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Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee
(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2017-03) Silva, Gabi Nunes; Nascimento, Moysés; Sant’Anna, Isabela de Castro; Cruz, Cosme Damião; Caixeta, Eveline Teixeira; Carneiro, Pedro Crescêncio Souza; Rosado, Renato Domiciano Silva; Pestana, Kátia Nogueira; Almeida, Dênia Pires de; Oliveira, Marciane da Silva
The objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F 2 population derived from the self-fertilization of the F 1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the Bayesian generalized model identified only two markers belonging to these groups. Lower prediction error rates (1.60%) were observed for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee when artificial neural networks were used instead of Bayesian generalized linear regression (2.4%). The results showed that artificial neural networks are a promising approach for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee.
Caracterização fenotípica e molecular da resistência do cafeeiro Híbrido de Timor a Hemileia vastatrix
(Universidade Federal de Viçosa, 2010-07-16) Pestana, Kátia Nogueira; Sakiyama, Ney Sussumu; Caixeta, Eveline Teixeira; Zambolim, Eunize Maciel
Com o intuito de dar suporte aos programas de melhoramento do cafeeiro que visam à obtenção de cultivares resistentes à ferrugem (Hemileia vastatrix), neste trabalho objetivou-se estudar a herança da resistência do Híbrido de Timor UFV 443-03 e identificar marcadores moleculares ligados aos genes caracterizados. Para o estudo de herança foram avaliadas três populações originadas do cruzamento entre o progenitor resistente Híbrido de Timor UFV 443-03 e o cultivar suscetível Catuaí Amarelo (UFV 2148-57). Dessas plantas analisadas, 243 correspondem a uma população F2, 114 a retrocruzamento suscetível (RCs) e 87 a retrocruzamento resistente (RCr). A inoculação foi realizada com a suspensão de esporos (2 mg/mL) do isolado da Raça I de H. vastatrix, em discos foliares, com três repetições para as populações F2 e RCs e duas para RCr. As plantas do Catuaí Amarelo UFV 2148-57 foram suscetíveis em todas as inoculações, enquanto o Híbrido de Timor UFV 443-03, a planta F1 e as plantas do RCr foram resistentes. Pela análise de segregação das populações F2, obtiveram-se duas hipóteses significativas: uma de que a resistência do cafeeiro Híbrido de Timor UFV 443-03 a H. vastatrix era governada por dois genes dominantes e independentes (15:1; P = 63,10) e a outra de que era conferida por três genes, sendo dois dominantes e um recessivo (61:3; P = 8,87). Plantas do RCs foram utilizadas para a confirmação dos padrões de segregação e segregaram na proporção de 3:1 (P = 74,56), o que era esperado para dois e para três genes. Esse resultado indicou que a resistência desse Híbrido de Timor é condicionada por dois genes dominantes independentes ou três genes independentes (dois dominantes e um recessivo). Como a herança encontrada foi oligogênica (dois ou três genes), para a confirmação e identificação de marcadores moleculares ligados aos genes, estes foram tratados como QTL e, então, localizados em mapa genético de ligação. Para isso, os indivíduos da população F2 foram analisados com um total de 110 marcadores moleculares. Como 16 marcadores apresentaram distorção da razão de segregação mendeliana esperada, o mapa foi construído com 94 marcadores (62 AFLP, 28 SSR e 4 RAPD). Considerando um LOD score mínimo de 3 e máxima recombinação de 40%, os marcadores ficaram agrupados em 11 grupos de ligação, cobrindo uma distância de 964,31 cM do genoma, e 13 marcadores não se ligaram a nenhum dos grupos formados. O maior intervalo entre dois marcadores foi de 32,1 cM, e 68,57% dos marcadores não excederam 20 cM. A caracterização e identificação de QTLs foram realizadas com o auxílio de metodologias de marca simples e intervalo simples. Pela metodologia da marca simples foi possível identificar cinco marcadores associados aos QTLs pelos métodos da ANOVA, regressão e máxima verossimilhança. Esses QTLs foram confirmados pela metodologia de intervalo simples por meio da regressão e máxima verossimilhança. Dois QTLs foram identificados, um deles no grupo de ligação 2 a 0 cM do marcador 21a, explicando 9,6% da variação fenotípica. O outro ficou localizado no grupo de ligação 3 a 13 cM do marcador 43a, explicando 9,3% da variação fenotípica. Esses dois QTLs confirmam, em número e posição, que a resistência do cafeeiro Híbrido de Timor UFV 443-03 a H. vastatrix é governada por dois genes dominantes e independentes, mostrando, assim, a importância da genômica para a identificação destes genes. Cabe salientar que as informações deste trabalho são inéditas para o caso do cafeeiro e podem ser úteis em programas de melhoramento baseado em seleção assistida e na clonagem posicional do gene de resistência à ferrugem. Assim, os dados deste estudo deverão fornecer subsídios para futuros trabalhos de melhoramento visando à obtenção de populações mais resistentes e produtivas.
Caracterização fenotípica e molecular da resistência do cafeeiro Híbrido de Timor UFV 443-03 a Hemileia vastatrix
(Universidade Federal de Viçosa, 2010-07-16) Pestana, Kátia Nogueira; Sakiyama, Ney Sussumu
Com o intuito de dar suporte aos programas de melhoramento do cafeeiro que visam à obtenção de cultivares resistentes à ferrugem (Hemileia vastatrix), neste trabalho objetivou-se estudar a herança da resistência do Híbrido de Timor UFV 443-03 e identificar marcadores moleculares ligados aos genes caracterizados. Para o estudo de herança foram avaliadas três populações originadas do cruzamento entre o progenitor resistente Híbrido de Timor UFV 443-03 e o cultivar suscetível Catuaí Amarelo (UFV 2148-57). Dessas plantas analisadas, 243 correspondem a uma população F 2 , 114 a retrocruzamento suscetível (RCs) e 87 a retrocruzamento resistente (RCr). A inoculação foi realizada com a suspensão de esporos (2 mg/mL) do isolado da Raça I de H. vastatrix, em discos foliares, com três repetições para as populações F 2 e RCs e duas para RCr. As plantas do Catuaí Amarelo UFV 2148-57 foram suscetíveis em todas as inoculações, enquanto o Híbrido de Timor UFV 443-03, a planta F 1 e as plantas do RCr foram resistentes. Pela análise de segregação das populações F 2 , obtiveram-se duas hipóteses significativas: uma de que a resistência do cafeeiro Híbrido de Timor UFV 443-03 a H. vastatrix era governada por dois genes dominantes e independentes (15:1; P = 63,10) e a outra de que era conferida por três genes, sendo dois dominantes e um recessivo (61:3; P = 8,87). Plantas do RCs foram utilizadas para a confirmação dos padrões de segregação e segregaram na proporção de 3:1 (P = 74,56), o que era esperado para dois e para três genes. Esse resultado indicou que a resistência desse Híbrido de Timor é condicionada por dois genes dominantes independentes ou três genes independentes (dois dominantes e um recessivo). Como a herança encontrada foi oligogênica (dois ou três genes), para a confirmação e identificação de marcadores moleculares ligados aos genes, estes foram tratados como QTL e, então, localizados em mapa genético de ligação. Para isso, os indivíduos da população F 2 foram analisados com um total de 110 marcadores moleculares. Como 16 marcadores apresentaram distorção da razão de segregação mendeliana esperada, o mapa foi construído com 94 marcadores (62 AFLP, 28 SSR e 4 RAPD). Considerando um LOD score mínimo de 3 e máxima recombinação de 40%, os marcadores ficaram agrupados em 11 grupos de ligação, cobrindo uma distância de 964,31 cM do genoma, e 13 marcadores não se ligaram a nenhum dos grupos formados. O maior intervalo entre dois marcadores foi de 32,1 cM, e 68,57% dos marcadores não excederam 20 cM. A caracterização e identificação de QTLs foram realizadas com o auxílio de metodologias de marca simples e intervalo simples. Pela metodologia da marca simples foi possível identificar cinco marcadores associados aos QTLs pelos métodos da ANOVA, regressão e máxima verossimilhança. Esses QTLs foram confirmados pela metodologia de intervalo simples por meio da regressão e máxima verossimilhança. Dois QTLs foram identificados, um deles no grupo de ligação 2 a 0 cM do marcador 21a, explicando 9,6% da variação fenotípica. O outro ficou localizado no grupo de ligação 3 a 13 cM do marcador 43a, explicando 9,3% da variação fenotípica. Esses dois QTLs confirmam, em número e posição, que a resistência do cafeeiro Híbrido de Timor UFV 443- 03 a H. vastatrix é governada por dois genes dominantes e independentes, mostrando, assim, a importância da genômica para a identificação destes genes. Cabe salientar que as informações deste trabalho são inéditas para o caso do cafeeiro e podem ser úteis em programas de melhoramento baseado em seleção assistida e na clonagem posicional do gene de resistência à ferrugem. Assim, os dados deste estudo deverão fornecer subsídios para futuros trabalhos de melhoramento visando à obtenção de populações mais resistentes e produtivas.
Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms
(Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", 2021) Sousa, Ithalo Coelho de; Nascimento, Moysés; Silva, Gabi Nunes; Nascimento, Ana Carolina Campana; Cruz, Cosme Damião; Silva, Fabyano Fonseca e; Almeida, Dênia Pires de; Pestana, Kátia Nogueira; Azevedo, Camila Ferreira; Zambolim, Laércio; Caixeta, Eveline Teixeira
Genomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and its refinements for predicting resistance to orange rust in Arabica coffee. Additionally, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO and ANN. Data on coffee rust resistance of 245 Arabica coffee plants genotyped for 137 markers were used. The DT refinements presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by DT, GBLASSO, and ANN. Moreover, DT refinements were able to identify important markers for the characteristic of interest. Out of 14 of the most important markers analyzed in each methodology, 9.3 markers on average were in regions of quantitative trait loci (QTLs) related to resistance to disease listed in the literature.
Mapa genético integrado e seleção genômica ampla visando resistência de Coffea arabica L. à ferrugem
(Universidade Federal de Viçosa, 2013-12-04) Pestana, Kátia Nogueira; Sakiyama, Ney Sussumu
A obtenção de cultivares de cafeeiros resistentes e produtivos, assim como de informações detalhadas sobre o genoma dessa espécie, demanda uso de ferramentas de análise genética refinada. Por isso, a identificação de marcadores moleculares associados a genes de resistência à ferrugem em mapa genético de ligação tem sido estratégia proposta para incorporar a Seleção Assistida por Marcadores no melhoramento de Coffea arabica. Neste trabalho, foi caracterizada a herança da resistência do Híbrido de Timor UFV 443-03 às raças I e II e ao patótipo 001 de Hemileia vastatrix, assim como localizados em mapa genético de ligação parcial do cafeeiro os genes/QTLs identificados. O mapa genético construído foi integrado em outro mapa parcial pré-existente visando obter um mapa saturado, de referência para a espécie. Nesse mapa, composto por 191 marcadores, cobrindo 1.421,32 cM do genoma, foram identificados dois QTLs associados à raça II de H. vastatrix. Esses marcadores moleculares associados aos QTLs identificados podem ser utilizados para seleção de cafeeiros resistentes à ferrugem. Além dessa estratégia de melhoramento molecular, foi também proposta a seleção genômica com o objetivo de predizer a performance fenotípica dos indivíduos e identificar marcadores moleculares associados à característica de resistência à ferrugem. Neste estudo foram utilizados 245 indivíduos F2, resultantes do cruzamento da cv suscetível Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) e da fonte de resistência Híbrido de Timor UFV 443-03, genotipados com 137 marcadores moleculares (74 AFLP, 58 SSR, 4 RAPD e 1 primer-específico). As estimativas dos parâmetros genéticos foram obtidas via BLASSO. A capacidade preditiva (CP) foi medida utilizando todos os indivíduos da população como população de treinamento e validação. Além disso, a população foi dividida aleatoriamente em 200 indivíduos para treinamento e 45 indivíduos para validação. No primeiro caso, a maior CP preditiva foi para o patótipo 001 (0,78) e, no segundo caso, para a raça I (0,49). Quando se utilizaram apenas os marcadores de maiores efeitos para cada isolado, a maior CP na população de validação foi para o patótipo 001 (0,49). Ainda foi possível observar que as herdabilidades estimadas por meio dos marcadores moleculares para a resistência aos três isolados foram inferiores às obtidas a partir de dados fenotípicos. Isso demonstra maior predição dos valores genômicos dos indivíduos na seleção genômica em comparação com a fenotípica. A maioria dos marcadores identificados associados aos QTLs no mapa genético de ligação foi também identificada pela GWS, confirmando a acurácia da metodologia utilizada. Além disso, a GWS permitiu predizer, com sucesso, os valores genômicos dos indivíduos.