Genome-Wide Selection for tropical maize root traits under conditions of nitrogen and phosphorus stress

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fritsche-Neto, Roberto
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Vale, Julio César do, Lanes, Éder Cristian Malta de, Resende, Marcos Deon Vilela de, Miranda, Glauco Vieira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.4025/actasciagron.v34i4.15884
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/25150
Resumo: O objetivo deste estudo foi verificar a acurácia do método da Seleção Genômica Ampla (GWS) no melhoramento de milho tropical para caracteres de raiz em condições de estresse de nitrogênio e fósforo. Quarenta e um híbridos simples foram avaliados em dois experimentos. O primeiro experimento considerou baixa disponibilidade de nitrogênio e o segundo baixa disponibilidade de fósforo. Para isto, foi usado o delineamento de blocos casualizados com duas repetições. Os comprimentos de raiz lateral e axial foram medidos utilizando o software WinRhizo. As análises de deviance foram realizadas pelo método da Máxima Verossimilhança Restrita / Melhor Preditor Linear Não-viesado (REML/BLUP). Oitenta marcadores microssatélites foram utilizados para determinar o genótipo da população de estimação. O método de regressão aleatória foi utilizado nas analises de GWS (RR-BLUP/GWS). Os ganhos por unidade de tempo da GWS e dos métodos de seleção fenotípica foram comparados, sendo que como método padrão de seleção fenotípica foi considerado a seleção recorrente. A acurácia da GWS foi maior do que a acurácia da seleção fenotípica para todas as características avaliadas. Assim, o método GWS pode aumentar significativamente os ganhos genéticos para características de raízes que são obtidos em programas de melhoramento de milho tropical condições de estresse nutricional.
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spelling Fritsche-Neto, RobertoVale, Julio César doLanes, Éder Cristian Malta deResende, Marcos Deon Vilela deMiranda, Glauco Vieira2019-05-13T17:32:54Z2019-05-13T17:32:54Z2012-1018078621http://dx.doi.org/10.4025/actasciagron.v34i4.15884http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/25150O objetivo deste estudo foi verificar a acurácia do método da Seleção Genômica Ampla (GWS) no melhoramento de milho tropical para caracteres de raiz em condições de estresse de nitrogênio e fósforo. Quarenta e um híbridos simples foram avaliados em dois experimentos. O primeiro experimento considerou baixa disponibilidade de nitrogênio e o segundo baixa disponibilidade de fósforo. Para isto, foi usado o delineamento de blocos casualizados com duas repetições. Os comprimentos de raiz lateral e axial foram medidos utilizando o software WinRhizo. As análises de deviance foram realizadas pelo método da Máxima Verossimilhança Restrita / Melhor Preditor Linear Não-viesado (REML/BLUP). Oitenta marcadores microssatélites foram utilizados para determinar o genótipo da população de estimação. O método de regressão aleatória foi utilizado nas analises de GWS (RR-BLUP/GWS). Os ganhos por unidade de tempo da GWS e dos métodos de seleção fenotípica foram comparados, sendo que como método padrão de seleção fenotípica foi considerado a seleção recorrente. A acurácia da GWS foi maior do que a acurácia da seleção fenotípica para todas as características avaliadas. Assim, o método GWS pode aumentar significativamente os ganhos genéticos para características de raízes que são obtidos em programas de melhoramento de milho tropical condições de estresse nutricional.The objective of this study was to verify the accuracy of the Genome-Wide Selection (GWS) method in tropical maize breeding for root traits under conditions of nitrogen and phosphorus stress. Forty-one single-crosses were evaluated in two experiments. The first experiment considered low nitrogen availability, and the second experiment considered low phosphorus availability. A randomized block design with two replicates was used. The lateral and axial root lengths were measured using WinRhizo software. The analysis of deviance was calculated using the Restricted Maximum Likelihood/Best Linear Unbiased Prediction (REML/BLUP) method. Eighty microsatellite markers were used to genotype the estimation population. The Random Regression method was used to analyze the GWS (RR-BLUP/GWS) data. The gains per unit time of the GWS and the phenotypic selection method were compared, as the standard phenotypic selection methods were considered to be the Recurrent Selection. The GWS accuracy was higher than the phenotypic selection accuracy for all of the traits evaluated. Thus, the GWS method may significantly increase the genetic gains for root traits that are obtained in tropical maize breeding programs for nutritional stress conditions.engActa Scientiarum. Agronomyv. 34, n. 04, p. 389- 395, oct./ dec. 2012Marker-assisted selectionRecurrent selectionAbiotic stressesSeleção assistida por marcadoresSeleção recorrenteEstresses abióticosGenome-Wide Selection for tropical maize root traits under conditions of nitrogen and phosphorus stressinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALartigo.pdfartigo.pdftexto completoapplication/pdf701899https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/25150/1/artigo.pdf91271b1408b148a0c8ef773a7b809813MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/25150/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/251502019-05-13 14:34:55.789oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452019-05-13T17:34:55LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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