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Previous issue date: 2016-06-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este estudo foi feito com uma população de linhagens de milho tropical, visando inferir sobre a eficiência no uso de nitrogênio (EUN), assim como a aplicação de seleção genômica (GS) nesse conjunto. Para a EUN foram avaliadas 64 linhagens, em duas disponibilidades de adubação nitrogenada (N) (ideal e baixo N), para 16 características. Estas avaliações ocorreram em três estádios fenológicos de oito folhas completamente expandidas (V8), florescimento masculino (VT) e após a maturação fisiológica (MF). Nas análises dos dados foi usado equações de modelos mistos via REML/G-BLUP. Foram observados que há possibilidade de seleção de linhagens superiores quanto a EUN. Mas,os componentes da produtividade não apresentam comportamento diferenciado em função da disponibilidade de N. Características de raiz, reprodutivos e fisiológicas não são atrativas para seleção precoce de genótipos EUN. De forma semelhante, os estádios V8 e VT não se mostraram promissores para avaliação precoce da EUN, devendo essa ser praticada em função da produtividade de grãos. Por outro lado, constatou-se que a seleção indireta para EUN pode ser feita via número de espigas (NE), ou ainda, por meio de índice de seleção considerando NE e peso de espigas (PE). No estudo de GS, visando a aplicação dessa em programas de melhoramento de pequeno porte e, ou então, iniciando suas atividades, foi proposto um panorama hipotético: orçamento limitado e necessidade de acréscimo de variabilidade genética. Para isso, foram definidos 29 conjuntos de população de treinamento (PT)através de painéis de diversidade: USP (painel a ser predito), ASSO e NCRPIS (painéis públicos externos - preditores). Estes conjuntos foram agrupados divididos em quatro cenáriosdistintos, quanto a configuração usada na formação. Nas análisesforam usados 28.260 marcadores SNP para 2748 linhagens, via modelo G-BLUP, para características de altura de planta e de espiga. Os resultados indicaram que é possível o uso de informações de bancos públicos para formação de PT. Além disso, a estrutura populacional influenciou as capacidades preditivas da GS, principalmente quando populações de treinamento e validação (PV) são divergentes. Nos quatro cenários propostos, evidenciou-se que conjuntos demasiadamente pequenos ou grandes não proporcionam as melhores capacidades preditiva para GS. Entretanto, PT compostas por 250 indivíduos, escolhidas de forma otimizada (PTO) a partir de informações de bancos públicos, conduzem a capacidades preditivas satisfatórias (0,32). Contudo, a adição da PV na PTO, é o cenário que conduz às maiores capacidades preditivas (0,59). Sendo seu uso, sempre que possível, o recomendado. / This study was proceeded with a population of tropical maize inbred lines, aiming to infer about the nitrogen use efficiency (NUE) as well as the application of genomic selection (GS) in this set. For EUN, 64 inbred lines were evaluated in two nitrogen (N) fertilizing conditions (optimum and low N), taking into account 16 traits. These evaluations were performed in three phenological stages eight fully expanded leaves (V8), tasseling stage (VT) and after physiological maturity (MF). Data analysis was performed using mixed models via REML/G-BLUP. It was observed that there is a possibility of selecting inbred lines for NUE, and the yield components do not show differential behavior according with the N condition. Root, reproductive and physiological traits are not attractive for early selection in efficient nitrogen use genotypes. Similarly, V8 and VT stages do not appear promising for early NUE estimation, it has to be done taking into account the yield. Indirect selection for NUE can be done via number of ear (NE), or with selection index considering NE and ear weight (PE). Forthe GS study, aiming to use GS in small breeding programs and, or, starting its activities, a hypothetical scenariowas proposed: a limited budget and the need for genetic variability. For that,29 training sets (PT) were developed through diversity panels: USP (panel to be predicted), ASSO and NCRPIS (external public panels - predictors); they were clustered into four scenarios with different PT. In the analysis 28.260 SNP markers for 2748 inbred lines were used, via model G-BLUP for plant height and ear height. Through the study it was found that it is possible to use information from public banks for PT formation. The population structure has the capacity of affecting GS predictive abilities, especially when training set and validation (PV) hold low genetic relationship. In the four proposed scenarios, it was shown that too small or large sets do not provide best predictive abilities. But, training sets with 250 individuals, via use of optimized training set (PTO) from public dataset banks, is enough for getting estimates up to 0.32. However, adding PV into PTO is the best scenario, it got predictive ability estimates up to 0.59.It should be used whenever possible.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/9440 |
| Date | 24 June 2016 |
| Creators | Morais, Pedro Patric Pinho |
| Contributors | Fritsche Neto, Roberto, Resende, Marcos Deon Vilela de, Oliveira, Aluízio Borém de |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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