência de QTLs do mapa Minsoy X Noir para o mapa da Monsanto. O segundo objetivo foi a identificação de QTLs para teores de ácidos graxos em soja, utilizando-se marcadores AFLP. Sementes de soja de 357 indivíduos F2 do cruzamento da linhagem de baixo teor de ácido linolênico, BARC-lZ, e a variedade CAC-l foram analisadas quanto ao teor de ácidos graxos (palmítico, estearico, oléico, linolênico e linoléico), por meio de cromatografia gasosa, usando-se um método não-destrutivo. Foram selecionados 89 indivíduos para análise pela técnica de AFLP. Trinta e cinco combinações de primers foram utilizadas, gerando 158 marcadores dominantes e 18 co-dominantes. Foram identificados QTLs para todos os ácidos graxos, sendo que um marcador co-dominante explicou 50% da variação do teor de ácido Iinolênico. Linhas recombinantes de autofecundaçõo (RILs) estao sendo desenvolvidas para esse cruzamento, o que vai permitir realizar estudos mais detalhadas sobre a herança do teor desses acidos. O terceiro, e último, objetivo do presente trabalho foi estudar a variabilidade genética de 263 acessos de soja, sendo 31 Glycine soja, lO Glycine max adaptados e 222 Glycine max nao-adaptados, utilizando-se a técnica de AFLP. Os padrões de AFLP foram utilizados para gerar uma matriz de distâncias genéticas de Nei, que foi empregada na realização de uma analise multivariada. Os resultados confirmaram que a soja cultivada apresenta base genética muito estreita e que existe grande diversidade genética em materiais exóticos, que podem ser aproveitados em programas de melhoramento.
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spelling Barros, Everaldo Gonçalves deOliveira, Aluízio Borém deMachado, Marco Antoniohttp://lattes.cnpq.br/8973702690350658Moreira, Maurílio Alves2017-10-18T11:51:21Z2017-10-18T11:51:21Z1999-05-28MACHADO, Marco Antônio. Integração de mapas, mapeamento de QTLS e análise da diversidade genética em soja utilizando marcadores AFLP. 1999. 90f. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 1999.http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/12126Marcadores moleculares auxiliam no monitoramento de genes e possibilitam avaliar a variabilidade genética em programas de melhoramento. Marcadores AFLP são bastante polimórticos e apropriados para uso em culturas de base genética estreita como a soja. O primeiro objetivo deste trabalho foi a integração de um mapa de AFLP interespecifico de soja do Monsanto Company, EUA, com um mapa de domínio público desenvolvido pela Universidade de Utah, EUA. Este mapa foi gerado com uma população de 223 RILs (linhas recombinantes de autofecundação) do cruzamento de Minsoy X Noir. Esse mesmo mapa possui 468 marcadores (279 RFLP, ióó SSR e 23 clássicos), que cobrem 2.330 cM e contêm QTLs (loci de características quantitativas) identificados. DNA de 88 RILs foram amplificados, utilizando-se a técnica de AFLP, com 41 pares de primers, usados também no mapa da Monsanto. Dos 354 marcadores obtidos, 54 foram polimórticos para o mapa da Monsanto e seviram como pontos de ancoramento para a integração dos dois mapas. Essa integração vai permitir a transferência de QTLs do mapa Minsoy X Noir para o mapa da Monsanto. O segundo objetivo foi a identificação de QTLs para teores de ácidos graxos em soja, utilizando-se marcadores AFLP. Sementes de soja de 357 indivíduos F2 do cruzamento da linhagem de baixo teor de ácido linolênico, BARC-lZ, e a variedade CAC-l foram analisadas quanto ao teor de ácidos graxos (palmítico, estearico, oléico, linolênico e linoléico), por meio de cromatografia gasosa, usando-se um método não-destrutivo. Foram selecionados 89 indivíduos para análise pela técnica de AFLP. Trinta e cinco combinações de primers foram utilizadas, gerando 158 marcadores dominantes e 18 co-dominantes. Foram identificados QTLs para todos os ácidos graxos, sendo que um marcador co-dominante explicou 50% da variação do teor de ácido Iinolênico. Linhas recombinantes de autofecundaçõo (RILs) estao sendo desenvolvidas para esse cruzamento, o que vai permitir realizar estudos mais detalhadas sobre a herança do teor desses acidos. O terceiro, e último, objetivo do presente trabalho foi estudar a variabilidade genética de 263 acessos de soja, sendo 31 Glycine soja, lO Glycine max adaptados e 222 Glycine max nao-adaptados, utilizando-se a técnica de AFLP. Os padrões de AFLP foram utilizados para gerar uma matriz de distâncias genéticas de Nei, que foi empregada na realização de uma analise multivariada. Os resultados confirmaram que a soja cultivada apresenta base genética muito estreita e que existe grande diversidade genética em materiais exóticos, que podem ser aproveitados em programas de melhoramento.Molecular markers help monitoring genes and allow to access the genetic variability in germplasm. AFLP are very polymorphic markers and suitable to be used in crops with narrow genetic base like soybean. The first objective of this work was to integrate an interspecific AFLP map developed by Monsanto, USA with a public map developed by the University of Utah. This map was generated with 223 recombinant inbred lines from the cross of Minsoy and Noir. It has 468 markers (279 RFLP, lóó SSR and 23 Classical markers) covering 2,330 cM with many quantitative trait loci (QTLs) identified. DNA from 88 RlLs from this population were analyzed by the AFLP technique with 41 primer pairs also used in the Monsanto's map. From the 354 AFLP markers generated 54 markers were also polymorphic with Monsanto map and were used as anchor points to merge the two maps. Map integration wil allow the transfer of QTL data from the Minsoy X Noir map to Monsanto's map. The second objective of this work was to map quantitative trait loci (QTLs) for fatty acid content in soybean seeds. Soybean seeds of 357 F2 individuals from a cross between the low linolenic line BARC-l2 and the cultivar CAC-l were analyzedfor the content of palmitic, stearic, oleic, linoleic and linolenic acids by gas chromatography. A total of 89 plants were analyzed with the AFLP technique using 35 primer pairs that generated 158 dominant and l8 co-dominant markers. It was possible to identify QTLs for all fatty acids and one co-dominant marker explained 50% of the variation for the content of Iinolenic acid. Recombinant Inbred Lines (RILs) are being developed for this cross to provide more detailed studies about the inheritance of fatty acid content in soybean seeds. The third objective of this work was to measure the genetic diversity present in unadapted and wild relatives of soybean. For that, 263 soybean accessions (31 Glycine soja, IO adapted and 222 unadapted Glycine max) were evaluated using AFLP technique. AFLP patterns were used to generate a Nei & Li genetic distance matrix that was used to perform a multi-dimensional analysis. The results showed that cultivated soybean has a narrow genetic base and a great amount of genetic diversity is still present in exotic germplasm and could be used as a source of variability in breeding programs.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de ViçosaSoja - Mapeamento genéticoSoja - Análise de QTLsSoja - Diversidade genéticaSoja - Marcadores AFLPSoja - Genetica MolecularCiências AgráriasIntegração de mapas, mapeamento de QTLS e análise da diversidade genética em soja utilizando marcadores AFLPMap integration, QTL mapping and genetic diversity in soybean using AFLP markersinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Biologia VegetalDoutor em Genética e MelhoramentoViçosa - MG1999-05-28Doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf18807567https://locus.ufv.br/bitstreams/573d7634-5585-4a09-8ad5-c1e6675ca3d8/download1a7db5647ffbeb12922c57955e401c42MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br/bitstreams/024b6db5-ad6e-4b34-ad32-a6cdeab41ae1/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTHUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3789https://locus.ufv.br/bitstreams/e0c4719c-e17b-47a9-bd15-46f34a88be00/downloade15d0a385de96ac01078d5d899b0381bMD53falseAnonymousREADTEXTtexto completo.pdf.txttexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain1443https://locus.ufv.br/bitstreams/cbbf1cda-2ae6-44bd-bae2-b54d7460b290/download86e68e7d8d710d7b9b5245b2baaf7c20MD54falseAnonymousREAD123456789/121262024-07-12 04:37:58.577open.accessoai:locus.ufv.br:123456789/12126https://locus.ufv.brRepositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452024-07-12T07:37:58LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)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Machado, Marco Antonio
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