Fenotipagem via NIR e predição genômica em Eucalyptus benthamii

Abstract

Resumo: O melhoramento tradicional contribuiu por muitos anos para o aumento expressivo de produtividade do Eucalyptus no Brasil, porém, para completar um ciclo de melhoramento leva-se muito tempo. A seleção genômica tem apresentado potencial para acelerar os programas, e os melhoristas estão com uma expectativa grande sobre essa técnica, visto que une a biotecnologia com a genética quantitativa para acelerar a seleção genética. O objetivo principal desse trabalho foi validar biotecnologias que possam acelerar os ganhos de seleção dos programas de melhoramento genético de Eucalyptus benthamii. Para isso, foi avaliada a Seleção Genômica para caracteres de crescimento e qualidade da madeira. Também, foi realizada a caracterização não destrutiva da madeira por meio da espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) para estimativa de densidade da madeira, dos teores de carboidratos totais, lignina e extrativos. Para o desenvolvimento dos modelos de seleção genômica ampla foi realizada a fenotipagem da população de 'treinamento' aos três anos de idade quanto ao volume de madeira, em seguida foi realizada a genotipagem utilizando marcadores moleculares do tipo SNPs em 780 indivíduos selecionados por meio de modelos mistos. Essa genotipagem foi processada utilizando um chip de alta densidade que resultou em 43.266 marcadores SNPs, após o controle de qualidade 27.462 marcas foram utilizadas para a estimativa dos efeitos. A predição de valores genéticos genômicos foi obtida para o caráter volume de madeira aos 3 de idade, e aos 4 anos para densidade da madeira, lignina, extrativos e carboidratos, utilizando o modelo RR-BLUP (Random Regression Best Linear Unbiased Predictor), sendo que as capacidades preditivas foram estimadas por diferentes metodologias de validação. A capacidade preditiva variou de 0,24 a 0,74 para volume de madeira aos três anos de idade. Para densidade básica da madeira, teor de lignina, extrativos e carboidratos, os valores de capacidade preditiva foram 0,44, 0,39, 0,33 e 0,35 respectivamente. Conclui-se que a seleção genômica ampla é aplicável para a espécie Eucalyptus benthamii. Com 2 a 5 mil marcadores consegue-se acessar a variabilidade para as características de crescimento e qualidade da madeira. A tecnologia NIR também se apresenta como uma potencial ferramenta para o programa de melhoramento de E. benthamii tornando possível a avaliação precoce e não destrutiva de características físico-químicas importantes para o processo de produção de polpa celulósica. Palavras-chave: Eucalyptus benthamii, Seleção Genômica; SNPs, espectroscopia near-infrared.

Abstract: Traditional breeding has contributed for many years to increase productivity of Eucalyptus in Brazil. However, the time to complete a breeding cycle is long and genomic selection has potential to accelerate programs. The breeders have a great expectation about this technique, because biotechnology works with quantitative genetics to accelerate the genetic selection. The main objective of this work was to evaluate biotechnologies that accelerate the genetic improvement program of Eucalyptus benthamii. For this, the study of the technique of genomic selection for traits of growth and wood quality was carried out. In addition, Eucalyptus benthamii wood was non-destructively characterized and the performance of near infrared spectroscopy (NIR) in estimating the wood basic density, lignin, extractive contents and total carbohydrates was evaluated. To develop genomic selection models was done the phenotyping of the training population with three years old for wood volume trait; the genotyped was done using SNPs molecular markers to 780 selected individuals by traditional BLUP. The genotyping was performed using a high density chip which resulted in 43,266 SNPs markers, after quality control marks 27,462 were used to estimate the effects of markers. The prediction ability was estimated by RR-BLUP model (Random Regression Best Linear Unbiased Predictor) with different validation methods by the new estimator for wood volume. The prediction model was developed at 4 years for wood density, lignin, extractives and carbohydrates, too. The prediction ability was 0,24 to 0,74 for wood volume at three years old. For wood density, lignin content, extractives and carbohydrates, the prediction ability was 0,44, 0,39, 0,33 e 0,35, respectively. In conclusion, the genome selection applies to the species of Eucalyptus benthamii. With 2000 to 5000 markers can be access the genetic variability of this population with good accuracy. And, the NIR technology presents itself as a potential tool for the E. benthamii breeding program, enabling the early and non-destructive evaluation of important physical and chemical wood features for the pulp production process and allowing cost reduction of chemical analysis, which may also be optimized. Keywords: Eucalytpus benthamii, Genomic selection, SNPs, near-infrared spectroscopy.