Busca avançada
Ano de início
Entree

Implementação de seleção genômica em milho por meio de modelo genético-estatístico que integra efeitos da interação genótipos por ambientes e efeitos genéticos aditivos e não aditivos

Processo: 16/12977-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2016
Vigência (Término): 25 de junho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia
Pesquisador responsável:Antonio Augusto Franco Garcia
Beneficiário:Kaio Olimpio das Graças Dias
Instituição-sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):18/00634-3 - Seleção genômica usando dados de múltiplos anos: aplicação no melhoramento de híbridos de milho, BE.EP.PD
Assunto(s):Melhoramento genético vegetal   Genômica   Milho   Heterose

Resumo

Com a redução dos custos das tecnologias de genotipagem em larga escala, o uso da seleção genômica para o melhoramento de caracteres de herança quantitativa, é uma ferramenta que vem sendo aplicada para aumentar os ganhos genéticos e reduzir custos com fenotipagem em programas de melhoramento. Com a seleção genômica, dados fenotípicos de múltiplos ambientes advindos dos ensaios de programas de melhoramento podem ser utilizados para a composição das populações de treinamento, desde que modelos genético-estatísticos que incorporem a informação da interação entre genótipos por ambientes sejam utilizados. Além disso, em espécies que apresentem elevado nível de heterose, como é o caso do milho, é adequado que os modelos de seleção genômica considerem não somente os efeitos genéticos aditivos, mas também, os efeitos genéticos não aditivos (de dominância e epistáticos) para a predição dos valores genotípicos de híbridos. Nesse contexto, o presente projeto busca implementar estratégias de seleção genômica em um programa de melhoramento de milho, utilizando um conjunto de híbridos simples avaliados em múltiplos ambientes. Para isso, propõe-se o uso de um modelo genético-estatístico que incorpore as informações da interação GE, e efeitos genéticos aditivos e não aditivos para a seleção genômica; e a avaliação da acurácia do modelo proposto para a predição dos valores genotípicos de híbridos simples avaliados em múltiplos ambientes. Os modelos propostos no presente projeto e os resultados alcançados também serão de interesse para os programas de melhoramento de plantas de outras espécies, que realizem avaliações em múltiplos ambientes, e que também utilizem híbridos como forma de explorar a heterose. (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)
DAS GRACAS DIAS, KAIO OLIMPIO; GEZAN, SALVADOR ALEJANDRO; GUIMARAES, CLAUDIA TEIXEIRA; NAZARIAN, ALIREZA; DA COSTA E SILVA, LUCIANO; PARENTONI, SIDNEY NETTO; DE OLIVEIRA GUIMARAES, PAULO EVARISTO; ANONI, CARINA DE OLIVEIRA; VILLELA PADUA, JOSE MARIA; PINTO, MARCOS DE OLIVEIRA; NODA, ROBERTO WILLIANS; GOMES RIBEIRO, CARLOS ALEXANDRE; DE MAGALHAES, JURANDIR VIEIRA; FRANCO GARCIA, ANTONIO AUGUSTO; DE SOUZA, JOAO CANDIDO; MOREIRA GUIMARAES, LAURO JOSE; PASTINA, MARIA MARTA. Improving accuracies of genomic predictions for drought tolerance in maize by joint modeling of additive and dominance effects in multi-environment trials. HEREDITY, v. 121, n. 1, p. 24-37, JUL 2018. Citações Web of Science: 5.
FERNANDES, SAMUEL B.; DIAS, KAIO O. G.; FERREIRA, DANIEL F.; BROWN, PATRICK J. Efficiency of multi-trait, indirect, and trait-assisted genomic selection for improvement of biomass sorghum. THEORETICAL AND APPLIED GENETICS, v. 131, n. 3, p. 747-755, MAR 2018. Citações Web of Science: 17.
DAS GRACAS DIAS, KAIO OLIMPIO; GEZAN, SALVADOR ALEJANDRO; GUIMARAES, CLAUDIA TEIXEIRA; PARENTONI, SIDNEY NETTO; DE OLIVEIRA GUIMARAES, PAULO EVARISTO; CARNEIRO, NEWTON PORTILHO; PORTUGAL, ARLEY FIGUEIREDO; BASTOS, EDSON ALVES; CARDOSO, MILTON JOSE; ANONI, CARINA DE OLIVEIRA; DE MAGALHAES, JURANDIR VIEIRA; DE SOUZA, JOAO CANDIDO; MOREIRA GUIMARAES, LAURO JOSE; PASTINA, MARIA MARTA. Estimating Genotype X Environment Interaction for and Genetic Correlations among Drought Tolerance Traits in Maize via Factor Analytic Multiplicative Mixed Models. CROP SCIENCE, v. 58, n. 1, p. 72-83, JAN-FEB 2018. Citações Web of Science: 2.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.