Estrutura genética de uma população selecionada e Pinus taeda linnaeus

Resumo: Espécies florestais de rápido crescimento suprem de forma sustentável a demanda por biomassa lenhosa, reduzindo a pressão sobre as florestas naturais. No entanto, reflorestamentos com Pinus vêm produzindo madeira juvenil de baixa qualidade. Assim, o melhoramento genético para características relacionadas à qualidade da madeira ou outras de difícil mensuração, torna-se prioritário aos programa de melhoramento florestal. Fortes expectativas têm sido direcionadas aos estudos de genética de associação, via genes candidatos, para estimar a correlação genética e fenotípica entre os alelos polimórficos e as características de interesse. Tal estratégia representaria uma possibilidade de predizer ganhos a partir da implantação de um programa baseado em seleção assistida por marcadores. Contudo, a existência de estrutura genética espúria é apontada na literatura como uma das maiores causas de viés estatístico nos estudos de mapeamento de associação. Um dos maiores desafios, mesmo com o avanço de todas as tecnologias genômicas e analíticas, é a definição de quais são os verdadeiros grupos genéticos existentes dentro de uma determinada população. Definir os grupos genéticos em uma população artificial torna-se ainda mais desafiador, uma vez que não se sabe ao certo o histórico da origem dos indivíduos que compõem essas populações. A presente pesquisa parte da hipótese que, definindo o número de K (ou de grupos genéticos) mais provável para representar a população, e, apontando quais indivíduos da população fazem parte de cada grupo, seja a estratégia mais eficiente para conter o viés estatístico em estudo de mapeamento de associação. Partindo-se dessa hipótese, o objetivo foi caracterizar a estrutura genética de uma população selecionada de Pinus taeda em busca do K mais provável, com o propósito de prepará-la para um estudo de mapeamento de associação. A população foi formada por 1130 indivíduos com 12 anos de idade, que representam 120 famílias de polinização aberta, e que haviam sido selecionados para melhor desempenho em volume de madeira produzida. Para definir o polimorfismo genético da população foram genotipados em eletroforese capilar 15 loci microssatélites, usando uma plataforma de sequenciador automatizado em sistema multiplex. O primeiro capítulo do estudo apresenta e discute os métodos usados para caracterizar, detectar e validar o polimorfismo microssatélite da população. Os resultados detectaram erros de tipagem alélica e permitiram concluir que a melhor forma de detectá-los foi obtida com o estudo da segregação alélica de cada locus dentro das progênies. Esse estudo também permitiu a inferência dos genótipos de 120 ancestrais maternos. O capítulo seguinte apresenta o resultado das análises de agrupamento multilocus usando algoritmo bayesiano para definir o número mais provável de grupos genéticos existentes na população selecionada e os parâmetros genéticos que melhor definem a estrutura genética. Essas análises foram efetuadas sob dois critérios: admitindo-se equilíbrio de Hardy-Weinberg e admitindo-se endogamia. Também foram utilizadas estatísticas ad hoc para determinar o K mais provável. Concluiu-se ao final do estudo que existam cinco grupos genéticos prováveis, os quais não obtiveram a coincidência esperada com às chamadas Florestas Plantadas (FPs) - plantações onde foram selecionados os indivíduos que geraram a população selecionada. O quê os resultados sugerem é que esses cinco grupos foram gerados pela pressão de seleção dentro de progênies para características de volume de madeira produzida, e ainda pela ocorrência de acasalamentos preferenciais entre três origens genéticas distintas. Os valores de endogamia FST (coeficiente de endogamia de Wright) detectados foram de 0,194 a 0,384, e são relativamente superiores ao que seria esperado para uma população inicial de seleção de uma espécie de polinização aberta. Esses resultados, apesar de terem como alvo o preparo dessa população para um estudo de genética de associação, podem ser de grande valor prático para os próprios programas de melhoramento, uma vez que o conhecimento da dinâmica da estrutura genética permite monitorar o nível de endogamia a cada geração de seleção e assim, prolongar a vida útil do programa de melhoramento