Bolsa 14/20389-2 - Marcador molecular, Melhoramento genético vegetal - BV FAPESP
Processo: 14/20389-2
Bolsa(s) vinculada(s): 16/05127-7 - Desenvolvimento de modelos genético-estatísticos para seleção genômica em Coffea canephora e outras espécies vegetais, BE.EP.DR
Assunto(s): Marcador molecular Melhoramento genético vegetal
Seleção Genômica (GWS) pode ser definida como a seleção simultânea de centenas ou milhares de marcadores moleculares (SNPs), os quais cobrem o genoma de forma densa, de modo que todos os genes de um loco quantitativo (QTL) estejam em desequilíbrio de ligação com uma parte desses marcadores. Assim, os marcadores associados à QTLs, independente da magnitude dos seus efeitos, são usados para explicar a variação genética de um caráter. Simulações e estudos empíricos mostram que essa abordagem apresenta acurácia suficiente para garantir o sucesso em programas de melhoramento genético, quando comparado com os métodos tradicionais de seleção fenotípica. Para tanto, uma das etapas requeridas é a construção de modelos preditivos que contemplem a estimação fidedigna dos efeitos dos SNPs sob características quantitativas de interesse. Apesar da relevância, estudos em plantas envolvendo dados reais ainda são raros na literatura. Assim, este projeto tem a finalidade de desenvolver modelos preditivos que, dentre as utilidades, possam ser aplicados em programas de melhoramento genético vegetal. Dados reais de populações experimentais de café (Coffea canephora) e SNPs identificados via GBS (Genotyping-by-sequencing) serão utilizados no desenvolvimento desses modelos utilizando abordagens frequentista (regressões aleatórias) e Bayesiana. O resultado prático desse estudo será o desenvolvimento de modelos genéticos-estatísticos capazes de associar dados moleculares e genotípicos sob diferentes pressuposições genéticas. A previsão é que esses resultados sejam utilizados na seleção de genótipos precoce, maximizando assim o ganho de seleção e acelerando o lançamento de novas variedades. Além disso, há potencial para que as conclusões deste trabalho sejam expandidas para o cenário de outras espécies vegetais. (AU)
GERARD, DAVID; FERRAO, LUIS FELIPE VENTORIM; FRANCO GARCIA, ANTONIO AUGUSTO; STEPHENS, MATTHEW. Genotyping Polyploids from Messy Sequencing Data. Genetics, v. 210, n. 3, p. 789-807, NOV 2018. Citações Web of Science: 12.
VENTORIM FERRAO, LUIS FELIPE; FERRAO, ROMARIO GAVA; GAVA FERRAO, MARIA AMELIA; FRANCISCO, AYMBIRE; FRANCO GARCIA, ANTONIO AUGUSTO. A mixed model to multiple harvest-location trials applied to genomic prediction in Coffea canephora. Tree Genetics & Genomes, v. 13, n. 5 OCT 2017. Citações Web of Science: 9.
FERRÃO, Luís Felipe Ventorim. Desenvolvimento e aplicação de métodos genético-estatíticos para predição genômica em Coffea canephora. 2017. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC) Piracicaba.