Estratégias multivariadas aplicadas à seleção genômica ampla

• Autor(a) principal: Silva, Lidiane Aparecida
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/21569
• topic: Plantas - Seleção; Genética quantitativa; Biometria; Análise multivariada; Genética Quantitativa

A seleção simultânea de caracteres, integrada à seleção genômica ampla (GWS), tem se tornado uma estratégia de grande interesse para os programas de melhoramento de plantas. Neste sentido, os objetivos desse estudo foram: i) comparar a acurácia e eficiência de seleção do método Multivariate Partial Least Square (Mpls) em relação aos métodos univariados: Random Regression Best Linear Unbiased Predictor (RRblup), Bayesian Lasso (Blasso) e Univariate Partial Least Square (Upls); ii) verificar a eficiência da seleção direta e indireta na GWS; iii) elaborar e comparar diferentes estratégias multivariadas, via índices de seleção integrados à GWS, eficientes na identificação e seleção precoce de indivíduos geneticamente superiores, em diferentes características simultaneamente. Dez populações F 2 com 800 indivíduos foram simuladas considerando quatro características com diferentes herdabilidades. Na primeira etapa da pesquisa, os dados simulados foram submetidos às análises de GWS via RRblup, Blasso, Upls e Mpls. Quatro índices de seleção genômica foram elaborados pelo somatório dos efeitos dos marcadores obtidos para cada característica, ponderados pela sua respectiva variância residual, sendo elaborado um índice para cada metodologia avaliada. Na segunda etapa da pesquisa, os dados simulados foram submetidos as análises de GWS via RRblup e MPls. Foram elaboradas e comparadas diferentes estratégias de índices de seleção aplicados à GWS: i) ponderar os efeitos dos marcadores pela variância residual (elaborado na primeira etapa); ii) codificar e padronizar os efeitos dos marcadores; iii) aplicar média nos efeitos dos marcadores; iv) aplicar o índice de Mulamba e Mock (1978) nos valores genéticos genômicos; v) codificar e padronizar os valores fenotípicos, antes das análises de GWS. Além disso, na segunda etapa dessa pesquisa, foram considerados dois cenários de seleção. No primeiro cenário, foram selecionados os indivíduos com maiores valores fenotípicos, valores genéticos verdadeiros e valores genéticos genômicos para as quatro características avaliadas. Já no segundo cenário, foi considerado diferente sentido de seleção para uma das características simuladas. As comparações entre os métodos e os índices de seleção foram realizadas considerando o tempo de processamento, as acurácias de predição, os ganhos de seleção e os coeficientes de coincidência de seleção. Foi aplicado o índice de Mulamba e Mock (1978) nos valores fenotípicos e valores genéticos verdadeiros. Os métodos de seleção genômica foram mais eficientes que a seleção fenotípica. O método Mpls foi similar ao método Upls para as características de menores herdabilidades e foi menos eficiente quando comparado aos métodos RRblup e Blasso. A seleção direta e indireta baseada nos valores genéticos genômicos foi mais eficiente que a seleção fenotípica. Nenhuma das estratégias avaliadas foi eficiente considerando diferente sentido de seleção para uma das características simuladas. Os índices ponderados pela variância residual apresentaram alta eficiência para aplicação na GWS, no entanto tenderam a maximizar os ganhos para as características de maiores herdabilidades. As estratégias de aplicar índices, via RRblup, a partir da média dos efeitos dos marcadores, dos valores fenotípicos codificados e padronizados e da aplicação do índice de Mulamba e Mock nos valores genéticos genômicos, resultaram em altos ganhos de seleção e mais se aproximaram aos ganhos obtidos pelo índice de Mulamba e Mock aplicado aos valores genéticos verdadeiros. A estratégia de codificar e padronizar os efeitos dos marcadores proporcionou os menores ganhos genéticos totais. De modo geral, os índices de seleção genômica propostos, proporcionaram maior eficiência de seleção, quando comparados ao índice de seleção de Mulamba e Mock fenotípico. Esses resultados sugerem que as estratégias multivariadas, via índices de seleção integrados à GWS, são promissoras para aplicação em programas de melhoramento genético de plantas, visando a seleção precoce direta de várias características simultaneamente.