Orientador: Sandra Helena Unêda-Trevisoli / Coorientador: Antonio Orlando Di Mauro / Banca: Cibele Chalita Martins / Banca: Andréia da Silva Meyer / Banca: Viviane Formice Vianna / Banca: José Baldin Pinheiro / Resumo: A soja vem assumindo importância crescente em áreas canavieiras do Estado de São Paulo, como opção para cultivo em áreas de rotação/sucessão da cana-de-açúcar e para isso, faz-se necessário que o cultivar de soja possua ciclo curto, além de bons atributos agronômicos e alto teor de óleo visando a produção de biodiesel. O objetivo de presente trabalho foi a detecção e mapeamento de QTL's associados aos conteúdos de óleo na soja, em populações F2 derivadas do cruzamento entre linhagens precoces e adaptadas ao sistema de rotação cana-soja (baixo teor de óleo) e genótipos não adaptados a este sistema (alto teor de óleo), visando a utilização de tais QTL's no processo seletivo de populações segregantes. Além disso, objetivou-se ainda a construção de uma curva de calibração para ser utilizada em leituras de teor de óleo por espectroscopia do infravermelho próximo (NIR), em programas de melhoramento de soja. O mapeamento de QTL's foi realizado por marcadores microssatélites (SSR) em população segregante de soja F2 proveniente do cruzamento bi-parental entre a Linhagem 69 (baixo teor de óleo) e o cultivar Tucunaré (alto teor de óleo), onde as leituras de teor de óleo das progênies foram obtidas por NIR. Os modelos de espectroscopia utilizados apresentaram coeficientes de correlação e os erros quadrático médio (RMSEC) respectivamente, de 76% e 0,33 para umidade e 57% e 1,27 para óleo, indicando a viabilidade da metodologia NIR para predição dos parâmetros de umidade e teor de óleo em sementes de soja. Foram detectados dois QTLs associados ao conteúdo de óleo, nos grupos de ligação K e H. A variação fenotípica explicada pelos QTL variou de 7,8% a 46,75%, para o conteúdo de óleo. Foram detectados novos QTL associados ao conteúdo de óleo, divergindo daqueles previamente relatados em outros estudos / Abstract: Soy has become increasingly important in sugarcane areas of São Paulo, as an option for cultivation in areas of rotation / succession of cane sugar and for this, it is necessary that the soybean cultivar has a short cycle, as well as good agronomic traits and high oil content in order to produce biodiesel. The aim of this study was the detection and QTL mapping associated with the soybean oil content in F2 populations derived from the cross between early lines and adapted to cane soybean rotation system (low oil content) and genotypes not adapted to this system (high oil content), to the use of such QTL in the selection of segregating populations. In addition, aimed to further the construction of a calibration curve for use in oil content readings by near infrared spectroscopy (NIR) in soybean breeding programs. The QTL mapping was performed by microsatellite markers (SSR) in segregating population from F2 soybean bi-parental cross between Line 69 (low) oil and cultivar Tucunaré (high oil content), where the content of readings oil progenies were obtained by NIR. The models used spectroscopy showed correlation coefficients and root mean square errors (RMSEC) respectively, and 0.33 to 76% moisture and 57% oil and 1.27 for indicating the feasibility of NIR method for predicting the moisture parameters and oil content in soybean seeds. Two QTLs were detected associated with the oil content in linking groups K and H. The phenotypic variation explained by QTLs varied from 7.8% to 46.75%, for oil content. New QTL was associated with the oil content, unlike those previously reported in other studies / Doutor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000829654 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Leite, Daniel Carvalho. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias. |
| Publisher | Jaboticabal, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | xii, 73 p. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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