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Associação de marcadores (AFLP) com caracteres de interesse agronômico em clones elite de cana-de-açúcar (Sccharum spp)

Diniz, Michely Correia January 2007 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6214_1.pdf: 2321884 bytes, checksum: a888b18416f7d4f41fb143eb0c9019a9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar que é uma das principais biomassas. O etanol, obtido da fermentação do caldo de cana-de-açúcar, é um combustível potencialmente global, por amenizar dois problemas mundiais, a escassez do petróleo e o efeito estufa. O melhoramento da cana-de-açúcar requer muitas avaliações (diferentes anos e locais), assim sendo o uso de marcadores moleculares pode auxiliar esse processo. A técnica de AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphisms), de caráter multiplex, é ótima para geração de um grande número de marcadores a partir de poucas combinações de iniciadores. Este trabalho teve por objetivo detectar associações fenótipo-marcador em progênie (234/96) de híbridos de clones elites do melhoramento nacional de cana-deaçúcar, a partir de marcadores AFLP e os caracteres Fibra%Cana, PCC (POL%Cana) e TCH (tonelagem de cana por hectare), oriundos de oito ensaios, que avaliaram os dois ciclos da cultura (cana-planta e cana-soca) em duas localidades (Piracicaba e Jaú, ambas em SP). Foram detectados marcadores associados a prováveis QTLs (locos controladores de caracteres quantitativos), tanto de efeitos positivos quanto negativos, e para os três caracteres, individualmente. Alguns marcadores apresentaram também associação conjunta significativa (p < 0.05) para mais de um caráter. A seqüência de DNA de um marcador AFLP possibilitou o desenho de iniciadores específicos que amplificaram via PCR, com DNAs da progênie 234/96, três marcadores de efeitos negativos associados com Fibra%Cana, sendo um deles também associado com TCH e de efeito positivo. Esses marcadores foram considerados promissores para uso em Seleção Assistida, auxiliando os programas de melhoramento

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