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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.11.2010.tde-14122010-080440
Documento
Autor
Nome completo
Sanzio Carvalho Lima Barrios
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2010
Orientador
Banca examinadora
Souza Junior, Claudio Lopes de (Presidente)
Duarte, João Batista
Geraldi, Isaias Olivio
Santos, Joao Bosco dos
Vencovsky, Roland
Título em português
Interação QTL por ambientes para produção de grãos e seus componentes em uma população de milho tropical
Palavras-chave em português
Grãos - Produção
Interação genótipo-ambiente
Mapeamento genético
Marcador molecular
Melhoramento genético vegetal
Milho - Seleção.
Resumo em português
A interação QTL por ambientes (QE) têm sido relatada como uma das principais causas de insucesso da seleção assistida por marcadores moleculares (SAM). Estudos que visam o melhor entendimento da interação QE podem contribuir para o aumento da eficiência dos programas de SAM. O objetivo deste trabalho foi mapear QTL para produção de grãos (PG), prolificidade (PROL), peso de 500 grãos (P500), comprimento (CE) e diâmetro de espiga (DE), profundidade de grão (PROF), número de fileiras (NFil) e de grãos por fileira (NGFil) em uma população de milho tropical, verificar a importância da interação QE para estes caracteres e avaliar a estabilidade dos efeitos genéticos dos QTL mapeados. Uma população de 256 progênies F2:3 obtida do cruzamento entre duas linhagens de grupos heteróticos distintos e contrastantes para diversos caracteres foi avaliada em 13 ambientes. Os ambientes foram alocados em grupo de ambientes utilizando um método de agrupamento e o modelo AMMI, sendo que ambos os métodos levaram a identificação de três grupos de ambientes. O mapeamento de QTL foi realizado considerando um mapa genético com 177 marcadores microssatélites e mapeamento por intervalo composto expandido para múltiplos ambientes (mCIM). As médias de grupo de ambientes para cada caráter foram utilizadas nas análises. Foram mapeados 87 QTL, sendo 9 para PG, 9 para PROL, 14 para P500, 7 para CE, 9 para DE, 14 para PROF, 17 para NFil e 8 para NGFil. A maioria dos QTL mapeados localizou-se em regiões genômicas que ainda não foram reportados QTL, tanto para germoplasma temperado quanto tropical. A interação QTL por grupo de ambientes foi significativa para PG e não significativa para os componentes de produção. Para PG, as metodologias QQE biplot e AMMI foram utilizadas para estudar a interação QE dos efeitos genéticos dos QTL. As estimativas dos efeitos aditivos e de dominância dos QTL foram influenciadas pela interação QTL por grupo de ambientes, sendo que o padrão de interação foi específico para cada efeito genético. A expressiva interação QTL por grupo de ambientes para PG e o padrão específico de interação dos efeitos genéticos dos QTL impõe desafios adicionais à incorporação da SAM nos programas de melhoramento que visam o desenvolvimento de genótipos produtivos e com estabilidade de produção.
Título em inglês
QTL by environment interaction for grain yield and its components in a tropical maize population
Palavras-chave em inglês
Genetic mapping
Genotype by environment interaction
Grain Yield
Maize Selection.
Molecular marker
Plant breeding
Resumo em inglês
QTL by environment (QE) interaction has been reported as one of the main reasons for the unsuccessful of marker-assisted selection (MAS). Studies aimed to a better understanding of QE interaction could contribute to increase the efficiency of MAS programs. The objectives of this study were to map QTL for grain yield (GY), prolificacy (PROL), 500 Kernels weight (W500), ear length (EL), ear diameter (ED), kernel depth (KD), row number per ear (RN) and kernels per row number (KRN) in a tropical maize population, to assess the importance of QE interaction for these traits and to evaluate the stability of the genetic effects of mapped QTL. A population of two-hundred and fifty-six progenies obtained from the cross between two inbred lines, which belong to different heterotic groups and divergent for different traits, was evaluated in 13 environments. The environments were jointed into groups using a cluster method and an AMMI model. Both methods led to the identification of three groups of environments. The QTL mapping was performed considering a genetic map with 177 microsatellites markers and the multiple-environment composite interval mapping analysis (mCIM). The means from each group of environments of each trait were used in the analyses. Eighty seven QTL were mapped: 9 for GY, 9 for PROL, 14 for W500, 7 for EL, 9 for ED, 14 for KD, 17 for RN and 8 for KRN. Most of the mapped QTL was located in genomic regions that have not been reported QTL in both temperate and tropical germplasm. The QTL by group of environments interaction was significant for GY and not significant for yield components. For GY, QQE biplot and AMMI methodologies were used to study the QE interaction of the genetic effects of the QTL. The estimates of additive and dominance effects of QTL were affected by QTL by group of environments interaction and the interaction pattern was specific for each genetic effect. The large QTL by group of environments interaction for GY and the specific interaction pattern of the genetic effects of QTL impose additional challenges for the incorporation of MAS in breeding programs that aim to develop high yielding genotypes with grain yield stability.
 
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Sanzio_Barrios.pdf (1.41 Mbytes)
Data de Publicação
2010-12-21
 
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