Multi-environment-multi-locus association mapping for drought tolerance in maize

A seca é um dos estresses abióticos mais importantes na cultura do milho, o qual ocasiona reduções significativas na produção de grãos. A arquitetura genética da tolerância à seca é complexa, fazendo-se necessária a melhor compreensão desse caráter. Estudos envolvendo mapeamento associativo são úteis por explorarem a variação genética de caracteres quantitativos e, adicionalmente, levam em conta informações acerca de genótipos, ambientes e interações genótipo por ambiente (G × E). Ao considerar efeitos de G × E em modelos de mapeamento associativo há possibilidade de identificar regiões no genoma associadas à condições e ambientes específicos. Este trabalho teve como objetivo detectar associações relacionadas à tolerância à seca em milho por meio de um modelo de mapeamento associativo para múltiplos ambientes e múltiplos locos, o qual permitiu distinguir associações com efeitos ambiente-específico daquelas com efeitos principais e de interação associação por ambiente (QEI). O painel associativo foi composto por 190 linhagens, classificadas de acordo com os grupos heteróticos quanto ao tipo de grão. Marcadores SNPs (∼500k) foram utilizados para a genotipagem do painel associativo. Duas linhagens (L228-3 e L3) foram usadas como testadores comuns e os híbridos obtidos foram avaliados em duas localidades (Janaúba-MG e Teresina-PI), dois anos agrícolas (2010 e 2011), sob duas condições de tratamento (irrigado e não irrigado). Ao total, consideraram-se seis caracteres: peso de grãos, intervalo de florescimento, florescimento feminino e masculino, altura de planta e de espiga. Consideraram-se dois grupos de mapeamento, agrupados de acordo com os testadores utilizados. SNPs foram úteis para testar associações ao longo do genoma do milho e investigar o relacionamento genético entre indivíduos. O modelo de mapeamento associativo, com inclusão de informações sobre interação G × E, detectou o total de 179 associações, e o maior número de associações foram relacionadas aos caracteres de florescimento. A maioria das associações (168) apresentaram QEI significativo, sendo que o tamanho e a magnitude desses efeitos distinguiram-se de acordo com o ambiente em avaliação. Apenas o caráter florescimento feminino não apresentou associações com efeitos estáveis ao longo dos ambientes em estudo. A detecção de algumas associações em posições próximas do genoma evidenciam possíveis efeitos de pleiotropia. Algumas associações foram co-localizadas em regiões do genoma do milho relacionadas à tolerância à seca, sendo que algumas dessas associações estavam envolvidas a fatores pertencentes à vias metabólicas de interesse. O presente estudo forneceu informações úteis para a compreensão da base genética da tolerância à seca em milho sob os ambientes específicos em avaliação.Drought is a severe stress factor in maize production and causes significant reduction in grain yield. Genetic architecture of drought tolerance is complex and a better understanding of this trait is required. Association mapping studies are useful to explore quantitative traits and simultaneously account for genetic backgrounds including genotype, environment and genotype-by-environment (G × E) interactions. By accounting for G × E into association mapping models it is possible to identify regions associated with specific environment and conditions. The main goal of this study was detect significant associations related to drought tolerance in maize via multi-environment-multi- locus association mapping model, distinguishing information about specific-environment effects from main and association-by-environment (QEI) effects. Our association panel was composed by 190 inbred lines classified according to heterotic groups. The panel was genotyped with ∼500K SNPs. Two inbred lines (L228-3 and L3) were used as common testers and testcrosses were assessed in two locations (Janaúba-MG e Teresina-PI), two years (2010 and 2011), under two treatment conditions (well-watered and water-stressed). A total of six traits were evaluated including grain yield, anthesis-silking interval, female and male flowering time, plant and ear height. Two mapping groups were considered, grouped by common testers. SNPs were used to test significant association along the maize genome and also to account for population structure and relatedness coefficient. Our mapping model detected a total of 179 associations and the highest number of associations were related to the flowering time measures. The most associations (168) showed significant QEI and the size and magnitude of those effects were distinguished by environment conditions. Only female flowering trait did not show stable effects across all environments. Mapped associations in nearby positions indicate plausible pleiotropy effects. Some associations were co-located in maize genome regions related to metabolic pathway factors. Our study support the detection of significant associations along the maize genome and contributes for understanding of the genetic basis of drought tolerance in maize

QTL mapping in a full-sib family of sugarcane using multiple imputation

O mapeamento de QTLs em cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é de grande importância para entendimento da arquitetura genética de caracteres quantitativos e aperfeiçoamento dos programas de melhoramento. Entretanto uma situação comum é a ocorrência de genótipos de marcadores não observados, ocasionando viés na estimativa e localização de possíveis QTLs. Portanto, métodos que consideram a informação de genótipos não observados devem ser utilizados. O presente trabalho teve como objetivo detectar QTLs em uma população de irmão completos de cana-de-açúcar utilizando o método de mapeamento por intervalo com a implementação da abordagem da imputação múltipla. A população de mapeamento foi composta por 220 indivíduos oriundos do cruzamento entre os genitores IACSP95-3018 e IACSP93-3046. Os caracteres avaliados foram : percentual de fibra (Fibra), conteúdo de sacarose (POL), produção de cana por parcela (PC) e produção de açúcar por parcela (PP). Foram utilizadas dez imputações para gerar pseudomarcadores a cada 1cM no mapa de ligação que totalizou 4370 cM. Observou-se que ao total, 57 QTLs foram mapeados nos 113 grupos de ligação avaliados, sendo 14 QTLs para o caráter Fibra, 19 para POL, 12 para PC e 12 para PP. O valor de LOD Score e R2 variaram entre 3,82-7,52 e 6,49%-16,61%, respectivamente. Foi observado que em geral, os efeitos aditivos e de dominância foram significativos, predominando os efeitos aditivos. Além de reduzir o viés ocasionado pelos genótipos não observados, a abordagem da imputação múltipla aumentou o poder de detecção de QTLs, mapeando QTLs com sucesso. Assim, acredita-se que os resultados do presente trabalho, contribuiram para futuros estudos que objetivem a melhor compreensão da arquitetura genética dos caracteres quantitativos da cana-de-açúcar.QTL mapping in sugarcane (Saccharum spp.) is important to understand the genetic architecture of quantitative traits that are important in breeding programs. However, the ocurrence of missing marker phenotypes is common and decrease the power to detect QTL and causes bias in estimates of locations and effects of QTL. Therefore, methods that include missing marker phenotypes should be considered. Our work was aimed at detecting QTL in a full-sib family of sugarcane via interval mapping method using the multiple imputation approach. The mapping population was composed of 220 individuals derived from a biparental cross between IAC95-3018 and IACSP93-3046. The evaluated traits related to yield were: fiber content (Fiber), sugar content (POL), cane yield in kg.plot1 (PC), sugar yield in kg.plot1 (PP). Ten imputation data sets were build using a 1-cM grid to infer pseudomarker genotype along the genetic linkage map. The QTL mapping on the data with imputed pseudomarker genotypes detected 57 QTLs; 14 QTL were obtained for Fiber; 19 for POL; 12 for cane yield and 12 for sugar yied. The LOD Score value and the R2 proportional to the average weight of all pseudomarker realizations at each grid position ranged from 3.82-7.52 and 6.49%- 16.61%, respectively. In general, it was observed that additive and dominance effects were significant, with predominance of additive effects. The application of multiple imputation approach was successful in reducing the bias and increasing the power of QTL detection. Thus, it is believed that the results of this work contribute to future studies to understand the genetic architecture of quantitative traits in sugarcan

Data from: Improving accuracies of genomic predictions for drought tolerance in maize by joint modeling of additive and dominance effects in multi-environment trials

Breeding for drought tolerance is a challenging task that requires costly, extensive and precise phenotyping. Genomic selection (GS) can be used to maximize selection efficiency and the genetic gains in maize (Zea mays L.) breeding programs for drought tolerance. Here we evaluated the accuracy of genomic selection of additive (A) against additive+dominance (AD) models to predict the performance of untested maize single-cross hybrids for drought tolerance in multi-environment trials. Phenotypic data of five drought-tolerance traits were measured in 308 hybrids in eight trials under water-stressed (WS) and well-watered (WW) conditions over two years and two locations in Brazil. Hybrids’ genotypes were inferred based on their parents’ genotypes (inbred lines) using single nucleotide polymorphism data obtained via genotyping-by-sequencing. GS analyses were performed using genomic best linear unbiased prediction by fitting a factor analytic (FA) multiplicative mixed model. Results showed differences in the predictive accuracy between A and AD models for the five traits under consideration in both water conditions. For grain yield (GY), the AD model doubled the predictive accuracy in comparison to the A model. FA framework allowed for investigating the stability of additive and dominance effects across environments, as well as the additive- and dominance-by-environment interactions, with interesting applications for parental and hybrid selection. Prediction performance of untested hybrids using GS that benefit from borrowing information from correlated trials increased 40% and 9% for A and AD models, respectively. These results highlighted the importance of multi-environment trial analysis with GS that incorporate dominance effects into genomic predictions of GY in maize single-cross hybrids