Juvenile-mature genetic correlations in Pinus taeda clones propagated via somatic embryogenesis.

Objetivou-se com o presente trabalho, estimar a correlação genética entre idades de seleção (juvenil-adulta) e eficiência da seleção precoce para as características altura, diâmetro e volume de indivíduos de famílias de Pinus taeda propagados via embriogênese somática. O estudo foi realizado por meio de análise genético-estatística pelo procedimento de estimação de componentes de variância (Reml) e de predição de valores genéticos (Blup), usando-se o software Selegen-Reml/Blup. As correlações genéticas entre idades juvenis e idade de rotação foram realizadas aplicando o modelo linear desenvolvido por Lambeth (1980). Segundo os resultados do modelo estabelecido, a seleção precoce pode ser realizada em clones de Pinus taeda com alta eficiência de seleção. As idades de 4 a 6 anos são suficientes para selecionar clones de Pinus taeda propagados via embriogênese somática para colheita aos 8 e 12 anos e, as idades de 6 a 10 anos são suficientes para selecionar para colheita aos 20 anos. De acordo com as estimativas de correlação genotípicaa partir dos ambientes, a seleção de clones de Pinus taeda propagados via embriogênese somática deve ser praticada de forma específica para cada ambiente. Pode-se realizar a seleção de clones considerando o diâmetro, visto a alta correlação observada entre volume e diâmetro.

Predictive ability of Genomic Estimated Family Values (GEFV).

Genomic selection (GS) has been used to compute genomic estimated breeding values (GEBV) of individuals; however, it has only been applied to animal and major plant crops due to high costs. Besides, breeding and selection is performed at the family level in some crops. We aimed to study the implementation of genome-wide family selection (GWFS) in two loblolly pine (Pinus taeda L.) populations: i) the breeding population CCLONES composed of 63 families (5-20 individuals per family), phenotyped for four traits (stem diameter, stem rust susceptibility, tree stiffness and lignin content) and genotyped using an Illumina Infinium assay with 4740 polymorphic SNPs, and ii) a simulated population that reproduced the same pedigree as CCLONES, 5000 polymorphic loci and two traits (oligogenic and polygenic). In both populations, phenotypic and genotypic data was pooled at the family level in silico. Phenotypes were averaged across replicates for all the individuals and allele frequency was computed for each SNP. Marker effects were estimated at the individual (GEBV) and family (GEFV) levels with Bayes-B using the package BGLR in R and models were validated using 10-fold cross validations. Predicted ability, computed by correlating phenotypes with GEBV and GEFV, was always higher for GEFV in both populations, even after standardizing GEFV predictions to be comparable to GEBV. Results revealed great potential for using GWFS in breeding programs that select families, such as most outbreeding forage species. A significant drop in genotyping costs as one sample per family is needed would allow the application of GWFS in minor crops.