Predição genômica para populações segregantes de soja: estratégias de seleção e estabelecimento da população de treinamento

New soybean cultivars are generated from bi-parental crosses, followed by selection and homozygosis increasement stages, which the order of number of generations can vary according to the breeding method adopted. In the initial steps, the low quantities of seeds per progeny and the large number of individuals to be tested, makes it impossible to obtain a high-quality evaluation on field. In this context, genomic selection comes as an alternative predictive method, instead of simple random sampling. Therefore, the objective of this research is to explore relevant aspects related to the application of genomic prediction in the initial stages of a soybean breeding program. The results show good prediction ability (above 0.4) for traits tested evaluated (yield, plant height and maturity), showing that it is possible to apply genomic selection already in F2 and obtain selection gains. In addition, it has been shown that it is possible to obtain predictive abilities equivalent to a full-sibs training set, establishing it only with advanced progenies of the breeding program, allowing the generation high predictive training populations without prior evaluation of within-family progenies, which allows the creation of stable training sets over the years and applicable in different families.Novas cultivares de soja são geradas a partir de cruzamentos bi-parentais, seguido de etapas de seleção e avanço de homozigose, cuja ordem de número de gerações varia de acordo com o método de melhoramento adotado. Nas etapas iniciais, a pouca quantidade de sementes por progênie, além da grande quantidade de indivíduos inviabiliza testes à campo com boa acurácia seletiva. Nesse contexto, a seleção genômica vem como método preditivo alternativo à simples amostragem aleatória nessas etapas. Sendo assim, o objetivo desta pesquisa for explorar aspectos relevantes ligados à aplicação de predição genômica nas etapas iniciais de um programa de melhoramento de soja. Os resultados mostram boa capacidade preditiva (acima 0.4) para os caracteres estudados (produtividade, altura de plantas e maturidade), mostrando ser possível aplicar seleção genômica já em F2 e obter ganhos de seleção. Além disso, demostrou-se que é possível obter capacidades preditivas equivalentes a um set de treinamento com irmãos completos, compondo-o apenas com linhagens avançadas no programa de melhoramento, possibilitando a criação de populações de treinamento performantes sem a necessidade de avaliação previa de progênies da mesma família, o que possibilita a criação de sets de treinamento estáveis ao longo ao longo dos anos e aplicáveis em distintas famílias