dissertação
Seleção Genômica Ampla (GWS) sob assimetria para resistência à podridão da espiga em milho
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
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Departamento de Biologia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas
Agência de fomento
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Considerada uma cultura de grande impacto econômico, o milho pode ter a sua produtividade
afetada pelo patógeno Fusarium verticilioides, que pode causar danos efetivos, como os grãos
ardidos e micotoxinas, que são substâncias carcinogênicas, e podem afetar a saúde humana e
animal. Muitos estudos têm sido feitos visando à obtenção de genótipos resistentes a esse
patógeno. Trabalhos relatam que a resistência a essas doenças é controlada por genes de
herança quantitativa, sendo a seleção fenotípica dificultada nesses caracteres, devido à baixa
herdabilidade e alta influência do ambiente. Entre as ferramentas mais utilizadas nos
programas de melhoramento de plantas, a Seleção Genômica Ampla (GWS) apresenta alta
eficácia na seleção de genótipos superiores. Alguns caracteres de caráter quantitativo podem
apresentar distribuição assimétrica, principalmente dados de resistência às doenças de plantas.
Quando isso ocorre, nem sempre a transformação dos dados é uma alternativa eficaz, sendo
indicada a utilização de modelos que lidem bem com a assimetria. Portanto nesse trabalho
objetivou-se verificar a eficiência na utilização de modelo misto normal assimétrico bayesiano
na predição de dados com distribuição assimétrica, em comparação ao GBLUP. As análises
fenotípicas foram feitas em Lavras-MG e Uberlândia-MG, sendo avaliados três caracteres:
porcentagem de grãos ardidos, proporção de espigas com sintomas e escore de incidência de
podridão de espiga. Após verificar a assimetria dos dados, foi feita a transformação destes
como formas de corrigir a não normalidade, mas ainda assim os dados continuaram a
apresentar assimetria. Na análise dos parâmetros estimados, os caracteres grãos ardidos e
escore apresentaram maior herdabilidade em comparação à proporção de espigas doentes,
portanto esses caracteres podem ser utilizados na obtenção de genótipos resistentes á podridão
da espiga causada por Fusarium verticilioides. Nas análises com os modelos GBLUP e o
Modelo Assimétrico Bayesiano, foi observada uma alta herdabilidade e também correlação
para os caracteres analisados sob o Modelo Assimétrico Bayesiano, diferente do GBLUP, que
obteve menor herdabilidade e menor correlação. A alta correlação e boa predição genômica
apresentada pelo Modelo Assimétrico Bayesiano leva a inferir que esse modelo é eficaz na
análise de dados com distribuição assimétrica.
Abstract
Maize is a crop of great economic impact, but has its productivity affected by the fusarium
verticilioides pathogen, which can cause rotten kernels and mycotoxins. In addition to all the
management that must be done to control this disease, the use of resistant genotypes is the
most effective. Several studies report that resistance to these diseases is controlled by genes of
quantitative inheritance, and phenotypic selection is difficult in these characters, due to low
heritability and high influence of the environment. Among the most used tools in plant
breeding programs, the Wide Genomic Selection (GWS) is highly effective in selecting
superior genotypes. Some characters of quantitative character may present skew normal
distribution, mainly on resistance to plant diseases. When this occurs, data transformation is
not always an effective alternative, and the use of models that deal with this skew normal is
recommended. Therefore, this work aimed to verify the efficiency in the use of Mixed Normal
Asymmetric Bayesian Model in the prediction of data with skew normal distribution and by
GBLUP. Phenotypic analyzes were performed in the Lavras and Uberlândia environments
and three characters were evaluated: percentage of rotten kernels, proportion of diseased ears
and ear rot score. After verifying the data, the transformation was made as a way to correct
non-normality, but even so the data presented skew normal distribution. In the analysis of the
estimated parameters, the characters rotten kernels and score showed greater heritability
compared to the proportion of diseased ears, so these characters can be used to obtain
genotypes resistant to ear rot caused by fusarium verticilioides. In the analyzes with the
GBLUB and the Bayesian Asymmetric Model, a high heritability and correlation were
observed for the characters analyzed under the Bayesian Asymmetric Model, different from
GBLUP, which obtained a lower heritability and less correlation. The high correlation and
good genomic prediction presented by the Bayesian Asymmetric Model leads to infer that this
model is effective in analyzing data with asymmetric distribution.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
Fusarium verticilioides, Milho - Melhoramento genético, Seleção genômica ampla, Milho - Doenças e pragas, Modelo Assimétrico Bayesiano, Distribuição assimétrica, Maize - Genetic improvement, Genomic prediction, Wide genomic selection, Maize - Diseases and pests, Bayesian Asymmetric Model, Skew normal
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DOI
Citação
PEREIRA, G. C. Seleção Genômica Ampla (GWS) sob assimetria para resistência à podridão da espiga em milho. 2021. 42 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.