Regressão quantílica aplicada à seleção genômica para características oligogênicas em melhoramento de plantas autógamas

Abstract

O constante crescimento populacional e as limitadas áreas agricultáveis requerem o aumento da produtividade das espécies agronômicas. Nos últimos 50 anos estima-se que 50% do aumento da produtividade mundial dessas espécies foi devido ao melhoramento genético. Para que o melhoramento seja feito de forma eficiente, o conhecimento do sistema reprodutivo das espécies a serem melhoradas é de suma importância para um melhorista, uma vez que tal conhecimento auxilia na adoção de métodos adequados para cada espécie. Em geral, a obtenção de cultivares melhoradas é um processo longo e oneroso. Visando a redução de tempo e custos, além do aumento da acurácia de seleção, a Seleção Genômica Ampla (Genome Wide Selection - GWS) que utiliza informações diretas do DNA por meio dos marcadores moleculares para predição do valor genético genômico dos indivíduos, foi proposta. Dentre as diversas metodologias de GWS, recentemente, foi proposto o uso da Regressão Quantílica Regularizada (RQR). A RQR permite ajustar modelos de regressão ao longo de toda distribuição da variável dependente, possibilitando assim uma melhor descrição do fenômeno em estudo, quando comparada a metodologias tradicionais que se baseiam apenas na média condicional. O uso da RQR tem-se mostrado bastante promissor, porém, ainda não foi avaliado em todo o processo de um programa de melhoramento de plantas. Diante do exposto, objetivou-se avaliar o uso da RQR na seleção genômica, considerando dados simulados de plantas autógamas com características oligogênicas. Foi simulada uma população F 2 , com características com duas herdabilidades (0,4 e 0,8) e controladas por quatro genes. Foi realizado o avanço de gerações (até a F 6 ) considerando duas porcentagens de seleção (10% e 20%) e, como critério de seleção, o valor genético genômico obtido por meio da RQR, além da seleção fenotípica e de outros métodos tradicionais de seleção genômica, especificamente RR-BLUP e o BLASSO. Observou- se que o modelo de RQR apresentou, em relação a fixação dos alelos favoráveis, resultados melhores ou iguais aqueles obtidos por todos métodos avaliados. Especificamente, em cenários de herdabilidade 0,4, independente da porcentagem de seleção, somente a seleção dos indivíduos baseados no modelo de RQR no quantil (τ = 0,5) foi capaz de fixar os alelos favoráveis até a sexta geração. Por outro lado, em cenários de maior herdabilidade (0,8) e com porcentagem de seleção de 10%, a seleção baseada nos métodos RQR (τ = 0,5) e BLASSO permitiram a fixação dos alelos ainda na geração F 4 . Quando a seleção se baseou nos métodos RR-BLUP e seleção fenotípica os alelos favoráveis não foram fixados até a sexta geração em nenhum cenário avaliado. Em relação ao ganho de seleção, a RQR (τ = 0,5) obteve ganhos maiores ou iguais aos métodos tradicionais de seleção genômica em todos os cenários avaliados. Especificamente, os ganhos da RQR (τ = 0,5) foram até 4,5% maiores que aqueles obtidos pelo BLASSO, até 6,1% maiores que os do RR-BLUP e até 4,6% maiores que a seleção fenotípica. Dessa forma verificou-se com aplicação da RQR no melhoramento de plantas considerando populações simuladas de plantas autógamas com características oligogênicas, seria possível uma redução de tempo e consequentemente de custos, devido a diminuição das gerações de autofecundações para a fixação dos alelos favoráveis em todos os cenários avaliados ou a obtenção de genótipos melhorados.

The constant population growth and the limited agricultural areas require an increase in the productivity of agronomic species. Over the past 50 years it has been estimated that 50% of the world's productivity increase has been due to genetic improvement. For breeding to be done efficiently, the knowledge of the reproductive system of the species to be improved is of paramount importance to a breeder, since this knowledge assists in the adoption of methods suitable for each species. In general, obtaining improved cultivars is a long and costly process. In order to reduce time and costs, in addition to increasing accuracy of selection, Genome Wide Selection (GWS), which uses direct DNA information through molecular markers to predict the genomic genetic value of individuals, was proposed. Among the several methodologies of GWS, recently, the use of Regularized Quantile Regression (RQR) was presented. The RQR allows to adjust regression models throughout the distribution of the dependent variable allowing a better description of the phenomenon under study compared with to traditional methodologies based on the conditional average. The use of RQR has shown to be quite promising, but has not yet been evaluated in a complete plant breeding process. In view of the above, the objective was to evaluate the use of RQR in genomic selection, considering simulated data of autogamous plants with oligogenic characteristics. An F2 population with characteristics determined by four genes considering two heritabilities (0.4 and 0.8) was simulated. Generation (up to F6) was carried out considering two percentages of selection (10% and 20%) and, as a selection criterion, the genomic genetic value obtained through the RQR, besides the phenotypic selection and other traditional methods of genomic selection, specifically RR-BLUP and BLASSO. It was observed that the RQR model presented, in relation to the fixation of favorable alleles, better or equal results obtained by all evaluated methods. Specifically, in heritability 0.4 scenarios, regardless of the percentage of selection, only the selection of individuals based on the RQR model (τ = 0.5) was able to fix the favorable alleles up to the sixth generation. On the other hand, in scenarios with higher heritability (0.8) and with selection percentage of 10%, the selection based on the RQR (τ = 0.5) and BLASSO methods allowed the alleles to be fixed in the F 4 generation. When selection was based on the RR-BLUP and phenotypic selection methods the favorable alleles were not fixed until the sixth generation in any evaluated scenario. In relation to the selection gain, the RQR (τ = 0.5) obtained gains greater than or equal to the traditional methods of genomic selection in all scenarios evaluated. Specifically, the gains from RQR (τ = 0.5) were up to 4.5% higher than those obtained by BLASSO, up to 6.1% higher than RR- BLUP and up to 4.6% higher than phenotypic selection. In this way, it was verified with the application of RQR in the improvement of plants considering simulated populations of autogamous plants with oligogenic characteristics, it would be possible a reduction of time and consequently of costs, due to the decrease of generations of self-fertilization for the establishment of favorable alleles in all assessed scenarios or obtaining improved genotypes.