Practical considerations for genotype imputation and multi-trait multi-environment genomic prediction in a tropical maize breeding program (2019)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA, AMANDA AVELAR DE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- Subjects: GENÔMICA; INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; MARCADOR MOLECULAR; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; MILHO; MODELOS MATEMÁTICOS; SELEÇÃO GENÉTICA; SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
- Language: Inglês
- Abstract: A disponibilidade de marcadores moleculares cobrindo todo o genoma, como os polimorfismos de nucleotídeos individuais (single nucleotide polymorphism - SNP), aliada aos recursos computacionais para o processamento de grande volume de dados, tornou possível o desenvolvimento de uma abordagem de melhoramento assistido para caracteres de herança quantitativa, conhecida como seleção genômica. Na última década a seleção genômica tem sido implementada com sucesso em uma enorme variedade de espécies animais e vegetais, comprovando suas vantagens sobre a seleção assistida por marcadores tradicional e a seleção baseada apenas em informações de parentesco. No entanto, alguns desafios práticos ainda podem limitar a implementação deste método em um programa de melhoramento de plantas. Como exemplos, citam-se o custo da genotipagem de alta densidade de um grande número de indivíduos e a aplicação de modelos mais complexos, que consideram múltiplos caracteres e ambientes. Dessa forma, este estudo teve como objetivos: i) investigar estratégias de identificação de SNPs e imputação que possibilitem uma genotipagem de alta densidade economicamente viável; e ii) avaliar a aplicação de modelos multivariados de seleção genômica para múltiplos caracteres e ambientes. Este trabalho foi divido em dois capítulos. No primeiro capítulo, comparou-se a acurácia de quatro métodos de imputação: NPUTE, Beagle, KNNI e FILLIN, usando dados de genotipagem por sequenciamento (genotyping-by-sequencing - GBS) de1.060 linhagens de milho, que foram genotipadas usando diferentes profundidades de cobertura. Além disso, duas estratégias de identificação de SNPs e imputação foram avaliadas. Os resultados indicaram que a combinação de estratégias de detecção de polimorfismos e imputação pode possibilitar uma genotipagem economicamente viável, resultando em maiores acurácias de imputação. No segundo capítulo, modelos multivariados de seleção genômica, para múltiplos caracteres e ambientes, foram comparados com suas versões univariadas. Dados de 415 híbridos avaliados na segunda safra em quatro anos (2006-2009) para os caracteres produtividade de grãos, número de espigas e umidade foram utilizados. Os genótipos dos híbridos foram inferidos in silico com base nos genótipos das linhagens parentais usando marcadores SNPs obtidos via GBS. No entanto, informações genotípicas estavam disponíveis para apenas 257 híbridos, de modo que foi necessário fazer uso da matriz H, a qual combina informações de parentesco genético baseadas em pedigree e marcadores. Os resultados obtidos demonstraram que o uso de modelos de seleção genômica para múltiplos caracteres e ambientes pode aumentar a capacidade preditiva, especialmente para predizer a performance de híbridos nunca avaliados em qualquer ambiente
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2019
- Data da defesa: 17.06.2019
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ABNT
OLIVEIRA, Amanda Avelar de. Practical considerations for genotype imputation and multi-trait multi-environment genomic prediction in a tropical maize breeding program. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-27082019-094622/. Acesso em: 13 jun. 2025. -
APA
Oliveira, A. A. de. (2019). Practical considerations for genotype imputation and multi-trait multi-environment genomic prediction in a tropical maize breeding program (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-27082019-094622/ -
NLM
Oliveira AA de. Practical considerations for genotype imputation and multi-trait multi-environment genomic prediction in a tropical maize breeding program [Internet]. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-27082019-094622/ -
Vancouver
Oliveira AA de. Practical considerations for genotype imputation and multi-trait multi-environment genomic prediction in a tropical maize breeding program [Internet]. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-27082019-094622/ - Métodos de seleção genômica aplicados a sorgo biomassa para produção de etanol de segunda geração
- High-density SNP-based genetic diversity and heterotic patterns of tropical maize breeding lines
- Genomic prediction applied to multiple traits and environments in second season maize hybrids
- Single nucleotide polymorphism calling and imputation strategies for cost‐effective genotyping in a tropical maize breeding program
- SNP discovery and population structure in wild and cultivated genotypes of Coffea arabica
- Boosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models
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