Modelos de predição genômica aditivo e aditivo-dominante, para volume e qualidade da madeira em Eucalyptus benthamii Maiden et Cambage

João Gabriel Zanon Paludeto

Defesa Pública: 05 de março de 2020

Banca Examinadora:

Prof. Dr. Roberto Fritsche Neto – Esalq/USP – Primeiro Examinador
Dr. Bruno Marco de Lima – Bracell – Segundo Examinador
Dra. Regiane Abjaud Estopa – Klabin – Terceira Examinadora
Dr. Caio Césio Salgado – Klabin – Quarta Examinadora
Prof. Dr. Evandro Vagner Tambarussi – UNICENTRO – Orientador e Presidente da Banca Examinadora

Resumo:

O Eucalyptus benthamii é frequentemente apontado como espécie potencial para uso em áreas com ocorrência de geadas severas. Assim como outras espécies do gênero Eucalyptus, é considerada de rápido crescimento. Todavia, um dos maiores desafios do melhoramento florestal tradicional deste gênero, é o tempo para completar um ciclo seletivo. A seleção genômica tem mostrado grande potencial para acelerar significativamente programas de melhoramento, sendo capaz de auxiliar a seleção de indivíduos geneticamente superiores de maneira precoce e confiável. Desta forma, esta pesquisa teve como objetivo construir modelos preditivos de caráter aditivo (GA), aditivo-dominante (GAD), híbrido single-step (H) e baseado em pedigree esperada (At e Ag) para lignina (LIG), extrativos (EXT), carboidratos (CBO) e densidade básica da madeira (DBM) aos quatro anos de idade e volume individual aos seis anos de idade (VOL6). No estudo de associação genômica (GWAS), encontrou-se um baixo número de associações, as quais explicaram de 0,9% até 6,5% da variância genética dos caracteres. Herdabilidades no sentido restrito ( ˆ2 a h ), variaram de 0,15 (EXT – GAD) até 0,70 (DBM – At). Os modelos genômicos apresentaram desempenho superior em relação aos modelos de pedigree. As capacidades preditivas ( gy r ) variaram de 0,12 (VOL6 – Ag) até 0,44 (DBM – H/GA/GAD). A inclusão do efeito de dominância (modelo GAD) influenciou positivamente na capacidade preditiva e viés de predição para VOL6. O modelo híbrido single-step (H) demonstrou ser capaz de aplicar a seleção genômica em maior escala, incluindo indivíduos não genotipados, com capacidade preditiva equivalente ou superior aos demais modelos testados.