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Tipo: Tese
Título: Seleção genômica (GWS) e fenômica no melhoramento de Citrus
Genome Selection (GWS) and phenomics in Citrus breeding
Autor(es): Gois, Itamara Bomfim
Abstract: O Brasil se destaca como um dos maiores produtores de frutas cítricas do mundo e, emprega o melhoramento genético com o intuito de aumentar a qualidade e produtividade dos produtos. O processo de seleção corresponde a uma das principais etapas de um programa de melhoramento, portanto, a adoção de procedimentos que proporcionem maior acurácia seletiva é de suma importância. A seleção pode ser realizada com base apenas em fenótipos ou com base nos efeitos de marcadores moleculares sobre os fenótipos. Este trabalho foi realizado com o objetivo de estimar parâmetros genéticos, ganhos com a seleção e diversidade genética de genótipos provenientes de uma população de Citrus utilizando a metodologia de modelos mistos (REML/BLUP); aplicar a seleção genômica ampla (GWS) no melhoramento de Citrus e verificar a sua eficiência sobre a seleção baseada apenas em fenótipos. Neste estudo foi analisada uma população híbrida de Citrus composta por 180 indivíduos. Estes, foram fenotipados para 15 variáveis relacionadas à qualidade de frutos e resistência à clorose variegada dos citros (CVC), e genotipados com 5.287 marcadores moleculares DArT_seqTM. Com base nos resultados, observou-se que a população de Citrus avaliada apresenta potencial para o melhoramento genético para a maioria das variáveis avaliadas (11) e, a introdução de novos genótipos deve ser realizada para aumentar o potencial de seleção da população para as variáveis que não apresentaram variabilidade genética. A seleção genômica ampla (GWS) apresenta superioridade à seleção com base apenas em dados fenotípicos, em termos de ganho genético por unidade de tempo. Portanto, GWS é uma ferramenta promissora para o melhoramento genético do Citrus, uma vez que, proporciona acuradas predições dos fenótipos em estádios iniciais do desenvolvimento da planta.
Brazil stands out as one of the largest producers of Citrus fruits in the world, and employs breeding in order to increase the quality and productivity of products. The selection process is one of the main phases of a breeding program; therefore, the adoption of procedures that provide greater selective accuracy is very important. The selection can be performed based only on phenotypic effects or based on molecular markers effects on phenotypes. This work was carried out in order to estimate genetic parameters, gains from genetic selection and diversity of genotypes from a population of Citrus using the mixed model methodology (REML/BLUP); apply Genome Wide Selection (GWS) in the Citrus breeding and verify its effectiveness on the selection based only on phenotypes. In this study was evaluated a hybrid population of Citrus composed of 180 individuals. The individuals were phenotyped for 15 variables related to fruit quality and resistance to Citrus variegated chlorosis (CVC), and genotyped with 5,287 molecular markers DArT_seqTM. Based on the results, it was observed that the population of Citrus evaluated presents potential for genetic improvement for the majority of variables (11), and the introduction of new genotypes should be performed to increase the selection potential of the population for variables that did not present genetic variability. The GWS shows superiority to the selection based only on phenotypic data, in terms of genetic gain per unit time. Therefore, GWS is a promising tool in Citrus breeding, since it provides accurate predictions of phenotypes in the early stages of plant development.
Palavras-chave: Citrus - Seleção
Melhoramento Genético
Diversidade Genética
CNPq: Ciências Biológicas
Editor: Universidade Federal de Viçosa
Titulação: Doutor em Fitotecnia
Citação: GOIS, Itamara Bomfim. Seleção genômica (GWS) e fenômica no melhoramento de Citrus. 2016. 55f. Tese (Doutorado em Fitotecnia) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2016.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9276
Data do documento: 1-Jul-2016
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