Predicting the performance of untested maize single cross hybrids based on information from genomic relationship matrix and genotype by environment interaction (2018)
- Authors:
- Autor USP: KRAUSE, MATHEUS DALSENTE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- Subjects: MILHO; INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; SELEÇÃO GENÉTICA; GENÔMICA; HIBRIDAÇÃO VEGETAL
- Language: Inglês
- Abstract: A fenotipagem em ensaios de múltiplos ambientes (MET) tem papel importante para acessar a resposta diferencial de híbridos de milho em diferentes regiões alvo de melhoramento, o que se deve a interação genótipos por ambientes (GxE). Neste contexto, um modelo efetivo de seleção genômica (GS) para predição do desempenho de híbridos não avaliados em MET é essencial para maximizar os ganhos genéticos e alocar eficientemente o orçamento dos programas de melhoramento. Desta forma, os objetivos deste estudo foram (i) avaliar as acurácias preditivas de modelos GBLUP (do inglês, Genomic Best Linear Unbiased Prediction) na predição da produtividade de grãos de híbridos simples de milho tropical não avaliados, usando modelos genético-estatísticos que levam em consideração a interação GxE através de uma estrutura de variância-covariância (VCOV) do tipo fator analítico (FA) e (ii) investigar a utilidade da matriz de parentesco realizada em combinação com diferentes estruturas de VCOV para efeitos genéticos e de resíduos em diferentes níveis de ambientes em desbalanceamento. As predições foram realizadas em duas situações: (CV1) híbridos não avaliados em nenhum ambiente e (CV2) híbridos avaliados em alguns ambientes e em outros não. Foram fenotipados 156 híbridos simples de milho em 12 ambientes para a característica produtividade de grãos. O genótipo dos híbridos foi inferido com base nas informações de marcadores SNP (do inglês, single nucleotide polymorphism) das linhagens parentais,obtidos via GBS (do inglês, genotyping-by-sequencing). Os procedimentos e modelos utilizados neste estudo podem ser facilmente estendidos a outras culturas em que MET desempenha um papel importante no processo de melhoramento
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2018
- Data da defesa: 02.05.2018
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ABNT
KRAUSE, Matheus Dalsente. Predicting the performance of untested maize single cross hybrids based on information from genomic relationship matrix and genotype by environment interaction. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-01082018-145640/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Krause, M. D. (2018). Predicting the performance of untested maize single cross hybrids based on information from genomic relationship matrix and genotype by environment interaction (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-01082018-145640/ -
NLM
Krause MD. Predicting the performance of untested maize single cross hybrids based on information from genomic relationship matrix and genotype by environment interaction [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-01082018-145640/ -
Vancouver
Krause MD. Predicting the performance of untested maize single cross hybrids based on information from genomic relationship matrix and genotype by environment interaction [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-01082018-145640/
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