A cultura do milho é uma das atividades agrícolas de maior importância no Brasil. O país é o terceiro maior produtor mundial e a produtividade média passou de 1800 kg ha-1 para 3000 kg ha-1 nos últimos 15 anos. A produção de grãos e a tolerância à seca são caracteres complexos e de difícil seleção e uma possibilidade para se aumentar a eficiência dos programas de melhoramento que visam o incremento da produção de grãos e a tolerância à seca seria através da seleção indireta para caracteres relacionados a elas como o stay-green e os componentes da produção. O presente trabalho teve por objetivo estudar os caracteres stay-green, produção de grãos e seus componentes em milho com a finalidade de reunir informações sobre a herança desses caracteres. Para tanto foi utilizada uma população obtida pelo cruzamento das linhagens L-14-04 B e L-08- 05 F, contrastantes para diversos caracteres. Progênies F2:3 derivadas desses cruzamento foram retrocruzadas com as linhagens parentais formando dois conjuntos com 250 progênies de retrocruzamento cada. Essas progênies foram avaliadas em até seis ambientes segundo o delineamento de látice simples 10x10 para os caracteres produção de grãos (PG), e seus componentes: comprimento de espiga (CE), diâmetro de espiga (DE), número de fileiras por espiga (NFi), número de grãos por fileira (NGF) e peso de 500 grãos (P500) e para o caráter relacionado a tolerância à seca stay-green (SG). Um mapa de ligação obtido com 177 marcadores SSR foi utilizado para mapear QTL para esses caracteres em cada uma das populações de retrocruzamento através da metodologia de mapeamento por intervalo composto expandido para múltiplos ambientes (mCIM). Os efeitos genéticos aditivos e de dominância para cada QTL mapeado foram obtidos por meio de contrastes entre os efeitos dos QTL mapeados nas duas populações de retrocruzamento. Foram mapeados 217 QTL para os sete caracteres avaliados sendo alguns desses de maior efeito, estáveis através dos diversos ambientes e co-localizados com QTL para outras características, o que os tornam bons candidatos para seleção assistida por marcadores moleculares. O grande número de QTL mapeados nesse estudo confirma não só a complexidade desses caracteres como também o poder de detecção do método de mapeamento (mCIM) e do delineamento utilizado nesse estudo (delinemento III).

Maize is one of the most important agricultural activities in Brazil. The country is the third largest world producer and the yield rose from 1800 kg ha-1 to 3000 kg ha-1 in the last 15 years. The grain yield and drought tolerance are complex traits, difficult to select. A possibility to increase the efficiency of breeding programs that aims to improve the grain yield and drought tolerance would be through indirect selection for traits related to them as the stay-green and yield components. The aim of this work was to study the characters stay-green, yield and its components in maize in order to gather information on the inheritance of these characters. For this purpose it was used a population obtained by crossing the lines L-14-04 B and L-08-05 F, contrasting to several traits. Progenies F2:3 from this cross were derived from backcrosses to the parental lines forming two sets of backcross progeny with 250 each. These progenies were evaluated in up to six environments according to the simple lattice design 10x10 for grain yield (PG), and their components: ear length (CE), ear diameter (DE), number of rows per ear (NFI), number of grains per row (NGF), weight of 500 grains (P500) and the drought tolerance related trait stay-green (SG). A linkage map obtained with 177 SSR markers were used to map QTL for these traits in each backcross population through the methodology of composite interval mapping expanded to multiple environments (mCIM). The additive and dominance genetic effects for each mapped QTL were obtained by means of contrasts between effects of QTL mapped in the two backcross populations. Two hundred seventeen QTL were mapped for seven traits evaluated, some of these are of mayor effect, stable through the various environments and co-located with QTL for other characteristics, what make them good candidates for molecular marker assisted selection. The large number of QTL mapped in this study confirms not only the complexity of these characters but also the detection power of the mapping method (mCIM) and of the design used in this study (design III).