Seleção genômica usando dados de múltiplos anos: Aplicação no melhoramento de híbridos de milho

• Processo: 18/00634-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 21 de maio de 2018
• Vigência (Término): 15 de janeiro de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Pesquisador responsável: Antonio Augusto Franco Garcia
• Beneficiário: Kaio Olimpio das Graças Dias
• Supervisor: Hans-Peter Piepho
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Local de pesquisa: University of Hohenheim, Alemanha
• Vinculado à bolsa: 16/12977-7 - 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, BP.PD
• Assunto(s): Melhoramento genético Melhoramento genético vegetal
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Genomic selection | Linear mixed models | Met | Plant breeding | Melhoramento Genético

Resumo

Híbridos simples tem sido utilizados em diversas espécies autógamas e alógamas com o objetivo de explorar a heterose. No entanto, devido a impossibilidade de obter e avaliar todas as combinações possíveis entre pares de linhagens, predições do desempenho de híbridos simples não avaliados são essenciais para aumentar os ganhos genéticos em programas de melhoramento. Nestes, os dados obtidos são geralmente desbalanceados, devido a perda de parcelas e a introdução e eliminação de genótipos ao longo dos anos (ciclos de melhoramento) em ensaios de múltiplos ambientes. Dessa forma, modelos genético-estatísticos que incorporem a informação da interação entre genótipos por ambientes e genótipos por anos e que lidem com dados desbalanceados devem ser 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 da performance dos híbridos simples não avaliados. Nesse contexto, o presente projeto busca avaliar a acurácia preditiva entre e dentro de diferentes ciclos de melhoramento para a produção de grãos de híbridos simples não avaliados. Assim, dados de 748 híbridos oriundos de diferentes ciclos de melhoramento avaliados entre 2006 e 2013 serão considerados. Para as linhagens utilizadas como genitores dos híbridos avaliados, dados de marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphisms) obtidos via Genotyping-by-Sequencing estão disponíveis. Para isso, será proposto um modelo genético-estatístico que incorpore as informações da interação genótipos por ambientes e genótipos por anos e ao mesmo tempo incorporem efeitos genéticos aditivos e não aditivos para a seleção genômica. Além dos resultados práticos e teóricos aplicados ao programa de melhoramento híbrido do milho, os resultados alcançados também serão de interesse para os programas de melhoramento de plantas de outras espécies, que utilizem híbridos como forma de explorar a heterose. Além disso, essa abordagem tem potencial para reduzir custos e acelerar o lançamento de novos híbridos.

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)

DIAS, K. O. G.; PIEPHO, H. P.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARAES, P. E. O.; PARENTONI, S. N.; PINTO, M. O.; NODA, R. W.; MAGALHAES, V, J.; GUIMARAES, C. T.; GARCIA, A. A. F.; et al. Novel strategies for genomic prediction of untested single-cross maize hybrids using unbalanced historical data. THEORETICAL AND APPLIED GENETICS, v. 133, n. 2, NOV 2019. (18/00634-3, 16/12977-7)