Painéis de marcadores de baixa densidade para a predição genômica de Coffea arábica L.

Abstract

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.The processes of genetic improvement are paramount for the development of new cultivars. Due to the importance of Brazilian coffee, this sector has undergone transformations through research in breeding programs. The progress of Coffea arabica achieved by genetic improvement has provided the acquisition and recommendation of numerous cultivars that have characteristics that have been added to them by this technique. However, one of the biggest impasses of plant genetic improvement is that to obtain a new cultivar, the process is often slow and time-consuming. Thus, the use of biotechnology, with the use of molecular markers, was presented as an alternative to soften this problem. In this context, broad genomic selection (Genomic Wide Selection-GWS) was proposed, which assumes that all segments of the genome contribute to genetic variation and each segment is in likage disequilibrium (LD) with at least one known genetic marker. GWS is based on molecular markers of the SNP (Single Nucleotide Polymorphism) type, which are abundantly distributed along the DNA. With the advent of SNPs, the estimated genomic genetic values (GEBVs) could be calculated through the effects of these markers. In this way, SNPs has provided the best coverage of the genome; however, usually the execution of genomic selection requires a large population genotyping for training individuals and candidates for selection, which can lead to an increase in the total cost of the breeding program. Thus, this work aims to evaluate the feasibility of using panels of low- density markers in predicting the GEBV of economically important characteristics of C.arabica in order to reduce genotyping costs from the use of customized chips. The results obtained in this study demonstrated that the use of these low density panels in GWS can be a useful tool for the improvement of this species, since models based on these panels presented good estimates of predictive capacities and substantial values of agreement in terms of selection when compared to models with higher density of markers. Keywords: Genetic Improvement. Coffea. Genomic Selection. G-BLUP.