Mapeamento de herdabilidade regional para resposta de cultivares de soja (glycine max l.) submetidas ao deficit hídrico

Abstract

A soja (Glycine max L.) é atualmente o cultivo agrícola de maior importância para o Brasil, ocupando grande parte da área cultivada no país na safra 2021/2022. E apesar da crescente demanda mundial por este grão, a produtividade tem sido afetada frequentemente devido a ocorrência de estiagens durante as fases de desenvolvimento da planta. Uma das alternativas para aumentar a quantidade e qualidade de grãos produzidos é por meio do melhoramento genético de plantas, que vem evoluindo com a melhoria de tecnologias relacionadas ao sequenciamento de DNA. Essas tecnologias possibilitam o uso de informações oriundas de marcadores moleculares em estudos como os de associação genômica ampla (GWAS) para identificação de alelos de interesse. Porém, os métodos tradicionais de associação possuem limitações, como a grande ocorrência de falsos positivos e não detecção de alelos raros, e nesse sentido, novas abordagens como o mapeamento de herdabilidade regional (RHM) foram desenvolvidas. Desta forma, o objetivo do presente trabalho foi avaliar o uso e a eficiência da metodologia de mapeamento de herdabilidade regional na cultura da soja em comparação as abordagens convencionais, para as características período reprodutivo (PR), número de vagens (NV), número de grãos (NG) e porcentagem de vagens imaturas abertas (PVA), que são relacionadas a produção e qualidade de grãos. Os dados analisados correspondem a 99 genótipos sob dois regimes de irrigação (Controle e Estresse), em delineamento de blocos casualizados com 3 repetições. Foram utilizados 4070 marcadores do tipo SNP (single nucleotide polymorphism) para as análises de associação genômica via marcas únicas, e o mapeamento de herdabilidade regional com tamanhos de região de 2, 4,75 e 7,5 Mb, ambas com correção para estrutura de população. As metodologias foram comparadas com base no número de associações identificadas e porcentagem da herdabilidade genômica explicada (PE). Foram identificados 1 SNP para PVA e 2 SNPs para NG e NV pela abordagem via marcas únicas. Por outro lado, a análise de RHM identificou 1 região associada a PR, 4 regiões associadas a NV, 4 regiões associadas a NG, e 6 regiões associadas a PVA. O aumento no tamanho das regiões proporcionou maior quantidade de associações para PVA e PR. A análise de RHM explicou maior porção da variância genética aditiva para todas as características avaliadas. Dentro das regiões significativas, foi possível identificar possíveis genes candidatos ao controle das características em resposta as condições de déficit hídrico. Palavras-chave: Estudo de associação genômica ampla. Efeitos poligênicos. Estresse abiótico.

Soybean (Glycine max L.) currently is the major crop for Brazil with the most cultivated area in the season 2021/2022, despite that, there is a crescent demand for this grain, which in return had been suffering with losses increasingly often caused by drought stress. Plant breeding allows for raising productivity, and the advances in plant genomics for scan plant DNA allow to use of molecular markers information to perform genome-wide association studies (GWAS) to identify loci of interest, but the traditional methods of GWAS based on single marker associations have some limitations, thus, new approaches such as Regional Heritability Mapping (RHM) were developed to overcome it. This study aimed to compare single marker association and regional heritability mapping approaches. The traits evaluated were reproductive cycle (PR), pod number (NV), seed number (NG), and percentage of premature pod-shattering (PVA) under both control and drought stress conditions. The analyzed data correspond to 99 genotypes under two irrigation regimes (Control and Stress), conducted in a randomized block design with three replications. 4070 SNP were used markers to perform single marker association and RHM approaches, both corrected for population structure, and the window size used for RHM was 2, 4.75 e 7.5 Mb. The methods were compared by the number of identified associations and the percentage of genomic variance explained (PE). For single markers analysis, 1 SNP marker was associated with PVA and 2 SNPs with NG and NV, RHM analysis identified 15 regions associated with the traits evaluated and the increase of window size raised power detection for PVA and PR. Also, RHM analysis showed a high percentage of genomic variance explained compared to single marker method for all traits evaluated. Inside the associated regions was possible to identify some candidate genes that could be related to the traits in response to drought stress conditions. Keywords: Genome-wide association studies. Polygenic effects. Abiotic stress