Melhorar o rendimento das culturas é necessário para alimentar uma população crescente. No entanto, cultivar culturas com melhor rendimento é difícil: o rendimento não é controlado apenas pelo genótipo, mas também pelo manejo, ambiente e suas interações.
Um novo estudo publicado em in silico Plantas de Yutaka Tsutsumi-Morita e colegas da Wageningen University and Research colaborando com a indústria abordou esse dilema quebrando o rendimento para que eles possam recuperá-lo.
A equipe desvendou a complexidade do rendimento do tomate dividindo-o ou dissecando-o em componentes fisiologicamente mais simples, menos controlados pelo manejo ou pelo ambiente. Para fazer isso, eles usaram dois métodos de dissecação diferentes: um baseado na colheita e outro baseado na produção de biomassa (ver imagem).
Eles então determinaram os fatores genéticos, ou loci de características quantitativas (QTL) que controlam os componentes. As análises de QTL foram realizadas em uma população de linhagem endogâmica recombinante (RIL), que foi combinada para produzir híbridos que foram cultivados e fenotipados para as características nos modelos de dissecação de rendimento. QTLs para rendimento e seus componentes foram identificados usando modelos mistos.
Considerando as características dos componentes em vez do rendimento total, foram observadas compensações entre as características dos componentes em ambas as dissecações. Por exemplo, alguns cromossomos continham QTLs que aumentavam o número de frutos, mas diminuíam o peso fresco individual dos frutos.
“Apesar dessas compensações, a maioria dos QTLs de rendimento foram colocados (próximos um do outro em um cromossomo e, portanto, herdados e possivelmente expressos juntos) com QTLs componentes, oferecendo opções para a construção de genótipos de alto rendimento”, de acordo com o doutorando Tsutsumi-Morita.
Modelos multi-QTL foram usados para associar características de produção e componentes de produção com os QTLs que os controlam. A precisão de prever o rendimento dos QTLs componentes variou de 0.56 a 0.63, dependendo do método de dissecação do rendimento. O modelo indicou que melhorias genéticas no rendimento serão possíveis aumentando o número de frutos e o peso seco total dos frutos para compensar as perdas no peso fresco dos frutos e na relação peso fresco-seco dos frutos.
Os modelos de dissecação de rendimento de colheita e biomassa podem servir como ferramentas úteis para melhorar o rendimento em tomate combinando QTLs de componentes individuais e predições de componentes multi-QTL.
