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Thèse de Doctorat
DOI
Document
Auteur
Nom complet
Amanda Avelar de Oliveira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2019
Directeur
Jury
Margarido, Gabriel Rodrigues Alves (Président)
Domingues, Douglas Silva
Pastina, Maria Marta
Pinheiro, Jose Baldin
Titre en anglais
Practical considerations for genotype imputation and multi-trait multi-environment genomic prediction in a tropical maize breeding program
Mots-clés en anglais
Genomic selection
Genotyping-by-sequencing
Missing data
Multivariate models
Resumé en anglais
The availability of molecular markers covering the entire genome, such as single nucleotide polymorphism (SNP) markers, allied to the computational resources for processing large amounts of data, enabled the development of an approach for marker assisted selection for quantitative traits, known as genomic selection. In the last decade, genomic selection has been successfully implemented in a wide variety of animal and plant species, showing its benefits over traditional marker assisted selection and selection based only on pedigree information. However, some practical challenges may still limit the wide implementation of this method in a plant breeding program. For example, we cite the cost of high-density genotyping of a large number of individuals and the application of more complex models that take into account multiple traits and environments. Thus, this study aimed to i) investigate SNP calling and imputation strategies that allow cost-effective high-density genotyping, as well as ii) evaluating the application of multivariate genomic selection models to data from multiple traits and environments. This work was divided into two chapters. In the first chapter, we compared the accuracy of four imputation methods: NPUTE, Beagle, KNNI and FILLIN, using genotyping-by-sequencing (GBS) data from 1060 maize inbred lines, which were genotyped using different depths of coverage. In addition, two SNP calling and imputation strategies were evaluated. Our results indicated that combining SNP-calling and imputation strategies can enhance cost-effective genotyping, resulting in higher imputation accuracies. In the second chapter, multivariate genomic selection models, for multiple traits and environments, were compared with their univariate versions. We used data from 415 hybrids evaluated in the second season in four years (2006-2009) for grain yield, number of ears and grain moisture. Hybrid genotypes were inferred in silico based on their parental inbred lines using SNP markers obtained via GBS. However, genotypic information was available only for 257 hybrids, motivating the use of the H matrix, which combines genetic information based on pedigree and molecular markers. Our results demonstrated that the use of multi-trait multi-environment models can improve predictive abilities, especially to predict the performance of hybrids that have not yet been evaluated in any environment.
Titre en portugais
Considerações práticas para a imputação de genótipos e predição genômica aplicada a múltiplos caracteres e ambientes em um programa de melhoramento de milho tropical
Mots-clés en portugais
Dados perdidos
Genotipagem por sequenciamento
Modelos multivariados
Seleção genômica
Resumé en portugais
A disponibilidade de marcadores moleculares cobrindo todo o genoma, como os polimorfismos de nucleotídeos individuais (single nucleotide polymorphism - SNP), aliada aos recursos computacionais para o processamento de grande volume de dados, tornou possível o desenvolvimento de uma abordagem de melhoramento assistido para caracteres de herança quantitativa, conhecida como seleção genômica. Na última década a seleção genômica tem sido implementada com sucesso em uma enorme variedade de espécies animais e vegetais, comprovando suas vantagens sobre a seleção assistida por marcadores tradicional e a seleção baseada apenas em informações de parentesco. No entanto, alguns desafios práticos ainda podem limitar a implementação deste método em um programa de melhoramento de plantas. Como exemplos, citam-se o custo da genotipagem de alta densidade de um grande número de indivíduos e a aplicação de modelos mais complexos, que consideram múltiplos caracteres e ambientes. Dessa forma, este estudo teve como objetivos: i) investigar estratégias de identificação de SNPs e imputação que possibilitem uma genotipagem de alta densidade economicamente viável; e ii) avaliar a aplicação de modelos multivariados de seleção genômica para múltiplos caracteres e ambientes. Este trabalho foi divido em dois capítulos. No primeiro capítulo, comparou-se a acurácia de quatro métodos de imputação: NPUTE, Beagle, KNNI e FILLIN, usando dados de genotipagem por sequenciamento (genotyping-by-sequencing - GBS) de 1.060 linhagens de milho, que foram genotipadas usando diferentes profundidades de cobertura. Além disso, duas estratégias de identificação de SNPs e imputação foram avaliadas. Os resultados indicaram que a combinação de estratégias de detecção de polimorfismos e imputação pode possibilitar uma genotipagem economicamente viável, resultando em maiores acurácias de imputação. No segundo capítulo, modelos multivariados de seleção genômica, para múltiplos caracteres e ambientes, foram comparados com suas versões univariadas. Dados de 415 híbridos avaliados na segunda safra em quatro anos (2006-2009) para os caracteres produtividade de grãos, número de espigas e umidade foram utilizados. Os genótipos dos híbridos foram inferidos in silico com base nos genótipos das linhagens parentais usando marcadores SNPs obtidos via GBS. No entanto, informações genotípicas estavam disponíveis para apenas 257 híbridos, de modo que foi necessário fazer uso da matriz H, a qual combina informações de parentesco genético baseadas em pedigree e marcadores. Os resultados obtidos demonstraram que o uso de modelos de seleção genômica para múltiplos caracteres e ambientes pode aumentar a capacidade preditiva, especialmente para predizer a performance de híbridos nunca avaliados em qualquer ambiente.
 
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Date de Libération
2021-08-26
Date de Publication
2019-09-12
 
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