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| Registros recuperados : 7.185 | |
| 206. |  | SANTOS, V. B. dos; LIMA, S. R.; MESQUITA, A. G. G.; FRANKE, I. L.; NEGREIROS, J. R. da S.; BEBER, P. M.; RESENDE, M. D. V. de. Progresso genético do programa de melhoramento de variedades de milho da Embrapa no Acre. Scientia Naturalis, v. 3, n. 5, p. 2346-2357, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Café. |
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| 209. | | CRUZ, S. L.; PEDROZO, C. A.; OLIVEIRA, V. X. A.; SILVA, A. M. da; RESENDE, M. D. V. de; GONCALVES, D. de A. Parâmetros genéticos e seleção inicial de procedências e progênies de taxi-branco (Tachigali vulgaris) em Roraima. Ciência Florestal, v. 30, n. 1, p. 258-269, jan./mar. 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Florestas; Embrapa Roraima. |
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| 213. | | JESUS, O. N. de; MACHADO, C. de F.; JUNGHANS, T. G.; OLIVEIRA, E. J. de; GIRARDI, E. A.; FALEIRO, F. G.; ROSA, R. C. C.; SOARES, T. L; LIMA, L. K. S.; SANTOS, I. S. dos; SAMPAIO, S. R.; AGUIAR, F. S.; GONCALVES, Z. S. Recursos Genéticos de Pasiflora L. en Embrapa: pre-mejora y mejoramiento genético. MORERA, M. P.; COSTA, A. M.; FALEIRO, F. G.; CARLOSAMA, A. R.; CARRANZA, C. (Ed.). Maracuyá: de los recursos genéticos al desarollo tecnológico. Brasília, DF: Proimpress, 2018. p. 15-42.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Cerrados. |
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| 214. | | CARVALHO, H. W. L. de; SANTOS, M. X. dos; LEAL, M. de L. da S.; TABOSA, J. N.; CARDOSO, M. J.; CARVALHO, B. C. L. de; LIRA, M. A. T.; ALBUQUERQUE, M. M. de. Melhoramento genético de milho no Nordeste brasileiro. In: QUEIROZ, M.A. de; GOEDERT, C.O.; RAMOS, S.R.R. (Ed). Recursos genéticos e melhoramento de plantas para o Nordeste brasileiro (on line). Versão 1.0. Petrolina: Embrapa Semi-àrido; Brasília-DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, nov. 1999. Disponivel via Word Eide Web http:/www.cpatsa.embrapa.br.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte; Embrapa Semiárido. |
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| 216. | | RESENDE, R. M. S.; RESENDE, M. D. V. de; JANK, L.; VALLE, C. B. do; CANÇADO, L. J.; CHIARI, L. Melhoramento genético de leguminosas forrageiras. In: RESENDE, R. M. S.; VALLE, C. B. do; JANK, L. (Ed.). Melhoramento de forrageiras tropicais. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2008. p. 117-159| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Gado de Corte. |
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| 217. | | ROCHA, R. B.; RAMALHO, A. R.; TEIXEIRA, A. L.; LAVIOLA, B. G.; SILVA, F. C. G. da; MILITÃO, J. S. L. T. Eficiência da seleção para incremento do teor de óleo do pinhão-manso. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 47, n. 1, p. 44-50, jan. 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Algodão; Embrapa Rondônia; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 7.185 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Milho e Sorgo. Para informações adicionais entre em contato com cnpms.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
25/04/2016 |
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Data da última atualização: |
19/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
RIBEIRO, C. A. G. |
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Afiliação: |
Carlos Alexandre Gomes Ribeiro. |
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Título: |
Identificação de regiões genômicas relacionadas à seca e deficiência de fósforo via análise de ligação e mapeamento associativo em milho tropical. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
2015. |
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Páginas: |
89 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG.
Coorientadora: Cláudia Teixeira Guimarães. |
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Conteúdo: |
Estresses abióticos são aqueles impostos pelas condições edafo-climáticas ao longo do ciclo de uma cultura, que afetam seu desenvolvimento. Dentre os estresses abióticos que reduzem significativamente a produção de grãos do milho, podemos destacar a seca e a deficiência de fósforo. A compreensão dos mecanismos genéticos e fisiológicos em resposta a esses estresses pode fornecer ferramentas importantes para aumentar a tolerância e a produtividade das culturas, por meio da seleção assistida ou da transgenia. Estratégias de mapeamento de QTLs (Quantitative Trait Loci) e mapeamento associativo vêm sendo amplamente utilizados com o objetivo de dissecar características complexas com elevado efeito de background genético e influência ambiental, tornando-os passíveis de seleção. Assim, o presente trabalho utilizou essas duas estratégias de mapeamento para identificar regiões genômicas envolvidas na resposta do milho à seca e à deficiência de fósforo. No mapeamento de QTLs, foi utilizada uma abordagem de modelos mistos em duas populações de milho tropical sob condições contrastantes de disponibilidade de água, sendo avaliados: produção de grãos, altura de planta e intervalo de florescimento. Altura de plantas e intervalo de florescimento foram incluídos como co-fatores, contribuindo para melhorar a precisão na identificação de QTLs para a produção de grãos. Dezessete regiões genômicas foram identificadas para produção de grãos com ou sem co-fatores, além de dez QTLs para altura de planta e sete para intervalo de florescimento detectados nas duas populações de mapeamento. Em geral, ambos os pais de cada população contribuíram com alelos favoráveis. O efeito dos co-fatores foi mais expressivo na população derivada do cruzamento L1761121 x L521237. Nessa população, QTLs para intervalo de florescimento nos cromossomos 3, 4 e 9 foram co-localizados com QTLs para produção de grãos, exceto quando o intervalo de florescimento foi incluído como co-fator no modelo, indicando que fatores genéticos comuns possam controlar ambas as características nessas regiões. Em quatro regiões genômicas nos cromossomos 1, 3, 6 e 8, foram detectados QTLs para produção de grãos coincidentes em ambas as populações, que também foram consistentemente identificados em outros estudos, sugerindo uma estabilidade desses QTLs em diferentes ambientes e background genéticos, com uso potencial no melhoramento assistido. A deficiência de fósforo (P) é um problema recorrente principalmente em solos tropicais. A proliferação e o desenvolvimento de sistema radicular são estratégias para maximizar a exploração do solo, aumentando a eficiência na aquisição de P pelas plantas. Esse estresse abiótico foi abordado por meio do mapeamento associativo em um painel composto por 561 linhagens de milho tropical. O painel foi genotipado com marcadores SNPs gerados pela genotipagem por sequenciamento (GBS) e fenotipado para características de morfologia radicular e aquisição de P em solução nutritiva sob baixa e alta concentração de P. Modelos lineares mistos corrigidos para os efeitos de estrutura de populações e de parentesco permitiram a identificação de 136 SNPs associados com um conjunto de seis características, considerando a significância de -log10 (P-valor) >=5. O decaimento médio do desequilíbrio de ligação foi de 1000 pares de bases, demonstrando uma alta diversidade genética das linhagens. Os SNPs significativos foram bem distribuídos em todos os cromossomos, confirmando a complexidade genética das características de morfologia radicular e de aquisição de P. O SNP apresentando a maior probabilidade de associação S8_89092905) foi localizado dentro do gene GRMZM2G044531 no cromossomo 8, que codifica uma provável proteína da família AGC quinase. Esse SNP aumenta o comprimento e a área superficial das raízes, principalmente sob baixa concentração de P, com influência mínima no diâmetro radicular. Além disso, a distância de 127,4 kbp desse SNP, um outro SNP (S8_88964594), posicionado no gene GRMZM2G057116, que codifica um fator de transcrição da família WRKY, foi também associado com tais características fenotípicas. Apesar desses SNPs estarem fisicamente distantes, eles compartilham um alto desequilíbrio de ligação (r2=0,77), superior ao valor médio encontrado (r2=0,18) da região de 610 kbp onde elas estão localizadas. Tais informações associadas com a natureza desses genes preditos, os tornam candidatos para futuros estudos de validação. Integrando os resultados desses genes preditos, os tornam candidatos para futuros estudos de validação. Integrando os resultados desses dois estudos, uma região no cromossomo 8 entre os bins 8.02 e 8.03 merece destaque por terem sido detectados QTLs para produção de grãos sob estresse hídrico em duas populações de SNPs significativamente associados com morfologia. Assim, essa região genômica é altamente recomendada como alvo tanto para o melhoramento assistido quanto para a busca por genes candidatos, visando desenvolver genótipos de milho adaptados e produtivos em condições de estresses. MenosEstresses abióticos são aqueles impostos pelas condições edafo-climáticas ao longo do ciclo de uma cultura, que afetam seu desenvolvimento. Dentre os estresses abióticos que reduzem significativamente a produção de grãos do milho, podemos destacar a seca e a deficiência de fósforo. A compreensão dos mecanismos genéticos e fisiológicos em resposta a esses estresses pode fornecer ferramentas importantes para aumentar a tolerância e a produtividade das culturas, por meio da seleção assistida ou da transgenia. Estratégias de mapeamento de QTLs (Quantitative Trait Loci) e mapeamento associativo vêm sendo amplamente utilizados com o objetivo de dissecar características complexas com elevado efeito de background genético e influência ambiental, tornando-os passíveis de seleção. Assim, o presente trabalho utilizou essas duas estratégias de mapeamento para identificar regiões genômicas envolvidas na resposta do milho à seca e à deficiência de fósforo. No mapeamento de QTLs, foi utilizada uma abordagem de modelos mistos em duas populações de milho tropical sob condições contrastantes de disponibilidade de água, sendo avaliados: produção de grãos, altura de planta e intervalo de florescimento. Altura de plantas e intervalo de florescimento foram incluídos como co-fatores, contribuindo para melhorar a precisão na identificação de QTLs para a produção de grãos. Dezessete regiões genômicas foram identificadas para produção de grãos com ou sem co-fatores, ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Consumo hídrico; Mapeamento genético; Melhoramento genético. |
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Thesagro: |
Genética vegetal; Zea mays. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
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No mapeamento de QTLs, foi utilizada uma abordagem de modelos mistos em duas populações de milho tropical sob condições contrastantes de disponibilidade de água, sendo avaliados: produção de grãos, altura de planta e intervalo de florescimento. Altura de plantas e intervalo de florescimento foram incluídos como co-fatores, contribuindo para melhorar a precisão na identificação de QTLs para a produção de grãos. Dezessete regiões genômicas foram identificadas para produção de grãos com ou sem co-fatores, além de dez QTLs para altura de planta e sete para intervalo de florescimento detectados nas duas populações de mapeamento. Em geral, ambos os pais de cada população contribuíram com alelos favoráveis. O efeito dos co-fatores foi mais expressivo na população derivada do cruzamento L1761121 x L521237. Nessa população, QTLs para intervalo de florescimento nos cromossomos 3, 4 e 9 foram co-localizados com QTLs para produção de grãos, exceto quando o intervalo de florescimento foi incluído como co-fator no modelo, indicando que fatores genéticos comuns possam controlar ambas as características nessas regiões. Em quatro regiões genômicas nos cromossomos 1, 3, 6 e 8, foram detectados QTLs para produção de grãos coincidentes em ambas as populações, que também foram consistentemente identificados em outros estudos, sugerindo uma estabilidade desses QTLs em diferentes ambientes e background genéticos, com uso potencial no melhoramento assistido. A deficiência de fósforo (P) é um problema recorrente principalmente em solos tropicais. A proliferação e o desenvolvimento de sistema radicular são estratégias para maximizar a exploração do solo, aumentando a eficiência na aquisição de P pelas plantas. Esse estresse abiótico foi abordado por meio do mapeamento associativo em um painel composto por 561 linhagens de milho tropical. O painel foi genotipado com marcadores SNPs gerados pela genotipagem por sequenciamento (GBS) e fenotipado para características de morfologia radicular e aquisição de P em solução nutritiva sob baixa e alta concentração de P. Modelos lineares mistos corrigidos para os efeitos de estrutura de populações e de parentesco permitiram a identificação de 136 SNPs associados com um conjunto de seis características, considerando a significância de -log10 (P-valor) >=5. O decaimento médio do desequilíbrio de ligação foi de 1000 pares de bases, demonstrando uma alta diversidade genética das linhagens. Os SNPs significativos foram bem distribuídos em todos os cromossomos, confirmando a complexidade genética das características de morfologia radicular e de aquisição de P. O SNP apresentando a maior probabilidade de associação S8_89092905) foi localizado dentro do gene GRMZM2G044531 no cromossomo 8, que codifica uma provável proteína da família AGC quinase. Esse SNP aumenta o comprimento e a área superficial das raízes, principalmente sob baixa concentração de P, com influência mínima no diâmetro radicular. Além disso, a distância de 127,4 kbp desse SNP, um outro SNP (S8_88964594), posicionado no gene GRMZM2G057116, que codifica um fator de transcrição da família WRKY, foi também associado com tais características fenotípicas. Apesar desses SNPs estarem fisicamente distantes, eles compartilham um alto desequilíbrio de ligação (r2=0,77), superior ao valor médio encontrado (r2=0,18) da região de 610 kbp onde elas estão localizadas. Tais informações associadas com a natureza desses genes preditos, os tornam candidatos para futuros estudos de validação. Integrando os resultados desses genes preditos, os tornam candidatos para futuros estudos de validação. Integrando os resultados desses dois estudos, uma região no cromossomo 8 entre os bins 8.02 e 8.03 merece destaque por terem sido detectados QTLs para produção de grãos sob estresse hídrico em duas populações de SNPs significativamente associados com morfologia. Assim, essa região genômica é altamente recomendada como alvo tanto para o melhoramento assistido quanto para a busca por genes candidatos, visando desenvolver genótipos de milho adaptados e produtivos em condições de estresses.
650 $aGenética vegetal
650 $aZea mays
653 $aConsumo hídrico
653 $aMapeamento genético
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