Desenvolvimento de modelos genético-estatísticos para seleção genômica em Coffea canephora e outras espécies vegetais

Resumo

Seleção Genômica (GWS) pode ser definida como a seleção simultânea de centenas ou milhares de marcadores moleculares (SNPs), os quais cobrem o genoma de forma densa, de modo que todos os genes de um loco quantitativo (QTL) estejam em desequilíbrio de ligação com uma parte desses marcadores. Assim, os marcadores associados à QTLs, independente da magnitude dos seus efeitos, são usados para explicar a variação genética de um caráter. Simulações e estudos empíricos mostram que essa abordagem apresenta acurácia suficiente para garantir o sucesso em programas de melhoramento genético, quando comparado com os métodos tradicionais de seleção fenotípica. Para tanto, uma das etapas requeridas é a construção de modelos preditivos que contemplem a estimação fidedigna dos efeitos dos SNPs sob características quantitativas de interesse. Apesar da relevância, estudos em plantas envolvendo dados reais ainda são raros na literatura. Assim, este projeto tem a finalidade de desenvolver modelos preditivos que, dentre as utilidades, possam ser aplicados em programas de melhoramento genético vegetal. Dados reais de populações experimentais de café (Coffea canephora) e SNPs identificados via GBS (Genotyping-by-sequencing) serão utilizados no desenvolvimento desses modelos utilizando abordagens frequentista (regressões aleatórias) e Bayesiana. O resultado prático desse estudo será o desenvolvimento de modelos genéticos-estatísticos capazes de associar dados moleculares e genotípicos sob diferentes pressuposições genéticas. A previsão é que esses resultados sejam utilizados na seleção de genótipos precoce, maximizando assim o ganho de seleção e acelerando o lançamento de novas variedades. Além disso, há potencial para que as conclusões deste trabalho sejam expandidas para o cenário de outras espécies vegetais. (AU)