Otimizando a seleção de milho tropical resistente a fumonisina: implementação da abordagem single-step

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Data

2023-07-04

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Universidade Federal de Viçosa

Resumo

O milho é uma cultura de grande importância para o Brasil, devido a isso programas de melhoramento genético visam utilizar estratégias para desenvolver cultivares mais produtivas e adaptadas às condições locais de cultivo. No entanto, em ambientes tropicais, como no Brasil, surtos de doenças são comuns e um dos problemas mais frequentes é a infecção pelo fungo Fusarium verticillioides, que produz micotoxinas chamadas fumonisinas, prejudiciais à saúde humana e animal. Portanto, além de produtividade, é crucial desenvolver híbridos de milho resistentes à fumonisina. A seleção de híbridos com resistência a fumonisina é desafiadora, visto que essa é difícil e cara para realizar a fenotipagem. Neste contexto, o presente trabalho propôs a implementação da abordagem "single-step" (matriz B), abordagem que combina a matriz de parentesco com a matriz genômica, para otimizar duas fases distintas do programa de melhoramento de milho tropical: a fase intermediária e a fase final. Resultados mostram que, para programas de melhoramento que utilizam seleção genômica nas etapas intermediarias, notou-se que ao inserir a matriz B nos cinco modelos lineares testados, teve um aumento na capacidade preditiva, quando comparado estes mesmos modelos utilizando as matrizes de pedigree ou a genômica. Na fase final, que envolve a seleção dos melhores híbridos para o avanço nos ensaios de valor de cultivo e uso (VCU), a matriz B juntamente com o modelo de melhor ajuste aumentou a acurácia de seleção dos híbridos resistentes à fumonisinas em grãos. Mostrando que a abordagem de “single-step” é uma importante estratégia para ser utilizada na otimização da seleção de híbridos com resistência a fumonisina no pipeline de programas de melhoramento. Palavras-chave: Fusarium verticillioides. Zea mays L. Seleção genômica. Melhoramento de plantas.
The maize (Zea mays L.) is a crop of great importance to Brazil, due to this, breeder genetic programs aim to devlop more productive cultivars adapted to local growing conditions. However, in tropical environments like Brazil, disease outbreaks are common, and one of the most frequent problems is infection by the fungus Fusarium verticillioides, which produces mycotoxins called fumonisins, harmful to human and animal health. Therefore, in addition to productivity, it is crucial to develop corn hybrids resistant to fumonisins. The selection of hybrids with fumonisin resistance is challenging due to the difficulty and cost of phenotyping. In this context, the present study proposed the implementation of the single-step approach (B matrix), which combines the pedigree matrix with the genomic matrix, to optimize two distinct phases of the tropical maize breeding program: the intermediate phase and the final phase. Results showed that for breeding programs using genomic selection in the intermediate stages, inserting the B matrix in the five tested linear models increased the predictive capacity compared to when these models used pedigree or genomic matrices. In the final phase, which involves the selection of the best hybrids for advancing in the value for cultivation and use (VCU) trials, the combination of the best-fit model with the B matrix increased the selection accuracy of fumonisin-resistant hybrids. Showing that the single-step approach is an important strategy to be used for optimizing the selection of hybrids with fumonisin resistance in the breeding program pipeline. Keywords: Fusarium verticillioides. Zea mays L. Genomic selection. Plant breeding.

Descrição

Palavras-chave

Milho - Seleção, Milho - Melhoramento genético, Milho - Resistência a doenças e pragas, Genômica, Fusarium verticillioides, Zea mays

Citação

EVANGELISTA, Jeniffer Santana Pinto Coelho. Otimizando a seleção de milho tropical resistente a fumonisina: implementação da abordagem single-step. 2023. 56 f. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2023.

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