Advances in soybean breeding: use of genomic and phenotypic tools for resistance to the stink bug complex (2024)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA, MAIARA DE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- DOI: 10.11606/T.11.2024.tde-06112024-180656
- Subjects: FENÓTIPOS; GENÔMICA; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; PERCEVEJO; RESISTÊNCIA GENÉTICA VEGETAL; SELEÇÃO GENÉTICA; SOJA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A soja é uma cultura de grande importância global, especialmente no Brasil, onde enfrenta ameaças significativas de pragas, como os percevejos, que causam consideráveis perdas de produtividade. A resistência genética aos percevejos é a estratégia de controle mais eficiente, mas sua natureza quantitativa dificulta a implementação em programas de melhoramento. Tradicionalmente, a fenotipagem manual é trabalhosa e imprecisa, criando um gargalo na seleção de características desejáveis. Este trabalho tem como objetivo principal investigar a resistência da soja aos percevejos através de estratégias inovadoras baseadas em fenotipagem de alta capacidade (HTP) por meio de veículos aéreos não tripulados (UAVs), estudos de associação genômica ampla (GWAS) e seleção genômica (GS). Foram utilizadas 290 linhagens de soja, fenotipadas ao longo de duas a três estações de cultivo sob infestações naturais de percevejos. UAVs equipados com câmeras RGB capturaram imagens aéreas em diferentes períodos de voo. As características fenotípicas manuais foram correlacionadas com índices de cor, textura e histogramas de cor derivados das imagens. Modelos de aprendizado de máquina (ML) - AdaBoost, SVM e MLP - foram testados para prever essas características. GWAS foi realizado para identificar SNPs associados às características fenotipadas, enquanto modelos de GS multi-características foram desenvolvidos para prever resistência e produtividade. Os índices vegetativos, especialmente o índice VARI, e osíndices baseados em textura mostraram alta correlação com as características mensuradas manualmente em ambientes altamente estressantes. No entanto, os modelos de ML foram menos eficazes na previsão de resistência aos percevejos sob altos níveis de infestação. O GWAS identificou 71 SNPs significativos, com genes anotados em 52 dessas regiões, distribuídos em quase todos os cromossomos da soja. SNPs específicos mostraram alta explicação da variação fenotípica, como GM02_19807216 e GM12_3274686, e muitos deles se encontram associados com os dois tipos de características. Os resultados destacam regiões genômicas específicas e genes candidatos que podem ser alvo em programas futuros, promovendo avanços significativos na resistência da soja aos percevejos. A integração de fenotipagem baseada em imagens com GS aumentou significativamente a capacidade preditiva dos modelos, especialmente em ambientes com alta pressão de pragas. Este estudo é pioneiro na área e demonstra a viabilidade e eficácia do uso de características baseadas em imagem para a fenotipagem de resistência aos percevejos em programas de melhoramento de soja. A integração de HTP em estudos genômicos oferece uma abordagem eficaz para acelerar o processo de seleção, reduzindo custos e tempo, e permitindo estratégias de melhoramento mais eficientes e precisas. Os resultados fornecem uma base sólida para futuras pesquisas e desenvolvimento de cultivares de soja mais resistentes e produtivas
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2024
- Data da defesa: 29.07.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OLIVEIRA, Maiara de. Advances in soybean breeding: use of genomic and phenotypic tools for resistance to the stink bug complex. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-06112024-180656/. Acesso em: 01 mar. 2026. -
APA
Oliveira, M. de. (2024). Advances in soybean breeding: use of genomic and phenotypic tools for resistance to the stink bug complex (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-06112024-180656/ -
NLM
Oliveira M de. Advances in soybean breeding: use of genomic and phenotypic tools for resistance to the stink bug complex [Internet]. 2024 ;[citado 2026 mar. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-06112024-180656/ -
Vancouver
Oliveira M de. Advances in soybean breeding: use of genomic and phenotypic tools for resistance to the stink bug complex [Internet]. 2024 ;[citado 2026 mar. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-06112024-180656/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.11.2024.tde-06112024-180656 (Fonte: oaDOI API)
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