Análise de fatores aplicada a predição genômica considerando seleção de marcadores em Oryza sativa

Abstract

O arroz asiático Oryza sativa é um dos alimentos mais consumidos em grande parte do mundo. Assim, o crescimento populacional justifica o interesse dos pesquisadores em tornar as variedades deste arroz altamente produtivas. Para alcançar esse objetivo, a Seleção Genômica Ampla (Genome Wide Selection - GWS) é uma ferramenta utilizada pelos programas de melhoramento. A GWS emprega dados fenotípicos e genotípicos por meio de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) amplamente distribuídos no genoma. Porém, nem todos estes SNPs estão associados as características de relevância para o pesquisador, o que torna necessário o uso de métodos estatísticos para a seleção de marcadores. O BLUP genômico (Genomic best linear unbiased prediction – G-BLUP) é um método amplamente aplicado a predição genômica, e quando este está associado a seleção de marcadores dá origem ao chamado G-BLUP supervisionado. Dessa forma, o presente trabalho objetivou-se avaliar a eficiência na predição genômica ao combinar a análise de fatores e a seleção de marcadores via G-BLUP supervisionado para grupos de características de interesse. O conjunto de dados de arroz utilizado é público e faz parte de dois projetos, o Projeto OryzaSNP e o Projeto OMAP e está disponível no site http://ricediversity.org/data/. O arquivo contém informações de 28 características fenotípicas e 36.901 marcadores SNPs de 413 indivíduos. Os resultados obtidos indicam que a aplicação da análise de fatores combinada à seleção de marcadores SNPs para a predição genômica se mostrou eficiente, visto que apresentaram valores semelhantes para capacidade preditiva em relação aos encontrados considerando as análises individuais das variáveis (em ambas as análises obteve-se variação entre 0,6 a 0,8 de capacidade preditiva) e alta concordância (acima de 50% de concordância para todos os grupos de marcadores) entre os indivíduos selecionados considerando o fator e as variáveis individuais. Palavras-chave: Arroz. Seleção genômica. G-BLUP.

Asian rice, Oryza sativa, is one of the most consumed foods in much of the world. Thus, the population growth justifies the researchers' interest in making the rice varieties highly productive. For this purpose, Genome-Wide Selection (GWS) is a tool used by breeding programs. GWS employs phenotypic and genotypic data through SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) markers widely distributed in the genome. However, not all of these SNPs are associated with traits of relevance to the researcher, making it necessary to use statistical methods for selecting markers. The genomic BLUP (Genomic best linear unbiased prediction - G-BLUP) is widely applied to genomic prediction. The G-BLUP with selecting markers called supervised G-BLUP (SG-BLUP). Thus, the present study aimed to evaluate the efficiency in genomic prediction by combining factor analysis and selecting markers via supervised G-BLUP for groups of traits of interest. The rice dataset used is public, and it is part of two projects, the OryzaSNP Project and the OMAP Project, and is available at http://ricediversity.org/data/. The file contains 28 phenotypic traits and 36,901 SNPs from 413 individuals. The results indicate that the application of factor analysis combined with the selection of SNPs for genomic prediction proved to be efficient. They presented similar values for predictive ability concerning those found considering the individual analyzes of the variables (in both analyzes obtained if the variation between 0.6 to 0.8 of predictive ability) and high agreement (above 50% agreement for all groups of markers) between the selected individuals considering the factor and the individual variables. Keywords: Rice. Genomic selection. G-BLUP.