ABDELNOOR, R. V.

ARIAS, C. A. A.

BELZILE, F.

MARCELINO-GUIMARÃES, F. C.

OLIVEIRA, M. F.

PASSIANOTTO, A. L. de L.

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

Comissão de Genética e melhoramento 93SELEçãO GENÔMICA AMPLA PARA O MELHORAMENTO DE SOjA [Glycine max (L.) MERRILL]pASSIANOTTO, A. L. DE L.1; mARCELINO-GuImARãES, F.C1; OLIvEIRA, m.F.1;ARIAS, C. A. A.1; BELZILE, F.2; ABDELNOOR, R.v.11 Empresa Brasileira de pesquisa Agropecuária – Centro Nacional de pesquisa da Soja, Embrapa Soja, Caixa postal 231, Rodovia Carlos joão Strass, Distrito de Warta, Londrina, pR, Brasil.2 université Laval. andrepassianoto@hotmail.com 24A soja [Glycine max (L.) merrill] é uma das principais culturas brasileiras, gerando em-pregos diversos e contribuindo massivamen-te para o desenvolvimento do país. O enten-dimento de suas caraterísticas agronômicas e morfológicas, bem como a resistência e/ou tolerância a estresses bióticos e abióticos, é de fundamental importância para que o seu potencial produtivo seja almejado. Assim, com o objetivo de explorar a amplitude do genomada soja e entender melhor suas característi-cas, estudos moleculares vem sendo feitos ao longo das ultimas décadas, tendo como base diferentes tipos de marcadores moleculares. marcadores moleculares têm por objetivo auxiliar programas de melhoramento através da seleção assistida, facilitando assim rápidos ganhos genéticos (jANNINCK  et al., 2010). A detecção e a exploração da variação genética sempre foi uma parte fundamental do melhora-mento de plantas. variações presentes no DNA associadas a caracteres de interesse agronô-mico foram abordadas durante as duas últimas décadas com diferentes tipos de marcadores moleculares (vARSHNEY et al., 2009). mais recentemente, o aumento do conheci-mento do genoma via análises “in silico” permi-tiu a identificação de variações que represen-tam o tipo mais abundante de variação gené-tica existente, os polimorfismos de base úni-ca (Single Nucleotide polymorphism - SNp). Estes possuem uma ampla aplicabilidade em pesquisas genômicas modernas. Acessando as informações genômicas da soja foi possí-vel, por exemplo, associar variações alélicas ao rendimento e aos ganhos de produção vi-sando médias maiores de produtividade (HAO, et al., 2012). vários estudos envolvendo a des-coberta e uso de SNps já foram relatados em diferentes espécies de plantas e animais. Em soja, estudos já foram realizados com enfoque na identificação de caracteres agronômicos de interesse, como produtividade e resistência a patógenos (HYTEN et al., 2010, HAO, et al., 2012). Técnicas que envolvem o sequencia-mento parcial de genomas através da redução de complexidade têm sido usadas com resul-tados promissores para estudos de GWAS. Dentre as técnicas de redução de complexida-de mais utilizadas, a genotipagem por sequen-ciamento (GBS – Genotyping by Sequencing) (ELSHIRE et al., 2011) se destaca pela sua multiplexidade, baixo custo por amostra e alta qualidade dos SNps gerados. O presente tra-balho está inserido no contexto de inovação tecnológica aplicada ao melhoramento gené-tico da soja, tendo como objetivo inicial a des-coberta e validação de marcadores SNps via metodologia GBS, seguida do mapeamento por associação. por meio da análise genotípi-ca e fenotípica dos materiais disponibilizados, busca-se a detecção de SNps associados às características de interesse.A coleção de genótipos utilizada neste tra-balho foi obtida do banco ativo de germoplas-ma da Embrapa – Soja e consistiu em 240 cultivares comerciais de soja e 170 plantas introduzidas. O material vegetal de cada um dos genótipos foi macerado e 100mg de tecido foliar foram utilizados para a extração de DNA. O tecido vegetal utilizado para a construção da biblioteca foi obtido com o kit de extração DNeasy plant mini Kit (Qiagen cat. No. 69106). O DNA foi posteriormente quantificados atra-vés do Thermo Scientific Nanodrop 8000 spec-trophotometer (Wilmington, DE). As amostras foram normalizadas a 10ng/ul e posteriormen-te digeridas com a enzima de restrição ApeKI, de acordo com o protocolo descrito por Elshire et al,. 2011, para construção da biblioteca ge-nômica. As cinco bibliotecas genômicas ob-tidas foram sequenciadas em cinco canais, em três flowcells distintas utilizando o equipa-mento Illumina HiSeq2000 (mcGill university-Genome Quebec Innovation Center, montreal, QC, Canada). O processo de filtragem dos SNPs foi de acordo com o descrito por SONAH et al,. Resumos expandidos da XXXIv Reunião de pesquisa de Soja - agosto de 2014 - Londrina/pR942013. O pipeline GBS identificou uma lista com 127.734 SNps, no entanto a frequência alélica ajustada em 0,05 proveu 15.947 SNps valida-dos na população, o que permitiu a formula-ção e criação do banco de dados genotípicos via marcadores moleculares de base única. utilizando os SNps validados, estudos anali-saram a estrutura populacional dos genótipos. A análise de componentes principais forneceu meios de identificar o background genético existente nos materiais brasileiros e plantas introduzidas. A Figura 1 utiliza como eixos os componentes principais 1 e 2, identificando cada um dos materiais e diferenciando-os em cultivares comerciais e plantas introduzidas. um cluster contendo materiais comerciais é claramente formado, no entanto algumas plantas introduzidas compartilham a mesma região, indicando uma constituição genética semelhante aos materiais brasileiros. Contudo uma ampla quantidade de materiais exóticos apresentam características genéticas dife-rentes dos materiais comerciais utilizados no Brasil, indicando fontes de variabilidade gené-tica fundamentais para a condução de estudos com intuito de identificar novas fontes de re-sistência a patógenos. A genotipagem de cada um dos indivíduos bem como sua fenotipagem serão carregados junto ao banco de dados do laboratório de seleção assistida da Embrapa Soja para estudos futuros. Desse modo, con-cluímos que a metodologia GBS pode prover dados genotípicos fundamentais para auxilio aos programas de melhoramentoReferênciasELSHIRE, R.j.; GLAuBITZ, j.C.; SuN, Q.; pOLAND, j.A.; KAWAmOTO, K.; BuCKLER, E.S.; mITCHELL, S.E. A robust, simple geno-typing-by-sequencing (GBS) approach for high diversity species. PLoS One, v.6, n.5, e19379, 2011. HAO, D.; CHENG, H.; YIN, Z.; CuI, S.; ZHANG, D.; WANG, H.; YU, D. Identification of single nucleotide polymorphisms and haplotypes as-sociated with yield and yield components in soybean (Glycine max) landraces across multi-ple environments. Theor. Appl. Genet., v.124, p.447–458, 2012.HYTEN, D.L.; CANNON, S.B.; SONG, Q.; WEEKS, N.; FICKuS, E.W.; SHOEmAKER, R.C.;  SpECHT, j.E.; FARmER, A.D.; mAY, G.D.; CREGAN, p.B. High-throughput SNp discovery through deep resequencing of a re-duced representation library to anchor and ori-ent scaffolds in the soybean whole genome sequence. BMC Genomics, v.11, p.38, 2010.jANNINK, j-L.; LORENZ,  A.j.; IWATA, H. Genomic selection in plant breeding: from the-ory to practice. Brief Funct Genomics, v.9, p.166–177, 2010.SONAH, H.; BASTIEN, m.; IQuIRA, E.; TARDIvEL, A.; LéGARé, G.; BOYLE, B.; NORmANDEAu, E.; LAROCHE, j.; LAROSE, S.; jEAN, m.; BELZILE , F. An improved geno-typing by sequencing (GBS) approach offering increased   efficiency of SNP discovery and ge-notyping. PLoS One, v.8, n.1, e54603, 2013.vARSHNEY, R.K.; NAYAK,  S.N.; mAY, G.D.; jACKSON, S.A. Next generation sequencing technologies and their implications for crop genetics and breeding. Trends Biotechnol., v.27, p. 522–530, 2009.Comissão de Genética e melhoramento 95Figura 1. Estrutura populacional da população de Glycine max (L.) merrill estudada de acordo com os componentes principais 1 e 2, cultivares comerciais brasileiras e plantas introduzidas (pI).foram plotadas de acordo com sua constituição genotípica. -100-80-60-40-2002040-60 -40 -20 0 20 40 60CultivaresPIs

Seleção genômica ampla para o melhoramento de soja [Glycine max (L.) Merrill].

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa