"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"

5 a 7 de outubro de 2021

Trabalho 15534

ISSN 2237-9045
Instituição Universidade Federal de Viçosa
Nível Graduação
Modalidade Pesquisa
Área de conhecimento Ciências Agrárias
Área temática Genética
Setor Departamento de Estatística
Bolsa PIBITI/CNPq
Conclusão de bolsa Sim
Apoio financeiro CNPq, Outros
Primeiro autor Brunna de Figueiredo Duarte
Orientador MOYSES NASCIMENTO
Outros membros Cynthia Aparecida Valiati Barreto, Eveline Teixeira Caixeta Moura, Gabriela França Oliveira, Ruane Alice da Silva
Título Modelos Uni e Multicaracterísticos para predição genômica em Coffea arabica
Resumo O melhoramento genético de espécies perenes, como no caso, o café, é um processo demorado e oneroso. Com o propósito de reduzir o tempo e os custos, além de aumentar a acurácia preditiva, a Seleção Genômica Ampla (GWS) foi proposta. A GWS utiliza informações diretas do DNA por meio dos marcadores moleculares para predição do valor genético genômico dos indivíduos. Dentre as diversas metodologias de GWS, os modelos uni e multicaracterísticos têm sido utilizados. Diferente dos modelos unicaractetísticos, os multicaracterísticos consideram em seu ajuste a relação entre as características que possibilita aumentar a acurácia. Diante do exposto, o objetivo desse trabalho foi comparar a capacidade preditiva e herdabilidade estimadas a partir das metodologias uni e multicaracterísticas. Foram avaliados 195 genótipos de Coffea arabica, genotipados para 20.477 marcadores do tipo SNP. As características agronômicas avaliadas foram: produtividade (Prod), vigor vegetativo (Vig), resistência à cercosporiose (Cer) e à ferrugem (Fer). Para o cálculo da capacidade preditiva e dos parâmetros genéticos, a população foi dividida em 5 folds (156 indivíduos foram utilizados para treinamento e 39 indivíduos para validação). As capacidades preditivas e os erros padrão da média obtidos por meio da metodologia multicaracterística para as características Prod, Vig, Cer e Fer foram 0,113 ± 0,063; 0,179 ± 0,088; 0,108 ± 0,044 e 0,211 ± 0,059, respectivamente. Já com a utilização da metodologia unicaractetística os resultados foram: -0,004 ± 0,142; 0,263 ± 0,065; 0,273 ± 0,071 e 0,211 ± 0,075, respectivamente. As herdabilidades e o erros padrão da média obtidos por meio da metodologia multicaracterística para as características Prod, Vig, Cer e Fer foram: 0,630 ± 0,035; 0,890 ± 0,010; 0,888 ± 0,014 e 0,887 ± 0,019, respectivamente. Já considerando modelos unicaractetísticos os resultados foram: 0,014 ± 0,010; 0,927 ± 0,014; 0,858 ± 0,027 e 0,881 ± 0,027, respectivamente. Em geral, os valores de capacidade preditiva para ambas metodologias foram semelhantes para a característica Fer. Já para as características Vig e Cer a metodologia unicaractetística foi superior e para Prod a metodologia multicaractetística obteve os melhores resultados. Altos valores de herdabilidade foram obtidos para Vig, Cer e Fer para as duas metodologias. Especificamente, para herdabilidade da característica Prod, a predição genômica multicaracterística foi superior à metodologia unicaractetística. Em geral, os resultados para capacidade preditiva e herdabilidade foram similares em ambos os modelos de predição genômica. No entanto, quando foi avaliada a Prod no modelo multicaracterístico a capacidade preditiva e a herdabilidade tiveram um aumento, o qual pode ser explicado pela inclusão de informações fenotípicas de características correlacionadas.
Palavras-chave Café, Capacidade preditiva, GWS
Forma de apresentação..... Vídeo
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