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    Mapeamento de QTL para conteúdos de proteína e óleo em soja
    (Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2010-05) Rodrigues, Josiane Isabela da Silva; Miranda, Fábio Demolinari de; Ferreira, Adésio; Borges, Leandro Luiz; Ferreira, Marcia Flores da Silva; Good-God, Pedro Ivo Vieira; Piovesan, Newton Deniz; Barros, Everaldo Gonçalves de; Cruz, Cosme Damião; Moreira, Maurilio Alves
    O objetivo deste trabalho foi detectar e mapear locos de caracteres quantitativos (QTL) que afetam os conteúdos de proteína e óleo em soja (Glycine max L. Merr.). Plantas F2, derivadas do cruzamento entre a linhagem CS3032PTA276 e a variedade UFVS2012, foram cultivadas em casa de vegetação e forneceram as folhas para extração e análise de DNA. Quarenta e oito marcadores microssatélites (SSR) polimórficos foram avaliados na população F2. A avaliação dos fenótipos foi realizada em 207 famílias das progênies F2:3, em um delineamento em blocos ao acaso, com três repetições, conduzido em Viçosa, MG, em 2006. Foram detectados quatro QTL associados ao conteúdo de proteína, nos grupos de ligação D1a, G, A1, e I, e três QTL associados ao conteúdo de óleo, nos grupos A1, I e O. A variação fenotípica explicada pelos QTL variou de 6,24 a 18,94% e 17,26 a 25,93%, respectivamente, para os conteúdos de proteína e óleo. Foram detectados novos QTL associados aos conteúdos de proteína e óleo, além dos previamente relatados em outros estudos. Regiões distintas das atualmente conhecidas podem estar envolvidas no controle genético do teor de proteína e óleo na soja.
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    Divergência em QTLs e variância genética para teores de proteína e óleo em soja
    (Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2015-11) Rodrigues, Josiane Isabela da Silva; Arruda, Klever Márcio Antunes; Cruz, Cosme Damião; Piovesan, Newton Deniz; Barros, Everaldo Gonçalves de; Moreira, Maurilio Alves
    O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre os parâmetros de divergência em regiões de QTLs e a variância genética em genótipos de soja, quanto aos teores de proteína e óleo nos grãos. Dois grupos de genótipos foram avaliados, em diferentes ambientes, quanto aos teores de proteína e óleo e genotipados com marcadores moleculares de regiões de QTLs. A partir de cada grupo, estabeleceram-se subgrupos por critérios pré-definidos e avaliou-se a relação entre os parâmetros, tendo-se comparado a divergência média e a variância genética entre os subgrupos. Os subgrupos foram definidos com base nos critérios de diferença em divergência média, homogeneidade e heterogeneidade nos subgrupos e proximidade em uma projeção tridimensional da matriz de distância. As percentagens de concordância entre maiores valores de divergência média e de variância genética para o total de subgrupos de cada grupo inicial foram de 72,5 e de 73,4%, respectivamente. Portanto, nestes genótipos, há relação positiva entre as estimativas de divergência em regiões de QTL e variância genética para os teores de proteína e de óleo dos grãos. As distâncias genéticas com base nos marcadores moleculares de regiões de QTLs são eficientes para a predição da variabilidade genética em genótipos de soja para os teores de proteína e de óleo dos grãos.
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    Plant pre-breeding for increased protein content in soybean Glycine max (L.) Merrill
    (Acta Agronómica, 2017-10) Rodrigues, Josiane Isabela da Silva; Piovesan, Newton Deniz; Barros, Everaldo Gonçalves de; Arruda, Klever Márcio Antunes
    The aim of this research were to determine protein content and genetic divergence of soybean genotypes in QTL regions of the trait grain protein content for plant breeding purposes. Twenty-nine soybean genotypes were grown in the field in four environments (Viçosa-MG Dec/2009, Visconde do Rio Branco-MG Feb/2010, São Gotardo-MG Feb/2010, and São Gotardo-MG Oct/2011) using the randomized block design with three replicates. The grain protein content was quantified by the infrared spectrometry method. The genetic divergence was estimated by the analysis of 39 microsatellite markers from QTL regions for the soybean grain protein content. The pairs of genotypes with greater genetic distances and protein contents were as follows: BARC-8/CS3032PTA276-3-4 (D=0.71) (45.18%/44.31%); BARC-8/CS3032PTA276-1-2 (D=0.71) (45.18%/43.75%); BARC-8/CS3032PTA190-5-1 (D=0.71) (45.18%/43.63%); B3PTA382-2-10/CS3032PTA276-3-4 (D=0.62) (43.80%/44.31%); CS3032PTA276-1-2/B3PTA382-2-10 (D=0.62) (43.75%/43.80%); B3PTA382-2-10/CS3032PTA190-5-1 (D=0.62) (43.80%/43.63%); B3PTA216-1-9/CS3032PTA276-3-4 (D=0.61) (43.48%/44.31%); and B3PTA216-1-9/CS3032PTA276-1-2 (D=0.61) (43.48%/43.75%), respectively. Other promising combinations for the improvement of protein content were as follows: BR8014887/CS3032PTA190-5-1 (D=0.57) (44.71%/43.63%); BARC-8/CS3032PTA182 (D=0.78) (45.18%/41.84%); BR8014887/CS3032PTA182 (D=0.65) (44.71%/41.84%); BR8014887/PI417360 (D=0.76) (44.71%/41.01%), respectively; and PI417360/B3PTA216-1-9 (D=0.80) (41.01%/43.48%). These pairs of genotypes when crossed should produce populations with higher means and genetic variances and greater gains with selection.