Desenvolvimento de modelos genético-estatísticos para seleção genômica em Coffea canephora e outras espécies vegetais

• Processo: 14/20389-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2015
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Antonio Augusto Franco Garcia
• Beneficiário: Luís Felipe Ventorim Ferrão
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bayesian | Genética Associativa | Genotyping by Sequencing | marcadores moleculares | modelos mistos | predição genética | Melhoramento Genético Vegetal

Resumo

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)

Publicações científicas

(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)

VENTORIM FERRAO, LUIS FELIPE; FERRAO, ROMARIO GAVA; GAVA FERRAO, MARIA AMELIA; FONSECA, AYMBIRE; CARBONETTO, PETER; STEPHENS, MATTHEW; FRANCO GARCIA, ANTONIO AUGUSTO. Accurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models. HEREDITY, v. 122, n. 3, p. 261-275, MAR 2019. (14/20389-2, 16/05127-7)

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. (14/20389-2)

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. (14/20389-2)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

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.