Prediction of genetic variability through AFLP-based measure of genetic distance in soybean

Bonato, A. L. V.; Calvo, Éberson Sanches; Arias, Carlos A.; Toledo, J.F.; Geraldi, Isaias Olívio

doi:10.12702/1984-7033.v06n01a05

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“…The highest genetic distance value was estimated for the pairs PI417360/Garantia and PI417360/ Conquista (0.85), followed by PI417360/MSOY8400 and PI417360/B3PTA216-1-9 (0.80), with averages of protein content equal to 41,01%/38,82%, 4 1 , 0 1 % / 3 8 , 5 4 % , 4 1 , 0 1 % / 3 7 , 1 9 % , a n d 41,01%/43,48%, respectively. (Bonato et al, 2006). Among all combinations of accessions, eight pairs of genotypes had genetic distances greater than 0.60 and protein contents greater than or equal to 43%: BARC-8/CS3032PTA276-1-2 (0.71); BARC-8/CS3032PTA190-5-1 (0.71); BARC-8/ CS3032PTA276-3-4 (0.71); CS3032PTA276-1-2/ B3PTA382-2-10 (0.62); B3PTA382-2-10/ CS3032PTA276-3-4 (0.62); B3PTA382-2-10/ CS3032PTA190-5-1 (0.62); B3PTA216-1-9/ CS3032PTA276-1-2 (0.61); and B3PTA216-1-9/ CS3032PTA276-3-4 (0.61).…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…The genetic distance (Bonato, Calvo, Arias, Toledo & Geraldi, 2006) estimates obtained by the complement of the weighted similarity index from the 39 microsatellite markers were also compared to the estimates obtained by the same index from the microsatellites of linkage group I, linkage group most related to the protein content according to the literature (Grant et al, 2010). All mentioned analyzes were performed with the sotware GENES ® (Cruz, 2013), to identify significant difference among treatments and statistical significance for all comparisons was made at p<0.05.…”

Section: Equationmentioning

confidence: 99%

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et al. 2017

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Pre-mejoramiento vegetal para el volumen incrementado de proteína en soya Glycine max (L. ) AbstractThe aim of this research were to determine protein content and genetic divergence of soybean genotypes in QTL regions of the trait grain protein content for plant breeding purposes. Twenty-nine soybean genotypes were grown in the field in four environments (Viçosa-MG Dec/2009, Visconde do Rio Branco-MG Feb/2010, São Gotardo-MG Feb/2010, and São Gotardo-MG Oct/2011) using the randomized block design with three replicates. The grain protein content was quantified by the infrared spectrometry method. The genetic divergence was estimated by the analysis of 39 microsatellite markers from QTL regions for the soybean grain protein content. The pairs of genotypes with greater genetic distances and protein contents were as follows: BARC-8/CS3032PTA276-3-4 (D=0.71) (45.18%/44.31%); BARC-8/CS3032PTA276-1-2 (D=0.71) (45.18%/43.75%); BARC-8/CS3032PTA190-5-1 (D=0.71) (45.18%/43.63%); B3PTA382-2-10/CS3032PTA276-3-4 (D=0.62) (43.80%/44.31%); CS3032PTA276-1-2/ B3PTA382-2-10 (D=0.62) (43.75%/43.80%); B3PTA382-2-10/CS3032PTA190-5-1 (D=0.62) (43.80%/43.63%); B3PTA216-1-9/CS3032PTA276-3-4 (D=0.61) (43.48%/44.31%); and B3PTA216-1-9/CS3032PTA276-1-2 (D=0.61) (43.48%/43.75%), respectively. Other promising combinations for the improvement of protein content were as follows: BR8014887/CS3032PTA190-5-1 (D=0.57) (44.71%/43.63%); BARC-8/CS3032PTA182 (D=0.78) (45.18%/41.84%); BR8014887/CS3032PTA182 (D=0.65) (44.71%/41.84%); BR8014887/PI417360 (D=0.76) (44.71%/41.01%), respectively; and PI417360/B3PTA216-1-9 (D=0.80) (41.01%/43.48%). These pairs of genotypes when crossed should produce populations with higher means and genetic variances and greater gains with selection.

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Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Section: Equationmentioning

confidence: 99%

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et al. 2017

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“…Barroso et al (2003) relatam ausência de correlação entre os parâmetros, quanto ao caráter produtividade, e baixa correlação, quanto ao caráter altura de plantas, em que os coeficientes variaram entre 0,10 e 0,44 nas gerações avaliadas. Bonato et al (2006) observaram coeficientes de correlação entre 0,16 e 0,5, entre sete componentes de produção de grãos, avaliados para seis populações cultivadas em quatro épocas de semeadura.…”

Section: Resultsunclassified

“…Outra razão é a natureza codominante do marcador molecular utilizado, que tem informatividade genética superior àqueles de natureza dominante em trabalhos anteriores (Barroso et al, 2003;Bonato et al, 2006), e provável acurácia na estimativa da divergência genética, o que contribui para a correlação entre os parâmetros, por reduzir o viés. Outra razão pode ser atribuída às Figura 1.…”

Section: Resultsunclassified

“…Medidas de divergência genética entre genitores têm sido utilizadas para predizer médias e variâncias em populações de plantas (Bonato et al, 2006). A hipótese de que a divergência reflete a variabilidade nos cruzamentos fundamenta-se no fato de que o número de genes segregantes aumenta pela complementaridade gênica e de que o encontro gamético, em processos sexuados, possibilita o aparecimento de novos genótipos (Cruz et al, 2011).…”

Section: Introductionunclassified

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Divergência em QTLs e variância genética para teores de proteína e óleo em soja

Rodrigues

Arruda

Cruz

et al. 2015

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre os parâmetros de divergência em regiões de QTLs e a variância genética em genótipos de soja, quanto aos teores de proteína e óleo nos grãos. Dois grupos de genótipos foram avaliados, em diferentes ambientes, quanto aos teores de proteína e óleo e genotipados com marcadores moleculares de regiões de QTLs. A partir de cada grupo, estabeleceram-se subgrupos por critérios pré-definidos e avaliou-se a relação entre os parâmetros, tendo-se comparado a divergência média e a variância genética entre os subgrupos. Os subgrupos foram definidos com base nos critérios de diferença em divergência média, homogeneidade e heterogeneidade nos subgrupos e proximidade em uma projeção tridimensional da matriz de distância. As percentagens de concordância entre maiores valores de divergência média e de variância genética para o total de subgrupos de cada grupo inicial foram de 72,5 e de 73,4%, respectivamente. Portanto, nestes genótipos, há relação positiva entre as estimativas de divergência em regiões de QTL e variância genética para os teores de proteína e de óleo dos grãos. As distâncias genéticas com base nos marcadores moleculares de regiões de QTLs são eficientes para a predição da variabilidade genética em genótipos de soja para os teores de proteína e de óleo dos grãos.Termos para indexação: Glycine max, distância genética, marcadores moleculares, variabilidade genética. Divergence on QTLs and genetic variance for protein and oil contents in soybeanAbstract -The objective of this work was to evaluate the relationship between the parameters of divergence on QTL regions and the genetic variance in soybean genotypes for protein and oil contents. Two groups of genotypes were evaluated for protein and oil contents in different environments, and genotyped with molecular markers of QTL regions. Subgroups were established by predefined criteria from each group, and the relationship between the parameters was evaluated by comparing mean divergence and genetic variance between the subgroups. The subgroups were defined based on the criteria of difference of mean divergence, homogeneity and heterogeneity in the subgroups, and proximity in a three-dimensional projection of the distance matrix. Percentage agreement between the greater values for mean divergence and genetic divergence for the subgroup total of each initial group was 72.5 and 73.4%, respectively. Therefore, there is a positive relationship between the estimates on QTL regions and genetic variance for protein and oil contents in grains in these genotypes. The genetic distances based on molecular markers of QTL regions are efficient to predict the genetic variability in soybean genotypes, for protein and oil contents.

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