Mapeamento de QTLs em múltiplos caracteres e ambientes em cruzamento comercial de cana-de-açucar usando modelos mistos (2011)
- Authors:
- Autor USP: MARGARIDO, GABRIEL RODRIGUES ALVES - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR; CORRELAÇÃO GENÉTICA E AMBIENTAL; MAPEAMENTO GENÉTICO; MARCADOR MOLECULAR; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; VARIAÇÃO GENÉTICA EM PLANTAS
- Language: Português
- Abstract: Dados coletados de experimentos de melhoramento geralmente contêm observações fenotípicas para vários caracteres avaliados em múltiplos ambientes. Especificamente para cana-de-açúcar, medidas repetidas são obtidas para cana-planta e uma ou mais socas. Tal cenário presta-se naturalmente ao uso de modelos mistos para modelagem de variâncias genéticas heterogêneas e correlações entre caracteres, locais e cortes. Essa abordagem também nos permite incluir informações de marcadores moleculares, auxiliando no entendimento da arquitetura genética dos caracteres quantitativos através do mapeamento de QTLs. Este trabalho teve como objetivo detectar QTLs e interação QTL por ambiente pelo método do Mapeamento de Múltiplos Intervalos, o qual também permite a inclusão de epistasia no processo de busca. Nossa população de mapeamento foi composta por 100 indivíduos oriundos de um cruzamento biparental entre os cultivares brasileiros pré-comerciais SP80-180 e SP80-4966, avaliados em duas localidades (Piracicaba e Jaú, SP, Brasil) e três anos (2004 a 2006) para percentual de fibra, conteúdo de sacarose (POL) e toneladas de cana por hectare (TCH). Um mapa genético com 96 grupos de ligação cobrindo 2468,14 cM já estava disponível para esse cruzamento. O modelo fenotípico selecionado conteve matrizes de covariância separadas para caracteres e ambientes, o que resultou em um modelo mais parcimonioso com bom ajuste aos dados. Foram detectados 13 QTLs com efeitos principais e 8 interações epistáticas, cada um deles exibindo interação QTL por local, QTL por corte ou a interação tripla. Assim, nenhumum deles exibindo interação QTL por local, QTL por corte ou a interação tripla. Assim, nenhum QTL apresentou efeitos estáveis ao longo de todas as combinações de ambientes. No total, 13 dos 21 efeitos apresentaram algum grau de pleiotropia, afetando pelo menos dois dos três caracteres. Além disso, esses QTLs sempre afetaram os caracteres fibra e TCH na mesma direção, enquanto que POL foi afetado no sentido oposto. Não foi observada evidência em favor da hipótese de QTLs ligados em detrimento da hipótese de QTL pleiotrópico para qualquer das posições genômicas detectadas. Esses resultados fornecem valiosas informações sobre a base genética da variação quantitativa em cana-de-açúcar e sobre a relação genética entre caracteres
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2011
- Data da defesa: 30.08.2011
-
ABNT
MARGARIDO, Gabriel Rodrigues Alves. Mapeamento de QTLs em múltiplos caracteres e ambientes em cruzamento comercial de cana-de-açucar usando modelos mistos. 2011. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-13092011-090434/. Acesso em: 01 maio 2024. -
APA
Margarido, G. R. A. (2011). Mapeamento de QTLs em múltiplos caracteres e ambientes em cruzamento comercial de cana-de-açucar usando modelos mistos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-13092011-090434/ -
NLM
Margarido GRA. Mapeamento de QTLs em múltiplos caracteres e ambientes em cruzamento comercial de cana-de-açucar usando modelos mistos [Internet]. 2011 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-13092011-090434/ -
Vancouver
Margarido GRA. Mapeamento de QTLs em múltiplos caracteres e ambientes em cruzamento comercial de cana-de-açucar usando modelos mistos [Internet]. 2011 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-13092011-090434/ - ConPADE: genome assembly ploidy estimation from next-generation sequencing data
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