Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14125 |
Resumo: | Devido a importância do trigo na alimentação humana, a obtenção de cultivares através do melhoramento genético está baseado em três premissas: alto rendimento de grãos, características agronômicas adequadas, e alta qualidade industrial. Porém, obter cultivares com alto rendimento de grãos e com alta qualidade industrial é um dos principais desafios dos programas de melhoramento genético. Os métodos diretos de avaliação das propriedades viscos elásticas da farinha são bastante onerosos e demandam grandes quantidades de sementes, sendo possível a realização apenas em fases avançadas dos programas de melhoramento. Outro fator relevante é a possibilidade de análises que demandam pequenas quantidades de sementes, e que possam ser utilizadas em grande escala em gerações iniciais. Assim, o objetivo deste trabalho foi validar a eficácia de análises que utilizam pequeno volume de amostras, para seleção de genótipos de trigo superiores quanto a qualidade industrial, em populações segregantes de programas de melhoramento. Os resultados demonstraram que os métodos de SDS-PAGE e SDS apresentaram correlação de alta magnitude com W, com coeficientes de 0,56 e 0,47, respectivamente. Através da análise de SDS-PAGE, 84,7% dos genótipos avaliados apresentaram o alelo 2*, e 15,3% o alelo 1 para o gene GluA1. Além disso, 66,6% apresentaram o alelo 7+9, 20,5% o alelo 13+16, e 12,8% o alelo 7+8 para o gene GluB1. E por fim, 77% dos genótipos apresentaram o alelo 5+10, e 22% o alelo 2+12 para o gene GluD1. Vale destacar ainda, que 84,7% dos genótipos apresentaram homogeneidade quanto ao perfil proteico das gluteninas. Com o uso do marcador UMN19, 17,9% dos genótipos apresentaram o fragmento de 362pb (Ax1 ou- null) e 82,1% o fragmento de 344pb (Ax2*). Observou-se ainda que, 20,51% dos genótipos apresentaram os fragmentos 299pb (UMN25) e 415pb (UMN26), e 71,79% os fragmentos 281pb (UMN25) e 499pb (UMN26). Assim, foi possível observar que os métodos de SDS, SDS-PAGE e uso dos marcadores moleculares, ambos demandando pequeno volume de amostras, podem ser utilizados para predizer a qualidade industrial em fases iniciais de programas de melhoramento. |
id |
UTFPR-12_c8b748a2c985e4a1ab6a0f3162a3b13c |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/14125 |
network_acronym_str |
UTFPR-12 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
repository_id_str |
|
spelling |
2020-11-16T20:38:01Z2020-11-16T20:38:01Z2018-06-20CONTE, Josiane. Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo. 2018. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14125Devido a importância do trigo na alimentação humana, a obtenção de cultivares através do melhoramento genético está baseado em três premissas: alto rendimento de grãos, características agronômicas adequadas, e alta qualidade industrial. Porém, obter cultivares com alto rendimento de grãos e com alta qualidade industrial é um dos principais desafios dos programas de melhoramento genético. Os métodos diretos de avaliação das propriedades viscos elásticas da farinha são bastante onerosos e demandam grandes quantidades de sementes, sendo possível a realização apenas em fases avançadas dos programas de melhoramento. Outro fator relevante é a possibilidade de análises que demandam pequenas quantidades de sementes, e que possam ser utilizadas em grande escala em gerações iniciais. Assim, o objetivo deste trabalho foi validar a eficácia de análises que utilizam pequeno volume de amostras, para seleção de genótipos de trigo superiores quanto a qualidade industrial, em populações segregantes de programas de melhoramento. Os resultados demonstraram que os métodos de SDS-PAGE e SDS apresentaram correlação de alta magnitude com W, com coeficientes de 0,56 e 0,47, respectivamente. Através da análise de SDS-PAGE, 84,7% dos genótipos avaliados apresentaram o alelo 2*, e 15,3% o alelo 1 para o gene GluA1. Além disso, 66,6% apresentaram o alelo 7+9, 20,5% o alelo 13+16, e 12,8% o alelo 7+8 para o gene GluB1. E por fim, 77% dos genótipos apresentaram o alelo 5+10, e 22% o alelo 2+12 para o gene GluD1. Vale destacar ainda, que 84,7% dos genótipos apresentaram homogeneidade quanto ao perfil proteico das gluteninas. Com o uso do marcador UMN19, 17,9% dos genótipos apresentaram o fragmento de 362pb (Ax1 ou- null) e 82,1% o fragmento de 344pb (Ax2*). Observou-se ainda que, 20,51% dos genótipos apresentaram os fragmentos 299pb (UMN25) e 415pb (UMN26), e 71,79% os fragmentos 281pb (UMN25) e 499pb (UMN26). Assim, foi possível observar que os métodos de SDS, SDS-PAGE e uso dos marcadores moleculares, ambos demandando pequeno volume de amostras, podem ser utilizados para predizer a qualidade industrial em fases iniciais de programas de melhoramento.Due to the importance of wheat in human feeding, obtaining cultivars through genetic improvement is based on three assumptions: high grain yield, adequate agronomic characteristics, and high industrial quality. However, obtaining cultivars with high grain yield and high industrial quality is one of the main challenges of breeding programs. The direct methods of evaluation of the elastic properties of the flour are quite expensive and require large quantities of seeds, and it is possible to carry out only the advanced stages of the breeding programs. Another relevant factor is the possibility of analyzes that require small quantities of seeds, and that can be used in large scale in initial generations. Thus, the objective of this work was to validate the efficacy of analyzes that use a small volume of samples, for selection of superior wheat genotypes as industrial quality, in segregating populations of breeding programs. The results showed that the SDS-PAGE and SDS methods showed a high magnitude correlation with W, with coefficients of 0.56 and 0.47, respectively. Through SDS-PAGE analysis, 84.7% of the evaluated genotypes presented the 2 * allele, and 15.3% allele 1 for the GluA1 gene. In addition, 66.6% had the 7 + 9 allele, 20.5% the 13 + 16 allele, and 12.8% the 7 + 8 allele for the GluB1 gene. Finally, 77% of the genotypes presented the 5 + 10 allele, and 22% the 2 + 12 allele for the GluD1 gene. It is worth mentioning that 84.7% of the genotypes showed homogeneity regarding the protein profile of glutenins. With the use of the UMN marker19, 17.9% of the genotypes presented the 362bp fragment (Ax1 or -Null) and 82.1% the 344bp fragment (Ax2 *). It was also observed that, 20.51% of the genotypes presented the fragments 299pb (UMN25) and 415pb (UMN26), and 71,79% fragments 281pb (UMN25) and 499bp (UMN26). Thus, it was possible to observe that the methods of SDS, SDS-PAGE and use of the molecular markers, both requiring a small volume of samples, can be used to predict industrial quality in the early stages of breeding programs.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáPato BrancoAgronomiaUTFPRBrasilDepartamento Acadêmico de Ciências AgráriasCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIATrigo - Melhoramento genéticoTrigo - CultivoDiagnóstico molecularWheat - BreedingWheat - PlantingMolecular diagnosisEstudo do perfil proteico de genótipos de trigoStudy of the protein profile of wheat genotypesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPato BrancoFinatto, TacianeBenin, GiovaniWoyann, Leomar GuilhermeMilioli, Anderson SimionatoFinatto, TacianeConte, Josianeinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALPB_COAGR_2018_1_12.pdfapplication/pdf5796881http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/1/PB_COAGR_2018_1_12.pdfa846795e2f2270afec592fba7e4a3bd0MD51LICENSElicense.txttext/plain1290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52TEXTPB_COAGR_2018_1_12.pdf.txtExtracted texttext/plain94984http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/3/PB_COAGR_2018_1_12.pdf.txtd93d3f6ac29bdabbbc226a30e36cbe22MD53THUMBNAILPB_COAGR_2018_1_12.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1400http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/4/PB_COAGR_2018_1_12.pdf.jpgc29d243caaf3aa22e5185648d23ab3a0MD541/141252020-11-16 18:38:02.325oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2020-11-16T20:38:02Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo |
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv |
Study of the protein profile of wheat genotypes |
title |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo |
spellingShingle |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo Conte, Josiane CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA Trigo - Melhoramento genético Trigo - Cultivo Diagnóstico molecular Wheat - Breeding Wheat - Planting Molecular diagnosis |
title_short |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo |
title_full |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo |
title_fullStr |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo |
title_full_unstemmed |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo |
title_sort |
Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo |
author |
Conte, Josiane |
author_facet |
Conte, Josiane |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Finatto, Taciane |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Benin, Giovani |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Woyann, Leomar Guilherme |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Milioli, Anderson Simionato |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Finatto, Taciane |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Conte, Josiane |
contributor_str_mv |
Finatto, Taciane Benin, Giovani Woyann, Leomar Guilherme Milioli, Anderson Simionato Finatto, Taciane |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA |
topic |
CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA Trigo - Melhoramento genético Trigo - Cultivo Diagnóstico molecular Wheat - Breeding Wheat - Planting Molecular diagnosis |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Trigo - Melhoramento genético Trigo - Cultivo Diagnóstico molecular Wheat - Breeding Wheat - Planting Molecular diagnosis |
description |
Devido a importância do trigo na alimentação humana, a obtenção de cultivares através do melhoramento genético está baseado em três premissas: alto rendimento de grãos, características agronômicas adequadas, e alta qualidade industrial. Porém, obter cultivares com alto rendimento de grãos e com alta qualidade industrial é um dos principais desafios dos programas de melhoramento genético. Os métodos diretos de avaliação das propriedades viscos elásticas da farinha são bastante onerosos e demandam grandes quantidades de sementes, sendo possível a realização apenas em fases avançadas dos programas de melhoramento. Outro fator relevante é a possibilidade de análises que demandam pequenas quantidades de sementes, e que possam ser utilizadas em grande escala em gerações iniciais. Assim, o objetivo deste trabalho foi validar a eficácia de análises que utilizam pequeno volume de amostras, para seleção de genótipos de trigo superiores quanto a qualidade industrial, em populações segregantes de programas de melhoramento. Os resultados demonstraram que os métodos de SDS-PAGE e SDS apresentaram correlação de alta magnitude com W, com coeficientes de 0,56 e 0,47, respectivamente. Através da análise de SDS-PAGE, 84,7% dos genótipos avaliados apresentaram o alelo 2*, e 15,3% o alelo 1 para o gene GluA1. Além disso, 66,6% apresentaram o alelo 7+9, 20,5% o alelo 13+16, e 12,8% o alelo 7+8 para o gene GluB1. E por fim, 77% dos genótipos apresentaram o alelo 5+10, e 22% o alelo 2+12 para o gene GluD1. Vale destacar ainda, que 84,7% dos genótipos apresentaram homogeneidade quanto ao perfil proteico das gluteninas. Com o uso do marcador UMN19, 17,9% dos genótipos apresentaram o fragmento de 362pb (Ax1 ou- null) e 82,1% o fragmento de 344pb (Ax2*). Observou-se ainda que, 20,51% dos genótipos apresentaram os fragmentos 299pb (UMN25) e 415pb (UMN26), e 71,79% os fragmentos 281pb (UMN25) e 499pb (UMN26). Assim, foi possível observar que os métodos de SDS, SDS-PAGE e uso dos marcadores moleculares, ambos demandando pequeno volume de amostras, podem ser utilizados para predizer a qualidade industrial em fases iniciais de programas de melhoramento. |
publishDate |
2018 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2018-06-20 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-11-16T20:38:01Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-11-16T20:38:01Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
CONTE, Josiane. Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo. 2018. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14125 |
identifier_str_mv |
CONTE, Josiane. Estudo do perfil proteico de genótipos de trigo. 2018. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018. |
url |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14125 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
eu_rights_str_mv |
embargoedAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Agronomia |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UTFPR |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Departamento Acadêmico de Ciências Agrárias |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
instname_str |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
instacron_str |
UTFPR |
institution |
UTFPR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
collection |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/1/PB_COAGR_2018_1_12.pdf http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/2/license.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/3/PB_COAGR_2018_1_12.pdf.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/14125/4/PB_COAGR_2018_1_12.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
a846795e2f2270afec592fba7e4a3bd0 b9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95b d93d3f6ac29bdabbbc226a30e36cbe22 c29d243caaf3aa22e5185648d23ab3a0 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1805923174002458624 |