Identificação de SNPs e genes relacionados à produtividade de grão em arroz utilizando aprendizado de máquina

• Processo: 20/11611-4
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Regular
• Vigência: 01 de fevereiro de 2021 - 31 de julho de 2023
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Ricardo Cerri
• Beneficiário: Ricardo Cerri
• Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Pesq. associados: Claudio Brondani ; Marcelo Gonçalves Narciso ; Rosana Pereira Vianello
• Assunto(s): Aprendizado computacional Biologia computacional Marcador molecular Polimorfismo de um único nucleotídeo Estudos de associação genética Produtividade de grãos Arroz

Resumo

O objetivo desse projeto é fornecer uma série de marcadores moleculares e de genes candidatos, ambos associados à produtividade de grão para auxiliar no desenvolvimento de novas linhagens e cultivares comerciais de arroz. Para isso, o projeto utilizará dois bancos de dados da Coleção Nuclear de Arroz da Embrapa, um fenotípico, gerado a partir de uma série de nove experimentos de campo onde seus 550 acessos foram avaliados para produtividade, e outro genotípico, obtido pela caracterização desses acessos, onde foram gerados 445.589 SNPs. Por meio do desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), serão identificados marcadores SNPs associados à produtividade, que após validados, entrarão na rotina de seleção assistida do programa de melhoramento genético do arroz. A equipe dessa proposta (Embrapa e UFSCar) trabalhou recentemente com a mesma estratégia estudando o caráter teor de amilose (TA) do grão, e foi encontrado e validado um marcador SNP que discrimina genótipos que possuem TA baixo dos genótipos com TA alto. Esse resultado positivo motivou a equipe a elaborar a proposta para um caráter de interesse altamente relevante para o melhoramento genético do arroz do Brasil e do mundo. A soma de esforços dos grupos de pesquisa da UFSCar e Embrapa, que trabalham em áreas distintas, porém complementares, permitirão alcançar, de modo sinergístico, resultados inéditos e importantes para o desenvolvimento da ciência e agricultura do país. (AU)