Mapa genético integrado e seleção genômica ampla visando caracteres de importância econômica em seringueira

• Processo: 18/18985-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2018
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Vegetal
• Pesquisador responsável: Anete Pereira de Souza
• Beneficiário: Felipe Roberto Francisco
• Instituição Sede: Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Mapeamento genético Melhoramento genético vegetal Polimorfismo de um único nucleotídeo Seringueira Hevea brasiliensis Mal das folhas Locos de características quantitativas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Hevea brasiliensis | Mapa de ligação | QTLs | selecao genomica | SNPs | SSRs | Mapeamento Genético Molecular

Resumo

A seringueira (Hevea brasiliensis), espécie originária da região Amazônica, apresenta grande importância para o cenário econômico mundial, sendo a maior fonte de borracha natural, matéria-prima de grande importância em diversos setores industriais devido à sua qualidade superior ao produto sintético. Um dos principais problemas encontrados no cultivo da seringueira é a Doença do Mal-das-Folhas, causada pelo fungo Pseudocercospora ulei. Uma alternativa encontrada para contornar esse problema foi o cultivo da seringueira em áreas de escape, nas quais esse fungo não se desenvolve, no entanto essas áreas apresenta condições adversas para o cultivo dessa espécie. O melhoramento genético de H. brasiliensis pode ajudar no desenvolvimento de clones melhores adaptados às condições de áreas de escape, por ser uma cultura perene, tem um longo ciclo de melhoramento. Neste contexto, muitos autores discutem que técnicas que possibilitem uma redução nesse tempo, sem reduzir os ganhos genéticos, podem ser de grande importância nos programas de melhoramento. A construção de um mapa genético integrando três populações de mapeamento, avaliadas em diferentes ambientes, contribuirá para o mapeamento de muitos outros genes de importância econômica também chamados de QTLs (Quantitative Trait Loci), e para isso os SNPs (Single Nucleotide Polymorphism), podem ser ferramentas importantes. Neste projeto temos o objetivo de desenvolver um mapa genético integrado utilizando marcadores SSRs e SNPs para a identificação de QTLs, que podem ser utilizados para seleção de seringueiras que apresentam melhor desempenho em áreas de escape. Além dessa estratégia de melhoramento molecular, ainda propomos aplicar pela primeira vez a Seleção Genômica (GS) em seringueira com o objetivo de predizer a performance fenotípica dos indivíduos e identificar marcadores moleculares associados à característica de importância econômica para a espécie. A aplicação das diferentes técnicas de análise permitirá uma comparação entre os marcadores identificados associados aos QTLs no mapa genético de ligação foi também identificada pela GS, avaliando assim a acurácia das metodologias utilizadas. Além disso, avaliaremos a possibilidade da aplicação de GS nos programas de melhoramento de seringueira. (AU)

Publicações científicas

(4)

(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)

FRANCISCO, FELIPE ROBERTO; AONO, ALEXANDRE HILD; DA SILVA, CARLA CRISTINA; GONCALVES, PAULO S.; SCALOPPI JUNIOR, ERIVALDO J. J.; LE GUEN, VINCENT; FRITSCHE-NETO, ROBERTO; SOUZA, LIVIA MOURA; SOUZA, ANETE PEREIRA DE. Unravelling Rubber Tree Growth by Integrating GWAS and Biological Network-Based Approaches. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 12, DEC 21 2021. (18/18985-7, 19/03232-6)

SOUZA, LIVIA M.; FRANCISCO, FELIPE R.; GONCALVES, PAULO S.; SCALOPPI JUNIOR, ERIVALDO J.; LE GUEN, VINCENT; FRITSCHE-NETO, ROBERTO; SOUZA, ANETE P.. Genomic Selection in Rubber Tree Breeding: A Comparison of Models and Methods for Managing GxE Interactions. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 10, OCT 25 2019. (18/18985-7)

DOS SANTOS, LUCAS BORGES; AONO, ALEXANDRE HILD; FRANCISCO, FELIPE ROBERTO; DA SILVA, CARLA CRISTINA; SOUZA, LIVIA MOURA; DE SOUZA, ANETE PEREIRA. The rubber tree kinome: Genome-wide characterization and insights into coexpression patterns associated with abiotic stress responses. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 14, p. 14-pg., 2023-02-07. (19/19340-2, 18/18985-7, 19/03232-6)

AONO, ALEXANDRE HILD; FRANCISCO, FELIPE ROBERTO; SOUZA, LIVIA MOURA; GONCALVES, PAULO DE SOUZA; SCALOPPI JUNIOR, ERIVALDO J.; LE GUEN, VINCENT; FRITSCHE-NETO, ROBERTO; GORJANC, GREGOR; QUILES, MARCOS GONCALVES; DE SOUZA, ANETE PEREIRA. A divide-and-conquer approach for genomic prediction in rubber tree using machine learning. SCIENTIFIC REPORTS, v. 12, n. 1, p. 14-pg., 2022-10-26. (19/26858-8, 18/18985-7, 19/03232-6)

Publicações acadêmicas

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

FRANCISCO, Felipe Roberto. Ferramentas genômicas e moleculares para caracterização genética e predição genômica em seringueira. 2023. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Biologia Campinas, SP.