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metadata.teses.dc.title: Adaptation of Coffea canephora to abiotic stress: search for candidate gene polymorphisms related to present and future climatic factors
metadata.teses.dc.title.alternative: Adaptação de Coffea canephora ao estresse abiótico: busca de polimorfismos em genes candidatos relacionados a fatores climáticos atuais e futuros
metadata.teses.dc.creator: Aquino, Sinara Oliveira de
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/0213457362552777
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Marraccini, Pierre Roger Rene
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Andrade, Alan Carvalho
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co2: Poncet, Valérie
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Andrade, Alan Carvalho
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Balestre, Márcio
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Paiva, Luciano Vilela
metadata.teses.dc.contributor.referee4: Poncet, Valérie
metadata.teses.dc.subject: Diversidade de coffea
Genes candidatos
Enriquecimento de alvo
Polimorfismo de nucleotídeo único
Potencial adaptativo
Coffea diversity
Candidate genes
Target enrichment
Single nucleotide polymorphism
Adaptive potencial
metadata.teses.dc.date.issued: 17-May-2019
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
metadata.teses.dc.identifier.citation: AQUINO, S. O. de. Adaptation of Coffea canephora to abiotic stress: search for candidate gene polymorphisms related to present and future climatic factors. 2019. 266 p. Tese (Doutorado em Biotecnologia Vegetal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
metadata.teses.dc.description.resumo: Testar se e como populações naturais são adaptadas ao seu ambiente local e prever suas respostas em função das alterações futuras do habitat é de importância fundamental diante das mudanças climáticas. Este é o caso dos cafeeiros, em que o ritmo das alterações climáticas pode ser rápido e drástico para a adaptação das populações. Usando a distribuição geográfica de populações selvagens com habitats contrastantes, o objetivo do presente estudo foi identificar polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) em genes candidatos (GCs) identificados como estando envolvidos na adaptação de populações de Coffea canephora (Cc) da Uganda ao seu ambiente local. Em particular, modificações que ocorrem próximos e/ou em genes relacionados à tolerância ao estresse abiótico tornam esses GCs alvos, em busca do aumento da resistência das plantas em função das mudanças climáticas. Ao identificar os fatores ambientais que impulsionam esses processos, poderíamos prever a adaptabilidade esperada das populações para o clima local futuro. Baseado em estudos moleculares anteriores e utilizando a anotação de sequenciamento do genoma café, selecionou-se um conjunto de 323 GCs. Uma matriz de captura direcionada foi projetada para esses GCs e suas regiões de flanqueamento. Acessos selvagens de Cc da Uganda, geo-localizados, foram utilizados para avaliar a relação entre a variação climática e a diversidade nucleotídica dos GCs. Aplicamos métodos estatísticos genômicos populacionais e de distribuição alélica para detectar SNPs/GCs correlacionados à parâmetros climáticos. O pacote LFMM (Latent Factor Mixed Models) foi utilizado para rastrear sequências de assinatura de adaptação ambiental em genomas de café. A associação genótipo-ambiente (GxE) sugere adaptação local com ambientes variados. Mais especificamente, encontramos sinais de seleção fortemente ligados a vários GCs envolvidos em resposta a estresses abióticos, como ERF034 e DREB2A.3. Os sinais de seleção detectados suportam a hipótese do gradiente ecológico contribuir para estruturar a diversidade genética das populações de Cc. Para estimar a adaptação das populações de café às futuras condições locais, indo além da caracterização da variação, exploramos como a informação genômica poderia ser usada para inferir o potencial de adaptação local de populações sob mudança climática. Nós analisamos em que extensão a composição genotípica atual, relacionada ao clima, pode diferir em média daquelas esperadas sob o clima futuro modelado, dado o modelo linear respectivo de associação ambiental. Esta mudança média requerida na composição genotípica é aqui definida como o potencial adaptativo para o futuro. O modelo linear usado neste estudo não prevê qual será a composição genotípica da população, mas quantifica a mudança teórica na composição genotípica “necessária” sob mudanças climáticas projetadas e usa esse resultado para considerar a viabilidade da adaptação local. O principal objetivo deste estudo foi obter uma visão inicial do padrão e magnitude da mudança da composição genotípica que pode estar associada à mudanças climáticas e como a informação molecular poderia ser usada para inferir o potencial adaptativo para climas futuros projetados.
metadata.teses.dc.description.abstract: Testing whether and how natural populations are adapted to their local environment and predicting their responses to future habitat alterations is of key importance in the face of climate change. This is particulary the case for coffee trees for which the pace of climate change could be too fast and drastic for adaptation of populations. Using the geographic distribution of wild populations with contrasted habitats, the aim of the present study was to identify single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in candidate genes (CGs) as being potentially involved in the adaptation of Coffea canephora (Cc) populations of Uganda to their local environment. In particular, modifications occurring in genes related to abiotic stress tolerance make these genes candidate for enhanced resilience to climate change. By identifying environmental factors driving these processes, we would predict the expected adaptedness of the populations to their future local climate. Based on the previous molecular studies and using whole coffee genome sequence annotation, a set of 323 CGs was selected. A targeted capture array was designed for these CGs and their flanking regions. Wild accessions of Cc from Uganda geo-localized were used to assess the relationship between climate variation and CG nucleic diversity. We have applied available statistical population genomic methods and model of allele distribution to detect CG-SNPs correlated with climate parameters. The LFMM (Latent Factor Mixed Models) package was used for screening sequences for signatures of environmental adaptation in the coffee genomes. The genotypeenvironment (GxE) association suggests regional adaptation with spatially varying environments. More specifically, we found selection signals tightly linked to several CGs involved in response to abiotic stress like ERF034 and DREB2A.3. The selection signals detected support the hypothesis of present ecological gradient contributing to structure of the genetic diversity of Ugandense Cc populations. To estimate the adaptedness of coffee populations to future local conditions, moving beyond characterization of variation, we explored how genomic information could be used to infer the potential for local adaptation of populations under climate change cenarios. We accessed the extent to which the present genotypic composition related to climate differ in average from those expected under modeled future climate, given the respective linear model of environmental association. This required average change in genotypic composition, here defined as the adaptive potential for the future. The linear model used in this study does not predict what population genotypic composition will be, but rather quantifies the theoretical change in genotypic composition “required” under projected climate change and uses this result to consider how feasible local adaptation may be. The primary aim of this study was to gain some initial insight into the pattern and magnitude of genotypic composition change that may be associated with projected climate change and how molecular information could be used to infer adaptive potential to projected future climate conditions.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/34304
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: eng
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