Bioquímica e Biologia Molecular
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Item 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 AlvesO 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.Item Biometric analysis of protein and oil contents of soybean genotypes in different environments(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2014-06) Rodrigues, Josiane Isabela da Silva; Arruda, Klever Márcio Antunes; Cruz, Cosme Damião; Piovesan, Newton Deniz; Barros, Everaldo Gonçalves de; Moreira, Maurilio AlvesThe objective of this work was to identify by biometric analyses the most stable soybean parents, with higher oil or protein contents, cultivated at different seasons and locations of the state of Minas Gerais, Brazil. Forty-nine genotypes were evaluated in the municipalities of Viçosa, Visconde do Rio Branco, and São Gotardo, in the state of Minas Gerais, from 2009 to 2011. Protein and oil contents were analyzed by infrared spectrometry using a FT-NIR analyzer. The effects of genotype, environment, and genotype x environment interaction were significant. The BARC-8 soybean genotype is the best parent to increase protein contents in the progenies, followed by BR 8014887 and CS 3032PTA276-3-4. Selection for high oil content is more efficient when the crossings involve the Suprema, CD 01RR8384, and A7002 genotypes, which show high mean phenotypic values, wide adaptability, and greater stability to environmental variation.Item QTL mapping for yield components and agronomic traits in a Brazilian soybean population(Crop Breeding and Applied Biotechnology, 2015-12-21) Rodrigues, Josiane Isabela da Silva; Miranda, Fábio Demolinari de; Piovesan, Newton Deniz; Ferreira, Adésio; Ferreira, Marcia Flores da Silva; Cruz, Cosme Damião; Barros, Everaldo Gonçalves de; Moreira, Maurilio AlvesThe objective of this work was to map QTL for agronomic traits in a Brazilian soybean population. For this, 207 F2:3 progenies from the cross CS3035PTA276-1-5-2 x UFVS2012 were genotyped and cultivated in Viçosa-MG, using randomized block design with three replications. QTL detection was carried out by linear regression and composite interval mapping. Thirty molecular markers linked to QTL were detected by linear regression for the total of nine agronomic traits. QTL for SWP (seed weight per plant), W100S (weight of 100 seeds), NPP (number of pods per plant), and NSP (number of seeds per plant) were detected by composite interval mapping. Four QTL with additive effect are promising for marker-assisted selection (MAS). Particularly, the markers Satt155 and Satt300 could be useful in simultaneous selection for greater SWP, NPP, and NSP.