Mapeamento de QTL em testecrosses de milho doce com diferentes testadores e ambientes - Barbieri, Vitor Hugo Barbosa (2010)
Um dos principais desafios do melhoramento de milho doce é aumentar a eficiência da seleção para produtividade e qualidade dos grãos. Uma das formas de aumentar essa eficiência é a utilização de marcadores moleculares para auxiliar a seleção nos programas de melhoramento. Para isso, o estudo da herança por meio do mapeamento de QTL é uma ferramenta importante para o conhecimento da base genética dos caracteres e para gerar informações que possam ser utilizadas na seleção assistida por marcadores moleculares. O presente estudo teve como objetivo mapear QTL em testecrosses de milho doce para produção de grãos, seus componentes e caracteres de qualidade, e avaliar o efeito de diferentes testadores e ambientes no mapeamento de QTL. Para tanto, foi utilizada uma população obtida do cruzamento entre as linhagens B532 e B605 do mesmo grupo heterótico e contrastantes para diversos caracteres. Duzentas e cinqüenta e seis progênies F4:5 foram genotipadas com marcadores moleculares SNP para a construção do mapa genético. Posteriormente, essas progênies foram cruzadas com os testadores A36 e A17 de um grupo heterótico distinto do grupo da população. Os testecrosses obtidos foram avaliados em dois ambientes, Uberlândia, MG, e Itatiba, SP, em látices simples 16 x 16. Os caracteres avaliados foram produção de grãos (PG), número de fileiras de grãos (NF), comprimento de espiga (CE), diâmetro de espiga (DE), comprimento de grãos (CG), coloração de grãos (CL), maciez de grãos (MC) e doçura de grãos (DÇ). O método de mapeamento por intervalo composto expandido para múltiplos ambientes (mCIM) foi utilizado para mapear QTL e detectar a interação QTL x ambiente. Foram mapeados 116 QTL, sendo 21 para PG, 17 para NF, 22 para CE, 14 para DE, 12 para CG, 11 para CL, 11 para MC e 8 para DÇ. Com exceção de 2 QTL para NF que explicaram 12,19% e 10,03% e de 1 QTL para CE que explicou 10,48%, todos os outros explicaram menos de 10% da variância fenotípica. Considerando todos os caracteres, 91% dos QTL mapeados foram específicos para cada testador, evidenciando uma elevada interação QTL x testador. Dos 116 QTL mapeados apenas 22 apresentaram interação QTL x ambiente, indicando que houve baixa interação QTL x ambiente. Dessa forma, a maioria dos caracteres de importância econômica em milho doce foi controlada por muitos QTL de baixos efeitos na variação fenotípica, os quais apresentaram uma elevada interação QTL x testador e uma reduzida interação QTL x ambiente. O elevado número de QTL controlando os caracteres e a elevada interação QTL x testador mostram a complexidade da aplicação da seleção assistida no melhoramento de milho doce.