Estimativas de parâmetros genéticos para pigmentos e caracteres agronômicos em alface verde versus roxa

O entendimento da genética e das interações gênicas envolvidas na expressão de determinadas características se torna um fator determinante para a melhor exploração seu uso. Este desconhecimento das bases genéticas envolvidas impacta diretamente no desenvolvimento de programas de melhoramento que aliem uma ou mais características desejáveis em uma única cultivar. O objetivo do presente estudo foi estimar os parâmetros genéticos envolvidos na expressão dos pigmentos e características agronômicas em alface. Foram avaliados parentais P₁ (verde) e P₂ (roxo), as gerações segregantes F₁ e F₂, e os backcross Bc₁ e Bc₂ originados do cruzamento UFU-Crespa199#1#1 x UFU-Albina#2. As avaliações foram feitas para teor de clorofila, teor de antocianina, número de folhas e diâmetro de planta. O estudo foi realizado pelo teste de gerações e as estimativas obtidas por meio das médias e variâncias. Foi verificado indicativo de herança poligênica ou oligogênica para as características número de folhas, diâmetro de plantas e teor de antocianina. Com exceção do teor de antocianina tanto o modelo completo quanto o aditivo-dominante explicaram satisfatoriamente o comportamento das variáveis.

Termos para indexação:
Antocianina; interações gênicas; gerações segregantes.

Autoria

Alisson Henrique Gama de Oliveira ^**Corresponding author: agralisson@gmail.com

Universidade Federal de Uberlândia/UFU, Uberlândia, MG, BrasilUniversidade Federal de Uberlândia/UFUBrazilUberlândia, MG, BrazilUniversidade Federal de Uberlândia/UFU, Uberlândia, MG, Brasil

https://orcid.org/0000-0001-8502-8034

Gabriel Mascarenhas Maciel

Universidade Federal de Uberlândia/UFU, Monte Carmelo, MG, BrasilUniversidade Federal de Uberlândia/UFUBrazilMonte Carmelo, MG, BrazilUniversidade Federal de Uberlândia/UFU, Monte Carmelo, MG, Brasil

https://orcid.org/0000-0001-5391-631X

Ana Carolina Silva Siquieroli

https://orcid.org/0000-0003-4713-1262

Ana Carolina Pires Jacinto

https://orcid.org/0000-0001-8184-5803

Aline José da Silveira

https://orcid.org/0000-0002-8483-4904

Ernani Clarete da Silva

Universidade Federal de São João Del-Rei/UFSJ, Sete Lagoas, MG, BrasilUniversidade Federal de São João Del-Rei/UFSJBrazilSete Lagoas, MG, BrazilUniversidade Federal de São João Del-Rei/UFSJ, Sete Lagoas, MG, Brasil

https://orcid.org/0000-0001-7515-7588

^*Corresponding author: agralisson@gmail.com

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Figuras (2)
Tabelas (4)
Fórmulas (25)

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Figure 1:
Climatic conditions in Monte Carmelo-MG during the period from May 12^th (2018) until June 22^nd (2018). Source: Cooxupé.

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Figure 2:
Averages observed and expected for each of the generations in the additive-dominant model for four agronomic traits from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

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Table 1:
Number of plants evaluated, agronomic characterization and contents of pigments in the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁, and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

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Table 2:
Estimates of genetic parameters obtained from the variances of agronomic traits evaluated in plants of the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁ and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

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Table 3:
Estimates of genetic parameters of four agronomic traits evaluated in plants of the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁ and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

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Table 4:
Coefficients of determination (R², %) by nonorthogonal decomposition of the sum of the squares of adjusted parameters in the complete model (CM) and additive-dominant model (ADM) of the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁ and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

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Figure 1: Climatic conditions in Monte Carmelo-MG during the period from May 12^th (2018) until June 22^nd (2018). Source: Cooxupé.

Figure 2: Averages observed and expected for each of the generations in the additive-dominant model for four agronomic traits from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

Table 1: Number of plants evaluated, agronomic characterization and contents of pigments in the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁, and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

Generation	NP	NL	CLF	DMT	ANT
P₁	20	11.95	19.03	20.46	12.31
P₂	20	19.95	44.38	29.15	52.71
F₁	20	21.10	40.25	29.22	43.46
F₂	203	15.45	36.41	23.43	22.83
Bc₁	18	15.50	30.38	21.58	15.52
Bc₂	20	21.30	40.89	30.27	32.57
Transgressive	-	Yes	No	Yes	Yes

NP = number of plants; NL = number of leaves; CLF = chlorophyll content; DMT = plant diameter; ANT = anthocyanin content.

Table 2: Estimates of genetic parameters obtained from the variances of agronomic traits evaluated in plants of the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁ and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

Parameters	NL	CLF	DMT	ANT
$σ_{g}^{2}$	12.83	19.09	12.76	-32.12
$σ_{e}^{2}$	7.26	18.14	10.24	183.50
$σ_{f}^{2}$	20.08	37.23	23.00	151.38
$σ_{a}^{2}$	17.98	-2.58	14.73	123.41
$σ_{d}^{2}$	-5.16	21.68	-1.98	-155.53
$h_{b}^{2}$	63.86	51.28	55.47	-21.22
$h_{n}^{2}$	89.56	-6.94	64.06	81.52
K	-1.28	-0.67	-1.02	-0.54
Η	4.34	-51.06	5.73	6.21

Table 3: Estimates of genetic parameters of four agronomic traits evaluated in plants of the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁ and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

Parameter	NL		CLF		DMT		ANT
Parameter	CM	ADM	CM	ADM	CM	ADM	CM	ADM
m	4.14ns	14.83*	34.82*	31.60*	14.83*	22.82*	27.67*	29.58*
a	-4.00ns	-4.50ns	-12.67ns	-12.43ns	-4.34ns	-5.65 ns	-20.20ns	-17.66ns
d	28.26*	4.47*	0.95ns	8.89*	20.02*	4.26*	-35.16ns	-9.53ns
aa	11.80*	-	-3.11ns	-	9.97*	-	4.84ns	-
ad	-3.60ns	-	4.31ns	-	-8.69ns	-	6.30ns	-
dd	-11.31ns	-	4.48ns	-	-5.63ns	-	50.95*	-

m: average of all possible homozygous genes; a: average of additive effects; d: measure of the dominance deviations; aa: average of all additive × additive interactions; ad: average of all additive × dominant interactions; dd: average of all dominant × dominant interactions; NL = number of leaves; CLF = chlorophyll content; DMT = plant diameter; ANT = anthocyanin content; * significant at 95% confidence; ns = not significant; CM: complete model; ADM: additive-dominant model.

Table 4: Coefficients of determination (R², %) by nonorthogonal decomposition of the sum of the squares of adjusted parameters in the complete model (CM) and additive-dominant model (ADM) of the generations P₁, P₂, F₁, F₂, BC₁ and BC₂ derived from the UFU-Crespa199#1#1 × UFU-Albina#2 cross.

Parameters	NL		CLF		DMT		ANT
Parameters	CM	ADM	CM	ADM	CM	ADM	CM	ADM
m	2.04	90.13	9.84	85.71	22.33	94.03	6.45	71.05
a	62.64	7.43	89.86	12.84	52.70	4.93	86.75	26.93
d	12.09	2.43	0	1.45	5.08	1.03	1.28	2.01
Subtotal	76.80	99.99	99.70	100	80.11	99.99	94.48	99.99
aa	22.07	-	0.08	-	10.47	-	0.20	-
ad	2.35	-	0.17	-	8.51	-	0.38	-
dd	5.65	-	0.04	-	0.90	-	4.93	-
Epistatic effect	30.1	-	0.29	-	19.88	-	5.51	-

m: average of all possible homozygous genes; a: average of additive effects; d: measure of the dominance deviations; aa: average of all additive × additive interactions; ad: average of all additive × dominant interactions; dd: average of all dominant × dominant interactions; NL = number of leaves; CLF = chlorophyll content; DMT = plant diameter; ANT = anthocyanin content; CM: complete model; ADM: additive-dominant model.

A t = (A b s * f) / ε

σ_{g (F_{2})}^{2} = σ_{f (F_{2})}^{2} - σ_{m (F_{2})}^{2}

σ_{m (F_{2})}^{2} = \frac{{VM}_{P_{1}} + {VM}_{P_{2}} + 2 {VM}_{F_{1}}}{4}

σ_{f (F_{2})}^{2} = σ_{F_{2}}^{2}

σ_{a}^{2} = \frac{1}{2} a^{2} = 2 σ_{g (F_{2})}^{2} - [σ_{g ({BC}_{1})}^{2} + σ_{g ({BC}_{2})}^{2}]

σ_{g ({BC}_{1})}^{2} = σ_{f ({BC}_{1})}^{2} - σ_{m ({BC}_{1})}^{2}

σ_{g ({BC}_{2})}^{2} = σ_{f ({BC}_{2})}^{2} - σ_{m ({BC}_{2})}^{2}

σ_{d}^{2} = \frac{1}{4} d^{2} = σ_{g (F_{2})}^{2} - σ_{a}^{2}

h_{b}^{2} = \frac{σ_{g (F_{2})}^{2}}{σ_{f (F_{2})}^{2}} = \frac{σ_{g (F_{2})}^{2}}{σ_{g (F_{2})}^{2} + σ_{m (F_{2})}^{2}}

h_{n}^{2} = \frac{σ_{a (F_{2})}^{2}}{σ_{f (F_{2})}^{2}} = \frac{σ_{a (F_{2})}^{2}}{σ_{a (F_{2})}^{2} + σ_{d (F_{2})}^{2} + σ_{m (F_{2})}^{2}}

K = \frac{2 \bar{F_{1}} - (\bar{P_{1}} + \bar{P_{2}})}{\bar{P_{1}} - \bar{P_{2}}}

η = \frac{R^{2} (1 + 0.5 K^{2})}{8 σ_{g}^{2}}

\hat{m} = \frac{1}{2} {\bar{P}}_{1} + \frac{1}{2} {\bar{P}}_{2} + 4 {\bar{F}}_{2} - 2 {\bar{B C}}_{1} - 2 {\bar{B C}}_{2}

\hat{a} = \frac{1}{2} {\bar{P}}_{1} + \frac{1}{2} {\bar{P}}_{2}

\hat{d} = - \frac{3}{2} {\bar{P}}_{1} - \frac{3}{2} {\bar{P}}_{2} - {\bar{F}}_{1} - 8 {\bar{F}}_{2} + 6 {\bar{B C}}_{1} - 6 {\bar{B C}}_{2}

\hat{a a} = - 4 {\bar{F}}_{2} + 2 {\bar{B C}}_{1} + 2 {\bar{B C}}_{2}

\hat{a d} = - {\bar{P}}_{1} + {\bar{P}}_{2} + 2 {\bar{B C}}_{1} - 2 {\bar{B C}}_{2}

\hat{d d} = {\bar{P}}_{1} + {\bar{P}}_{2} + 2 {\bar{F}}_{1} + 4 {\bar{F}}_{2} - 4 {\bar{B C}}_{1} - 4 {\bar{B C}}_{2}

σ_{g}^{2}

σ_{e}^{2}

σ_{f}^{2}

σ_{a}^{2}

σ_{d}^{2}

h_{b}^{2}

h_{n}^{2}

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