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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2020.tde-20200111-155259
Document
Auteur
Nom complet
Endson Santana Nunes
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2010
Directeur
Titre en portugais
Caracterização fenotípica e molecular de uma população F1 de maracujá-doce visando à construção de mapas de ligação e identificação de QTL
Mots-clés en portugais
FENÓTIPOS
MAPEAMENTO GENÉTICO
MARACUJÁ DOCE
MARCADOR MOLECULAR
PRODUÇÃO
QTL
QUALIDADE
Resumé en portugais
A cultura do maracujá-doce (Passiflora alata Curtis, 2n = 18) ainda não apresenta expressão comercial como à do maracujá-amarelo. No entanto, por se tratar de uma frutífera relativamente nova nos mercados, com grande potencial de expansão, devido ao seu valor agregado, há necessidade de se realizarem estudos genéticos e de melhoramento visando a sua expansão comercial, que deve vir acompanhada pela geração de conhecimento científico, bem como pela liberação dos primeiros cultivares. Assim, o objetivo deste estudo foi estimar parâmetros genéticos, fenotípicos e os ganhos genéticos por seleção, construir um mapa genético integrado com base em marcadores AFLP e SSR e mapear QTL relacionados à produção e qualidade de fruto. Para tal, foi utilizada uma população F1 composta por 180 indivíduos, provenientes do cruzamento simples entre dois acessos de maracujá-doce. Para a construção dos mapas de ligação, utilizou-se um algoritmo que estima, por verossimilhança, simultaneamente, a fase de ligação e a frequência de recombinação, especialmente desenhado para espécies não endogâmicas. Em paralelo, 100 genótipos dessa mesma população, foram avaliados feno tipicamente em dois ambientes, no Estado de São Paulo, Brasil, para os seguintes caracteres: número de frutos por parcela, peso médio de frutos, comprimento e diâmetro médio de frutos, espessura média da casca, peso médio da casca, peso médio da polpa produção e teor de sólidos solúveis totais. Procederam-se as análises de mapeamento de QTL usando o método de mapeamento por intervalo composto (CIM) e marcadores com diferentes padrões de segregação, estimando as fases de ligação e os padrões de segregação dos QTL. Foram obtidos nove grupos de ligação integrados, sendo dois deles compostos apenas por marcas de um dos genitores, com segregação 1:1. As análises estatísticas dos dados fenotípicos mostraram que a população F1 apresenta variabilidade genética suficiente para ser explorada em programas de melhoramento. As estimativas dos ganhos com seleção direta variaram de 5,27 % a 35,85 % e de 1,76% a 31,32% dentro de cada ambiente, respectivamente. De modo geral, os ganhos genéticos com seleção indireta foram inferiores. As análises de mapeamento identificaram 57 QTL associados a todos os caracteres. A proporção da variação fenotípica (R2) explicada pelos QTL variou de 0,90% (diâmetro médio do fruto, em um ambiente) a 11,26% (peso médio da polpa, em outro ambiente). Houve predomínio de ação gênica aditiva no controle dos caracteres quantitativos. Diferentes fases de ligação entre os marcadores e os alelos dos QTL foram identificadas, assim como QTL com diferentes padrões de segregação. O mais importante deles, designado PPa2, explicou 11,26 da variância (R2) do caráter peso de médio de polpa.
Titre en anglais
Phenotypic and molecular characterization of a F1-population of the sweet passion fruit for linkage map construction and QTL identification
Resumé en anglais
The sweet passion fruit (Passiflora alata Curtis, 2n = 18) does not show the same commercial expression of the yellow passion fruit. However, as the fruit species is relatively new in the markets, with great potential for expansion due to its aggregate value, there is much interest in developing genetic and breeding studies to support the commercial expansion of the crop, besides the production of scientific knowledge and the release of the first cultivars. Then, the objective of this study was to estimate genetic and phenotypic parameters and the genetic gain by selection, to construct an integrated genetic map based on AFLP and SSR markers, and to map QTL related to production and fruit quality. For that, we produced a F1-population composed of 180 individuals, originated from a single cross between two sweet passion fruit accessions. For map construction, we used an approach based on simultaneous maximum-likehood estimation of linkage and linkage phases, specially designed for outcrossing species. In parallel, 100 individuals of the same population were evaluated phenotypicaIly in two different environments, in the State of São Paulo, Brazil, for the following: number of fruits per plant, average weight of the fruits, average length and width, of the fruits, average width of mesocarp, average weight of mesocarp, average weight of pulp, fruit yield per plant and average content of total soluble solids in Brix degrees.QTL mapping were performed using the Composite interval mapping (CIM) method and markers exhibiting different segregation ratios for estimating the linkage phases and QTL segregation patterns. Nine integrated linkage groups were obtained, two of them were composed each exclusively of 1:1 segregating markers from one of the parents. Phenotypic data analyses showed that there is enough genetic variability in the F1-population to be exploited in breeding programs. Estimated genetic gains from direct selection ranged from 5.27 % to 35.85 % and from 176% to 31.32% within each environmental, respectively. Genetic gains from indirect selection were generally lower. Mapping analyses identified 57 QTL related to all phenotypic traits. The proportion of the phenotypic variation (R2) explained by QTL ranged from 0.90% (average width of the fruits, in one site) to 11.26% (average weight of pulp, in the other site). Most genetic variance was additive for the quantitative traits. Different linkage phases between markers and QTL alleles were identified as well as QTL with different segregation patterns. The most important QTL, denoted as PPa2, explained 11.26% of the variance (R2) of the trait average weight of pulp.
 
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NunesEndsonSantana.pdf (13.44 Mbytes)
Date de Publication
2020-01-11
 
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