Universidade Federal de Viçosa
Estudo de associação genômica e análise de redes gênicas para resistência de soja à Phytophthora sojae
Abstract
dc:description.abstractA soja [Glycine Max (L.) Merrill] é considerada uma das cinco mais importantes culturas na produção de alimentos no mundo e no Brasil ocupa do posto de principal commoditie agrícola, ocupando mais da metade da área agricultável do país. Um dos fatores mais impactantes na produção de soja é a incidência de doenças, entre estas, a podridão radicular de fitóftora. O objetivo deste estudo foi identificar marcadores SNPs associados à resistência completa de soja à P. sojae; identificar genes localizados próximos a marcadores candidatos a resistência parcial e completa a doença e realizar uma análise post GWAS através da montagem de uma rede gene – fator de transcrição. Um total de 169 cultivares de soja foram inoculadas com Phytophthora sojae através de duas diferentes metodologias e genotipadas com 3.807 marcadores SNPs. As análises realizadas neste estudo foram as de GWAS foi realizada por modelos lineares mistos comprimidos, regressão linear múltipla de stepwise, análise de desequilíbrio de ligação, identificação de genes candidatos, análise de sequências regulatórias, análise de enriquecimento de processos biológicos e montagem de rede gene – fator de transcrição. Foram identificados um total de seis marcadores candidatos associados a resistência completa, 31 genes candidatos relacionados a resistência parcial e completa, 279 processos biológicos e centenas de fatores de transcrição. O uso destes marcadores, genes, interações genes – fatores de transcrição permitem uma compreensão mais ampla dos mecanismos relacionados a resistência de soja à P. sojae e surgem como ferramenta para aumentar a eficiência dos programas de melhoramento no desenvolvimento de variedades de soja resistentes a P. sojae. Palavras-chave: Soja, Glycine max (L.) Merrill. Podridão Radicular de Fitóftora. SNP. GWAS. Desequilíbrio de Ligação. Fatores de Transcrição. Redes Gênicas. Seleção Assistida por Marcadores Moleculares.
Degree
thesis:*- Grantor dc:publisher
- Universidade Federal de Viçosa
- Year dc:date.issued
- 2019
Author and committee
dc:creator, dc:contributor.*- Author dc:creator
-
- Lüdke, Willian Hytalo
- Advisor dc:contributor.advisor
-
- Silva, Felipe Lopes da
- Contributors dc:contributor
-
- Schuster, Ivan
- Verardo, Lucas Lima
Subjects
dc:subject × 3Rights
dc:rights- Statement dc:rights
-
- Acesso Aberto
- Language dc:language.iso
- por
Identifiers
dc:identifier.*- Repository record dc:identifier.uri
- https://locus.ufv.br//handle/123456789/28703
- OAI identifier oai:identifier
- oai:locus.ufv.br:123456789/28703