Uma população F2 foi desenvolvida através do cruzamento entre uma linhagem de frangos de corte (TT) e uma de postura (CC). Sete machos TT foram acasalados com sete fêmeas CC para produzir uma população F1 TC. Cada macho F1 foi acasalado com três fêmeas F1 não-aparentadas para produzir aproximadamente 100 descendentes por família de irmãos completos. Neste estudo foram utilizadas as 5 famílias que apresentaram maior número de marcadores informativos nos cromossomos 1 a 5, em estudos realizados anteriormente nesta população. Foram coletados dados fenotípicos de peso ao nascer (PN), peso aos 35 (PV35) e 41 (PV41) dias de idade, ganho de peso (GP35-41), consumo de ração (CR35-41) e eficiência alimentar (EF35-41) dos 35 aos 41 dias de idade. Os indivíduos parentais e F1 foram genotipados com 35 marcadores microssatélites posicionados nos cromossomos 9, 10, 12, 14, 15, 16, 17 e 18. Os marcadores informativos (22) foram genotipados nos indivíduos F2 das famílias escolhidas. O cromossomo 16 não foi mapeado, pois o único marcador disponível não foi informativo. No cromossomo 17 apenas um marcador foi informativo, logo foi utilizada uma análise de marca simples para associação do marcador com as características selecionadas. O mapa de ligação de cada cromossomo foi construído e comparado ao mapa consenso. Os mapas de ligação apresentaram o mesmo ordenamento dos marcadores em relação aos mapas consenso, no entanto foram encontradas pequenas discrepâncias nas distâncias entre os marcadores A análise empregada no estudo de mapeamento de QTL por intervalo utilizou o método de regressão linear e estimação de quadrados-mínimos, utilizando o programa QTL Express, na opção análise de F2. No cromossomo 17, duas características foram associadas ao genótipo do marcador: GP35-41 (P<0,05) e EF35- 41 (P<0,01). Foram encontrados 4 QTL sugestivos no cromossomo 10: para PV35, PV41, GP35-41 e EF35-41. Houve interação do QTL com família para EF35-41. Os QTLs para PV35, PV41 e GP35-41 apresentaram efeito aditivo, apenas EF35-41 apresentou efeito de dominância. / An F2 chicken population was developed by crossing broiler line (TT) with a layer line (CC). Seven males TT were mated with seven females CC to generate an F1 population. Each male F1 was then mated with three unrelated females F1 generating approximately 100 individual per family of dam. On the present study 5 families were used, which showed the greatest number of informative markers in previews studies of chromosomes 1 to 5 of the resource population. Phenotypic dada were collected for body weight at 1 (BW1), 35 (BW35) and 41 (BW41) days of age, weight gain (WG35- 41), feed intake (FI35-41) and feed efficiency (FE35-41) from 35 to 41 days of age. The parental and F1 individuals were genotyped for 35 microsatellite markers distributed on chromosomes 9, 10, 12, 14, 15, 16, 17 and 18. The informative markers were genotyped on the F2 from the selected families. Chromosome 16 was excluded, because the only available marker was not informative. On chromosome 17 only one marker was informative, therefore a single marker analysis was used to associate the marker with the selected characteristics. The linkage map of each chromosome was constructed and compared to the consensus map. The linkage maps showed the same marker ordering compared to the consensus map, however small discrepancy between markers distances were presented. Interval mapping using regression methods was applied to a line-cross and least square analysis, using the QTL Express program, on the F2 analyses option. On chromosome 17, two characteristics were associated to the marker genotype: WG35-41 (P<0.05) and FE35-41 (P<0.01). Suggestive QTLs were detected for BW35, BW41, WG35-41 and FE35-41 on chromosome 10. A QTL x family interaction effect was statistically significant for FE35-41. QTLs for BW35, BW41 and WG35-41 showed addictive effects, only FE35-41 showed dominance effect.

Os vírus são as entidades biológicas mais abundantes encontradas na natureza. O método clássico de estudo dos vírus requerem seu isolamento e propagação in vitro. Contudo, necessita-se ter um conhecimento prévio sobre as condições necessárias para seu cultivo em células, sendo assim a maior parte dos vírus existentes não é conhecida. Análises metagenômicas são uma alternativa para a detecção e caracterização de novos vírus, uma vez que não requerem um cultivo prévio e as amostras podem conter material genético de múltiplos organismos. Uma vez obtidas as sequências montadas a partir das leituras metagenômicas, o método mais utilizado para a identificação e classificação dos organismos é a busca de similaridade com o programa BLAST contra bancos de sequências conhecidas. Contudo, métodos de alinhamento pareado são capazes de identificar apenas sequências com identidade superior a 20-30%. Uma alternativa a essa limitação é o uso de métodos baseados no uso de perfis, que podem aumentar a sensibilidade de detecção de homólogos filogeneticamente distantes. HMMs de perfil são modelos probabilísticos capazes de representar a diversidade de caracteres em posições-específicas de um alinhamento de múltiplas sequências. Nosso grupo desenvolveu a ferramenta TABAJARA, utilizada neste projeto, para a identificação de blocos que podem ser conservados em todas as sequências do alinhamento ou discriminativos entre grupos de sequências. Esses blocos são utilizados para a geração de HMMs de perfil, os quais podem ser usados, no contexto da virologia, para a identificação de grupos taxonômicos amplos como famílias virais ou, ainda, taxa mais restritos como gêneros ou mesmo espécies de vírus. O presente projeto teve como objetivos aplicar e otimizar o programa TABAJARA em diferentes grupos taxonômicos de vírus, construir modelos específicos para cada um desses grupos e validar esses modelos em dados metagenômicos. O primeiro modelo de estudo escolhido foi a ordem Bunyavirales, composta de vírus de ssRNA (-) majoritariamente envelopados e esféricos, com genoma segmentado e pertencentes ao grupo 5 da classificação de Baltimore. Este grupo inclui vírus causadores de várias doenças em humanos, animais e plantas. O segundo modelo de estudo escolhido foi a família Togaviridae, composta de vírus de ssRNA (+) envelopados e esféricos, cujo genoma expressa uma poliproteína e pertencem ao grupo 4 da classificação de Baltimore. Este grupo inclui o vírus Chikungunya e outras espécies que causam diversas patologias ao homem. O terceiro modelo de estudo escolhido foi a subfamília Spounavirinae, compreendendo bacteriófagos que infectam vários hospedeiros bacterianos e em alguns casos possuem potencial terapêutico comprovado contra infecções bacterianas que afetam o homem. Estes fagos apresentam partículas virais com estrutura cabeça-cauda, não são envelopados, apresentam genoma de dsDNA e pertencem ao grupo 1 da classificação de Baltimore. Todos os modelos construídos foram validados quanto à sensibilidade e especificidade de detecção e, ao final, foram utilizados em análises de prospecção de vírus em dados metagenômicos obtidos na base SRA do NCBI. Os HMMs de perfil apresentaram excelente desempenho, comprovando a viabilidade da metodologia proposta neste projeto. Os resultados apresentados neste trabalho abrem a perspectiva da ampla utilização de HMMs de perfil como ferramentas universais para a detecção e classificação de vírus em dados metagenômicos. / Viruses are the most widely biological entities found in nature. Most of the information that can be obtained from these organisms requires viral in vitro isolation and cultivation. However, most of the existing viruses are still unknown because the biological requirements for their successful propagation have not been identified so far. Metagenomic analyses offer an interesting alternative for the detection and characterization of novel viruses, since previous cultivation is not required, and the samples may contain genetic material of multiple organisms. Once assembled sequences are obtained from individual reads, the most widely used method for viral identification and classification is the use of BLAST similarity searches against databases of known sequences. However, pairwise alignment methods are only able to identify sequences that present identity greater than 20-30%. Profile-based methods may increase the sensitivity of detection of remote homologues. Profile HMMs are probabilistic models capable of representing the diversity of amino acid residues at specific positions of a multiple sequence alignment. Our group is developing TABAJARA, a tool for the identification of alignment blocks that are conserved across all sequences of the alignment or discriminative between groups of sequences. These blocks are used to generate profile HMMs, which can in turn be used, in the context of virology, to identify broad taxonomic groups, such as viral families, or narrower taxa as genera or viral species. The present project aimed to apply and standardize the use of TABAJARA in different taxonomic groups of viruses, to build specific models for each of these groups and to validate these models in metagenomic data. We used three viral models for this study. The first chosen model was the Bunyavirales order, composed of mostly enveloped and spherical ssRNA(-) viruses with a segmented genome belonging to group 5 of the Baltimore classification. This group includes viruses that cause several important diseases in humans, animals and plants. The second chosen model was the Togaviridae family, composed of enveloped and spherical ssRNA(+) viruses, with a genome coding for a polyprotein, and belonging to group 4 of the Baltimore classification. This group includes the Chikungunya virus and some other viral species that cause relevant pathologies to humans and animals. Finally, we used the Spounavirinae subfamily, comprising viruses that infect a variety of bacterial hosts and that can potentially be used for phage therapy of some human bacterial diseases. These phages present non-enveloped virions with a head-to-tail structure, a dsDNA genome, and belong to group 1 of the Baltimore classification. All constructed profile HMMs were evaluated in regard to their sensitivity and specificity of detection, as well as tested in viral surveys using metagenomic data from the SRA database. The profile HMMs presented excellent performance, proving the viability of the methodology proposed in this project. The results presented in this work open the perspective of the wide use of profile HMMs as universal tools for the detection and classification of viruses in metagenomic data.

Estudar a arquitetura genética de uma dada característica quantitativa significa descrever os fatores genéticos e ambientais que a afetam, bem como o valor dos efeitos genéticos de cada loco e suas interações. O presente trabalho teve por objetivo geral estudar a arquitetura genética de características quantitativas associadas ao desempenho e ao rendimento de carcaça de uma população experimental oriunda do cruzamento entre uma linhagem de postura (CC) e uma de corte (TT) genotipada para marcadores microssatélites que foram associados ao peso vivo aos 42 dias na população recíproca TCTC nos cromossomos 1, 3 e 4. Para tanto, foram propostos três objetivos específicos: 1) caracterizar genotipicamente as duas populações referências (TCTC e CTCT); 2) construir mapas de ligação para a população CTCT; 3) mapear QTLs associados ao desempenho e ao rendimento de carcaça na população CTCT, utilizando o Mapeamento por Intervalo Composto (CIM). Os resultados evidenciaram que as duas linhagens parentais (CC e TT) possibilitaram a criação de gerações recíprocas F1 com elevados valores do conteúdo de informação polimórfica e heterozigosidade observada, resultado do satisfatório número de alelos verificado. Isto implica que as populações recíprocas F2, derivadas de ambas as gerações F1, são apropriadas para mapear QTLs associados ao desempenho e ao rendimento de carcaça. Adicionalmente, os mapas de ligação da população CTCT são similares ao de sua população recíproca TCTC e ao Mapa Consenso da galinha doméstica. A estimação de intervalos de confiança para as distâncias entre locos permitiu melhor entendimento das diferenças obtidas tanto no tamanho dos cromossomos quanto na ordem dos locos. Finalmente, foram observadas vantagens com o uso do CIM nas estimativas de número de QTLs mapeados e em suas posições. As regiões onde os QTLs foram mapeados neste estudo corroboram algumas daquelas da população recíproca TCTC, mas por outro lado sugerem que outras regiões do genoma dos cromossomos 1, 3 e 4 podem controlar tais características. Foram definidas duas regiões ainda não descritas na literatura no cromossomo 4: uma associada ao ganho de peso (MCW0240- LEI0063) e outra ao consumo de ração (LEI0085-MCW0174) 35-41 dias. Os resultados deste estudo podem ser explorados através do mapeamento fino, buscas in silico por genes candidatos por posição e validação em populações comerciais, a fim de implementar a seleção assistida por marcadores em programas de melhoramento genético avícolas. / Understanding the genetic architecture means to describe the genetic and environment factors that affect a quantitative trait, together with the estimation of individual genetic effects and its interactions. The aim of this work was to understand the genetic architecture of quantitative traits associated with performance and carcass yield of a chicken reference population created from crosses between a layer line (CC) and a broiler line (TT) genotyped for microsatellite markers that were associated with body weight at 42 days in its reciprocal cross on chromosomes 1, 3 and 4. Three specific topics were presented: 1) to characterize genotypically two reference populations (TCTC and CTCT); 2) to construct linkage maps in the CTCT population and 3) to map QTL associated with performance and carcass yield in CTCT population, using Composite Interval Mapping (CIM). The results showed that the two parental lines (CC and TT) created reciprocal F1 generations with suitable polymorphic information content values and observed heterozygosity, as result of the satisfactory number of alleles. This implies that the reciprocal F2 populations, derived from both F1 generations, are appropriated to map QTL associated with performance and carcass yield. The linkage maps from CTCT population were similar to its reciprocal population and to the Chicken Consensus Linkage Map. Estimating confidence intervals for distances between loci allowed the elucidation of the causes for differences both on chromosome sizes and on order loci. Finally, there were advantages in using CIM, mainly on QTL number and location. The regions where QTLs were mapped in this study not only corroborated some results from TCTC reciprocal population, but also suggested that other genome regions on chromosomes 1, 3 and 4 may control such traits. On chromosome 4 two regions were defined that were not previously described in the literature: one associated with weight gain (MCW0240-LEI0063) and another one with feed intake (LEI0085-MCW0174) at 35- 41 days. The results of this study can be explored through fine mapping, searches in silico for candidate genes and by validation in commercial populations, in order to implement marker assisted selection in poultry breeding programs.

Soja (Glycine max (L.) Merrill) é uma das mais importantes oleaginosas no mundo e sua relevância pode ser também mensurada pela extensão da sua produção no Brasil, onde representa quase a metade do total da área plantada com grãos. A importância da soja está também associada à multiplicidade de utilização do grão, como por exemplo, na alimentação humana e animal, na indústria química e na geração de energia como biodiesel. A produtividade da soja tem sido frequentemente impactada devido ao ataque de pragas e doenças. Dentre as espécies de fitonematoides, o nematoide-das-lesões-radiculares (Pratylenchus brachyurus Godfrey), tem gerado significativas perdas econômicas aos produtores, variando entre 30 a 50%, dependendo da infestação da cultura. Este trabalho teve como objetivo identificar QTLs (Quantitative Trait Loci), a partir de um conjunto de fenótipos associados à resistência ao nematoide-das-lesões-radiculares utilizando a abordagem de mapeamento multivariado. Uma população de 174 indivíduos F2, obtidos a partir do cruzamento entre duas linhagens de soja FTPG06A e FTPG12X (com baixo fator de reprodução do nematoide), foi utilizada para a obtenção dos valores genéticos preditos (BLUPs - Best Linear Unbiased Predictions) de cinco características estudadas e também para a genotipagem com o SoySNP6k Bead Chip. As características avaliadas foram: fator de reprodução (FR), peso fresco (PA) e comprimento (CA) da parte aérea, peso fresco (PR) e comprimento (CR) da raiz. Um total de 1.240 marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) foram mapeados nos 20 grupos de ligação (GLs) da soja. O comprimento total do mapa foi de 3.084,46 centiMorgans (cM), com intervalo médio de 2,54 cM entre marcadores adjacentes. A identificação de QTLs (Quantitative Trait Loci) para os caracteres fenotípicos foi realizada utilizando-se o mapeamento de intervalos múltiplos univariado (MIM) e multivariado (MT-MIM), com estimativa dos efeitos principais dos QTLs e análises de epistasia envolvendo pares de QTLs. Na abordagem MIM foram identificados três QTLs associados à variável CR, nos GLs (Grupos de Ligação) A2 e E (2 QTLs), explicando um total de 34,22% da variação fenotípica dessa variável para a população em estudo. Na abordagem MT-MIM, foram selecionados dois conjuntos de variáveis, de acordo com a correlação entre as mesmas. Três regiões genômicas foram reveladas, sendo estatisticamente significativas para as variáveis CR, FR e CA. A comparação dos seis QTLs identificados no presente estudo com o banco de dados de QTLs do Soybase forneceu evidências de que cinco QTLs, ainda não foram descritos na literatura. Uma busca por sequências candidatas em duas regiões de interesse, associadas à variável FR, foi realizada, com base na plataforma de dados genômicos PlantGDB. Várias sequências candidatas indicam relação com mecanismos importantes na resposta das plantas a estresses bióticos. Dessa forma, os resultados obtidos no presente estudo forneceram informações para auxiliar na melhor compreensão da arquitetura genética dos caracteres quantitativos analisados. / Soybean (Glycine max (L.) Merrill) is one of the most important oil crop worldwide and its relevance can also be measured by the extension of soybean grain production in Brazil, where it represents almost half of the total planting area with grains crops. Importance of soybean is also related to a multiplicity of usage of the grain, for example, in human consumption, animal feed, chemical industry and for energy generation as biofuel. Soybean yield has been frequently reduced by occurrence of pest and diseases. Among phytonematodes species, root lesion nematode (Pratylenchus brachyurus Godfrey) has caused significant economic losses to farmers, ranging from 30 to 50%, depending on crop infestation. This research aimed to identify QTLs (Quantitative Trait Loci), from a set of phenotypes associated with resistance to root lesion nematode, using the multivariate multiple interval mapping. A mapping population of 174 F2 plants derived from a by-parental cross between two soybean breeding lines FTPG06A and FTPG12X (with low nematode reproduction factor), was used for prediction of genetic values (BLUPs - Best Linear Unbiased Predictions) for five traits studied and also for genotyping with SoySNP6k Bead Chip. Traits evaluated were reproduction factor (FR), shoot weight (PA), shoot length (CA), root weight (PR) and root length (CR). A total of 1,240 SNP (Single Nucleotide Polymorphism) markers were mapped into 20 soybean linkage groups (LG). A total map length was 3,084.46 centiMorgans (cM) with an average of 2.54 cM between flanking markers. QTL mapping for those traits was performed using univariate (MIM) and multivariate (MT-MIM) multiple-interval mapping, with main QTL effects estimates and epistasis analysis between QTL pairs. MIM analysis identified three QTLs associated to CR trait at LG A2 and LG E (2 QTL), explaining 34,22% of phenotypic variation estimated for this mapping population. For MT-MIM analysis, two sets of traits were selected, according to the correlation among them. Three genomic regions statistically significant for CR, FR and CA traits were identified. Comparison between six identified QTL and QTL database at Soybase provided evidence that five QTL have not been published yet. Search for candidate sequences located in two regions associated with FR trait were further performed on the PlantGDB genomic data platform. Several candidate sequences indicate relationships with important plant response mechanisms to biotic stresses. Thus, results obtained in the present study provided information to improve knowledge of the genetic architecture of the analyzed quantitative traits.

A soja, [Glycine max (L.) Merrill] é uma das espécies com maior teor protéico, contendo cerca de 40% de proteína nos grãos. Em conseqüência disso demanda alta quantidade de nitrogênio (N), o qual pode ser suprido pelo processo de fixação biológica de nitrogênio (FBN), através da simbiose com as bactérias do gênero Bradyrhizobium. No Brasil, a FBN é capaz de suprir toda a demanda de N da cultura da soja, dispensando a aplicação de fertilizantes nitrogenados. No entanto, os caracteres relacionados à FBN não têm sido diretamente considerados em programas de melhoramento genético, em função das dificuldades inerentes às avaliações dos mesmos, que requerem a destruição das plantas. O objetivo deste trabalho foi mapear os locos de caracteres quantitativos (Quantitative Trait Loci: QTLs) dos caracteres relacionados à FBN, visando identificar associações úteis para a seleção assistida por marcadores, bem como obter outras informações sobre a base genética destes caracteres em soja. Uma população composta de 157 F2:7 linhagens endogâmicas recombinantes (Recombinant Inbred Lines RILs), derivada de um cruzamento biparental, foi genotipada com 105 marcadores microssatélites, bem como avaliada para os seguintes caracteres relacionados com a FBN: número de nódulos (NN); peso seco dos nódulos (MNS); peso médio dos nódulos secos (MNS/NN) e peso seco da parte aérea (MPAS). Utilizando o método de mapeamento por intervalo composto para múltiplas características (mCIM) foram mapeados os QTLs para os quatro caracteres. Um mapa genético foi construído com um tamanho estimado em 1.263,2 cM, correspondendo a uma cobertura de 50% do genoma. Oito regiões genômicas foram associadas com os caracteres de FBN. Quatro dessas regiões, localizadas nos grupos de ligação (GL) C1, C2, E e I, foram associadas a mais de um caráter: no GL C1 (Satt190-Satt136) foram mapeados QTLs para MNS, MNS/NN e MPAS; no GL C2 (Satt460-Satt307) foram mapeados QTLs para NN e MNS; no GL E (Satt573-SAtt185) foram mapeados QTLs para MPAS e NN; e no GL I (Satt239-Satt354) foram mapeados QTLs para MNS/NN e NN. A associação dos QTLs nos GL C1, C2 e E foi atribuída à pleiotropia, enquanto que no GL I foi atribuída à ligação gênica. Os QTLs influenciando apenas um caráter foram mapeados nos GL A2, B1, G e L: no GL A2 (Sct067-Satt589) foi mapeado um QTL para MNS/NN; no GL B1 (Satt509-Satt251) foi mapeado um QTL para NN; no GL L (Satt232-Satt418) foi mapeado um QTL para MPAS; e no GL G (Satt394-Satt288) foi mapeado um QTL para MPAS. Os QTLs explicaram, individualmente, muito pouco da variação fenotípica (R2 = 1,2% a 10,0%), sendo o QTL mais significativo mapeado no GL L para MPAS, e explicou 10,0% da variação do caráter, com um efeito aditivo de 0,57 g planta-1. Portanto, foram detectados QTLs em quatro regiões para MPAS (C1, E, G e L), em cinco regiões para NN (B1, C1, C2, E, G); em duas regiões para MNS (C1, C2) e em três regiões para MNS/NN (A2, C1, I) que explicaram 23,0%, 20,0%, 11,8% e 16,0% da variação fenotípica total, respectivamente. Estes resultados estão de acordo com as herdabilidade relativamente baixas dos caracteres (28% a 49%) e refletem a natureza complexa da FBN, que está sob influência ambiental. / Soybeans [Glycine max (L.) Merrill] is a crop with high protein content (about 40%) in the seeds. As a result, the crop demands high nitrogen (N) inputs, which can be supplied by the process of biological nitrogen fixation (BNF), through the symbiosis with bacteria of the genus Bradyrhizobium. In Brazil the BNF allows to fulfill all the demand for N; therefore N fertilizers are not required. However, the traits associated with BNF have not been directly considered in breeding programs due to the difficulties to its evaluation, which require, generally, the plant destruction. The objective of this study was to map Quantitative Trait Loci (QTLs) of traits related to BNF and to identify useful associations for marker-assisted selection, as well as to obtain other information about the genetic basis of these traits in soybeans. A population of 157 F2:7 recombinant inbred lines (RILs), derived from a two-way cross, were genotyped with 105 microsatellite markers as well as evaluated for the following traits related with BNF: number of nodes (NN); nodule dry weight (NDW); mean nodule dry weight (NDW/NN); and shoot dry weight (SDW). Using the composite interval mapping for multiple traits (mCIM) method, the QTLs were mapped for all the traits. A genetic map was constructed with an estimated size of 1,263.2 cM, covering about 50% of the genome. Eight genomic regions were associated with the four traits and four of these regions, located on linkage groups (LG) C1, C2, E and I, were associated with more than one trait: in LG C1 (Satt190-Satt136), QTLs for NDW, NDW/NN and SDW were mapped; in LG C2 (Satt460-Satt307), QTLs for NN and NDW were mapped; in GL E (Satt573-SAtt185), QTLs for SDW and NN were mapped; and in GL I (Satt239-Satt354) QTLs for NDW/NN and NN were mapped. The pleiotropy was attributed to QTL association in the LG C1, C2, and E, whereas genetic linkage was attributed to QTL association in LG I. QTLs affecting only one trait were mapped in LG A2, B1, G and L: in LG A2 (Sct067-Satt589) a QTL was mapped, for NDW/NN; in LG B1 (Satt509-Satt251) a QTL was mapped for NN; in LG L (Satt232-Satt418) a QTL was mapped for SDW; and in LG G (Satt394- Satt288) a QTL was mapped for SDW. The QTLs individually explained very little of the phenotypic variation (R2 = 1.2% to 10.0%), and the most significant QTL was mapped in the LG L, explaining 10.0% of the variation for SDW, with an additive effect of 0.57 g plant-1. Therefore, QTLs in four regions were detected for SDW (C1, E, G, and L), in five regions for NN (B1, C1, C2, E, and G), in two regions for NDW (C1, and C2) and in three regions for SDW/NN (A2, C1, and I), which explained 23.0%, 20.0%, 11.8% and 16.0% of phenotypic variation, respectively. These results are in agreement with the relatively low heritability of the traits (28% to 49%) and reflect the complex nature of BNF traits, which are influenced by the environmental effects.

Estudos de genética de populações de pragas agrícolas têm destacado a importância de se conhecer a estruturação genética e os padrões de fluxo gênico entre populações para o refinamento de estratégias de Manejo Integrado de Pragas (MIP). A lagarta-da-maçã do algodoeiro, Heliothis virescens (F.), é um inseto praga amplamente distribuído e importante economicamente por causar danos consideráveis à cultura do algodão no Brasil. O controle dessa praga tem sido feito principalmente pelo uso de inseticidas e de plantas geneticamente modificadas (GM) que expressam proteína(s) de Bacillus thuringiensis Berliner e o potencial de evolução da resistência é alto. O conhecimento de quanto as populações de H. virescens são capazes de trocar informação genética entre si é de fundamental importância para a implantação de estratégias de manejo dessa praga. No entanto, pouco se sabe sobre a estrutura genética e os padrões de fluxo gênico em H. virescens em escalas locais e regionais no Brasil. Assim, o objetivo desse trabalho foi avaliar a variabilidade genética em populações de H. virescens utilizando marcadores microssatélites. Foram amostrados indivíduos de H. virescens oriundos de populações coletadas nas safras de 2007/08, 2008/09 e 2009/10 nas principais regiões produtoras de algodão e soja no Brasil. Foram estudados nove locos polimórficos em 12 populações, em um total de 205 indivíduos. O número médio de alelos por loco foi de 14,11. Os valores de heterozigosidade média esperada (HE) e observada (HO) foram de 0,303 e 0,438, respectivamente. O coeficinete de endocruzamento da espécie f foi de 0,294 (IC 95% de 0,178 a 0,406). As estimativas de estruturação genética foram = 0,132 (IC 95% de 0,072 a 0,218) e RST = 0,252. Esses valores indicam uma estruturação genética moderada entre as populações. Estimativas do número de migrantes indicaram um pequeno fluxo gênico, principalmente no sentido Centro- Oeste Nordeste, embora a maioria dos indivíduos dentro das populações seja residente; adicionalmente, foi verificado que o estabelecimento das populações do algodão ocorre a partir de indivíduos migrantes da soja ou descendentes desses indivíduos. Análises de Componentes Principais e de atribuição usando inferência Bayesiana revelaram a formação de dois grupos, porém não foi possível identificar um padrão de agrupamento (por região, safra ou hospedeiro). Desta forma os resultados do presente trabalho sugerem uma estruturação genética incipiente para as populações de H. virescens no Brasil. Desse modo, é importante levar esses resultados em consideração para que o MIP em geral, e especificamente para que as abordagens para retardar a evolução da resistência sejam implementadas de forma efetiva para o manejo de H. virescens no Brasil. / Agricultural pests population genetics studies have emphasized the importance of genetic structure and patterns of gene flow knowledge for Integrated Pest Management (IPM) strategies. The tobacco budworm, Heliothis virescens (F.), is a widespread and economically important insect pest renowned for causing considerable damage in cotton fields in Brazil. This pest has been controlled by the use of insecticides and genetic modified plants (GM) expressing proteins from Bacillus thuringiensis Berliner, and it has already been shown to present a high potential to develop resistance to these control technologies. To a successful application of these strategies it is needed to know the capacity of the pest populations to exchange genetic information among them. However, for H. virescens a scarce amount of information about genetic structure and patterns of gene flow is available at local and regional scales in Brazil. In this way, the main objective of this study was to evaluate the genetic variability of H. virescens based on microsatellite markers. Specimens were sampled during 2007/08, 2008/09 and 2009/10 from the main cotton and soybean producers regions in Brazil. From this, nine polymorphic loci from 12 populations were studied in 205 specimens. The average number of alleles was 14.11. Expected (HE) and observed (HO) heterozygosity were 0.303 and 0.438, respectively. Inbreeding coefficient f was 0.294 (IC 95% 0.178 - 0.406). Genetic structure indices were: = 0.132 (IC 95% 0.072 0.218) and RST = 0.252. These values point to a moderate genetic structure among H. virescens populations. Migrants estimative indicate a low gene flow, mainly in the Center-Western Northern direction, although most individuals are residents within populations; additionally it was suggested that immigrants to cotton populations come from soybean fields. Genetic relationships inferred by Principal Component Analysis and Bayesian assignment tests identified two groups, although no group pattern was recognized, even by geographic region, year of sampling or host plant. These results suggest an incipient genetic structuring for H. virescens populations within Brazil. Thus, such results should be considered for IPM strategies aiming in an efficient control of H. virescens in Brazil.

A soja é a cultura agrícola brasileira que mais se expandiu nas últimas três décadas. Atualmente é uma commodity comercializada em larga escala na forma de grão, farelo e óleo. Por ser uma importante fonte de proteína, possui papel fundamental na indústria alimentícia, tanto humana quanto animal. O monocultivo em extensas áreas tem ocasionado o aumento da vulnerabilidade da cultura a patógenos e insetos-praga, com consequências relevantes na produção dos grãos. Dentre tais insetos-praga, os percevejos fitófagos representam um dos grupos de maior relevância para a cultura, pois podem comprometer o rendimento, a qualidade e a sanidade dos grãos. As perdas no rendimento da cultura devido ao ataque por percevejos são superiores a 30%, e o comprometimento no valor germinativo das sementes pode ser superior a 50%. Este trabalho teve como objetivo identificar QTLs (Quantitative Trait Loci), a partir de um conjunto de fenótipos associados à resistência aos percevejos e a caracteres agronômicos, utilizando a abordagem de mapeamento multivariado. Uma população de 228 indivíduos F2, obtida a partir do cruzamento entre as cultivares IAC-100 e CD-215, foi utilizada para a obtenção dos dados genotípicos. Os caracteres agronômicos avaliados na geração F2:3 foram: número de dias para o florescimento (NDF), altura da planta no florescimento (APF), número de dias para a maturidade (NDM), altura da planta na maturidade (APM), acamamento (AC), valor agronômico (VA) e produtividade de grãos (PG). Oito caracteres associados à resistência aos percevejos foram avaliados: período de granação (PEG), retenção foliar (RF), número de vagens por planta (NVP), índice percentual de dano nas vagens (IPDV), número de sementes (NS), peso de cem sementes (PCS), peso de sementes boas (PSB) e peso de sementes manchadas (PSM). O mapa genético obtido, representando os 20 grupos de ligação (GLs) da soja, foi constituído por 417 marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism), 61 SSR (Simple Sequence Repeat), 30 AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) e 8 marcadores TRAP (Target Region Amplification Polymorphism). A cobertura do genoma da soja foi de 2.814,82 centiMorgans (cM), com um intervalo médio de 5,46 cM entre marcadores adjacentes. A identificação de QTLs (Quantitative Trait Loci) para os caracteres fenotípicos foi realizada utilizando-se o mapeamento de intervalos múltiplos univariado (MIM) e multivariado (MT-MIM), com estimativa dos efeitos principais dos QTLs. A abordagem MIM revelou um total de 60 QTLs, distribuídos por 13 GLs da soja, sendo 29 QTLs associados a caracteres de resistência aos percevejos e 31 QTLs relacionados a caracteres agronômicos. A percentagem da variação fenotípica explicada pelos QTLs (R2) variou de 14,27% para AC a 65,45% para NDM. Na abordagem MT-MIM, foram selecionados nove conjuntos de variáveis, de acordo com a correlação entre as mesmas. Foram reveladas 20 regiões genômicas distintas, com uma alta tendência de concentração de QTLs em posições similares. No geral, para a maioria das características, os valores marginais de R2 obtidos para os modelos MT-MIM foram superiores em relação aos modelos MIM, variando de 27,98% para APF a 65,30% para NDM. A abordagem MT-MIM permitiu a identificação de 13 novas posições genômicas, com efeito em pelo menos uma das variáveis analisadas, que não foram reveladas nos modelos MIM. Uma comparação com o banco de dados do Soybase forneceu evidências de que muitos QTLs, identificados nesta população em estudo, coincidem com QTLs descritos em outros backgrounds genéticos. No entanto, 56 QTLs identificados no presente estudo ainda não foram descritos na literatura. A maioria dos QTLs identificados explicam, individualmente, até 10% da variação fenotípica das características avaliadas. No entanto, QTLs presentes em oito novas regiões identificadas pela abordagem MT-MIM e oito novos QTLs identificados pela abordagem MIM contribuíram para explicar uma maior percentagem da variação dos fenótipos estudados. Esses QTLs devem ser melhor investigados considerando sua relevância para a seleção simultânea de características de interesse, permitindo uma maior eficiência de seleção e um maior ganho genético. Os resultados obtidos no presente estudo forneceram informações para auxiliar na melhor compreensão da arquitetura genética dos caracteres quantitativos analisados, bem como sobre a relação genética entre os mesmos. / Soybean is the Brazilian crop with the most expansion along the past three decades. Currently, it is a commodity commercialized in large scale as grain, bran and oil. Because it is an important source of protein, it plays a fundamental role in the food industry, both human and animal. Soybean monoculture in large areas has increased crop vulnerability to pathogens and insect pests, with significant consequences on grain production. Among such pest insects, stink bugs are considered a major pest of soybean crop, feeding directly on seeds, reducing yield and seed quality. Losses in crop yield due to stink bugs attack are greater than 30% and seed germination compromising can be greater than 50%. This study aimed to identify QTL (Quantitative Trait Loci), for stink bug resistance traits and agronomic traits using the multivariate multiple interval mapping. An F2 mapping population of 228 plants derived from a biparental cross between IAC-100 and CD-215 was used for genotyping. An F2:3 population was developed to evaluate eight stink bug resistant traits such as graining period, leaf retention, pod number per plant, percentage of pod damage, number of seeds, hundred seed weight, weight of healthy seeds and spotted seed weight. Other seven agronomic traits were evaluated such as number of days to flowering, plant height at flowering, number of days to maturity, plant height at maturity, lodging, agronomic value and grain yield. A total of 417 SNP (Single Nucleotide Polymorphism) markers, 61 SSR (Simple Sequence Repeat), 30 AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) and 8 TRAP (Target Region Amplification Polymorphism) markers were mapped into 20 soybean linkage groups. The total map length was 2,814.82 cM with an average of 5.46 cM between markers. QTL mapping for those traits was performed using univariate (MIM) and multivariate (MT-MIM) multiple interval mapping, with main QTL effects estimates. MIM analysis identified a total of 60 QTL, through 13 soybean linkage groups, with 29 QTL related to stink bug resistant traits and 31 QTL related to agronomic traits. Phenotypic variation explained by QTL ranged from 14.27% for lodging to 65.45% for number of days to maturity. The traits were divided into nine groups for MT-MIM analysis considering their correlation coefficient. Twenty different genomic regions were identified showing a very high QTL clustering. For most of the traits phenotypic variation estimates for MT-MIM models were higher than MIM models, ranging from 27.98% to 65.30% for plant height at flowering and number of days to maturity, respectively. MT-MIM analysis showed 13 genomic regions controlling at least one of the evaluated traits which were not identified at MIM analysis. Comparison between identified QTL and QTL database at Soybase demonstrated that some QTL were similar to those described in different genetic background. However, 56 QTL detected in the present study were described for the first time in literature. Most of the QTL identified explain, individually, less than 10% of phenotypic variation. However, eight genomic regions identified with MT-MIM analysis and eight QTL identified with MIM analysis explain a great amount of phenotypic variation. These QTL should be investigated considering their importance for simultaneous selection for a high genetic gain. Results obtained in the present study provided information for a better understand of genetics architecture underlying quantitative traits studied and the genetic relation among them.

A partir de uma linha macho de corte e outra de postura, foi desenvolvida uma população experimental F2 com objetivo de mapear locos de características quantitativas (QTLs) para características de interesse comercial. Foi gerado um total de 2.063 animais F2 em 17 incubações que foram criados como frangos de corte até a 6&#170; semana de idade, quando foram avaliadas seis características de desempenho. As famílias utilizadas para o estudo, foram as que obtiveram maior número de marcadores microssatélites informativos em trabalhos anteriores envolvendo os cromossomos 1 a 5 com a mesma população. Vinte marcadores dos cromossomos 19, 23, 24, 26, 27 e 28 foram testados nos indivíduos parentais e F1 das famílias escolhidas para checar se eram ou não informativos. Após a genotipagem das 5 famílias escolhidas, foram construídos os mapas de ligação e realizada a análise de mapeamento de QTL por intervalo para cada cromossomo utilizando o método de regressão e o modelo genético F2. Dois modelos foram testados: um incluindo apenas o efeito aditivo do QTL e outro modelo que incluiu também o efeito de dominância. Caso fosse identificado QTL com nível de significância no mínimo sugestivo no genoma, os modelos foram confrontados para confirmar o efeito de dominância do QTL. Foram conduzidas também análises complementares com o intuito de detectar interação do QTL x sexo e QTL x família. Foram estimados a porcentagem da variância fenotípica e o intervalo de confiança para cada QTL. No cromossomo 26 foi mapeado QTL significativo a 5% no cromossomo para ganho de peso dos 35 aos 41 dias, e no cromossomo 27 foi identificado, para a característica peso vivo aos 35 dias um QTL sugestivo no genoma. Os QTL localizados nos cromossomo 26 e 27 foram localizados a 0.0 e 103.0 cM e explicaram 1,95 e 2,03% da variação fenotípica, respectivamente. / With the objective of mapping quantitative trait loci (QTLs) for economically valuable characteristics, an F2 chicken population was developed by crossing a broiler sire line and a layer dam line. A total of 2.063 F2 chickens from 17 incubations were reared as broilers and slaughtered at 6 week of age, when six performance traits were measured. Five families were chosen for this study based on previous work to determine the most informative families. Twenty markers from chromosomes 19, 23, 24, 26, 27 and 28 were tested in the parental and F1 chickens from the chosen families to select the informative markers. After genotyping parental, F1 and F2 chickens, the linkage maps were constructed and QTL Interval mapping analysis was conducted for each chromosome using regression methods and the F2 genetic model. Two different models were tested: one including only the additive effect of the QTL and another model that also included the dominance effect. If at least a genome-wide suggestive QTL was detected, they were compared through standard F tests to confirm the dominance effect of the QTL. Complementary analyses were conducted to investigate the existence of QTL x sex and QTL x family interactions. The percentage of the phenotypic variance explained by the QTL and the confidence intervals were estimated for each QTL. A 5% chromosome-wide significant QTL for weight gain from 35 to 41 d was mapped to chromosome 26 and a QTL that exceeded the genome-wide suggestive threshold for body weight at 35 d was mapped to chromosome 27. This QTL positioned at 103 cM explained 2.03% of the phenotypic variance of the trait and presented a confidence interval from 0 to 111 cM.

A cultura da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) possui uma importância histórica e econômica para o Brasil. O agronegócio sucroalcooleiro vem experimentando forte expansão na última década não só no Brasil como também em todo o mundo em função, principalmente, da demanda por fontes de energia menos agressivas ao ambiente. Para atender a uma maior demanda por seus subprodutos, principalmente de etanol, a área cultivada com cana-de-açúcar vem aumentando a cada ano no Brasil, ocupando áreas novas de cultivo nas regiões centrais do país. Nesse contexto, o melhoramento genético tem um papel fundamental no desenvolvimento de novas cultivares adaptadas a essas condições de cultivo. A maioria dos caracteres de importância econômica possui uma natureza genética complexa fazendo com que o desenvolvimento de uma nova cultivar de cana-de-açúcar leve mais de 10 anos. Desta forma, o uso de abordagens que permitam a identificação de genes ou de QTLs associados a caracteres quantitativos de forma precisa e rápida tem grande utilidade no melhoramento dessa espécie. O mapeamento por associação baseado no fenômeno do desequilíbrio de ligação é uma metodologia que visa detectar associações entre genes e caracteres agronômicos, podendo contribuir desta forma para o melhoramento da cana-de-açúcar. Assim, este trabalho teve como principal objetivo avaliar o uso da abordagem de mapeamento por associação na detecção de associações importantes entre marcadores moleculares do tipo SSR e AFLP e os caracteres Altura, Diâmetro e Número de Colmos; Percentual de Fibra na Cana (Fibra % Cana); Porcentagem em massa de sacarose (Pol % cana) e Tonelada de Cana por Hectare (TCH) em cana-de-açúcar. Os dados fenotípicos dos genótipos avaliados são oriundos de experimentos conduzidos em quatro regiões: Ribeirão Preto, Jaú e Piracicaba em São Paulo e Goianésia em Goiás no período entre 1990 e 2009. Associações entre os marcadores e os caracteres fenotípicos foram avaliadas em cada região e em todas simultaneamente. A análise de associação realizada através de modelos mistos sugeriu a existência de doze associações envolvendo os caracteres Número de Colmos, Porcentagem em massa de sacarose (Pol % cana) e Tonelada de Cana por Hectare (TCH). Quatro associações envolveram a característica Número de Colmos sendo três (CIR56, ACG_CGT e AGG_CAG) de caráter geral, ou seja, relacionada à média das quatro regiões e uma associação na região de Goiás (ACG_CAT). Sete associações entre a característica Pol % Cana e as marcas CV60, CV106, AAG_CAC, AAG_CAG e ACG_CTT foram específicas para a região de cultivo de Ribeirão Preto. Uma associação entre Tonelada de Cana por Hectare (TCH) e a marca ACG_CGC foi detectada na região de Piracicaba. / Sugarcane (Saccharum spp.) has an historical and economic relevance in Brazil. We are the largest producer and exporter of sugar and ethanol in the world. Sugar agribusiness has experienced a xx in the last decade not only in Brazil but also around the world as a consequence of increasing demand on renewable and clean sources of energy. As a consequence, the growing area with sugarcane in Brazil is expanding, reaching the central regions of the country. Sugarcane breeding has an important role in developing new cultivars adapted to these new conditions. However, most traits of economic importance in sugarcane have complex genetic architecture making the improvement of new sugarcane cultivars a challenging process. Thus, adoption of strategies that allow for rapid and precise detection of genes associated with quantitative traits is of great interest, representing a valuable tool for sugarcane breeding. Association mapping based on linkage disequilibrium represents a strategy useful for detection of marker-trait associations and may contribute for identifying genes useful for sugarcane breeding. In the present study, association mapping approach was applied to sugarcane in order to evaluate its potential contribution in detecting important associations between SSR and AFLP molecular markers and the characters Height, Diameter and Number of Stalks; % Fiber; % Pol and TCH. Phenotypic data for genotypes were collected from field trials in four locations: Ribeirão Preto, Jaú and Piracicaba in São Paulo and Goianésia in Goiás between 1993 and 2009. Marker-trait associations were tested for each location individually and for all locations simultaneously. A mixed model approach was adopted to test for marker-trait associations. The results suggested the existence of twelve associations involving the characters Stalk Number, % Pol and TCH. Four associations involved stalk number from which three (markers CIR56, ACG_CGT e AGG_CAG) were for all locations and one specific to Goiás (ACG_CAT). Seven associations between % Pol and markers CV60, CV106, AAG_CAC, AAG_CAG e ACG_CTT were detected in Ribeirão Preto. One association between TCH and ACG_CGC was detected in Piracicaba

A cultura do maracujá-doce (Passiflora alata Curtis, 2n = 18) não apresenta expressão comercial como à do maracujá-amarelo. No entanto, por se tratar de uma frutífera relativamente nova nos mercados, com grande potencial de expansão devido ao seu valor agregado, há necessidade de se realizarem estudos genéticos e de melhoramento visando a sua expansão comercial, que deve vir acompanhada pela geração de conhecimento científico. Assim, o objetivo deste estudo foi enriquecer o mapa genético integrado da espécie com marcadores funcionais e mapear QTL relacionados à produção e qualidade de fruto. Para tal, foi utilizada uma população F1 composta por 180 indivíduos, provenientes do cruzamento simples entre dois acessos de maracujá-doce. Para a construção do mapa de ligação, utilizou-se um algoritmo que estima, por verossimilhança, simultaneamente, a fase de ligação e a frequência de recombinação, especialmente desenhado para espécies não endogâmicas. Em paralelo, 100 genótipos dessa mesma população foram avaliados fenotipicamente em dois locais, durante dois anos, para caracteres de interesse agronômico. As análises de QTL foram feitas pelo método de mapeamento por intervalo composto e marcadores com diferentes padrões de segregação. Os dados fenotípicos mostraram que existe variabilidade genética na população F1 para ser explorada com fins de melhoramento. Um novo mapa de ligação integrado foi gerado com 1786,11 cM, com uma densidade entre marcas de 4,16 cM. Foram alocados no mapa integrado cinco marcadores do tipo RGA nos grupos de ligação I, II e VI. De um total de 39 QTL, seis QTL estão associados ao caráter diâmetro médio de fruto, quatro ao comprimento médio de fruto, cinco ao peso médio de fruto, cinco à espessura média da casca, cinco ao peso médio da casca, quatro ao peso médio da polpa, cinco ao teor de sólidos solúveis totais, três ao número médio de frutos e dois ao caráter produção. A porcentagem da variação fenotípica explicada por estes QTLs variou de 5,67, para o caráter produção, a 23,52%, para o caráter teor de sólidos solúveis totais. A despeito do número e da importância dos QTL mapeados neste trabalho, é necessário o desenvolvimento de marcadores moleculares mais informativos para a saturação do mapa genético e a obtenção de estimativas cada vez mais acuradas, visando incorporar dados moleculares em programas de melhoramento genético da cultura. / The sweet passion fruit crop (Passiflora alata, 2n = 18) does not present a commercial value as the yellow passion fruit crop. However, as it is a crop that recently entered the markets, with increasing potential for expansion due to its aggregated value, it is important to develop genetic and breeding studies to allow this expansion, which need to be accompanied by scientific knowledge generation. Therefore, the aim of the present study was to enrich the integrated genetic map of the species with functional markers and mapping QTL related to yield and fruit quality. We used an F1 population composed of 180 individuals derived from a single cross between two accessions of sweet passion fruit. For linkage map construction, a likelihood-based algorithm for simultaneously estimating linkage phase and recombination fraction, specially designed for outcrossing species, was used. Separately, 100 genotypes of the same population were phenotypic evaluated in two localities, during two years, for agronomic traits. QTL mapping was carried out by performing composite interval analysis and using markers with different segregation ratios. Phenotypic data showed that there is genetic variability in the F1 population to be exploited in breeding programs. A novel linkage map spanning 1786,11 cM, with an average marker density of 4,16 cM was constructed. We attributed five RGA markers in the linkage groups I, II and VI. Out of 39 QTL, six were associated with the trait average fruit width, four with average fruit length, five with average fruit weight, five with average skin thickness, five with average skin weight, four with average pulp weight, five with soluble solids content, three with average fruit number and two QTL were detected for fruit yield. The percentage of phenotypic variation explained by these QTL ranged from 5,67, for the trait yield to 23,52% for the trait soluble solids content. Despite of the number and importance of the QTL here mapped, new and informative markers are necessary to be developed to achieve map saturation, and providing more accurate estimates aiming at incorporating molecular information in breeding programs of the crop.