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Data inicial: 2021Assunto: search.filters.subject.Genética e melhoramento

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    Caracterização molecular e estudo de autoincompatibilidade gametofítica em cafeeiros Amazônicos
    (Universidade Federal de Viçosa, 2024-02-26) Silva, Ana Carolina Andrade; Caixeta, Eveline Teixeira; Rocha, Rodrigo Barros
    A caracterização dos materiais genéticos de café desempenha um papel crucial no desenvolvimento de variedades mais resilientes e adaptadas às condições climáticas em mudança, contribuindo para a sustentabilidade e o futuro da produção de café. Dentre as centenas de espécies do gênero Coffea já descritas, a espécie Coffea canephora se destaca por apresentar características válidas na adaptação às condições climáticas (resistência a pragas e doenças, tolerância a seca, ampla distribuição geográfica). É uma espécie diploide, alógama e que possui autoincompatibilidade gametofítica. Ampliar os estudos para melhor conhecimento desta autoincompatibilidade também se torna essencial, uma vez que para se obter cruzamentos promissores, é necessário genitores de grupos de compatibilidade diferente, para que ocorra a fertilização. Sendo assim, os objetivos do presente trabalho foram: (i) avaliar a diversidade genética de cafeeiros provenientes do programa de melhoramento da Embrapa Rondônia juntamente com genótipos de produtores locais, via marcadores moleculares SNP; (ii) usar marcadores moleculares para identificação de cafeeiros contendo diferentes genes de resistência às principais doenças da cultura: ferrugem e CBD e (iii) sequenciar e avaliar diferenças em regiões de interesse do gene S, que podem estar relacionadas ao mecanismo de autoincompatibilidade gametofítica na espécie C. canephora. Os marcadores SNPs utilizados permitiram diferenciar e caracterizar com eficiência os cafeeiros em estudo. O dendrograma pela análise destes marcadores ficou dividido em cinco grupos. O grupo I e o grupo IV alocaram dois cafeeiros cada. O grupo II alocou 33, de sua grande maioria pertencentes a variedade botânica Robusta. O grupo III ficou constituído por 18 cafeeiros, pertencentes a variedade botânica Conilon. Por fim, o quinto e maior grupo alocou 85 cafeeiros, sendo a maioria correspondente a híbridos entre as duas variedades botânicas. Marcadores moleculares ligados a genes de resistência a doenças também possibilitaram a identificação de cafeeiros contendo piramidação de alelos de resistência a Hemileia vastatrix e Colletotrichum. kahawae. Quanto ao estudo de autoincompatibilidade, as sequências de DNA dos genótipos dos diferentes grupos de autoincompatibilidade foram alinhadas e não foi encontrado polimorfismo. Ao realizar o BLAST entre a sequência consenso obtida do sequenciamento realizado com o primer HVa3 e o genoma de referência de C. canephora, observou-se que há duas regiões de alinhamento no cromossomo 2, com grande quantidade de mismatch e Gap. Esta diferença observada pode ser decorrente da ampla diversidade genética presente na espécie. Além disso, o genoma de referência disponível foi obtido de um cafeeiro geneticamente distante dos Robustas Amazônicos e Conilons cultivados no Brasil. O alinhamento entre as duas sequencias amplificadas em regiões distintas no genoma de C. canephora com o primer Hva3 mostrou serem idênticas. Este resultado pode ser um indício dessas serem regiões repetitivas dispersas no genoma da espécie. Portanto, foi possível identificar cafeeiros divergentes geneticamente, contendo a piramidação de alelos de resistência a H. vastatrix e C. kahawae. E, este estudo de autoincompatibilidade abre portas para que novos estudos possam ser realizados a partir deste. Palavras­chave: Coffea canephora. Hemileia vastatrix. CBD. SNP. Gene S. Grupos de compatibilidade.
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    Computational intelligence and statistical learning applied to Coffea canephora
    (Universidade Federal de Viçosa, 2022-05-02) Sousa, Ithalo Coelho de; Nascimento, Moysés; Sant’anna, Isabela de Castro; Cruz, Cosme Damião; Azevedo, Camila Ferreira; Nascimento, Ana Carolina Campana
    Genomic prediction in Coffee breeding has shown good potential in predictive ability (PA), genetic gains and reduction of the selection cycle time. Many methodologies are used to predict the genetic merit, but some of them require priori assumptions that may increase the complexity of the model. Artificial neural network (ANN) has advantage to not require priori assumptions about the relationships between inputs and the output allowing great flexibility to handle different types of complex non-additive effects, such as dominance and epistasis. Despite this advantage, the biological interpretability of ANNs is still limited. In the elaboration of this research project, two basic questions were formulated. The first question, is it possible to estimate genetic parameters using ANNs? The second, is it possible to reduce the panel marker size with no penalty in predictive ability? For this, the analyzes were divided into two articles. In the first article, the aim was to estimate the heritability and markers effects for two traits in Coffea canephora using an additive-dominance architecture ANN and to compare it with genomic best linear unbiased prediction (GBLUP). In the second article, the aim was to evaluate the trade-off between density marker panels size and the PA for eight agronomic traits in Coffea canephora using machine learning (bagging and random forest) algorithms and comparing them with BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) method. For both article, the data set consisted of 165 genotypes of Coffea canephora genotyped for 14,387 snp markers, after quality control analysis. For the first article the phenotypic data used was rust (Rus) and yield (Y). For the second article the phenotypic data is composed by vegetative vigor (Vig), rust (Rus) and cercosporiose incidence (Cer), fruit maturation time (Mat), fruit size (FS), plant height (PH), diameter of the canopy projection (DC) and yield (Y). In the first article we reduced the dimensionality of the data using bagging decision tree and then run 64,000 neural networks for each trait selecting the best architecture based on predictive ability for estimating the heritability, obtained results compatibles with those in literature. In the second article, 12 different density market panels were used to evaluate the effect of dimensionality reduction in PA. The common trend observed in the analysis shows an increase of the PA as the number of markers decreases, having a peak in most of the cases when used between 500 and 1,000 markers. In general, the worst results were obtained when used the full SNP panel density. The results of the second article indicate that the reduction of the number of markers can improve the selection of individuals at a lower cost. Computational Intelligence methods prove to be powerful tools for predicting genetic values, to estimate genetic parameters and to select markers. Keywords: GBLUP. BLASSO. BAGGING. Random forest. GEBV. Marker effect. Heritability.
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    Correlação entre características físicas e atributos sensoriais de Coffea arabica L. por meio de análise de fatores
    (Universidade Federal de Viçosa, 2022-07-15) Moreira, Daniele Birck; God, Pedro Ivo Vieira Good
    Atualmente há um crescente esforço na seleção de genótipos de cafeeiros para a qualidade de bebida. Uma vez que a qualidade é influenciada por muitas variáveis, é importante avaliar o grau de correlação entre as mesmas, bem como testar a eficiência de estratégias de seleção multivariada na obtenção de genótipos com melhor qualidade. Sendo assim, o presente trabalho teve como objetivo estudar a associação entre a produção, características físicas e sensoriais por meio de análise fatorial, bem como testar a seleção, com base em variáveis latentes, de genótipos de Coffea arabica para a qualidade de bebida. Utilizou-se o delineamento de blocos ao acaso com 59 genótipos de C. arabica, em três repetições. Foram analisadas as variáveis produção e rendimento médio, peso de 100 grãos, grau Brix, percentagem de grãos do tipo cereja, verde, verde-cana, frutos passa, frutos boia, percentagem de defeitos e a percentagem de grãos retidos em um conjunto de peneiras (15, 17, 19 e fundo). Além disso, atributos sensoriais foram avaliados pela metodologia proposta pela Specialty Coffee Association of America (SCAA): fragrância/aroma, sabor, acidez, corpo, padrão geral, balanço, xícara limpa, uniformidade, doçura, finalização e nota final. Os coeficientes de herdabilidade e acurácia obtidos indicam condições favoráveis à seleção de materiais para as características avaliadas, com exceção à variável fragrância/aroma. As correlações obtidas e a análise de fatores indicaram a formação de três grupos de variáveis latentes: qualidade sensorial, estádio de maturação e peneiras. Nenhum dos grupos exibiu correlação significativa com a produção. As estimativas de ganhos preditos com 15% de intensidade de seleção foram baseadas nas respostas correlacionadas estabelecidas nas cargas fatoriais de cada fator, com o acréscimo das cargas fatoriais para grãos cereja, produção, rendimento, grau Brix, peneira 19 e atributos sensoriais e decréscimo para as características grãos verdes, verde-cana, frutos passa, fração boia, percentagem de defeitos, peneira 15 e fundo de peneira. A resposta correlacionada baseada nas cargas fatoriais proporcionou ganhos de seleção para grãos cereja, peneiras menores e atributos desejáveis para qualidade de bebida. Palavras-chave: Melhoramento genético. Parâmetros genéticos. Qualidade de bebida. Ganho de seleção. Rede de correlação.
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    Análise de splicing alternativo durante o processo de amadurecimento de frutos: aplicação em café e tomate
    (Universidade Federal de Minas Gerais, 2023-08-25) Fernandes, Miquéias; Mendes, Tiago Antônio de Oliveira; Moura, Eveline Teixeira Caixeta
    Alternative Splicing (AS) is a co-transcriptional mechanism that enables the eukaryote to extend its proteome even with a limited number of genes. The cellular machinery performs AS by combining alternative regions of the isoforms in both productive and non-productive transcripts. AS events can be predicted using RNASeq data. In plants, the most frequent event is the retention of introns (IR) that can have a regulatory effect, for example, inserting a premature stop codon (PTC) that leads to degradation of the transcript through the nonsense-mediated decay (NMD) pathway. To study potential AS events in the biological process of coffee bean and tomato ripening, we conducted a DAS study using RNASeq data obtained for differential expression experiment and the referential coffee genome to identify differential AS (DAS). For this, we developed pipelines in Python to perform an automated curation of the 202 target genes that were identified with 241 DAS events by rMATS in the comparisons of early green fruits, intermediate yellow and final red ripening stage. We then carried out a manual curation of the 241 events enriched with the Interproscan5 annotation with further experimentally validating of Potassium channel AKT1 and Apyrase 7 genes under differential alternative expression during coffee grain ripening using conventional PCR and qPCR. Due to challenges identified during this analysis associated with the relationship of AS events and RNASeq data processing, we built an application of user- friendly APP to predict AS in RNASeq data. The application development is composed of three modules named GeneAPPScript, GeneAPPServer, GeneAPPExplorer. The GeneAPPScript module is a powerful wrapper that enables to perform a complete DAS analysis from obtaining network data to functional annotation of genes under DAS. This module can run on Debian distros, such as the Google Collaboratory (Colab) environment where it was developed. The GeneAPPServer module is a Flask backend that allows you to integrate outputs from different DAS analysis software that generate data in tabular outputs. Using GeneAPPExplorer, the user can generate dozens of graphs to graphically visualize important results implicit in technical tables exported by DAS analysis software. In addition, through the webapp, the researcher has access to tables enriched with functional and structural annotation data and event attributes. GeneAPP will contribute to the analysis of AS in several other works deposited in public databases where only differential expression at the gene level was analyzed, allowing further explanation when exploring the transcriptome at the isoform level.
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    Área foliar remanescente, boro, zinco e sacarose na produção de mudas de Coffea arabica L. por miniestaquia
    (Universidade Federal de Lavras, 2022-11-30) Honda Filho, Cássio Pereira; Guimarães, Rubens José
    A mini estaquia pode ser considerada uma especialização da estaquia convencional. Basicamente consiste na utilização de brotações de plantas propagadas pelo processo de estaquia, ou mudas produzidas por sementes. Além disso, pode representar uma alternativa potencialmente viável para espécies lenhosas cujo processo de estaquia convencional resulta em percentual de enraizamento variável e baixa qualidade na formação de raízes, como é o caso da espécie Coffea arabica L. Objetivou-se avaliar a influência de boro, zinco, sacarose e a área foliar remanescente no enraizamento de miniestacas de Coffea arabica L. Foram então realizados dois experimentos em delineamento inteiramente ao acaso, dispostos em fatorial triplo 2x3x3, sendo: presença ou não de boro (experimento 1) ou zinco (experimento 2) na solução de enraizamento com AIB; sacarose a 0, 10 e 20% de concentração aplicada a cada 20 dias; níveis de área foliar remanescente nas miniestacas (25, 50 e 75%). Em ambos os experimentos se notou que a presença de B e Zn foram eficientes para um bom crescimento radicular; o aumento na concentração de sacarose na calda de pulverização foi benéfica para o crescimento radicular em ambos os experimentos; tratamentos com 75% de área foliar remanescente foram superiores aos demais tratamentos. Conclui-se que o atual protocolo de enraizamento de miniestacas de café arábica deve ser ampliado com: adição de B ou Zn na solução com AIB; utilização de doses de sacarose exógena a 20% de concentração em um intervalo de 20 dias; opção da manutenção de um maior percentual da área foliar remanescente para um enraizamento de miniestacas mais eficiente e homogêneo.
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    Gene regulatory networks: co-expression modules of protein coding genes and small RNAS governing essential biological processes in Coffea arabica L.
    (Universidade Federal de Lavras, 2023-01-30) Ribeiro, Thales Henrique Cherubino; Chalfun Junior, Antonio; Meyers, Blake C.; Oliveira, Raphael Ricon de
    Coffee plants are the source of one of the most world-wide traded commodities. From harvesting, though processing to commercializing the coffee bean moves an international market that supports the livelihood of millions. The progressing understanding of how plants function at a cellular, molecular, and physiological level has enabled successive technological breakthroughs, this, in turn, has allowed a positive balance between the supply and demand for food. These successive breakthroughs of frontiers in agricultural knowledge are taking place along centuries of civilization. At this point, one of the most relevant frontiers of biology is at the molecular level. The understanding of how plants organize their physiological processes at the molecular level may be the way to finally balance agriculture with sustainable development. Advances in molecular biology are making this understanding possible by investigating how complex networks of regulatory elements coordinate the functioning of plants and other organisms. This thesis has the objective of contributing to the effort of revealing the functional dynamics of Coffea arabica metabolism using integrated biological data. From genome and transcriptome sequencing data of coffee samples, I was able to identify evolutionary phenomena such as gene balance, to predict and ascertain for the presence of metabolites, and to reveal multiple types of RNAs involved in control and/or developmental processes of flowering in Coffea arabica. Our discoveries regarding the organization and possible evolutionary trends of this genome can guide future works with the objective of maintaining the continuity of coffee.
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    Variação no tamanho dos genomas reflete processos adaptativos em Coffea L.
    (Universidade Federal de Viçosa, 2022-03-23) Barbosa, Sara Gonçalves; Nardino, Maicon; Yotoko, Karla Suemy Clemente
    O paradoxo C, ou a ausência de correlação entre o tamanho do genoma e a complexidade dos organismos vem provocando a ciência a explicar tal falta de correlação. Diante disto, alguns autores vêm mostrando que, em alguns grupos, o tamanho do genoma se correlaciona significativamente com algum caráter fenotípico, o que vem sendo interpretado como possível papel do tamanho do genoma na adaptação dos organismos. Neste trabalho, investigamos o sinal filogenético da variação do tamanho dos genomas das espécies diploides de Coffea L. que ocorrem naturalmente na África, Ásia e ilhas do Oceano Índico, na costa oriental da África. Nós utilizamos literatura atualizada e bancos de dados na busca dos tamanhos de genoma propriamente ditos, do teor de cafeína e das áreas de ocorrência de cada espécie para determinar a latitude mínima e máxima, além da altitude máxima onde cada espécie ocorre. Estimamos ainda a temperatura mínima das estações frias e a máxima das estações quentes que atingiram cada uma das coordenadas de ocorrência de cada espécie nos últimos dez anos. Nossos resultados mostraram que o tamanho do genoma apresenta sinal filogenético e que este caráter se correlacionou significativamente com o teor de cafeína das diferentes espécies e com as latitudes de ocorrência das mesmas. Encontramos ainda evidências de que, diferentemente de hipóteses anteriores, a produção de cafeína foi herdada dos ancestrais do gênero, ainda que em pequenas doses. Segundo nossos resultados, algumas espécies perderam a capacidade de produzir a substância enquanto outras apresentaram aumentos significativos no teor de cafeína, o que ocorreu independentemente duas vezes, uma no clado de espécies que ocupam regiões da África Central e Ocidental mais próximas ao Equador e outra em espécies que se estabeleceram em ambientes específicos em Madagascar. Nossos resultados sugeriram ainda que a variação do valor-C pode ser considerada um processo adaptativo, desde que investigada em taxa filogeneticamente próximos. Observamos também que mesmo em grupos com tamanhos de genoma reduzidos e pouco variáveis podem ser detectados eventos raros de aumento do genoma, que podem ter contribuído para a adaptação de algumas espécies a seus ambientes. Palavras-chave: Métodos filogenéticos comparativos. África, Ásia. Ilhas do Oceano Índico. Duplicação gênica. Perda de genes codificadores.
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    Técnicas inovadoras na produção de mudas de café por sementes e estacas
    (Universidade Federal de Lavras, 2021-02-12) Lima, Amador Eduardo de; Guimarães, Rubens José
    A produção de mudas com qualidade é importante para o desenvolvimento da cafeicultura, e a utilização de técnicas inovadoras de produção e clonagem podem auxiliar na melhoria genética e na qualidade das mudas. Sendo assim, objetivou-se com este trabalho, avaliar a produção de mudas de Coffea arabica e Coffea canephora em diferentes sistemas de produção e recipientes. Para o acompanhamento do crescimento das mudas foram avaliadas semanalmente a permanência de folhas, número de brotos e sobrevivência de estacas. Ao final dos processos de produção de mudas, foram realizadas análises de crescimento (altura da muda, diâmetro de caule, número total de pares de folhas, área foliar, área radicular, peso da matéria seca da parte aérea e raiz), fisiológicas (teores de clorofila a, b e total e condutância estomática) e anatômicas (microscopia eletrônica de varredura e microanálise de raios x). Mudas de Coffea arabica L. por estaquia, produzidas em sistema hidropônico modificado apresentam maior crescimento e melhores características anatômicas e fisiológicas que as produzidas em casa de vegetação com sistema de nebulização. Mudas obtidas por estaquia da espécie Coffea canephora, com utilização de tubetes de 50 ou 120 cm3 , apresentam em sistema hidropônico modificado, maior taxa de sobrevivência de estacas, além de maior crescimento e melhores características anatômicas e fisiológicas que as produzidas em viveiro. Mudas de Coffea arabica produzidas por sementes, apresentam melhor desenvolvimento em sistema inovador de produção de mudas de café em hidroponia modificada em combinação com o uso de sacos de polietileno como recipiente.
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    Painéis de marcadores de baixa densidade para a predição genômica de Coffea arábica L.
    (Universidade Federal de Viçosa, 2021-07-22) Arcanjo, Edilaine Silva; Nascimento, Ana Carolina Campana; Azevedo, Camila Ferreira; Nascimento, Moysés
    Os processos de melhoramento genético são primordiais para o desenvolvimento de novas cultivares. Em decorrência da importância da cafeicultura brasileira, esse setor tem sofrido transformações através das pesquisas em programas de melhoramento. Os progressos do Coffea arábica atingidos pelo melhoramento genético têm propiciado a aquisição e recomendação de inúmeras cultivares que possuem características que a elas foram adicionadas por essa técnica. Entretanto, um dos maiores impasses do melhoramento genético vegetal é que para a obtenção de uma nova cultivar, o processo é muitas vezes lento e demorado. Dessa forma, o uso da biotecnologia, com a utilização dos marcadores moleculares, apresentou-se como uma alternativa para amenizar esse problema. Neste contexto, foi proposto a seleção genômica ampla (Genome Wide Selection-GWS), que parte do pressuposto que todos os segmentos do genoma colaboram para a variação genética e cada segmento está em alto desequilíbrio de ligação (LD) com no mínimo um marcador genético conhecido. A GWS fundamenta-se nos marcadores moleculares do tipo SNP (Single Nucleotide Polymorphism), que são abundantemente distribuídos ao longo do DNA. Com o advento dos SNPs, os valores genéticos genômicos estimados (GEBVs) puderam ser calculados através dos efeitos desses marcadores. Desse modo, os SNPs têm proporcionado a melhor cobertura do genoma; no entanto, normalmente a execução da seleção genômica requer uma grande genotipagem populacional para os indivíduos de treinamento e os candidatos à seleção, o que pode ocasionar em um aumento do custo total do programa de melhoramento. Assim, este trabalho teve por objetivo avaliar a viabilidade do uso de painéis de marcadores de baixa densidade na predição do GEBV de características economicamente importantes de C. arábica, com a finalidade de reduzir os custos de genotipagem a partir da utilização de chips customizados. Os resultados obtidos neste estudo demonstraram que o uso desses painéis na GWS pode ser uma ferramenta útil para o melhoramento dessa espécie, uma vez que modelos baseados nestes painéis apresentaram boas estimativas de capacidades preditivas e substanciais valores de concordância em termos de seleção quando comparados à modelos de maior densidade de marcadores. Palavras-chave: Melhoramento Genético. Café. Seleção Genômica. G-BLUP.
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    Visão computacional aplicada a análise de frutos de C. Arabica
    (Universidade Federal de Lavras, 2023-03-16) Botega, Gustavo Pucci; Gonçalves, Flávia Maria Avelar
    At coffee research centers, various traits are phenotyped by researchers. Some of these traits are directly determined by fruit phenotyping, such as ripening. Fruit ripening is an important trait to measure, because it allows for cultivars release with different ripening cycles, which is essential for farmers as it allows for the scaling of production and maximization of efficiency and profitability. However, measuring this trait in breeding programs presents several challenges. This study was divided into three chapters that present a comprehensive evaluation of coffee fruit and aspects associated with the selection and evaluation of ripening in Coffea arabica. In the first chapter, coffee fruits obtained from a phenotyping platform were thoroughly evaluated, by examining their morphological and color characteristics using computer vision. To achieve it, a classification model based on convolutional neural networks was created to classify the different stages of ripening. In the second chapter, images were synthesized from the generated image dataset to train a computer vision model based on the YOLO neural network architecture for direct classification and detection of coffee fruits in numerous scenarios and environments. In chapter 3, the objective was to establish the ideal sample size for ripening fruit evaluation and to verify the associated errors in adopting each sample size, as well as to demonstrate that the K-means clustering method can be an alternative to assist researchers in making decisions about the constituent genotypes of the breeding population. Detailed analysis was conducted on fruits from 21 cultivars, providing valuable information to researchers about their morphological and color characteristics. A total of 36.879 images of coffee fruits at different ripening stages were created. The use of the YOLO architecture allows for the direct evaluation of coffee fruits in different scenarios and environments, reducing and facilitating the process of phenotyping the trait. It was found that samples larger than 500 ml of fruits demonstrate an excellent sample size, and the use of the Kmeans technique to group data into different ripening cycles can be an excellent alternative for researchers, allowing for precise and efficient analysis.