Genetic diversity in soybean germplasm identified by SSR and EST-SSR markers

Os objetivos deste trabalho foram avaliar a diversidade genética de 79 acessos de soja de diferentes regiões do mundo, agrupá-los de acordo com a similaridade e testar a correlação entre os dois tipos de marcadores utilizados. Foram utilizados marcadores microssatélites genômicos (SSR) e funcionais (EST-SSR). Trinta pares de primers SSR foram selecionados (20 genômicos e 10 EST-SSR) de acordo com sua distribuição nos 20 grupos de ligação da soja, com sua unidade de repetição trinucleotídica e com seu conteúdo de informação polimórfica. Todos os lócus analisados foram polimórficos, e 259 alelos foram encontrados. O número de alelos por lócus variou entre 2–21, com média de 8,63. Os acessos possuem uma quantidade significativa de alelos raros, sendo os acessos 19, 35, 63 e 65 os que apresentaram maior número de alelos exclusivos. Os acessos 75 e 79 são os mais similares e os acessos 31 e 35, e 40 e 78 são os mais divergentes. Foi observada baixa correlação entre resultados de SSR e EST-SSR. Portanto, uma análise adequada de diversidade em soja deve ser feita utilizando-se tanto marcadores microssatélites genômicos como funcionais. A diversidade genética dos acessos selecionados é alta, tendo sido encontrados cinco grupos e vários subgrupos. Observou-se moderada relação entre divergência genética e origem geográfica dos acessos.The objectives of this work were to investigate the genetic variation in 79 soybean (Glycine max) accessions from different regions of the world, to cluster the accessions based on their similarity, and to test the correlation between the two types of markers used. Simple sequence repeat markers present in genomic (SSR) and in expressed regions (EST-SSR) were used. Thirty SSR primer-pairs were selected (20 genomic and 10 EST-SSR) based on their distribution on the 20 genetic linkage groups of soybean, on their trinucleotide repetition unit and on their polymorphism information content. All analyzed loci were polymorphic, and 259 alleles were found. The number of alleles per locus varied from 2–21, with an average of 8.63. The accessions exhibit a significant number of rare alleles, with genotypes 19, 35, 63 and 65 carrying the greater number of exclusive alleles. Accessions 75 and 79 were the most similar and accessions 31 and 35, and 40 and 78, were the most divergent ones. A low correlation between SSR and EST-SSR data was observed, thus genomic and expressed microsatellite markers are required for an appropriate analysis of genetic diversity in soybean. The genetic diversity observed was high and allowed the formation of five groups and several subgroups. A moderate relationship between genetic divergence and geographic origin of accessions was observed

QTL identification in soybean related to stink bug resistance and agronomic traits using the multivariate multiple interval mapping approach

A soja é a cultura agrícola brasileira que mais se expandiu nas últimas três décadas. Atualmente é uma commodity comercializada em larga escala na forma de grão, farelo e óleo. Por ser uma importante fonte de proteína, possui papel fundamental na indústria alimentícia, tanto humana quanto animal. O monocultivo em extensas áreas tem ocasionado o aumento da vulnerabilidade da cultura a patógenos e insetos-praga, com consequências relevantes na produção dos grãos. Dentre tais insetos-praga, os percevejos fitófagos representam um dos grupos de maior relevância para a cultura, pois podem comprometer o rendimento, a qualidade e a sanidade dos grãos. As perdas no rendimento da cultura devido ao ataque por percevejos são superiores a 30%, e o comprometimento no valor germinativo das sementes pode ser superior a 50%. Este trabalho teve como objetivo identificar QTLs (Quantitative Trait Loci), a partir de um conjunto de fenótipos associados à resistência aos percevejos e a caracteres agronômicos, utilizando a abordagem de mapeamento multivariado. Uma população de 228 indivíduos F2, obtida a partir do cruzamento entre as cultivares IAC-100 e CD-215, foi utilizada para a obtenção dos dados genotípicos. Os caracteres agronômicos avaliados na geração F2:3 foram: número de dias para o florescimento (NDF), altura da planta no florescimento (APF), número de dias para a maturidade (NDM), altura da planta na maturidade (APM), acamamento (AC), valor agronômico (VA) e produtividade de grãos (PG). Oito caracteres associados à resistência aos percevejos foram avaliados: período de granação (PEG), retenção foliar (RF), número de vagens por planta (NVP), índice percentual de dano nas vagens (IPDV), número de sementes (NS), peso de cem sementes (PCS), peso de sementes boas (PSB) e peso de sementes manchadas (PSM). O mapa genético obtido, representando os 20 grupos de ligação (GLs) da soja, foi constituído por 417 marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism), 61 SSR (Simple Sequence Repeat), 30 AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) e 8 marcadores TRAP (Target Region Amplification Polymorphism). A cobertura do genoma da soja foi de 2.814,82 centiMorgans (cM), com um intervalo médio de 5,46 cM entre marcadores adjacentes. A identificação de QTLs (Quantitative Trait Loci) para os caracteres fenotípicos foi realizada utilizando-se o mapeamento de intervalos múltiplos univariado (MIM) e multivariado (MT-MIM), com estimativa dos efeitos principais dos QTLs. A abordagem MIM revelou um total de 60 QTLs, distribuídos por 13 GLs da soja, sendo 29 QTLs associados a caracteres de resistência aos percevejos e 31 QTLs relacionados a caracteres agronômicos. A percentagem da variação fenotípica explicada pelos QTLs (R2) variou de 14,27% para AC a 65,45% para NDM. Na abordagem MT-MIM, foram selecionados nove conjuntos de variáveis, de acordo com a correlação entre as mesmas. Foram reveladas 20 regiões genômicas distintas, com uma alta tendência de concentração de QTLs em posições similares. No geral, para a maioria das características, os valores marginais de R2 obtidos para os modelos MT-MIM foram superiores em relação aos modelos MIM, variando de 27,98% para APF a 65,30% para NDM. A abordagem MT-MIM permitiu a identificação de 13 novas posições genômicas, com efeito em pelo menos uma das variáveis analisadas, que não foram reveladas nos modelos MIM. Uma comparação com o banco de dados do Soybase forneceu evidências de que muitos QTLs, identificados nesta população em estudo, coincidem com QTLs descritos em outros backgrounds genéticos. No entanto, 56 QTLs identificados no presente estudo ainda não foram descritos na literatura. A maioria dos QTLs identificados explicam, individualmente, até 10% da variação fenotípica das características avaliadas. No entanto, QTLs presentes em oito novas regiões identificadas pela abordagem MT-MIM e oito novos QTLs identificados pela abordagem MIM contribuíram para explicar uma maior percentagem da variação dos fenótipos estudados. Esses QTLs devem ser melhor investigados considerando sua relevância para a seleção simultânea de características de interesse, permitindo uma maior eficiência de seleção e um maior ganho genético. Os resultados obtidos no presente estudo forneceram informações para auxiliar na melhor compreensão da arquitetura genética dos caracteres quantitativos analisados, bem como sobre a relação genética entre os mesmos.Soybean is the Brazilian crop with the most expansion along the past three decades. Currently, it is a commodity commercialized in large scale as grain, bran and oil. Because it is an important source of protein, it plays a fundamental role in the food industry, both human and animal. Soybean monoculture in large areas has increased crop vulnerability to pathogens and insect pests, with significant consequences on grain production. Among such pest insects, stink bugs are considered a major pest of soybean crop, feeding directly on seeds, reducing yield and seed quality. Losses in crop yield due to stink bugs attack are greater than 30% and seed germination compromising can be greater than 50%. This study aimed to identify QTL (Quantitative Trait Loci), for stink bug resistance traits and agronomic traits using the multivariate multiple interval mapping. An F2 mapping population of 228 plants derived from a biparental cross between IAC-100 and CD-215 was used for genotyping. An F2:3 population was developed to evaluate eight stink bug resistant traits such as graining period, leaf retention, pod number per plant, percentage of pod damage, number of seeds, hundred seed weight, weight of healthy seeds and spotted seed weight. Other seven agronomic traits were evaluated such as number of days to flowering, plant height at flowering, number of days to maturity, plant height at maturity, lodging, agronomic value and grain yield. A total of 417 SNP (Single Nucleotide Polymorphism) markers, 61 SSR (Simple Sequence Repeat), 30 AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) and 8 TRAP (Target Region Amplification Polymorphism) markers were mapped into 20 soybean linkage groups. The total map length was 2,814.82 cM with an average of 5.46 cM between markers. QTL mapping for those traits was performed using univariate (MIM) and multivariate (MT-MIM) multiple interval mapping, with main QTL effects estimates. MIM analysis identified a total of 60 QTL, through 13 soybean linkage groups, with 29 QTL related to stink bug resistant traits and 31 QTL related to agronomic traits. Phenotypic variation explained by QTL ranged from 14.27% for lodging to 65.45% for number of days to maturity. The traits were divided into nine groups for MT-MIM analysis considering their correlation coefficient. Twenty different genomic regions were identified showing a very high QTL clustering. For most of the traits phenotypic variation estimates for MT-MIM models were higher than MIM models, ranging from 27.98% to 65.30% for plant height at flowering and number of days to maturity, respectively. MT-MIM analysis showed 13 genomic regions controlling at least one of the evaluated traits which were not identified at MIM analysis. Comparison between identified QTL and QTL database at Soybase demonstrated that some QTL were similar to those described in different genetic background. However, 56 QTL detected in the present study were described for the first time in literature. Most of the QTL identified explain, individually, less than 10% of phenotypic variation. However, eight genomic regions identified with MT-MIM analysis and eight QTL identified with MIM analysis explain a great amount of phenotypic variation. These QTL should be investigated considering their importance for simultaneous selection for a high genetic gain. Results obtained in the present study provided information for a better understand of genetics architecture underlying quantitative traits studied and the genetic relation among them

Mapping of quantitative resistance loci from soybean to stink bug complex

O cultivo da soja em grandes áreas agrícolas e o plantio sucessivo em uma mesma área contribuíram significativamente para o aumento na incidência de insetospraga nessa cultura, causando danos crescentes à produção. Os percevejos sugadores de sementes são considerados uma das pragas de maior importância para a cultura da soja. Neste estudo, 286 plantas F2 provenientes do cruzamento entre IAC-100 e CD- 215 foram utilizadas para a identificação de marcadores ligados a genes de resistência a estes insetos. O delineamento inteiramente casualizado foi adotado sendo avaliados dez caracteres agronômicos e cinco caracteres relacionados à resistência a insetos. Um mapa genético foi construído com base em marcadores AFLP e TRAP. A partir de 14 combinações AFLP utilizadas um total de 643 marcas foi obtido, das quais 67 (10,42%) foram polimórficas, com média de 4,79 marcas polimórficas por combinação. Para o marcador TRAP, 11 combinações de primers fixo/arbitrário geraram 230 marcas, sendo 31 (13,48%) polimórficas, média de 2,82 marcas polimórficas por combinação. Apesar do menor número de marcas polimórficas por combinação, a percentagem de polimorfismo obtida com o marcador TRAP (0,13) foi maior do que para o AFLP (0,10). Foram observados valores moderados para o PIC, com média de 0,37 para ambos os marcadores. Os marcadores SNP apresentaram polimorfismo não informativo, não sendo utilizados no mapeamento. No mapa de ligação foram posicionados 49 marcadores (35 AFLP e 14 TRAP), distribuídos por 12 grupos de ligação, totalizando 696 cM com distância média de 17,93 cM entre marcadores. Para a identificação de QTLs foram utilizadas duas abordagens. A análise de marcas simples permitiu a detecção de três e seis QTLs (LOD=2,5), considerando os valores significativos a 5% e 10%, respectivamente. Pelo método de mapeamento por intervalo composto foram identificados 14 QTLs, referentes a cinco caracteres, distribuídos por oito grupos de ligação. A proporção da variação fenotípica explicada por estes QTLs variou de 8,94% a 59,97%.Cultivation soybean in major agricultural areas and successive planting in the same area significantly contribute to the increase in the incidence of insect pests on this crop, causing increasing damage to production. The seed-sucking stink bugs are considered to be one of the major pests of soybeans. In this study, 286 F2 plants obtained from crosses of IAC-100 and CD-215 were used to identify markers linked to resistance genes to these insects. The completely randomized design was adopted and ten agronomic traits and five traits related to insect resistance were analyzed. A genetic map was constructed based on AFLP and TRAP markers. From 14 AFLP combinations used a total of 643 marks were obtained, of which 67 (10.42%) were polymorphic, with an average of 4.79 polymorphic marks per combination. For the TRAP marker, 11 primers combinations fixed/arbitrary generated 230 marks, of which 31 (13.48%) were polymorphic, an average of 2.82 polymorphic marks per combination. Despite the lower number of polymorphic marks per combination, the percentage of polymorphism obtained with the TRAP marker (0.13) was higher than that for AFLP (0.10). Intermediate PIC values were found, with an average of 0.37 for both markers. The SNP markers presented not informative polymorphisms and were not used in the mapping. The linkage map consisted of 49 markers (35 AFLP and 14 TRAP), scattered across 12 linkage groups, totalizing 696 cM with an average distance of 17.93 cM between markers. QTLs mapping was conducted using two distinct approaches. The single marker analysis allowed the identification of three and six QTLs (LOD=2.5), considering the significance level at 5% and 10%, respectively. The composite interval mapping approach allowed the identification of 14 QTLs, concerning five characters, scattered across eight linkage groups. The proportion of the phenotypic variation explained by these QTLs ranged from 8.94% to 59.97%

Caffeine inheritance in interspecific hybrids of Coffea arabica x Coffea canephora (Gentianales, Rubiaceae)

Caffeine inheritance was investigated in F2 and BC1F1 generations between Coffea arabica var. Bourbon Vermelho (BV) and Coffea canephora var. Robusta 4x (R4x). The caffeine content of seeds and leaves was determined during 2004 and 2005. Microsatellite loci-markers were used to deduce the meiotic pattern of chromosome pairing of tetraploid interspecific hybrids. Genetic analysis indicated that caffeine content in seeds was quantitatively inherited and controlled by genes with additive effects. The estimates of broad-sense heritability of caffeine content in seeds were high for both generations. In coffee leaves, the caffeine content (BSH) from the same populations showed transgressive segregants with enhanced levels and high BSH. Segregation of loci-markers in BC1F1 populations showed that the ratios of the gametes genotype did not differ significantly from those expected assuming random associations and tetrasomic inheritance. The results confirm the existence of distinct mechanisms controlling the caffeine content in seeds and leaves, the gene exchange between the C. arabica BV and C. canephora R4x genomes and favorable conditions for improving caffeine content in this coffee population

Genetic diversity in soybean germplasm identified by SSR and EST-SSR markers Diversidade genética em germoplasma de soja identificada por marcadores SSR e EST-SSR

The objectives of this work were to investigate the genetic variation in 79 soybean (Glycine max) accessions from different regions of the world, to cluster the accessions based on their similarity, and to test the correlation between the two types of markers used. Simple sequence repeat markers present in genomic (SSR) and in expressed regions (EST-SSR) were used. Thirty SSR primer-pairs were selected (20 genomic and 10 EST-SSR) based on their distribution on the 20 genetic linkage groups of soybean, on their trinucleotide repetition unit and on their polymorphism information content. All analyzed loci were polymorphic, and 259 alleles were found. The number of alleles per locus varied from 2-21, with an average of 8.63. The accessions exhibit a significant number of rare alleles, with genotypes 19, 35, 63 and 65 carrying the greater number of exclusive alleles. Accessions 75 and 79 were the most similar and accessions 31 and 35, and 40 and 78, were the most divergent ones. A low correlation between SSR and EST-SSR data was observed, thus genomic and expressed microsatellite markers are required for an appropriate analysis of genetic diversity in soybean. The genetic diversity observed was high and allowed the formation of five groups and several subgroups. A moderate relationship between genetic divergence and geographic origin of accessions was observed.<br>Os objetivos deste trabalho foram avaliar a diversidade genética de 79 acessos de soja de diferentes regiões do mundo, agrupá-los de acordo com a similaridade e testar a correlação entre os dois tipos de marcadores utilizados. Foram utilizados marcadores microssatélites genômicos (SSR) e funcionais (EST-SSR). Trinta pares de primers SSR foram selecionados (20 genômicos e 10 EST-SSR) de acordo com sua distribuição nos 20 grupos de ligação da soja, com sua unidade de repetição trinucleotídica e com seu conteúdo de informação polimórfica. Todos os lócus analisados foram polimórficos, e 259 alelos foram encontrados. O número de alelos por lócus variou entre 2-21, com média de 8,63. Os acessos possuem uma quantidade significativa de alelos raros, sendo os acessos 19, 35, 63 e 65 os que apresentaram maior número de alelos exclusivos. Os acessos 75 e 79 são os mais similares e os acessos 31 e 35, e 40 e 78 são os mais divergentes. Foi observada baixa correlação entre resultados de SSR e EST-SSR. Portanto, uma análise adequada de diversidade em soja deve ser feita utilizando-se tanto marcadores microssatélites genômicos como funcionais. A diversidade genética dos acessos selecionados é alta, tendo sido encontrados cinco grupos e vários subgrupos. Observou-se moderada relação entre divergência genética e origem geográfica dos acessos