Association of microsatellite markers with contents of oil and protein in soybean

O objetivo deste trabalho foi avaliar a associação de marcadores microssatélites localizados próximos a locos de caracteres quantitativos (QTL) descritos na literatura, com os teores de óleo e proteína de genótipos de soja cultivados no Brasil. Quarenta e nove genótipos de soja foram avaliados em Viçosa, MG (12/2009); Visconde do Rio Branco, MG (2/2010); e São Gotardo, MG (2/2010 e 10/2011). Utilizou-se o delineamento de blocos ao acaso, com três repetições. Os teores de óleo e proteína foram determinados por espectrometria do infravermelho. Foi observada ampla variabilidade genética para esses teores. Dos 65 marcadores microssatélites testados, 35 apresentaram associação significativa com pelo menos um dos teores, mas poucos foram consistentes com a mudança de ambiente. Ao se levar em conta a consistência da associação em todos os ambientes, os marcadores Satt239, Satt384 e Satt562 destacam-se para a seleção assistida quanto aos teores de óleo e de proteína, enquanto o Satt310 destaca-se para seleção quanto ao teor de óleo, e o Satt567, quanto ao de proteína.The objective of this work was to evaluate the association of microsatellite markers located close to quantitative trait loci (QTL) described in the literature, with contents of oil and protein soybean genotypes cultivated in Brazil. Forty-nine soybean genotypes were evaluated in Viçosa, MG (12/2009), Visconde do Rio Branco, MG (2/2010), and São Gotardo, MG (2/2010 and 10/2011). A randomized complete block design, with three replicates, was used. The oil and protein contents were determined by infrared spectroscopy. A high genetic variability was observed for oil and protein contents. Among the 65 tested microsatellite markers, 35 showed significant association with at least one of these contents, but few of them were consistent with the change of environment. Considering the consistency of the association in all environments, the markers Satt239, Satt384, and Satt562 stand out for assisted selection as to oil and protein contents, whereas Satt310 stands out for the selection as to oil content, and Satt567, as to protein content

Mapping QTL for protein and oil content in soybean

O objetivo deste trabalho foi detectar e mapear locos de caracteres quantitativos (QTL) que afetam os conteúdos de proteína e óleo em soja (Glycine max L. Merr.). Plantas F2, derivadas do cruzamento entre a linhagem CS3032PTA276 e a variedade UFVS2012, foram cultivadas em casa de vegetação e forneceram as folhas para extração e análise de DNA. Quarenta e oito marcadores microssatélites (SSR) polimórficos foram avaliados na população F2. A avaliação dos fenótipos foi realizada em 207 famílias das progênies F2:3, em um delineamento em blocos ao acaso, com três repetições, conduzido em Viçosa, MG, em 2006. Foram detectados quatro QTL associados ao conteúdo de proteína, nos grupos de ligação D1a, G, A1, e I, e três QTL associados ao conteúdo de óleo, nos grupos A1, I e O. A variação fenotípica explicada pelos QTL variou de 6,24 a 18,94% e 17,26 a 25,93%, respectivamente, para os conteúdos de proteína e óleo. Foram detectados novos QTL associados aos conteúdos de proteína e óleo, além dos previamente relatados em outros estudos. Regiões distintas das atualmente conhecidas podem estar envolvidas no controle genético do teor de proteína e óleo na soja.The objective of this study was to detect and map quantitative trait loci (QTL) affecting soybean (Glycine max L. Merr.) protein and oil contents. F2 plants, derived from the cross between the CS3032PTA276 line and the variety UFVS2012, were grown in a greenhouse and provided the leaves for DNA extraction and analysis. Forty-eight polymorphic microsatelite markers (SSR) were evaluated in the F2 population. Evaluation of the phenotype was performed in 207 families from F2:3 progenies, in a complete block design with three replicates, carried out in Viçosa, MG, Brazil, in 2006. Four QTL associated with protein content, in linkage groups D1a, G, A1, and I, and three QTL for oil content in groups A1, I and O were identified. Phenotypic variation for protein and oil explained by QTL ranged from 6.24 to 18.94% and 17.26 to 25.93%, respectively. New QTL associated with protein and oil contents were detected, besides those previously reported in other studies. Other regions may be involved in the genetic control of protein and oil contents in soybean besides those already known

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.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic

Biometrics and molecular analyses to improve soybean oil and protein contents and common bean genetic mapping

Os objetivos do presente trabalho foram: i) identificar genótipos de soja mais estáveis e geneticamente divergentes visando à melhoria dos conteúdos de óleo e proteína; ii) avaliar a relação entre estimativas de diversidade e variância genética; e iii) selecionar marcadores moleculares associados com a variação nos teores de óleo e proteína visando implementar a seleção assistida por marcadores moleculares em programas de melhoramento. Para isto, 49 genótipos de soja foram cultivados em Viçosa, MG (12/2009); Rio Branco, MG (02/2010) e São Gotardo, MG (02/2010; 10/2011) utilizando o delineamento de blocos casualizados com três repetições e os respectivos teores de óleo e proteína foram determinados por espectrometria do infravermelho. Pela análise estatística dos dados fenotípicos, foi observada ampla variabilidade genética para teor de óleo e proteína. Os efeitos de genótipo, ambiente e da interação genótipo x ambiente foram significativos para as duas características a 1% de probabilidade e a interação genótipo x ambiente foi predominantemente complexa. Pela análise de adaptabilidade e estabilidade fenotípica, as cultivares Suprema, CD01RR8384 e A7002, para teor de óleo, e BARC-8, BR8014887 e CS3032PTA276-3-4, para teor de proteína, tiveram maiores médias fenotípicas, adaptabilidade geral e maior estabilidade nos diferentes ambientes. Para avaliar a diversidade genética e sua relação com a variância genética, dois grupos de genótipos, para os quais era esperada uma significativa variação dos caracteres, foram genotipados com marcadores microssatélites localizados próximo a QTL para os teores de óleo e proteína. Maiores estimativas de distância genética foram observadas entre PIs e cultivares e os genótipos mais divergentes em cada grupo foram as PI181544 e PI417360 que, entretanto, mostraram teor normal de óleo e proteína. Nos grupos, destacaram a cultivar Suprema para teor de óleo e BARC-8 para teor de proteína, que apresentaram altos valores fenotípicos e relativa diversidade em relação à maioria. Observou-se uma relação direta entre as estimativas de diversidade e variância genética (0,73), indicando o poder preditivo dos marcadores moleculares para a seleção de progenitores mais contrastantes. Nos grupos, foi avaliada a associação dos marcadores microssatélites com a variação nos conteúdos de óleo e proteína por análise de variância. A análise de marcadores microssatélites, localizados em regiões onde as características foram anteriormente mapeadas em outros backgrounds genéticos, permitiu a seleção de três marcadores que foram associados às características nos diferentes ambientes. Os SSR Satt239, Satt384 e Satt562 tiveram associação significativa com as duas características em todos os ambientes, marcadores que poderão ser eficazes para a seleção assistida por marcadores moleculares neste background genético. Outra proposta do presente trabalho foi obter um mapa genético para o feijoeiro comum que será útil para o desenvolvimento de um novo mapa genético de referência. Para isto, 281 marcadores microssatélites foram amplificados em amostras de DNA de 92 progênies F5 derivadas do cruzamento entre as cultivares Stampede x Red Hawk e 270 mostraram-se ligados. Pela análise de 10.798 marcadores SNP, utilizando a plataforma Illumina Infinium, 7.181 foram polimórficos e 6.502 foram mapeados em 11 grupos de ligação (GL). Os 11 GL envolveram 6.772 marcadores moleculares, 6.502 SNP e 270 SSR, cobrindo a extensão de 1.146,51 cM. A distância média entre os marcadores moleculares neste mapa foi de 1,32 cM.The objectives of this work were: i) identify more stable and divergent genotypes aiming to improve oil and protein content, ii) determine the relationship between diversity and genetic variance estimates, and iii) selecting microsatellite markers associated with oil and protein content in order to implement marker assisted selection in the breeding program. For that, 49 soybean genotypes were cultivated in Viçosa, MG (12/2009), Rio Branco, MG (02/2010) and São Gotardo, MG (02/2010, 10/2011) using a randomized complete block design with three replications. Their oil and protein contents were determined by infrared spectroscopy. Statistical analysis of phenotypic data demonstrated that the effects of genotype, environment and genotype x environment interaction were significant for both traits (P<0.01). The genotype x environment interaction was predominantly complex. The cultivars Suprema, CD01RR8384 and A7002 for oil content and BARC-8, BR8014887 and CS3032PTA276-3-4 for protein content had higher means, adaptability and greater stability with environment variation. To evaluate the genetic diversity and its relationship with the genetic variance, two groups of genotypes with a large variation for the traits were genotyped with microsatellite markers located close to QTL for oil and protein content. Higher genetic distances were seen between PIs and cultivars and the most divergent genotypes were PI181544 and PI417360 in group I and II, which however showed normal oil and protein content. In the groups the cultivars Suprema for oil content and BARC-8 for protein content showed high diversity to most genotypes and high phenotypic means. A direct relationship was seen in estimates of diversity and genetic variance (0.73), indicating the predictive power of molecular markers for the selection of more contrasting parents. In the same groups was evaluated the association of microsatellite markers with oil and protein contents variation by analysis of variance (P<0.05). The analysis of microsatellite markers located on regions where the traits have previously been mapped, in other genetic backgrounds, allowed the selection of three molecular markers associated with the traits under different environmental conditions. The SSR Satt239, Satt384 and Satt562 were significantly associated with both traits in all environments, markers which may be effective for marker-assisted selection in that genetic background. Another proposed objective of this work was to obtain a genetic map for common bean that will be useful for developing a new reference genetic map for the specie. For that, 281 microsatellites markers (SSR) were amplified with DNA samples of 92 F5 progenies derived from the cross Red Hawk x Stampede and 270 showed to be linked. By Illumina Infinium analysis, a total of 7181 SNP markers were polymorphic in F5 progenies and 6502 were mapped on 11 linkage groups (GL). Eleven LG were mapped with 6772 markers, 6502 SNP and 270 SSR, covering 1146.51 cM. The mean distance between molecular markers on this map was 1.32 cM.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic

COTTON RESPONSE TO WATER DEFICITS AT DIFFERENT GROWTH STAGES

Water deficit at certain cotton growth stages can cause severe damage to crop development, affecting physiological processes and reducing reproductive structures, with consequent yield losses. The objective of this study was to evaluate the response of cotton cultivars under water deficit applied at different stages of the crop cycle. We compared the number of bolls per meter, cotton yield, and water use efficiency for eight different cotton cultivars under a water deficit of 15 days. We selected the following growth stages: Emergence (EM), First Square (FS), First Flower (FL), Peak Bloom (PB), and First Open Boll (FOB). The control treatment was irrigated with 100% ETc. The experiment was conducted in Apodi, RN State of Brazil, semiarid region, using a sprinkler irrigation system. The number of bolls per meter, cotton yield, and water use efficiency were influenced by the interaction of cultivars x deficit periods. Lowest values were observed for water suppression in the FL and PB stages. When the water deficit was imposed in the initial stages of growth (EM to FS) or after the FOB stage, the cotton yield reduction was not significant. At the same stage and water deficit, the behavior of the different cultivars was similar. Producers are urged to take this information into account when developing irrigation schemes for cotton crops, thereby avoiding water deficits during the most critical periods of the crop cycle

Plant pre-breeding for increased protein content in soybean Glycine max (L.) Merrill

The aim of this research were to determine protein content and genetic divergence of soybean genotypes in QTL regions of the trait grain protein content for plant breeding purposes. Twenty-nine soybean genotypes were grown in the field in four environments (Viçosa-MG Dec/2009, Visconde do Rio Branco-MG Feb/2010, São Gotardo-MG Feb/2010, and São Gotardo-MG Oct/2011) using the randomized block design with three replicates. The grain protein content was quantified by the infrared spectrometry method. The genetic divergence was estimated by the analysis of 39 microsatellite markers from QTL regions for the soybean grain protein content. The pairs of genotypes with greater genetic distances and protein contents were as follows: BARC-8/CS3032PTA276-3-4 (D=0.71) (45.18%/44.31%); BARC-8/CS3032PTA276-1-2 (D=0.71) (45.18%/43.75%); BARC-8/CS3032PTA190-5-1 (D=0.71) (45.18%/43.63%); B3PTA382-2-10/CS3032PTA276-3-4 (D=0.62) (43.80%/44.31%); CS3032PTA276-1-2/B3PTA382-2-10 (D=0.62) (43.75%/43.80%); B3PTA382-2-10/CS3032PTA190-5-1 (D=0.62) (43.80%/43.63%); B3PTA216-1-9/CS3032PTA276-3-4 (D=0.61) (43.48%/44.31%); and B3PTA216-1-9/CS3032PTA276-1-2 (D=0.61) (43.48%/43.75%), respectively. Other promising combinations for the improvement of protein content were as follows: BR8014887/CS3032PTA190-5-1 (D=0.57) (44.71%/43.63%); BARC-8/CS3032PTA182 (D=0.78) (45.18%/41.84%); BR8014887/CS3032PTA182 (D=0.65) (44.71%/41.84%); BR8014887/PI417360 (D=0.76) (44.71%/41.01%), respectively; and PI417360/B3PTA216-1-9 (D=0.80) (41.01%/43.48%). These pairs of genotypes when crossed should produce populations with higher means and genetic variances and greater gains with selection