Mapeamento de QTLs associados a conteúdo de proteína, óleo e componentes de produção em soja | QTL mapping associated to protein content, oil and production components in soybean

Os programas de melhoramento têm se preocupado, cada vez mais, com o desenvolvimento de variedades produtivas e com altos conteúdos de proteína e óleo. A utilização de marcadores moleculares em estudos de mapeamento genético tem levado a identificação de QTLs envolvidos com o controle genético de diversas características de interesse em soja, sobretudo, produtividade e conteúdo de proteína e óleo do grão. Apesar do número considerável de QTLs mapeados para tais caracteres disponíveis na literatura, existe ainda informação limitada e inconsistente sobre a confirmação desses QTLs. Este trabalho teve como objetivos a identificação de QTLs associados a conteúdo de proteína (PTN) e óleo (OLEO) e componentes de produção em soja (peso de sementes por planta - PRO ; peso de cem sementes - PCS, número de vagens por planta - NVP, número de sementes por planta - NSP). O estudo de mapeamento de QTL foi realizado a partir de 206 indivíduos F2 obtidos do cruzamento entre a linhagem de soja CS3035PTA276-1-5-2 (alto teor de proteína e baixo teor de óleo) e a variedade UFVS2012 (baixo teor de proteína e alto teor de óleo). Plantas F3 foram avaliadas fenotipicamente para 11 características da soja em um experimento que constou de três repetições ou blocos, de forma que cada família F3 foi semeada em três repetições. Os resultados das análises de variância e das estimativas dos parâmetros genéticos das características indicaram a existência de variabilidade genética na população para as onze características ao nível de significância de 1%. Além disso, foi evidenciada a existência de contrastes entre as médias dos genitores para a maioria das características Com base nesses resultados, foi confirmado o potencial genético da população para o estudo de mapeamento de QTL. Quarenta e oito marcadores microssatélites tiveram sua segregação avaliada nos 206 indivíduos F2. Foram obtidos nove grupos de ligação, formados pelo agrupamento de 25 marcadores. As análises de associação de marca simples e mapeamento por intervalo simples e composto foram utilizadas para detectar e mapear regiões genômicas associadas as características em questão. As análises de QTL foram conduzidas por grupo de ligação separadamente e direcionadas as características do grão e aos componentes de produção, foco principal do trabalho. Foram identificados quatro QTLs associados ao conteúdo de proteína nos grupos de ligação A1, D1a, G e I que explicaram entre 6,24% e 18,94% da variação fenotípica da característica. Três QTLs para conteúdo óleo foram detectados nos grupos A1, I e O que explicaram entre 17,26% e 25,93% da variação da característica. Para produção de grãos foram identificados dois QTLs nos grupos de ligação A1 e D1a que explicaram 12,32% e 9,03% da variação fenotípica, respectivamente. No grupo de ligação A1 foram ainda detectados QTLs associados ao número de vagens por planta e número de sementes por planta. Estes QTLs explicaram 9,43% e 7,19% da variação para estes fenótipos, respectivamente. A população utilizada neste trabalho demonstrou grande potencial para o mapeamento de QTL. E o número considerável de associações significativas detectadas entre marcadores e características pressupõe a existência de outros QTLs que poderão ser caracterizados pela análise de mais marcadores em determinadas regiões.

The improvement programs have been concerned, more and more, with the development of productive varieties and with high protein content and oil. The use of molecular markers in studies of genetic mapping has been taking the identification of QTLs involved with the genetic control of several characteristics of interest in soybean, above all, productivity and protein content and oil of the grain. In spite of the considerable number of QTLs mapped for such characters available in the literature, it still exist limited and inconsistent information about the confirmation of these QTLs. This work had as objectives the identification of QTLs associated to protein content (PTN) and oil (OIL) and production components in soybean (weight of seeds for plant - WS; weigh of a hundred seeds - WH, number of nodules for plant - NN, number of seeds for plant - NS). The study of QTL mapping was permormed from 206 F2 individuals obtained of the crossing among the soybean line CS3035PTA276-1-5-2 (high protein and low oil content) and the variety UFVS2012 (low protein and high oil content). F3 plants were phenotypic evaluated for 11 characteristics of the soybean in an experiment that consisted of three repetitions or blocks, so that each F3 family was sowed in three repetitions. The results of the variance analyses and of the estimates of the genetic parameters of the characteristics indicated the existence of genetic variability in the population for the eleven characteristics at the level of significance of 1%. Besides, the existence of contrasts among the averages of the genitors was evidenced for most of the characteristics. With base in these results, the genetic potential of the population was confirmed for the study of QTL mapping. Forty eight microsatellite markers had his segregation assessed in the 206 F2 individuals. Were obtained nine linkage groups, formed by the grouping of 25 markers. The analyses of association of simple mark and simple and composed interval mapping were used to detect and to map genomic areas associated to the characteristics in subject. The analyses of QTL were driven by linkage group separately and addressed to the characteristics of the grain and to the production components, main focus of the work. Were identified four QTLs associated to the protein content in the linkage groups A1, D1a, G and I that explained among 6,24% and 18,94% of the phenotypic variation of the characteristic. Three QTLs for content oil were detected in the groups A1, I and O what explained among 17,26% and 25,93% of the variation of the characteristic. For production of grains were identified two QTLs in the linkage groups A1 and D1a that explained 12,32% and 9,03% of the phenotypic variation, respectively. In the linkage group A1 were still detected QTLs associated to the number of nodules by plant and number of seeds for plant. These QTLs explained 9,43% and 7,19% of the variation to these phenotypes, respectively. The population used in this work demonstrated great potential for the QTL mapping. And the considerable number of significant associations detected between markers and characteristics presupposes the existence of others QTLs that can be characterized by the analysis of more markers in certain areas.

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