SELEÇÃO GENÔMICA AMPLA NO MELHORAMENTO DE Coffea canephora

Resumo

O café é globalmente uma das commodities mais importante e sua produção é baseada em duas principais espécies, Coffea arabica e Coffea canephora, sendo o Brasil o maior produtor mundial. Acredita-se que toda essa produção possa ser comprometida, devido aos efeitos das mudanças climáticas, afetando a viabilidade das flores, o desenvolvimento dos frutos, a produção e a qualidade da bebida. Uma alternativa para auxiliar na obtenção de cafeeiros que sejam mais adaptados às condições climáticas futuras e, ao mesmo tempo, sem redução  da produção e a qualidade da bebida pode ser a seleção genômica ampla (SGA). A implementação desse programa requer muitos marcadores genéticos, que agora são mais facilmente descobertos com a publicação do genoma de referência de C. canephora. A maioria das características que são economicamente importantes são quantitativas e complexas, requerindo uma cobertura genômica completa de marcadores, e, desta forma, a SGA, através do cálculo dos valores genéticos genômicos (VGG), se apresenta como uma ferramenta importante para o melhoramento de plantas. Na SGA, esses marcadores são usados para construir um modelo preditivo usando indivíduos com informações genotípicas e fenotípicas conhecidas. Com este modelo, os VGGs para as características desejadas podem ser calculados e usados para classificar os indivíduos com fenótipo desconhecido para posterior seleção. A SGA é uma nova abordagem no melhoramento genético de plantas que permite a seleção precoce de materiais de elite, maximizando ganhos genéticos ao longo de gerações, principalmente no caso de plantas perenes como o café. Para este propósito, neste trabalho, um grande número de indivíduos e marcadores foram selecionados, para se avaliar a aplicabilidade da SGA em termos de resposta de seleção das características alvo e precisão da predição em uma população de C. canephora. Aproximadamente 1.300 indivíduos de C. canephora de uma população localizada na Embrapa Cerrados (Planaltina, DF, Brasil) foram selecionados e avaliados quanto as características como produção, precocidade dos frutos, tamanho de grão, tamanho da cereja e peso de 100 grãos. O DNA dos indivíduos foi extraído e os dados genotípicos foram obtidos a partir do chip desenvolvido para C. canephora com aproximadamente 26K SNPs. A população amostrada foi utilizada para estimação e validação no modelo preditivo. Equações de predição de VGGs foram construídas para cada característica de interesse, previsto pelo G-BLUP. Embora os estudos de SGA ainda não tenham sido capazes de explicar a variação fenotípica total, eles identificaram regiões genômicas essenciais, e para espécies perenes como café, o uso de SGA pode aumentar muito a eficiência de seleção, reduzindo o tempo de introdução de características de interesse.