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Previous issue date: 2010-08-16 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Rice is consumed by more than half of the world population. The expectation of substantial
population growth and consequently the increase of the consumption has demontrated that
the present rice production will not supply the future’s demand. As a result, studies that aim
at the increase of the yield must be prioritized by scientific co&unity. Aiming to identify
genomic regions related to grain yield and its component traits (panicle number per meter,
grain panicle number and hundred grain mass), it was carried out the associative mapping
analysis. The analysis of association used two types of SSR markers: a) structural genome
derived markers, and b) transcriptome derived markers, i.e. developed from transcripts from
marker-anchored genomic regions previously related to yield and its components from 27
different QTL maps already published. The associative mapping methodology used included
the whole genome scanning and candidate genes approaches. The molecular characterization
used 186 accessions from Embrapa Rice Core Collection (ERiCC), whereas 76 accessions
from lowland system of cultivation, and 113 upland system of cultivation. The experimental
design was the randomized block with 4 repetitions, and included the cultivars BR Irga 409,
Metica 1 and BRS Caiapó as controls. It were evaluated the following traits: Panicle number
per meter (NPM), panicle (NGP), Hundred grain mass (PCG) and productivity. The 186
markers were genotyped by 29 transcript-derived SSR markers and 86 SSR markers derived
from structural genome. For the irrigated accessions was verified positive correlation for
panicle number per meter and productivity (0,2424; p<0,01) and by productivity and
hundred grain mass (p<0,05; 0,1457) and negative correlation for panicle number per meter
and grain number per panicle (-0,457; p<0,01). For the upland accessions it was observed
positive correlation for grain number per panicle and productivity (0,4243; p<0,01).
Negative correlations were observed for panicle number per meter and hundred grain weight
(p<0,01; -0,2114). Based on 44 SSR markers developed in this work, 181 alelles were
detected, an average of 5.5 alelles per locus, average PIC of 0.44 and 25 private alleles. The
analysis with 115 SSR markers identified 43 significant associations for grain number per
panicle considering the cultivation system upland and three associations for lowland system;
7 significant associations for panicle number per meter for lowland system, and 9 were
significant for upland cultivation systems; 14 associations were significant for hundred grain
mass in lowland system of cultivarion, and 43 were significant for upland system of
cultivarion; 3 associations were significant for grain yield in upland system of cultivarion.
The association analysis identified 61 SSR markers consistently associated to yield and its
components. It were detected 33 associations statiscally significant to one or more traits,
which validated the previous results obtained by QTL mapping. The markers RM125,
RM152 e Q69JE3 showed the higher number of associations per trait. The association
productivity and PCG, and NCP, respectively, were previously found in the literature. The
markers associated to the evaluated traits permit to initiate a scientific program to identify
the candidate genes and to proceed the marker assisted selection The accessions
CNA0001107, CNA0005478, CNA0010533, CNA0003287, IR 36, CNA0003602,
CNA0006413, CNA0006174, CNA0003289, CNA0002253, CNA0004098, CNA0001416,
CNA0003490 e CNA0000994 showed the highest number of favorable alleles considering
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the markers associated to yield and its components. The identified accessions from this work
as having the higher number of favorable alleles from the evaluated traits will be
recommended to be used as genitors in Brazilian rice breeding programs. The mixed
approaches to the associative mapping used in the present work was interesting to permit
that, even using a low marker density, in couple with the linkage disequilibrium found in
rice, some previously mapped markers from QTL analyses were again associated to traits
evaluated in field experiments. This strategy can be used to other traits of interest for rice,
such as drought and cold tolerance, and disease resistance. / O arroz é consumido por mais da metade da população mundial. As expectativas de aumento
substancial da população, e consequentemente aumento do consumo, têm demonstrado que a
produção atual da cultura não suprirá a demanda. A produção de grãos do arroz é uma
característica complexa determinada pelos seus três componentes: número de panículas,
número de grãos por panícula e peso de grãos, os quais são típicos caracteres quantitativos.
A evolução no mapeamento do genoma, o sequenciamento e as pesquisas em genômica
funcional têm fornecido ferramentas poderosas para estudar as bases genética e molecular
desses caracteres quantitativos. Buscando identificar regiões genômicas responsáveis pela
produtividade e componentes de produção (número de panículas por metro, número de grãos
por panícula e peso de 100 grãos), foi realizada a análise de mapeamento associativo. O
mapeamento associativo foi realizado com dois tipos de marcadores SSR: a) marcadores
fluorescentes, e b) marcadores desenvolvidos a partir de transcritos de regiões genômicas
ancoradas por marcadores previamente relacionados à produção e seus componentes por 27
análises de QTLs publicadas na literatura. Dessa forma, nesse trabalho foi utilizada uma
metodologia híbrida de mapeamento associativo incluindo as técnicas de whole genome
scanning e de genes candidatos. A caracterização molecular foi realizada em 186 acessos da
coleção nuclear de arroz da embrapa (CNAE), sendo 76 acessos do sistema de cultivo
irrigado e 113 do sistema de cultivo de sequeiro, selecionados por não apresentarem vínculo
genético. Destes três acessos foram utilizados como testemunha em ambos experimentos,
sendo BR Irga 409, Metica 1 e BRS Caiapó. Os acessos foram avaliados em dois
experimentos de campo, um para os genótipos do sistema de cultivo irrigado, e outro para os
do sistema de cultivo de sequeiro, no delineamento de blocos casualizados com 4 repetições.
Foram avaliados os seguintes caracteres: Número de panículas por metro (NPM), Número
de grãos por panícula (NGP), Peso de 100 grãos (PCG) e Produtividade em kg.ha-1 (Prod).
Para a análise de associação foram utilizados 29 marcadores SSR derivados de transcritos e
86 marcadores SSR derivados de sequências do DNA estrutural. Em relação as análises
fenotípicas, os coeficientes de variação obtidos foram consistentes de acordo com o sistema
de cultivo. Para os acessos de arroz irrigado foi verificada correlação positiva para NPM e
Prod (0,2424; p<0,01) e Prod e PCG (0,1457; p<0,05) e correlação negativa para NPM e
NGP (-0,457; p<0,01). Para os acessos do sistema de cultivo de sequeiro foi observada
correlação positiva para NGP e Prod (0,4243; p<0,01). Correlação negativa foi observada
para NPM e PCG (-0,2114; p<0,01). Em relação aos dados moleculares, para este trabalho
foram desenvolvidos 44 marcadores SSR baseados em 27 mapas de QTLs. Destes, foram
obtidos 181 alelos e uma média de 5,5 alelos por loco. Resultante da análise dos 44
marcadores SSR foram obtidos 29 marcadores que apresentaram padrão de bandas
polimórfico, destes foram obtidas um PIC médio de 0,44 e 25 alelos privados. Para a análise
de associação foram usados 29 marcadores polimórficos juntamente aos 86 marcadores
fluorescentes (previamente avaliados por Borba et al. 2009), foram identificadas 43
associações significativas para NGP nos acessos de sequeiro e três associações significativas
nos acessos de irrigado; 7 associações significativas para NPM nos acessos de irrigado e 9
associações significativas nos acessos de sequeiro; 14 associações foram significativas para
PCG nos acessos de irrigado e 43 associações foram significativas nos acessos de sequeiro;
14
3 associações significativas para Prod foram encontradas nos acessos de sequeiro. A análise
de associação identificou 61 marcadores SSR associados de forma consistente à produção e
aos seus componentes. Foram detectadas 33 associações estatisticamente significativas a
um ou mais caracteres, as quais validaram os resultados encontrados por meio das análises
de mapeamento de QTLs realizadas em trabalhos anteriores. Os marcadores RM125,
RM152 e Q69JE3 apresentaram maior número de associações por caracteres, sendo que
algumas associações já foram previamente descritas na literatura. Os marcadores associados
aos caracteres avaliados podem ser usados em programa de melhoramento visando a
identificação de genes candidatos e seleção assistida. Os acessos CNA0001107,
CNA0005478, CNA0010533, CNA0003287, IR 36, CNA0003602, CNA0006413,
CNA0006174, CNA0003289, CNA0002253, CNA0004098, CNA0001416, CNA0003490 e
CNA0000994 foram os que apresentaram o maior número de alelos favoráveis nos locos
marcadores associados aos caracteres produção e seus componentes. Os acessos
identificados por este trabalho como tendo o maior número de alelos favoráveis para os
caracteres avaliadas serão recomendados para uso como genitores em programas de
melhoramento de arroz do Brasil. A metodologia híbrida de mapeamento associativo
utilizado por este trabalho foi interessante por permitir que, mesmo utilizando baixa
resolução, juntamente com o desequilíbrio de ligação encontrado em arroz, determinados
locos previamente mapeados em análises de QTLs foram novamente associados aos
caracteres avaliados nos ensaios de campo. Esta estratégia pode ser repetida para outros
caracteres de interesse em arroz, como tolerância à seca e frio e resistência a doenças.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/3340 |
| Date | 16 August 2010 |
| Creators | Bueno, Clistiane dos Anjos Mendes |
| Contributors | Brondani, Claudio, Vianello, Rosana P., Borba, Tereza Cristina de Oliveira, Coelho, Alexandre Siqueira Guedes, Brondani, Cláudio |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Agronomia (EAEA), UFG, Brasil, Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos - EAEA (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 842119561133988381, 600, 600, 600, 600, 4500684695727928426, -5919840527232375671, -2555911436985713659 |
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