o-sätt kryss i sojabönor

växtförädling

Ärftlighet bedömning i tidiga generationer av två-vägs kors i sojabönor

Estimativas de herdabilidade em gerações precoces de cruzamentos biparentais de sojabönor

Marcelo Marchi CostaI, *; Antonio Orlando Di MauroII, Sandra Helena Unêda-TrevisoliIII; Nair Helena Castro ArrielIV; Ivana Marino BárbaroV; Gustavo Dias SilveiraI; Frando Romero Silva MunizI

SAMMANFATTNING

skattning av genetiska parametrar, särskilt i de tidiga generationerna, är mycket användbart för att styra urvalet i aveln., Den nuvarande forskningen genomfördes för att uppskatta heritabilities i bred mening, smal mening och med hjälp av föräldrakommor regression i F3-sojabönpopulationer från sex tvåvägskorsningar, härstammar från sojabönans avelsprogram för Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (UNESP), Jaboticabal campus. Det användes familjen design med gemensamma kontroller ligger tio tomter isär. Det observerades mycket signifikanta skillnader mellan familjer., Den experimentella variationskoefficienten (CVE), CVg/CVe-förhållandet och heritability visade stor variation mellan egenskaper, som är de högsta värdena som hittades för antal pods, antal frön och kornutbyte, vilket visade att variansen skulle utnyttjas genom avel. Uppskattningen av heritabilitetskoefficienterna i vid bemärkelse, snäv bemärkelse och genom regression var nära i de flesta situationer, vilket visar att den största delen av genetisk varians är av additiv natur, där enkla urvalsmetoder kan leda till tillfredsställande genetiska vinster.,

nyckelord: Glycine max, heritability koefficient, förälder-avkomma regression, kvantitativa egenskaper.

sammanfattning

uppskattning av genetiska parametrar, särskilt i tidiga generationer, är mycket användbart för att styra urvalsprocessen i avelsprogram., Således syftade denna studie till att uppskatta herdabiliteter i de breda och begränsade sinnena, liksom av Far-Son-regression i F3-populationer av soja från sex biparentala kors som tillhör sojabönans förbättringsprogram för Fakulteten för jordbruks – och veterinärvetenskap (UNESP) – Jaboticabal campus. Designen som användes var den för familjer med vittnen var tionde tomter. Mycket signifikanta skillnader observerades mellan familjer., Koefficienten för experimentell variation( CVE), CVg/CVe-förhållandet och heritability var av stor variation mellan de utvärderade tecknen, som var de högsta värdena för antal pods, antal frön och kornproduktivitet, vilket bevisade förekomsten av variabilitet som skulle utnyttjas genom avel. Uppskattningarna av heritabilitetskoefficienter i bred, snäv mening och genom regression var nära, i de flesta situationer, vilket indikerar att majoriteten av genetisk varians av additiv natur vars enkla urvalsmetoder kan leda till tillfredsställande vinster.,

Palavras-chave: Glycine max, coeficiente de herdabilidade, regressão pai-filho, caracteres quantitativos.

1. Inledning

det huvudsakliga syftet med avelsprogram är att identifiera överlägsna genotyper i en talrik och heterogen population. Vanligtvis är svårigheterna att erhålla önskvärda genotyper på grund av det stora antalet genotyper, svårigheten att upptäcka de fenotypiska skillnaderna för polygeniska egenskaper och verkan av miljöfaktorer i fenotyputtryck (MONTALVÁN och BARBIN, 1999).,

enligt CRUZ och CARNEIRO (2003) kräver framgången för växtförädling för något drag som regel att det är ärftligt och även förekomsten av variation i befolkningen under urval. Därför är heritability en mycket viktig parameter för uppfödaren, vilket gör det möjligt att uppskatta den ärftliga delen av fenotypisk variation, uppskattningen av genetisk vinst och valet av urvalsmetoder som ska tillämpas (REIS et al., 2002).,

Heritability kan uppskattas som en förälder-avkomma likhetsmätning, och även som en bred och smal känsla genetisk del, med tanke på att heritability inte karakteriserar egenskapen, men strukturen hos den undersökta befolkningen (JACQUARD, 1983).

många sojabönforskningar har gjorts på breda och smala uppskattningar av ärftlighet (Azevedo FILHO et al. 1998; TOLEDO m.fl., 2000; FARIAS NETO och VELLO, 2001; ROSSMAN, 2001; REIS et al.,, 2002), även om få av dem har gjorts med hjälp av moder-avkommor regression, bland annat en havre och en sojabönstudie (CABRAL et al. 2001; MUNIZ m.fl., 2002).

uppskattningarna av genetiska parametrar i tidiga generationer är mycket viktiga för att styra avelsprogrammet i processen att välja de mest lovande genotyperna. Därför gjordes den nuvarande forskningen för att uppskatta heritabilities i bred och smal mening och genom moder-avkommor regression, i F2 och F3 sojabönpopulationer från tvåvägskors för flera egenskaper.

2., MATERIAL OCH METODER

Den nuvarande forskningen har genomförts vid experimentell del av Institutionen för växtodling, på Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (UNESP), Jaboticabal Campus. Behandlingarna bestod av 57 F2-och F3-familjer som härrörde från 6 tvåvägskors (Tabell 1). Det variabla antalet familjer per korsning beror på valet av de bästa genotyperna i F2-generationen, från vilken familjer öppnades i F3. Nästan nio växter per familj valdes slumpmässigt och utvärderades för de genetiska parametrarna uppskattningar.,

experimentet genomfördes med hjälp av familjen design med intercalated kontroller, med kontroll kultivar (Renascença och Liderança) ligger tio tomter isär. Tomterna bestod av 5 meter linjer, 0,5 m från varandra och med 20 växter per meter., Följande egenskaper utvärderades: antal dagar till mognad( NDM); växthöjd vid mognad (PHM), i centimeter; första pod insättningshöjd (FPI), i centimeter; logi (L), betygsskala varierar från 1 (upprätt växt) till 5 (ingiven växt); agronomiskt värde (av), betygsskala varierar från 1 (dålig växt) till 5 (utmärkt växt); antal pods per växt (NP); antal frön per växt (NS); kornutbyte per växt (GY), i gram.,

statistisk analys

dragvarianserna för varje kontroll och för segregeringsgenerationen analyserades enligt Follo wing statistisk modell: Yij = µ + fi + ei + pij + dif, där Yij är en observation av jth-växten i den ith-familjen; µ är ett allmänt medelvärde för generationen (kontroll eller familj); fi är den genetiska effekten som tillskrivs ith-familjen, med i = 1,2…32; ei är miljöeffekten mellan raderna (av kontrollen eller av familjer); pij är den genetiska effekten som tillskrivs JTH-växten i den ith-familjen, med j = 1,2…,293; dij är miljöeffekten mellan växter inom rader (av kontroll eller av familjer).

de statistiska analyserna utfördes med hjälp av Genprogramvaran (CRUZ, 2001). De ursprungliga uppgifterna för L och AV och för NP och NS omvandlades i och för att bättre justera data till den normala distributionskurvan.

i tabell 2 Presenteras ett schema för variansanalysen för segregeringsgenerationen (Ft+1 = F3) och för varje kontroll.,iv> var: kf, K1 e k2 är de viktade medelvärdena av antalet växter per tomt för familjer, kontroll 1 respektive 2; är den fenotypiska variansen mellan växter inom familjer; är den genotypiska variansen mellan växter inom familjer; är miljövariansen mellan växter inom familjer; är miljövariansen mellan växter inom familjer;är den fenotypiska variansen bland familjer; är den genotypiska variansen bland familjer; och är miljövariansen bland familjer., sorter som används som kontroller är helt homozygot genotyper, så att de kan användas för att uppskatta miljövariationerna, där: = är miljövariansen mellan växter inom kontroll 1; = är miljövariansen bland kontroll 1; = är miljövariansen mellan växter inom kontroll 2; och = är miljövariansen mellan kontrollområden 2.,d=”b0eabc2dbc”>

Genotypic Variance

= –

= –

Additive Genetic Variance and Variance due to the Dominance

Table 3 contains the total genotypic variance fractioning ( ) into additive variance ( ) and variance due to dominance deviations ( ), considering the endogamy coefficient in F3 generation of ½ (CRUZ, 2001)., Denna fraktionering var möjlig eftersom självbefruktade familjer, härledda från populationer av en korsning mellan två kontrasterande föräldrar användes.,Ong families:

– inom familjer:

– Total:

Heritability based on parent-offspring regression

där b är regressionskoefficienten, med:, var: cov(YFT, ft+1) avser samvariansen mellan ft-individer värden och FT+1-linjernas genomsnitt ft; är ft-populationens genomsnitt; är ft-populationsvariansen; R är malecot endogamy-koefficienten.,

3. Resultat och diskussion

tabell 4 visar en sammanfattning av variansanalysen med 57 familjer från 6 kors och interkalaterade kontroller (Renascença och Liderança) för de åtta studerade egenskaperna. Betydande skillnader noterades bland familjerna för nästan alla drag i alla 6 kors, vilket bevisar den stora variationen bland progenies som tillhör olika familjer. Trots detta, bland progenies inom familjerna och bland och inom kontrollens tomter, hittades inga signifikanta skillnader för de flesta drag i kors.,

de experimentella varianskoefficienterna (CVE %) varierade från 0,54% för NDM i kors 6 till 22,47% för GY i kors 4. De mest uttrycksfulla CVE-värdena ( % ) erhölls för FPI, NP, NS, GY-egenskaper, de sista tre anses vara de primära produktionsegenskaperna, kontrollerade av ett stort antal gener och starkt påverkad av miljön.

CVg / CVE-förhållandet var mycket högt, från 1,27 för NDM i kors 2 till 8,36 för FPI i kors 6., I allmänhet hittades de högsta värdena för de primära egenskaperna (NP, ns och GY) som kontrasterade med vad som observerades av REIS et al. (2002), där de sekundära tecknen (NDM, PHM och FPI) var högre.

de höga CVg/CVE-värdena som observerats för NP, NS och GY återspeglar en mycket gynnsam situation för urvalet som syftar till dessa egenskaper, med möjligheter till vinster med hjälp av enkla urvalsmetoder, som observerats av CRUZ och REGAZZI (1997).,

i Tabell 5 presenteras de breda meningsskiljaktighetsberäkningarna bland och inom familjerna, smalt förnuft bland familjer, inom familjer och totalt och baserat på moder-avkommans regression. Den totala smala känslan heritability är baserad på en individ, som är dess familjeinformation föraktad.

i allmänhet erhölls de högsta heritabilitetskoefficienterna för de primära produktionsegenskaperna (NP, NS och GY), i de flesta kors (Tabell 5)., Dessa värden beror på den höga genotypiska variansen av dessa egenskaper, på grund av den slående överlägsenheten hos vissa individer och vissa familjer jämfört med befolkningsgenomsnittet. Detta kan bekräftas av överlägsenheten hos samma egenskaper jämfört med den genetiska varianskoefficienten (Tabell 4).

individuellt kan det observeras i kors 4, att vissa värden överträffade enheten för NP, NS och Gy, vad enligt REIS et al., (2002), är ett tecken på en överskattad additiv genetisk varians eller en underskattad miljövarians, vilket kan karakterisera en otillräcklighet av estimeringsmetoderna för dessa variationer. Detta faktum kan ha orsakats av det låga antalet representanter för vissa familjer, som hade sin utveckling gynnats av den låga ställningen i linjen som motsvarar sin familj.

alla sex heritability koefficienter visade hög variation. Bred mening ärftlighet bland familjer varierade från 0,34 (l i kors 1) till 0,95 (FPI i kors 6). Liknande uppskattningar hittades av REIS et al., (2002), för NDM, PHM, NP, NS och GY. MAURO et al. (1995) erhöll också liknande resultat för PHM och FPI, men lägre för NP, NS och GY, med samma plottyp. Bred mening heritability inom familjer, som varierade från 0.11 (l i kors 1) till 0.89 (GY i kors 4) liknade också de resultat som REIS et al (2002) erhöll för NDM och PHM, även om det övervinnades av de som erhölls för NP, NS och GY.

snäv känsla heritability bland familjer varierade från 0.27 (l i kors 1) till 1.00 (GY i kors 4), presenterar likheter med vad som hittades av REIS et al. (2002) för NDM, NP, NS och GY., Lägre uppskattningar hittades för PHM. ROSSMANN (2001) erhöll liknande amplitudnivåer som NDM och GY, med något överlägsen resultat för PHM och L. Narrow sense heritability inom familjer presenterade en högre varians, från 0.06 (l i cross 1 och FPI i cross 5) till 1.25 (GY i cross 4), med resultat högre än de som hittades av REIS et al. (2002) för NDM och PHM och något lägre för NP, NS och GY. Total snäv känsla heritability varierade från 0.12 (L i kors 1) till 1.07 (GY i kors 4), presentera resultat lägre än de som erhållits genom REIS et al., (2002) för NDM och PHM och liknande för NP, NS och GY.

den uppskattade heritabiliteten av moder-avkommans regression belägen mellan 0,14 (PHM i kors 1) och 1,33 (NS i kors 4), presenterade amplitudnivåer som liknar dem som erhållits av MUNIZ et al. (2002) för PHM och FPI och högre för NS och GY. FARIAS NETO och VELLO (2001) fått liknande resultat för NDM, PHM, L, AV-och GY.

det kan också märkas, på Tabell 5, heritability medelvärden av de sex kors, för alla uppskattningar och egenskaper., I ett allmänt perspektiv presenterade cross 1 lägre uppskattningar än genomsnittet för nästan alla situationer, egenskaper och uppskattningsmetoder för heritability, med undantag för FPI-egenskapen. För tvär 2 var de flesta uppskattningarna högre än genomsnittet, med undantag för GY-drag där alla heritabilitetskoefficienter var lägre. Korset 3 visade en lätt fördel jämfört med genomsnittliga uppskattningar, främst för av, NP och ns egenskaper. För korset 4 var de flesta uppskattningarna högre än genomsnittet för alla egenskaper., Annars kan det på korset 5 observeras att de flesta koefficienterna var lägre än genomsnittet, förutom l-egenskapen. Slutligen visade korset 6 antingen högre och lägre uppskattningar än genomsnittet i ett liknande antal.

resultaten visade att de breda och smala avkänningskoefficienterna ofta var närmare, vilket indikerar att det mesta av den genetiska variansen troligen beror på additiv natur., Detta faktum förstärks av det höga CVg/CVe-förhållandet som erhålls, med värden som är klart högre än enheten, vilket visar att ganska enkla urvalsmetoder kan leda till tillfredsställande vinster, särskilt för de primära egenskaperna (NP, NS och GY), som är mer ekonomiskt viktiga, även i tidiga generationer.

de uppskattningar av heritability som beräknats av moder-avkomman regression liknade den smala känslan heritability, presentera samma överskattningar i kors 4 för NP, NS och GY, med värden högre än enheten., Det är dock viktigt att förstärka att BORÉM (1997) anser att de uppskattningar som erhållits av moder-avkomman regression, särskilt i F2 och F3 generationer, är av bred natur, på grund av det faktum att förälder-avkomman covariance innehåller komponenter av tillsats, dominans och epistatisk varians., Men eftersom det mesta av den genetiska variansen i det nuvarande experimentet var av additiv natur, med minimerad dominans och epistatiska effekter, märktes det att de tre heritabilitetskoefficienterna (bred, smal och regression) presenterade nära värden, för de flesta situationer, särskilt i de uppskattningar som erhållits bland familjer.

de höga heritabilitetskoefficienterna som observerats specifikt för NP, NS och GY indikerar att det kan bli framgång i urvalet av tidiga generationer, även i F3-generationen, genom att styra urvalsprocessen för de mest lovande genotyperna., Den heritability uppskattningar för GY, främst i kors 4, 3 och 6, presenterade högre möjligheter till vinst, med tanke på de breda och smala sense koefficienter som förälder-avkomma regression. De minst lovande korsen, med tanke på alla tre uppskattningsmetoderna, var korsen 1 och 2.

med tanke på att heritabilitetskoefficienten definierar den urvalsskillnadsandel som kommer att överföras till följande generation, kan man dra slutsatsen att Urval bland familjer kommer att vara mer lovande än urval inom familjer., Dessutom presenterade de egenskaper och korsningar som presenterade de bästa heritabilitetskoefficienterna också högre vinstmöjligheter genom enkla urvalsmetoder, även i tidiga generationer.

4. Slutsatser

1. Uppskattningen av ärftlighet i vid bemärkelse, snäv bemärkelse och genom regression var nära i experimentförhållandena, vilket bevisar att additiv natur representerar den högsta delen av genetisk varians.

2. Urval bland familjer visade sig vara mest lovande än urval inom familjer.,

bekräftelse

till CAPES och FAPESP för de tilldelade stipendierna och ekonomiskt stöd till forskningen. Till teknikerna Geraldo Mangela de Assis och Amanda Roberta Corrado för hjälp med att genomföra experimenten.

BORÉM, A.; MIRANDA, G. V. Melhoramento de plantas. 4. Viçosa: Editora UFV, Imprensa Universitária, 2005. 525p.

CRUZ, C. D. Programa Gener: versão Windows; aplicativo computacional em genética e estatística. Viçosa: Editora UFV, Imprensa Universitária, 2001. 648P.

JACQUARD, A. Heritability: ett ord, tre begrepp., Biometrics, Arlington, v. 39, n. 2, s.465-477, 1983.

ROSSMANN, H. uppskattningar av genetiska och fenotypiska parametrar för en sojabönpopulation utvärderad på fyra år. 2001. 80p. avhandling (Master i Agronomi) – ESALQ/USP, Piracicaba.

UNÊDA-TREVISOLI, S. H. fenotypisk stabilitet och avkomma potential som erhålls genom octuple kors i sojabönor. 1999. 228p. avhandling ( doktorsavhandling i Agronomi) – ESALQ/USP, Piracicaba.

---