03477nam a2200193 a 450000100080000000500110000800800410001910000230006024501340008326000160021730000110023350000930024452028300033765000150316765300140318265300290319665300350322565300230326020483272016-07-19       2015    bl uuuu  m   00u1 u    #d1 aOLIVEIRA, A. A. de  aMétodos de seleção genômica aplicados a sorgo biomassa para produção de etanol de segunda geração.h[electronic resource]  a2015.c2015  a129 p.  aDissertação (Mestrado) - Escola Superior de Agricultura ?Luiz de Queiroz?, Piracicaba.  aAs crescentes preocupações com questões ambientais têm despertado interesse global pelo uso de combustíveis alternativos, e o uso da biomassa vegetal surge como uma alternativa viável para a geração de biocombustíveis. Diferentes materiais orgânicos têm sido utilizados, e dentre eles destaca-se o sorgo biomassa (Sorghum bicolor L. Moench). A seleção genômica apresenta grande potencial e pode, em médio prazo, reestruturar os programas de melhoramento de plantas, promovendo maiores ganhos genéticos quando comparada a outros métodos, além de reduzir significativamente o tempo necessário para o desenvolvimento de novas cultivares, através da seleção precoce. Este trabalho teve como objetivo avaliar modelos de seleção genômica e aplicá-los para a predição dos valores genéticos de indivíduos do painel de sorgo biomassa da Embrapa/Milho e Sorgo. Tal painel inclui materiais do banco de germoplasma e materiais utilizados em programas de melhoramento de sorgo dessa instituição, bem como coleções núcleo do CIRAD e ICRISAT, sendo, portanto, subdividido em dois sub-painéis. As 100 linhagens do sub-painel 1 foram avaliadas fenotipicamente por dois anos (2011 e 2012) e as 100 linhagens do sub-painel 2 por um ano (2011), ambas no município de Sete Lagoas-MG, para as seguintes características fenotípicas: tempo até o florescimento, altura de plantas, produção de massa verde e massa seca, proporções de fibra ácida e neutra, celulose, hemicelulose e lignina. Posteriormente, as 200 linhagens integrantes do painel foram genotipadas através da técnica de genotipagem por sequenciamento. A partir desses dados genotípicos e fenotípicos, os modelos de seleção genômica Bayes A, Bayes B, Bayes C?, Bayes Lasso, Bayes Ridge Regression e Random Regression BLUP (RRBLUP) foram ajustados e comparados. As capacidades preditivas obtidas foram elevadas e pouco variaram entre os diversos modelos, variando de 0,61 para o caráter florescimento a 0,85 para a proporção de fibra ácida, quando o modelo RRBLUP foi empregado na análise conjunta dos dois sub-painéis. Por outro lado, a predição cruzada entre sub-painéis resultou em capacidades preditivas substancialmente menores, nunca superiores a 0,66 e em alguns cenários virtualmente iguais a zero, além de apresentar maiores variações entre os modelos ajustados. Simulações do uso de subconjuntos dos marcadores moleculares são apresentadas e indicam possibilidades de obtenção de capacidades preditivas mais elevadas. Análises de enriquecimento funcional realizadas a partir dos efeitos preditos dos marcadores sugeriram associações interessantes, as quais devem ser investigadas com maiores detalhes em estudos futuros, com potencial de elucidação da arquitetura genética dos caracteres quantitativos.  aBioenergia  aAcurácia  aEnriquecimento funcional  aGenotipagem por sequenciamento  aModelos preditivos