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Seleção genômica ampla no melhoramento de Coffea canephora

De Araújo Carneiro F., De Aquino Oliveira S., Gomes Mattos N., Coelho Valeriano J., de Jesus Carneiro W.W., Costa Rodrigues G., Alves de Figueiredo Carvalho M., Veiga A.D., Grattapaglia D., Bonfim da Silva Júnior O., Marraccini P., Cunha Vieira Junior I., Balestre M., Carvalho Andrade A.. 2019. In : X Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasil. Vitória : EMBRAPA, 6 p.. (Anais do Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasil). Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasil. 10, 2019-10-08/2019-10-11, Vitória (Brésil).

O café é globalmente uma das commodities mais importante e sua produção é baseada em duas principais espécies, Coffea arabica e Coffea canephora, sendo o Brasil o maior produtor mundial. Acredita-se que toda essa produção possa ser comprometida, devido aos efeitos das mudanças climáticas, afetando a viabilidade das flores, o desenvolvimento dos frutos, a produção e a qualidade da bebida. Uma alternativa para auxiliar na obtenção de cafeeiros que sejam mais adaptados às condições climáticas futuras e, ao mesmo tempo, sem redução da produção e a qualidade da bebida pode ser a seleção genômica ampla (SGA). A implementação desse programa requer muitos marcadores genéticos, que agora são mais facilmente descobertos com a publicação do genoma de referência de C. canephora. A maioria das características que são economicamente importantes são quantitativas e complexas, requerindo uma cobertura genômica completa de marcadores, e, desta forma, a SGA, através do cálculo dos valores genéticos genômicos (VGG), se apresenta como uma ferramenta importante para o melhoramento de plantas. Na SGA, esses marcadores são usados para construir um modelo preditivo usando indivíduos com informações genotípicas e fenotípicas conhecidas. Com este modelo, os VGGs para as características desejadas podem ser calculados e usados para classificar os indivíduos com fenótipo desconhecido para posterior seleção. A SGA é uma nova abordagem no melhoramento genético de plantas que permite a seleção precoce de materiais de elite, maximizando ganhos genéticos ao longo de gerações, principalmente no caso de plantas perenes como o café. Para este propósito, neste trabalho, um grande número de indivíduos e marcadores foram selecionados, para se avaliar a aplicabilidade da SGA em termos de resposta de seleção das características alvo e precisão da predição em uma população de C. canephora. Aproximadamente 1.300 indivíduos de C. canephora de uma população localizada na Embrapa Cerrados (Planaltina, DF, Brasil) foram selecionados e avaliados quanto as características como produção, precocidade dos frutos, tamanho de grão, tamanho da cereja e peso de 100 grãos. O DNA dos indivíduos foi extraído e os dados genotípicos foram obtidos a partir do chip desenvolvido para C. canephora com aproximadamente 26K SNPs. A população amostrada foi utilizada para estimação e validação no modelo preditivo. Equações de predição de VGGs foram construídas para cada característica de interesse, previsto pelo G-BLUP. Embora os estudos de SGA ainda não tenham sido capazes de explicar a variação fenotípica total, eles identificaram regiões genômicas essenciais, e para espécies perenes como café, o uso de SGA pode aumentar muito a eficiência de seleção, reduzindo o tempo de introdução de características de interesse.

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