Um estudo desenvolvido no Programa de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantas, da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP) traz importantes considerações práticas para a imputação de genótipos e predição genômica aplicada a múltiplos caracteres e ambientes em um programa de melhoramento de milho tropical. O trabalho tem autoria de Amanda Avelar de Oliveira e orientação do professor Gabriel Rodrigues Alves Margarido.
“A cultura do milho ocupa lugar de destaque, não só pelo inestimável valor e imenso potencial que ela representa em escala global, bem como pelo grande progresso que tem proporcionado no acúmulo de conhecimento técnico-científico. O melhoramento genético da cultura do milho tem permitido incrementos significativos na produção de grãos e a melhoria de várias outras características de interesse”, aponta Amanda.
Segundo a pesquisadora, na última década a estratégia de melhoramento conhecida como seleção genômica (Genomic Selection ou Genome-Wide Selection) tem sido implementada com sucesso em uma enorme variedade de espécies animais e vegetais. “Foi proposta inicialmente em 2001, como uma forma de aumentar a eficiência da seleção assistida por marcadores e acelerar o ciclo do melhoramento genético, através do uso simultâneo de marcadores genéticos cobrindo todo o genoma”. No entanto, segundo Amanda, este método permaneceu discreto por alguns anos, devido ao fato de os marcadores moleculares disponíveis na época serem de número limitado e obtidos a custos elevados. “Porém, o recente desenvolvimento das tecnologias de sequenciamento de nova geração e a possibilidade da descoberta de um grande número de marcadores do tipo SNP, a custos cada vez mais reduzidos, tornou essa metodologia muito atrativa”, frisa.
No entanto, continua Amanda, alguns desafios práticos ainda podem limitar a implementação da seleção genômica em um programa de melhoramento de plantas. “Como exemplos, citamos o custo da genotipagem de alta densidade de um grande número de indivíduos e a aplicação de modelos mais complexos, que consideram múltiplos caracteres e ambientes”.
Como objetivos, o estudo investiga estratégias de identificação de SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) e imputação que possibilitem uma genotipagem de alta densidade economicamente viável e avalia a aplicação de modelos multivariados de seleção genômica para múltiplos caracteres e ambientes.
“Nossos resultados indicaram que a combinação de estratégias de detecção de polimorfismos e imputação pode possibilitar uma genotipagem economicamente viável, resultando em maiores acurácias de imputação. Além disso, o uso de modelos de seleção genômica para múltiplos caracteres e ambientes pode aumentar a capacidade preditiva, especialmente para predizer a performance de híbridos nunca avaliados em qualquer ambiente”, conclui a pesquisadora.
Texto: Caio Albuquerque (02/08/2019)
