A seca é um dos estresses abióticos mais importantes na cultura do milho, o qual ocasiona reduções significativas na produção de grãos. A arquitetura genética da tolerância à seca é complexa, fazendo-se necessária a melhor compreensão desse caráter. Estudos envolvendo mapeamento associativo são úteis por explorarem a variação genética de caracteres quantitativos e, adicionalmente, levam em conta informações acerca de genótipos, ambientes e interações genótipo por ambiente (G × E). Ao considerar efeitos de G × E em modelos de mapeamento associativo há possibilidade de identificar regiões no genoma associadas à condições e ambientes específicos. Este trabalho teve como objetivo detectar associações relacionadas à tolerância à seca em milho por meio de um modelo de mapeamento associativo para múltiplos ambientes e múltiplos locos, o qual permitiu distinguir associações com efeitos ambiente-específico daquelas com efeitos principais e de interação associação por ambiente (QEI). O painel associativo foi composto por 190 linhagens, classificadas de acordo com os grupos heteróticos quanto ao tipo de grão. Marcadores SNPs (∼500k) foram utilizados para a genotipagem do painel associativo. Duas linhagens (L228-3 e L3) foram usadas como testadores comuns e os híbridos obtidos foram avaliados em duas localidades (Janaúba-MG e Teresina-PI), dois anos agrícolas (2010 e 2011), sob duas condições de tratamento (irrigado e não irrigado). Ao total, consideraram-se seis caracteres: peso de grãos, intervalo de florescimento, florescimento feminino e masculino, altura de planta e de espiga. Consideraram-se dois grupos de mapeamento, agrupados de acordo com os testadores utilizados. SNPs foram úteis para testar associações ao longo do genoma do milho e investigar o relacionamento genético entre indivíduos. O modelo de mapeamento associativo, com inclusão de informações sobre interação G × E, detectou o total de 179 associações, e o maior número de associações foram relacionadas aos caracteres de florescimento. A maioria das associações (168) apresentaram QEI significativo, sendo que o tamanho e a magnitude desses efeitos distinguiram-se de acordo com o ambiente em avaliação. Apenas o caráter florescimento feminino não apresentou associações com efeitos estáveis ao longo dos ambientes em estudo. A detecção de algumas associações em posições próximas do genoma evidenciam possíveis efeitos de pleiotropia. Algumas associações foram co-localizadas em regiões do genoma do milho relacionadas à tolerância à seca, sendo que algumas dessas associações estavam envolvidas a fatores pertencentes à vias metabólicas de interesse. O presente estudo forneceu informações úteis para a compreensão da base genética da tolerância à seca em milho sob os ambientes específicos em avaliação.

Drought is a severe stress factor in maize production and causes significant reduction in grain yield. Genetic architecture of drought tolerance is complex and a better understanding of this trait is required. Association mapping studies are useful to explore quantitative traits and simultaneously account for genetic backgrounds including genotype, environment and genotype-by-environment (G × E) interactions. By accounting for G × E into association mapping models it is possible to identify regions associated with specific environment and conditions. The main goal of this study was detect significant associations related to drought tolerance in maize via multi-environment-multi- locus association mapping model, distinguishing information about specific-environment effects from main and association-by-environment (QEI) effects. Our association panel was composed by 190 inbred lines classified according to heterotic groups. The panel was genotyped with ∼500K SNPs. Two inbred lines (L228-3 and L3) were used as common testers and testcrosses were assessed in two locations (Janaúba-MG e Teresina-PI), two years (2010 and 2011), under two treatment conditions (well-watered and water-stressed). A total of six traits were evaluated including grain yield, anthesis-silking interval, female and male flowering time, plant and ear height. Two mapping groups were considered, grouped by common testers. SNPs were used to test significant association along the maize genome and also to account for population structure and relatedness coefficient. Our mapping model detected a total of 179 associations and the highest number of associations were related to the flowering time measures. The most associations (168) showed significant QEI and the size and magnitude of those effects were distinguished by environment conditions. Only female flowering trait did not show stable effects across all environments. Mapped associations in nearby positions indicate plausible pleiotropy effects. Some associations were co-located in maize genome regions related to metabolic pathway factors. Our study support the detection of significant associations along the maize genome and contributes for understanding of the genetic basis of drought tolerance in maize.