Dissertations / Theses: 'Blud'

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Galli, Giovanni. "Predição genômica de híbridos de milho para caracteres de arquitetura oligogênica e sob diferentes parâmetros de penalização e correção de fenótipo." Universidade de São Paulo, 2016. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-09082016-172924/.

Full text

Abstract:

O alcance de altas produtividades em milho (Zea mays L.) depende do desenvolvimento de híbridos, o principal produto explorado nos programas de melhoramento. O sucesso na obtenção deste tipo de cultivar é conseguido com extensivo cruzamento de linhagens, seguido de avaliações para identificação das combinações de maior potencial. Geralmente, o melhorista tem à sua disponibilidade grande número de linhagens, possibilitando a realização de centenas a milhares de cruzamentos distintos, dos quais apenas uma pequena quantidade pode ser avaliada experimentalmente devido a limitação de tempo e recursos. Com o advento da Seleção Genômica (GS) tornou-se possível predizer o comportamento destes indivíduos não avaliados com base em seu genoma. No decorrer do processo de consolidação da GS várias metodologias foram propostas. A aptidão destas em predizer desempenhos fenotípicos é dependente da sua capacidade de acomodar a arquitetura genética das características e lidar com a multicolinearidade das matrizes genômicas. Neste sentido, métodos baseados em modelos mistos podem apresentar menor eficiência na predição de características oligogênicas devido à não capacidade de representar a distribuição real do efeito dos QTL. Além disso, a regularização das predições na presença de multicolinearidade é realizada por meio de um parâmetro de penalização (λ), o qual pode ser estimado de várias formas e consequentemente modificar a acurácia dos modelos. Além do aprimoramento dos métodos, outro aspecto importante é o procedimento de correção dos dados fenotípicos previamente à GS, o qual não é consenso na comunidade científica. Diante do exposto, este trabalho objetivou: verificar o efeito das formas de obtenção do λ (via REML na GS e pela herdabilidade da característica) e da correção do fenótipo (valor genotípico e média ajustada) na GS e avaliar a eficiência da modelagem diferencial de QTL de maior efeito na capacidade preditiva da metodologia G-BLUP, comparando-a ao LASSO Bayesiano, BayesB e G-BLUP convencional. Para isso foram utilizadas informações de híbridos simples de milho tropical avaliados em cinco locais para produtividade de grãos, altura de planta e espiga no ano de 2015. Os dados genômicos foram obtidos com a plataforma Affymetrix® Axiom® Maize Genotyping Array de 616.201 SNPs. Foram estudados diferentes cenários de GS considerando os fatores supracitados, sendo estes comparados entre si por suas capacidades preditivas e seletivas. Os resultados obtidos indicam que a correção do fenótipo e a forma de estimação de λ afetam a capacidade preditiva. O uso de valores genotípicos como correção dos fenótipos e estimação de λ via REML apresentaram os melhores resultados. Foi também observado que a modelagem de SNPs de maior efeito como fator fixo aumenta discretamente a capacidade preditiva da metodologia G-BLUP para as características oligogênicas avaliadas (altura de planta e espiga), sendo indicado o uso do G-BLUP convencional. Complementarmente, observou-se que a GS apresentou modesta eficiência na seleção de híbridos superiores sob intensidades moderadas. Entretanto, a sua alta capacidade de selecionar sob baixa intensidade pode ser amplamente explorada nos programas de melhoramento de milho visando a seleção precoce direta.
The achievement of high yield in maize (Zea mays L.) relies on the development of hybrids, which is the main product of breeding programs. The success in obtaining this kind of cultivar is achieved through extensive crossing of inbred lines followed by field trials to identify the combinations with greatest potential. Generally, breeders have a large number of inbred lines on their hands, being able to perform hundreds to thousands of different crosses, of which only a small portion can be experimentally evaluated due to time and resource limitations. Genomic Selection (GS) has made it possible to predict phenotypes of unevaluated individuals based on their genome. Throughout the establishment process of GS many approaches have been proposed. The ability of these approaches at predicting phenotypic performance depends on their capacity of accommodating the genetic architecture of the traits and dealing with the multicollinearity of the genomic matrices. Hence, methods based on mixed model equations may present lower prediction efficiency for oligogenic traits due to their inability of depicting the real distribution of the QTL effects. Moreover, the prediction regularization in the presence of multicollinearity is done by a shrinkage factor (λ), which can be estimated in a number of ways and may affect the accuracy of the models. In addition to the improvement of the models, the correction of the phenotype utilized in the predictions is also important, which is not a consensus among researchers. Based on these facts, this study aimed to assess the effect of estimation of λ (by REML in the GS model and by the heritability of the traits) and the correction of the phenotype (genotypic value and adjusted mean) on the GS. It also targeted to evaluate the effect of differential modeling of major makers on the prediction accuracy of G-BLUP, comparing it to Bayesian LASSO, BayesB and ordinary G-BLUP. To those ends, tropical maize single-crosses evaluated at five sites for grain yield, plant and ear height in 2015 were utilized. The genomic data was obtained with the Affymetrix® Axiom® Maize Genotyping Array of 616,201 SNPs. Distinct GS scenarios were studied considering the aforementioned factors which were compared by their prediction and selection accuracy. The results suggest that the correction of the phenotype and the way of estimation of λ do affect prediction accuracies. The use of genotypic values as the correction of phenotypes and the estimation of λ by REML showed best results. It was also observed that modeling major SNPs as fixed effect factors had little improvement on the prediction accuracy of G-BLUP for the oligogenic traits evaluated (plant and ear height). Thereby, ordinary G-BLUP should be the method of choice to predict these traits. Additionally, it was observed that GS presented modest efficiency for selecting superior hybrids under moderate intensities. However, its high effectiveness at selecting under low intensities might be exploited on maize breeding programs for early direct selection.