Genetic Diversity among Brazilian Soybean Cultivars Based on SSR Loci and Pedigree Data

Ano: 2010 | Volume: 53 | Número: 3

Autores: Regina Helena Geribello Priolli, José Baldin Pinheiro, Maria Imaculada Zucchi, Miklos Maximiliano Bajay, Natal Antonio Vello

Palavras-chave: coefficient of parentage, glycine max (l) merr, microsatellite markers

Resumo Português:

Locos microssatélites e dados de genealogia foram
utilizados para avaliar a diversidade genética de
um grupo de 168 cultivares brasileiras de soja. Os
dezoito locos utilizados apresentaram em média
5,06 alelos por loco e coeficiente de diversidade
genética médio de 0,58. O dendrograma final
resultante da matriz de distância genética de
Roger modificado por Wright, apresentou boa
concordância com a ancestralidade dos grupos
formados. Também foi estimado os coeficientes de
parentesco entre as cultivares, sendo observada
variação de 0 a 1 com média de 0,18, enquanto
que as similaridades para os locos microssatélites
(1- GD) variou de 0,01 a 0,90 com média de 0,25.
A correlação entre as duas matrizes obtidas
determinada pelo teste Z de Mantel apresentou
valor baixo, 0,31, mas significativo (p<0,001). Os
resultados obtidos sugerem que os locos microssatélites aliados às informações de
genealogia proporcionam melhor análise da
diversidade genética de cultivares de soja.

Resumo Inglês:

In this study, simple sequence repeats (SSR) loci and pedigree data were used to investigate the genetic relationship
in a group of 168 Brazilian soybean cultivars. Eighteen SSR loci produced an average of 5.06 alleles and a mean
gene diversity of 0.58 for the cultivars studied. Genetic distance (GD) was determined using the modified Roger’s
Wright distance, and a final dendrogram was in agreement with the cultivar pedigree. A distance matrix based on
the coefficient of parentage scores was also generated for the cultivars, which ranged from 0 to 1, with a mean of
0.18, whereas SSR-based genetic similarity (1- GD) ranged from 0.01 to 0.90, with a mean of 0.25. Mantel’s Z test
showed that the similarity matrices generated from both the data sets were low, but significantly correlated (r =
0.31, p<0.001). The results showed that SSR data and pedigree analyses could help to quantify more accurately the
degree of relationship among the soybean cultivars.