Optimizing a sweet corn breeding program: implementing genomic selection and doubled haploid technology

• Autor(a) principal: Coelho, Igor Ferreira
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/30135; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2022.374
• topic: Milho-doce - Melhoramento genético; Genética quantitativa; Biometria; Interação genótipo-ambiente; Custo-benefício; Genética Quantitativa

Diversas ferramentas têm sido adotadas para otimização de programas de melhoramento, em termos de tempo de ciclo e quantidade de experimentos de campo. Nesse sentido, análises como seleção genômica (GS) e utilização de tecnologia duplo haplóide (DH) tem sido adotada em programas pelo fato de encurtarem o tempo do ciclo, seja por predição (GS) ou pela geração de linhagens mais rapidamente (DH); diminuir o número de plots em campo, predizendo os materiais potencias para serem testados (GS) ou evitando os sucessivos ciclos de auto-fecundação (DH); dentre outros. Além disso, com o avanço da eficiência computacional, diversos modelos e pacotes foram desenvolvidos no intuito de simularem programas de melhoramento. Esses modelos permitem a investigação de métodos visando a escolha dos estágios adequados para introdução de tecnologias, a fim de selecionar as melhores estratégias e não necessitar ter que implementar no programa para realmente ver sua potencialidade, perdendo tempo e dinheiro em plots teste. O trabalho desenvolvido utilizou o pacote AlphaSimR com o intuito de otimizar um programa de melhoramento de milho doce, com a adoção de GS e DH, por meio da avaliação de parâmetros genéticos, e custos gerais. Notou-se que as adoções das tecnologias supracitadas inflam o orçamento do programa convencional atualmente adotado e aumentam o número de parcelas em campo. No entanto, essas estratégias trazem ganhos genéticos e ainda reduzem o tempo de ciclo de melhoramento. Conclui-se que o retorno financeiro/genético da adoção de novas tecnologias ao programa conseguirá aumentar o número de materiais lançados e consequentemente a participação no mercado de milho doce do programa, o que são ganhos intangíveis que são peça chave em um programa de melhoramento comercial com uma visão de longo prazo. Palavras-chave: Melhoramento de Plantas. Genética Quantitaiva. Analyses Biométricas. Interação Genótipo por Ambientes. Eficiência De Custos.