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TCGA: um painel de germoplasmas de milho tropical para estudos de predição genômica e fenotipagem de alto rendimento

Processo: 17/24327-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de março de 2018 - 31 de agosto de 2020
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia
Pesquisador responsável:Roberto Fritsche Neto
Beneficiário:Roberto Fritsche Neto
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Assunto(s):Melhoramento genético vegetal  Milho  Genética quantitativa  Fenotipagem de plantas  Diversidade genética  Predição de genes  Germoplasma vegetal 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Diversidade Genética | fenotipagem de alto rendimento | Genética quantitativa | melhoramento de plantas | Milho tropical | selecao genomica | Melhoramento vegetal

Resumo

Estudos de associação e predição genômica (GS) em painéis de diversidade são essenciais para identificar variações genéticas associadas às características de interesse. Infelizmente, a maioria desses foca em milho temperado, ou em coleção global que não inclui um número suficiente de genótipos de milho tropical. Todavia, considerável esforço tem sido direcionado a melhorar a acurácia da GS. No entanto, enquanto a genotipagem é altamente mecanizada e precisa, a fenotipagem é ainda um processo laborioso, pouco automatizado e altamente sensível às variações ambientais. Além disso, com o advento das mudanças climáticas, alterações ambientais extremas têm complicado a seleção de genótipos superiores e com ampla adaptabilidade. Neste contexto, modelos de GS fundamentados em normas de reação com G x A, modelos de crescimento vegetal e covariáveis ambientais podem proporcionar aumentos significativos na acurácia seletiva. Com isto, o objetivo é desenvolver um painel de diversidade de milho tropical e usá-lo em estudos de predição genômica via modelos considerando caracteres obtidos por fenotipagem de alto rendimento, modelos de crescimento vegetal e covariáveis ambientais. Para isso, 361 linhagens de milho tropical, oriundas da ESALQ-USP, USP, IAC e CIMMYT serão genotipadas e fenotipadas (modo tradicional e via câmeras multiespectrais), em oito ambientes (dois locais, dois anos e duas safras). A partir destes dados diversos modelos de GS serão testados e comparados quanto a coincidência de seleção e acurácia seletiva. Busca-se com isto, além do desenvolvimento de novos modelos de GS e protocolos de fenotipagem de alto rendimento em milho tropical, organizar, caracterizar e disponibilizar para a sociedade científica (dados e material genético) um painel de diversidade de linhagens de milho tropical para servir como base e referência neste tipo de estudo. (AU)

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Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
YASSUE, RAFAEL MASSAHIRO; CARVALHO, HUMBERTO FANELLI; GEVARTOSKY, RAYSA; SABADIN, FELIPE; SOUZA, PEDRO HENRIQUE; BONATELLI, MARIA LETICIA; AZEVEDO, JOAO LUCIO; QUECINE, MARIA CAROLINA; FRITSCHE-NETO, ROBERTO. On the genetic architecture in a public tropical maize panel of the symbiosis between corn and plant growth-promoting bacteria aiming to improve plant resilience. MOLECULAR BREEDING, v. 41, n. 10, . (17/24327-0, 19/04697-2)
FRITSCHE-NETO, ROBERTO; GALLI, GIOVANNI; BORGES, KARINA LIMA REIS; COSTA-NETO, GERMANO; ALVES, FILIPE COUTO; SABADIN, FELIPE; LYRA, DANILO HOTTIS; MORAIS, PEDRO PATRIC PINHO; BRAATZ DE ANDRADE, LUCIANO ROGERIO; GRANATO, ITALO; et al. Optimizing Genomic-Enabled Prediction in Small-Scale Maize Hybrid Breeding Programs: A Roadmap Review. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 12, . (17/24327-0, 13/24135-2)
GALLI, GIOVANNI; ALVES, FILIPE COUTO; MOROSINI, JULIA SILVA; FRITSCHE-NETO, ROBERTO. On the usefulness of parental lines GWAS for predicting low heritability traits in tropical maize hybrids. PLoS One, v. 15, n. 2, . (13/24135-2, 17/24327-0, 17/25549-6)
COSTA-NETO, GERMANO; FRITSCHE-NETO, ROBERTO; CROSSA, JOSE. Nonlinear kernels, dominance, and envirotyping data increase the accuracy of genome-based prediction in multi-environment trials. HEREDITY, v. 126, n. 1, . (17/24327-0)
YASSUE, RAFAEL MASSAHIRO; GALLI, GIOVANNI; FRITSCHE-NETO, ROBERTO; MOROTA, GOTA. Classification of plant growth-promoting bacteria inoculation status and prediction of growth-related traits in tropical maize using hyperspectral image and genomic data. CROP SCIENCE, v. 63, n. 1, p. 13-pg., . (17/19407-4, 17/24327-0, 19/04697-2)
SABADIN, FELIPE; CARVALHO, HUMBERTO FANELLI; GALLI, GIOVANNI; FRITSCHE-NETO, ROBERTO. opulation-tailored mock genome enables genomic studies in species without a reference genom. Molecular Genetics and Genomics, v. 297, n. 1, . (17/24327-0)

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