Navegando por Autor "Paixão, Pedro Thiago Medeiros"
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Item Análise de fatores aplicada em estudos de seleção genômica no melhoramento de Coffea canephora(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-20) Paixão, Pedro Thiago Medeiros; Nascimento, Ana Carolina Campana; http://lattes.cnpq.br/0114089076153492O Brasil se destaca em âmbito mundial na produção de café. Os incrementos observados em sua produtividade é resultado do aprimoramento de diversas metodologias. Dentre elas, destacam-se os métodos preditivos de valor genético. Estes contribuem significativamente na seleção de genótipos superiores, de forma a aumentar o ganho genético por unidade de tempo. Neste contexto, a seleção genômica ampla (GWS) é uma ferramenta que se destaca, uma vez que permite predizer o fenótipo futuro de um indivíduo baseado apenas em informações de marcadores moleculares. Realizar a seleção de maneira simultânea para várias características é o interesse da maioria dos programas de melhoramento, e a análise de fatores (AF) tem sido utilizada para auxiliar neste fim. A utilização de fatores se justifica devido a existência de correlações genéticas entre as características, as quais podem ser atribuídas aos QTL que têm efeitos pleiotrópicos ou aos QTL estreitamente ligados. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi de avaliar o uso da AF no contexto de GWS, em genótipos de Coffea canephora. Os resultados obtidos da seleção baseada nos fatores foram comparados, por meio da capacidade preditiva, acurácia e do coeficiente de Cohen’s Kappa, com aqueles advindos da análise das variáveis individuais. Para isso, foram utilizados dados fenotípicos e genotípicos de populações compostas por clones dos grupos varietais Conilon e Robusta e por híbridos originados de cruzamentos entre estes grupos, avaliados durante três anos consecutivos (2014 a 2016), e uma densidade de 18111 marcadores SNPs identificados. A partir dos resultados observados, verificou-se que a AF foi eficiente para elucidar as relações entre as características e originar novas variáveis. Os fatores formados são interessantes em termos de seleção, pois além de permitirem interpretações conjuntas, apresentam boas estimativas de capacidade preditiva, herdabilidade e acurácia. Ademais observou-se alta concordância entre os indivíduos selecionados com base nos fatores e aqueles selecionados considerando as variáveis individuais. Entretanto, cabe destacar que, a seleção baseada nos fatores conseguiu selecionar indivíduos de porte mais adequado. Palavras-chave: Predição Genômica. Análise Multivariada. Melhoramento Genético.Item Genetic diversity between and within full-sib families of Jatropha using ISSR markers(Industrial Crops and Products, 2018-11-15) Duarte, Anunciene Barbosa; Gomes, Wellington Silva; Nietsche, Sílvia; Pereira, Marlon Cristian Toledo; Rodrigues, Bruno Rafael Alves; Ferreira, Lucas Borges; Paixão, Pedro Thiago MedeirosThe aim of this study was to evaluate the genetic diversity between and within of six full-sib families of Jatropha through ISSR molecular markers. Six genitors were selected based on oil and seed potentiality. A set of 20 ISSR markers was used. The genetic distances were estimated based on Jaccard similarity coefficient and the descriptive statistics of populations for estimation of genetic parameters were also performed. A total of 177 polymorphic bands were obtained. The polymorphism within full-sib families ranged from 22 to 51.6% for families 2 and 5, respectively. The similarity analysis between families presented an average distance of 61%. The effective number of alleles varied from 0.56 to 1.86. The lowest value for Nei’s gene diversity index was 0.34 and the largest was 0.46 and the Shannon information index ranged from 0.51 to 0.65. The genetic variability analysis, by ISSR molecular markers showed low genetic dissimilarity within of full-sib families of Jatropha. However, the evaluation between the full-sib families demonstrated that the accessions belonging to family 1 are the most divergent, and should be considered in future artificial hybridations strategies.