Seleção de genes candidatos, identificação e validação de marcadores SNPs para conteúdo de óleo em soja

Abstract

A soja é uma cultura agrícola amplamente distribuída por quase todas as regiões do mundo. É uma das principais oleaginosas produzidas e tornou-se uma espécie de grande interesse, devido aos teores elevados de proteína e óleo, à produtividade dos grãos e à possibilidade de sua adaptação a ambientes diversos. Tem sido muito visada como matéria prima renovável, principalmente na produção de biodiesel, sendo uma alternativa para diminuição da dependência dos derivados de petróleo. Diferentes marcadores moleculares são utilizados como ferramentas para a compreensão de herança, relações entre indivíduos e populações e para auxiliar no processo de seleção de caracteres quantitativos. Os marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) têm sido usados em estudos de associação baseados em genes candidatos. Para isto, tecnologias de genotipagem para identificação de SNPs, têm apresentado grandes avanços, como a análise de dissociação em alta resolução (High Resolution Melting analysis Analysis - HRMA), que é um método pós-PCR, para identificar alterações no DNA através da observação da distorção que ocorre na curva de dissociação das amostras. Baseado nestas descrições objetivou-se neste trabalho, selecionar genes candidatos para conteúdo de óleo em soja, identificar SNPs e validá-los em uma população de RILs (linhagens recombinantes endogâmicas), oriundas do cruzamento entre genótipos parentais Suprema e CD01RR8384. Foi possível selecionar 25 genes relacionados à biossíntese de lipídeos no soybase e, através do Northen eletrônico, pode-se observar que 14 destes genes foram expressos. Na análise de polimorfismos dos 14 genes, foram encontrados 52 SNPs, e com a genotipagem HRM na população de RILs, verificou-se o perfil de homozigoze e heterozigoze, havendo eficiência na identificação dos SNPs. Realizando-se a validação dos SNPs na população, observou-se que não foi possível associar os polimorfismos com as variações fenotípicas. Os SNPs distribuíram-se aleatoriamente, independente do conteúdo de óleo. Esta não correlação pode ser devido ao uso de uma população de RILs cultivada em um único ambiente e a possibilidade de ter sido selecionado QTLs de pequeno efeito.

Soybean is a crop widely distributed in almost all regions of the world. It is a major oilseed produced and become a species of great interest, due to the high content of protein and oil, productivity and the possibility of adaptation to different environments. It has been widely targeted as a renewable raw material, mainly for the production of biodiesel. Different molecular markers are used as tools for understanding the inheritance of quantitative traits and to assist in the selection process. SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) markers have been used in association studies based on candidate genes. For that, genotyping technologies for SNP identifying, have shown great advances, as the HRMA (High Resolution Melting analysis), which is a post-PCR method, to identify changes in DNA by observing the distortion that occurs in the samples melting curves. Based on these descriptions the aim of this study was to select candidate genes for soybean oil content, identify SNPs and validate them in one population of RILs (Recombinant Inbred Lines), originated from crosses between parental genotypes Supreme and CD01RR8384. It was selected 25 genes related to lipid biosynthesis in the soybase and, through electronic Northen, it can be seen that these, 14 genes were expressed. In the polymorphisms analysis of the 14 genes, 52 SNPs were found, and with HRMA genotyping on the RIL population, it was observed the homozygous and heterozygous profile, with efficient SNPs identification. Performing the validation of SNPs in the population, we observed that it was not possible to associate them with phenotypic variation. SNPs were distributed randomly, independent of oil content. This lack of correlation may be due to the use of RIL population cultivated in a single environment and the possibility of being selected QTLs small effect.