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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2023.tde-04012024-115324
Document
Author
Full name
Roberta Luiza Vidal
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2023
Supervisor
Committee
Piotto, Fernando Angelo (President)
Verdi, Maria Carolina Quecine
Bernardi, Walter Fernando
Boiteux, Leonardo Silva
Title in English
Genomic analysis applied to tomato improvement: from genetic architecture to genomic selection
Keywords in English
Genomic prediction
Processing tomato yield
Root system genetics
Rootstock breeding
Scion growth
Abstract in English
Molecular technologies that can greatly assist genetic studies are currently available for tomato crop (Solanum lycopersicum). This allowed the application of modern analysis to study complex traits, especially within a breeding population context. Phenotypic and genotypic variance found in this scenario could be readily explored by breeders. Thereby, identifying genomic regions and markers associated with important traits could greatly assist tomato breeding. Here different genomic analysis were applied to fresh and processing tomato populations aiming to study from the genetic control of relevant traits to the feasibility of prediction models. The goal of the first chapter of this thesis was to provide base knowledge to rootstock breeding programs. A genome-wide association study was performed on a diversity panel to uncover the genetic control of rootstock performance and root system features. Quantitative traits nucleotides associated with most traits evaluated were identified, as well as genotypes with the potential to be used as rootstock parents. The second chapter was developed at The Ohio State University and used different processing tomato populations to report a yield- related quantitative traits locus (QTL), validate it and incorporate it into genomic prediction models. A yield-related QTL on chromosome five was identified and validated, and adding linkage and gene effect information about it improved prediction accuracies.
Title in Portuguese
Análises genômicas aplicados ao melhoramento do tomateiro: da arquitetura genética até a seleção genômica
Keywords in Portuguese
Crescimento da copa
Genética do sistema radicular
Melhoramento de porta enxertos
Predição genômica
Produção de tomate para processamento
Abstract in Portuguese
Tecnologias moleculares com grande potencial para auxiliar estudos genéticos se tornaram disponíveis para cultura do tomateiro (Solanum lycopersicum) recentemente. O que permitiu a aplicação de análises modernas ao estudo de caracteres complexos, especialmente dentro do contexto de populações de melhoramento. Variâncias fenotípicas e genotípicas identificadas nestas populações poderiam ser prontamente exploradas pelos melhoristas. Desta forma, a identificação de regiões genômicas e de marcadores associados a características de interesse possui enorme potencial para auxiliar o melhoramento do tomateiro. Neste trabalho diferentes tipos de análises genômicas foram aplicados a populações de tomate, tanto indústria quanto in natura, buscando estudar deste o controle genético de caracteres relevantes até a aplicabilidade de modelo de predição. O objetivo do primeiro capítulo foi fornecer conhecimento básico para auxiliar programas de melhoramento de porta enxerto. Para tal, um estudo de mapeamento associativo foi realizado em um painel de diversidade buscando desvendar o controle genético ligado a performance como porta enxerto e a características do sistema radicular. Polimorfismos associados a caracteres quantitativos foram identificados para quase todas as características avaliadas, bem como genótipos com potencial para serem usados como parentais. O segundo capítulo foi desenvolvido na The Ohio State University e utilizou diferentes populações de tomate indústria para reportar um quantitative trait locus (QTL) relacionado a produção total, validá-lo e incorporá-lo em modelos de predição genômica. Um QTL associado a produção total no cromossomo cinco foi identificado, validado e a incorporação de informações de marcadores ligados a este QTL e seu efeito gênico aumentou a capacidade preditiva de modelos de seleção genômica.
 
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Publishing Date
2024-01-08
 
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