Nas metodologias de mapeamento de QTLs tradicionais, a relação de causalidade entre os caracteres fenotípicos e QTLs normalmente não são consideradas. O desenvolvimento deste trabalho contou com a utilização de dados longitudinais de crescimento de progênies oriundas do cruzamento entre os parentais PB217 e PR255 de um plantio de seringueira, localizado em uma área com dois períodos bem definidos ao longo do ano (altas e médias temperaturas; altas e baixas taxas precipitação). O experimento contém 4 medidas de incremento em diâmetro e altura, que são componentes periódicos do crescimento total da cultura, mensurados em um intervalo de dois anos (entre os 18 aos 52 meses de idade das plantas), sendo dois períodos em estação climática favorável ao desenvolvimento e dois em estação desfavorável, intercalados. Dessa forma foram estudados os parâmetros de relacionamento fenotípico e genético com objetivo de construir um diagrama de arquitetura genética que pondere relações de causalidade. Para modelar os dados fenotípicos foi realizado um elaborado modelo multi-caracteres que contemplou a variação espacial das parcelas experimentais e a variação entre os períodos de medição. Para tanto, foram ajustadas matrizes de variância-covariância (VCOV) adequadas à realidade dos dados, e incorporados dados meteorológicos que descrevessem cada um dos períodos. A partir destes modelos, os valores genotípicos ajustados foram utilizados na detecção dos QTLs. Posteriormente, fenótipos e genótipos foram articulados em um diagrama causal estrutural capaz de inferir sobre padrões genéticos de comportamento de crescimento da cultura. Foram mapeados um total de 13 QTLs, sendo que dois deles foram coincidentes para componentes periódicos de diâmetro nos períodos de estação desfavorável. Foi possível identificar efeitos aditivos e devido à dominância interessantes para o desenvolvimento em períodos de menores temperaturas, apontar o parental PR255 como portador de alelos importantes no desenvolvimento em clima adverso, estimar efeitos indiretos de QTLs não mapeados para determinadas características e explicar o padrão comportamental de crescimento no período em que as progênies foram avaliadas. Esta abordagem demonstrou-se proficiente para utilização em programas melhorando genético assistido por marcadores, por agregar informações pertinentes à seleção dos melhores materiais genéticos.

In traditional methodologies of QTL mapping, the causal relationship between phenotypic characters and QTLs are usually not considered. The development of this work involved the use of longitudinal growth data of progenies from parental PR255 and PB217 of a rubber tree plantation, located in an area with two periods of high and medium temperature and low and high precipitation rates well defined throughout the year. The experiment contains four measures of increment of diameter and height, which are periodic growth components of the total crop growing at an interval of two years (from 18 to 52 months old plants), two periods in a favorable climate station and two in a adverse station, intercalated. Was studied the parameters of phenotypic and genetic relationships in order to construct a diagram of genetic architecture to examine these causal relationships. A multi-trait-multi-occasion model that take into consideration spatial variation and climatic variation was developed. It also contains a variation-covariation matrix with appropriate to the reality of the data were adjusted and incorporated meteorological data was conducted to describe each of the periods. From these models the adjusted genotypic values were used in the detection of QTLs and later phenotypes and genotypes were linked in a structural causal diagram to infer about the genetic patterns of behavior. A total of 13 QTLs were mapped to the periodic growth components and total growth. The genetic architecture was able to identify additive effects and effects due dominance interesting to the development in periods of lower temperatures and drought, pointing parental PR255 as carrier of important alleles to development in adverse weather, estimating indirect effects of QTLs that were not mapped to certain characteristics and explain the physiological behavior pattern of growth in the period in which progenies were evaluated. This approach proved to be proficient to use in breeding programs aiming to implement marker assisted selection.