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Mapeamento genético e identificação de marcadores moleculares genômicos e funcionais associados a características agronômicas de interesse em cana-de-açúcar

Resumo

No Brasil, o agronegócio da cana-de-açúcar movimenta cerca de 36 bilhões de reais por ano. O mapeamento de QTLs referentes ao teor de açúcar e os componentes de produção (número de perfilhos, diâmetro e altura de colmos) é de grande importância para o melhoramento da cana-de-açúcar. O Sucest viabilizou o desenvolvimento de marcadores funcionais para o mapeamento genético. Tais marcadores são ideais para seleção assistida, visto que os mesmos podem ser os responsáveis pela característica em questão. O presente projeto visa iniciar um programa de mapeamento genético para o programa Cana IAC. Marcadores moleculares do tipo AFLP, microssatélites genômicos e funcionais (ESTSSRs) com homologia a genes de interesse serão utilizados para a construção de um mapa genético a partir de um cruzamento bi-parental, entre materiais elites do programa. Pretende-se detectar e mapear QTLs associados ao teor de açúcar e aos componentes de produção e verificar a associação de marcadores RFLPs-PCRs desenvolvidos a partir de ESTs correspondentes a genes expressos durante a interação com Puccinia melanocephala, com a resistência a ferrugem. A construção deste mapa genético auxiliará na validação de marcadores genômicos e funcionais associados a características agronômicas de interesse identificados em outros mapas de cana-de-açúcar, dando suporte na aplicação destes marcadores para seleção assistida. (AU)

Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
AONO, ALEXANDRE HILD; COSTA, ESTELA ARAUJO; SILVA RODY, HUGO VIANNA; NAGAI, JAMES SHINITI; GONZAGA PIMENTA, RICARDO JOSE; MANCINI, MELINA CRISTINA; CAMILO DOS SANTOS, FERNANDA RAQUEL; PINTO, LUCIANA ROSSINI; DE ANDRADE LANDELL, MARCOS GUIMARAES; DE SOUZA, ANETE PEREIRA; KUROSHU, REGINALDO MASSANOBU. Machine learning approaches reveal genomic regions associated with sugarcane brown rust resistance. SCIENTIFIC REPORTS, v. 10, n. 1 NOV 18 2020. Citações Web of Science: 0.
DOS SANTOS, FERNANDA R. C.; ZUCCHI, MARIA I.; PARK, JONG-WON; BENATTI, THIAGO R.; DA SILVA, JORGE A.; SOUZA, GLAUCIA M.; LANDELL, MARCOS G. A.; PINTO, LUCIANA R. New Sugarcane Microsatellites and Target Region Amplification Polymorphism Primers Designed from Candidate Genes Related to Disease Resistance. SUGAR TECH, v. 19, n. 2, p. 219-224, APR 2017. Citações Web of Science: 0.
COSTA, E. A.; ANONI, C. O.; MANCINI, M. C.; SANTOS, F. R. C.; MARCONI, T. G.; GAZAFFI, R.; PASTINA, M. M.; PERECIN, D.; MOLLINARI, M.; XAVIER, M. A.; PINTO, L. R.; SOUZA, A. P.; GARCIA, A. A. F. QTL mapping including codominant SNP markers with ploidy level information in a sugarcane progeny. EUPHYTICA, v. 211, n. 1, p. 1-16, SEP 2016. Citações Web of Science: 7.
SANTOS, FERNANDA R. C.; PINTO, LUCIANA R.; CARLINI-GARCIA, LUCIANA A.; GAZAFFI, RODRIGO; MANCINI, MELINA C.; GONCALVES, BRUNA S.; MEDEIROS, CIBELE N. F.; PERECIN, DILERMANDO; GARCIA, ANTONIO A. F.; SOUZA, ANETE P.; ZUCCHI, MARIA I. Marker-trait association and epistasis for brown rust resistance in sugarcane. EUPHYTICA, v. 203, n. 3, p. 533-547, JUN 2015. Citações Web of Science: 3.
MANCINI, M. C.; LEITE, D. C.; PERECIN, D.; BIDOIA, M. A. P.; XAVIER, M. A.; LANDELL, M. G. A.; PINTO, L. R. Characterization of the Genetic Variability of a Sugarcane Commercial Cross Through Yield Components and Quality Parameters. SUGAR TECH, v. 14, n. 2, p. 119-125, JUN 2012. Citações Web of Science: 3.
PINTO, L. R.; LEITE, D. C.; FAVERO, T. M.; PASTINA, M. M.; GARCIA, A. A. F.; PERECIN, D.; GONCALVES, B. S.; CRESTE, S.; XAVIER, M. A.; BIDOIA, M. A. P.; LANDELL, M. G. A.; DE SOUZA, A. PEREIRA. Identification of microsatellites markers associated with yield components and quality parameters in sugarcane. INTERNATIONAL SUGAR JOURNAL, v. 113, n. 1346, p. 140-144, FEB 2011. Citações Web of Science: 0.

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