Genetic analisys of quantitative traits in maize by using the design III and moleculars markers.

Caracteres importantes em espécies vegetais estão, em sua maior parte, sob o controle de vários locos gênicos, denominados locos de caracteres quantitativos (QTLs). A expressão fenotípica desses caracteres produz uma distribuição contínua de valores devido à segregação genotípica, aos efeitos ambientais e à interação genótipos por ambientes. Com o advento dos marcadores moleculares e de modelos estatístico-genéticos adequados tornou-se possível a detecção e o mapeamento de regiões cromossômicas que controlam estes caracteres. Este trabalho foi realizado para analisar caracteres quantitativos em uma população de milho tropical com os objetivos: (1) obter estimativas das variâncias genéticas aditiva e de dominância, e do grau médio de dominância; (2) construção de um mapa genético utilizando marcador molecular do tipo microssatélite; (3) detecção de QTLs e estimação de seus efeitos genéticos, e de suas interações com ambientes, utilizando o delineamento III. Neste trabalho foram utilizadas 250 progênies F2:3 retrocruzadas para ambos os genitores, totalizando 500 progênies, que foram avaliadas em seis ambientes para a obtenção de dados fenotípicos. Foi realizada a genotipagem com 140 marcadores moleculares para as 250 plantas F2 genitoras. O mapa genético foi construído utilizando o programa MAPMAKER/EXP V.3.0. Os componentes das variâncias genéticas e o grau de dominância dos caracteres foram estimados utilizando-se o delineamento III. A detecção de QTLs e as estimativas de seus efeitos genéticos foram efetuados utilizando a metodologia de Cockerham & Zeng (1996). Os resultados das análises de variâncias evidenciaram sobredominância para produção de grãos e dominância parcial para os outros nove caracteres. Por causa do desequilíbrio de ligação nesta população, estas estimativas estão, provavelmente, superestimadas. O mapa genético com 140 marcadores tem 1.730,1 centiMorgans (cM) de extensão e intervalo médio de 12,4 cM entre marcadores adjacentes. Foram detectados QTLs em todos os cromossomos para todos os caracteres, indicando que os locos que controlam estes caracteres estão distribuídos pelo genoma. A análise genética utilizada permitiu a estimação dos efeitos aditivos, dominantes e epistáticos dos QTLs. Efeitos aditivos, dominantes e epistáticos foram detectados para todos os caracteres. As magnitudes, em módulo, dos efeitos aditivos e dominantes foram maiores do que os efeitos epistáticos para todos os caracteres, exceto para posição relativa da espiga onde os efeitos epistáticos foram um pouco maiores do que os efeitos dominantes. A porcentagem de marcadores que detectaram efeitos epistáticos variou de 10,71% para teor de umidade nos grãos a 50,71% para número de folhas. Para produção de grãos, os efeitos epistáticos foram detectados em 32,14% dos marcadores, sendo encontrados valores altos para alguns marcadores. Os efeitos dos QTLs detectados variaram muito em magnitude e sinal entre marcadores adjacentes, demonstrando que os QTLs contribuem de forma diferenciada para as expressões dos caracteres. Os efeitos dos QTLs tiveram pequena ou nenhuma interação genótipos por ambientes para os caracteres avaliados, exceto para teor de umidade nos grãos.Most of the agronomic traits in crop species are under the control of unknown number of loci, which have been termed quantitative trait loci (QTL). Because of genotypic segregation, environmental effects, and of genotype by environment interaction, the phenotypic values of these traits present continuous variation. The advent of molecular markers, and of sophisticated statistical-genetic models allowed the analysis of quantitative traits at the DNA level, by detecting and mapping chromosomal regions with loci affecting those traits. This research was carried out to analyze quantitative traits in a tropical maize population by (1) estimating genetic parameters as additive and dominance genetic variance, and the level of dominance; (2) developing a genetic map with microsatellites as molecular markers; (3) detecting and estimating genetic effects of QTLs as well as QTLs by environment interaction by using the Design III methodology. The genetic material was a set of 250 F2:3 progenies developed from a cross of two inbred lines. The F2 plants, parents of the F2:3 progenies, were genotyped with microsatellites and a genetic map was developed by using MAPMAKER/EXP V.3.0 software. The F2: 3 progenies were backcrossed to both parental inbred lines giving rise to 500 backcrossed progenies, which were evaluated in six environments. The components of genetic variances and the level of dominance of the traits were estimated by using the Design III approach. The detection of QTLs and estimates of their genetic effects were computed by using Cockerham & Zeng (1996) methodology. Average level of dominance was overdominance for grain yield (GY), and partial dominance for the other nine traits. Because of the linkage disequilibrium in this population, probably these estimates are overestimated. The genetic map with 140 markers spanned 1,730.1 centimorgans (cM) in length with an average interval of 12.4 cM between adjacent markers. QTLs were detected at all chromosomes for all traits, indicating that the genes controlling the quantitative traits assessed are spread in the genome. The genetic analysis used allowed the estimation of additive, dominance and epistatic effects of the QTLs. Additive, dominance and epistatic effects were detected for all traits, although the magnitudes, in module, of additive and dominance effects were larger than epistatic effects for all traits, except for ear placement where epistatic effects were slightly larger than dominance effects. The percentage of markers that detected significant epistatic effects ranged from 10.71% for grain moisture to 50.71% for number of leaves. For GY, the dominance effects were more important than additive effects; epistatic effects were detected in 32.14% of the markers, whereas in some markers high values were found. The magnitudes and signs of the QTLs effects were highly variable among the markers, showing that the contribution of the QTLs for the expression of the traits was very different, and that epistatic effects are important for the expression of all traits. Also, fewer QTL effects by environment interactions were detected for all traits, except for grain moisture