Bridging genomics and quantitative genetics of Eucalyptus: genome-wide prediction and genetic parameter estimation for growth and wood properties using high-density SNP data (2014)
- Authors:
- Autor USP: LIMA, BRUNO MARCO DE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- Subjects: EUCALIPTO; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; MARCADOR MOLECULAR; HERDABILIDADE
- Keywords: Seleção genômica
- Language: Inglês
- Abstract: A convergência da genética quantitativa com a genômica está se tornando a maneira pela qual a genética fundamental e aplicada serão conduzidas nas próximas décadas. Este estudo buscou conectar a genética de fenótipos complexos de crescimento e propriedades de madeira às tecnologias genômicas, em uma abordagem inovadora para o melhoramento florestal. Florestas plantadas têm papel fundamental para satisfazer a crescente demanda mundial por produtos madeireiros e energia. O eucalipto,com sua alta produtividade e madeira versátil, é resultado de programas avançados de melhoramento associados à propagação clonal e silvicultura moderna. Apesar de seu rápido crescimento, ciclos de melhoramento ainda levam muitos anos e a avaliação detalhada de propriedades da madeira é limitada a apenas uma amostra das árvores em estágios avançados de seleção, devido aos altos custos de fenotipagem, não explorando assim toda a variação genética disponível. Neste estudo, examinamos quinze caracteres, incluindo crescimento e propriedades químicas e físicas da madeira, em 1000 indivíduos amostrados de uma população elite de melhoramento. Modelos de espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) foram desenvolvidos e utilizados para fenotipagem de alto desempenho de propriedades de madeira. Genotipagem de alta densidade com 29.090 SNPs foi utilizada para obter estimativas acuradas de componentes de variância, herdabilidades e correlações genéticas baseadas em uma matriz de parentesco realizado, ouseja,sem o uso de pedigree. Este é o primeiro estudo de que temos conhecimento a fazer isso em plantas. Predições NIRS foram precisas para caracteres químicos da madeira e densidade, e apresentaram sucesso variável para caracteres físicos. As herdabilidades foram médias para crescimento (0,34 a 0,44), altas para caracteres químicos de madeira (0,56 a 0,85) e variáveis para caracteres físicos da madeira (0,11 a 0,63). Altas correlações positivas entre caracteres de crescimento e negativas entre celulose e lignina foram observadas, enquanto correlações entre caracteres químicos e físicos da madeira foram baixas, porém significativas. Fenótipos e marcadores SNP foram em seguida utilizados na construção de modelos preditivos com a maior densidade de marcadores já utilizada em estudos de seleção genômica em espécies florestais (1 SNP/21 kpb). Dois modelos de predição (RR-BLUP e LASSO Bayesiano)foram usados nas predições genômicas e comparados ao BLUP fenotípico. Os modelos apresentaram capacidades preditivas similares, fortemente correlacionadas às herdabilidades. Predições genômicas precisas foram obtidas para caracteres relacionados à lignina, densidade e crescimento, embora geralmente 15 a 25% menores do que as predições obtidas por BLUP fenotípico. Contudo, predições genômicas alcançaram coincidências acima de 70% na seleção das melhores 30 árvores ranqueadas pela seleção fenotípica para crescimento, densidade e relação S:G, e de 60% quando seleção em tandem foi aplicada. Osresultados deste estudo abrem enormes oportunidades para o uso combinado de fenotipagem NIRS e genotipagem com SNPs no melhoramento do eucalipto, permitindo estimativas acuradas de parâmetros genéticos e a predição de valores genéticos genômicos para plantas jovens ainda não fenotipadas. Estas aplicações deverão se tornar rotineiras nos programas de melhoramento florestal nos próximos anos, reduzindo significativamente a duração dos ciclos de seleção e, consequentemente, otimizando a alocação de recursos e a sustentabilidade do melhoramento
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2014
- Data da defesa: 25.04.2014
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ABNT
LIMA, Bruno Marco de. Bridging genomics and quantitative genetics of Eucalyptus: genome-wide prediction and genetic parameter estimation for growth and wood properties using high-density SNP data. 2014. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-25062014-085814/. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Lima, B. M. de. (2014). Bridging genomics and quantitative genetics of Eucalyptus: genome-wide prediction and genetic parameter estimation for growth and wood properties using high-density SNP data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-25062014-085814/ -
NLM
Lima BM de. Bridging genomics and quantitative genetics of Eucalyptus: genome-wide prediction and genetic parameter estimation for growth and wood properties using high-density SNP data [Internet]. 2014 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-25062014-085814/ -
Vancouver
Lima BM de. Bridging genomics and quantitative genetics of Eucalyptus: genome-wide prediction and genetic parameter estimation for growth and wood properties using high-density SNP data [Internet]. 2014 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-25062014-085814/
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