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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.11.2018.tde-07032018-163203
Document
Auteur
Nom complet
Massáine Bandeira e Sousa
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2017
Directeur
Jury
Fritsche Neto, Roberto (Président)
Dias, Kaio Olimpio das Graças
Garcia, Antonio Augusto Franco
Marinho, Caillet Dornelles
Morais, Pedro Patric Pinho
Titre en anglais
Improving accuracy of genomic prediction in maize single-crosses through different kernels and reducing the marker dataset
Mots-clés en anglais
Gaussian kernel
GBLUP
Genomic selection
Genotype × environment interaction
Resumé en anglais
In plant breeding, genomic prediction (GP) may be an efficient tool to increase the accuracy of selecting genotypes, mainly, under multi-environments trials. This approach has the advantage to increase genetic gains of complex traits and reduce costs. However, strategies are needed to increase the accuracy and reduce the bias of genomic estimated breeding values. In this context, the objectives were: i) to compare two strategies to obtain markers subsets based on marker effect regarding their impact on the prediction accuracy of genome selection; and, ii) to compare the accuracy of four GP methods including genotype × environment interaction and two kernels (GBLUP and Gaussian). We used a rice diversity panel (RICE) and two maize datasets (HEL and USP). These were evaluated for grain yield and plant height. Overall, the prediction accuracy and relative efficiency of genomic selection were increased using markers subsets, which has the potential for build fixed arrays and reduce costs with genotyping. Furthermore, using Gaussian kernel and the including G×E effect, there is an increase in the accuracy of the genomic prediction models.
Titre en portugais
Aprimorando a acurácia da predição genômica em híbridos de milho através de diferentes kernels e redução do subconjunto de marcadores
Mots-clés en portugais
GBLUP
Interação genótipo x ambiente
Kernel Gaussiano
Seleção genômica
Resumé en portugais
No melhoramento de plantas, a predição genômica (PG) é uma eficiente ferramenta para aumentar a eficiência seletiva de genótipos, principalmente, considerando múltiplos ambientes. Esta técnica tem como vantagem incrementar o ganho genético para características complexas e reduzir os custos. Entretanto, ainda são necessárias estratégias que aumentem a acurácia e reduzam o viés dos valores genéticos genotípicos. Nesse contexto, os objetivos foram: i) comparar duas estratégias para obtenção de subconjuntos de marcadores baseado em seus efeitos em relação ao seu impacto na acurácia da seleção genômica; ii) comparar a acurácia seletiva de quatro modelos de PG incluindo o efeito de interação genótipo × ambiente (G×A) e dois kernels (GBLUP e Gaussiano). Para isso, foram usados dados de um painel de diversidade de arroz (RICE) e dois conjuntos de dados de milho (HEL e USP). Estes foram avaliados para produtividade de grãos e altura de plantas. Em geral, houve incremento da acurácia de predição e na eficiência da seleção genômica usando subconjuntos de marcadores. Estes poderiam ser utilizados para construção de arrays e, consequentemente, reduzir os custos com genotipagem. Além disso, utilizando o kernel Gaussiano e incluindo o efeito de interação G×A há aumento na acurácia dos modelos de predição genômica.
 
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Date de Publication
2018-03-12
 
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