Genotype-by-environment interaction effects in the adaptation and stability of Khaya senegalensis progenies in different climatic conditions of Brazil. Migration and genomic association studies of fifteen Araucaria angustifolia populations

Abstract

Neste trabalho são apresentados oportunidades e desafios de duas espécies florestais, uma nativa e outra exótica, sob a perspectiva de estudos genéticos. No primeiro capítulo são abordados os efeitos da interação genótipo-ambiente (IGA) em 22 progênies de Khaya senegalensis (mogno africano). Foram avaliados sete testes de procedências e progênies da espécie instalados em locais diferentes do Brasil. As árvores foram avaliadas com base no seu diâmetro à altura do peito, altura total, altura comercial, forma do fuste e volume do tronco. Para as análises genético estatísticas foram utilizados os métodos: REML/BLUP, GGE, AMMI e de Finlay e Wilkinson. Assim, foram calculados os parâmetros genéticos e valores genotípicos com base no desempenho das progênies. Foi identificado um efeito significativo da IGA nos caractres de crecimetno valiados. A partir desses resultados, foram simuladas estratégias de seleção dos melhores genótipos com base nos critérios de estabilidade e adaptabilidade a fim de otimizar o ganho genético e a diversidade da população selecionada. No segundo e terceiro capítulo abordamos análises com uso de marcadores genéticos (2022 SNPs) sobre 15 populações naturais de Araucaria angustifolia (araucária) amostradas em um teste de procedências e progênies. No segundo capítulo verificamos os modelos mais prováveis de migração entres essas populações utilizando uma abordagem coalescente por meio do software MIGRATE-N. Estimou-se parâmetros como a taxa de migração, o número efetivo de migrantes por geração e o tamanho efetivo da população. Assim, identificamos populações que se destacam como as principais fontes de indivíduos migrantes e aquelas que recebem um alto fluxo migratório, bem como a direção e a intensidade do fluxo migratório entre populações vizinhas. Ao correlacionar os parâmetros de migração com as variáveis geográficas e climáticas observamos associações significativas. No terceiro capítulo aplicamos técnicas de seleção genômica ampla (GWAS) para identificar marcadores associados a traços de adaptação da araucária. Nós utilizamos testes de outliers (GML, PLINK, FST) para verificar as associações genômicas com relação a variáveis climáticas e caracteres de crescimento. Técnicas de ferramenta básica de busca de alinhamento local (BLAST) também foram usadas para coletar informações sobre os marcadores selecionados. Estimamos o quanto os dados climáticos ou genômicos podem explicar o crescimento das árvores (dados fenotípicos). Também utilizamos a genômica de paisagem para identificar regiões geográficas com maior risco de extinção para a espécie devido às mudanças climáticas. Para estimar a vulnerabilidade às mudanças climáticas, fizemos as análises de paisagem considerando cenários otimistas e pessimistas considerando dados genômicos oriundos de diferentes conjuntos de marcadores.

This thesis presents the opportunities and challenges of two forestry species, one native and the other exotic, from the perspective of genetic studies. The first chapter addresses the effects of genotype-environment interaction (GEI) on 22 Khaya senegalensis progenies (African mahogany). To this end, provenance and progeny tests of the species were evaluated in seven different locations in Brazil. The trees were measured by their diameter at breast height, total height, commercial height, stem shape, and wood volume. We used the REML/BLUP, GGE, AMMI, and Finlay and Wilkinson methods to calculate the genetic parameters and genetic values. We notice a significant effect of the GEI on the evaluated growth traits. Based on these results, we simulate selection strategies for the best genotypes, considering the stability and adaptability criteria to optimize the genetic gain and diversity of the selected population. In the second and third chapters, we perform analyses of 15 natural populations of Araucaria angustifolia (araucaria) sampled in a provenance and progeny test using genetic markers (2022 SNPs). In the second chapter, we verify the most likely migration models between these populations using a coalescent approach through the MIGRATE-N software. We calculated the migration rate, the effective number of migrants per generation, and the effective population size as parameters of the gene flow. Thus, we identify populations that stand out as sources of migrant individuals and those that receive a high migratory flow, as well as the direction and intensity of the migratory flow between neighboring populations. The correlations between migration parameters, geographic distance, and climatic variables were also tested. In the third chapter, we applied genome-wide selection techniques (GWAS) to identify markers associated with adaptation traits of the araucaria. We used outlier tests (GML, PLINK, FST) to verify genomic associations with climate variables and growth traits. The basic local alignment search tool (BLAST) techniques were applied to collect information about the selected markers. We estimated how much climate or genomic data can explain the phenotypic data. We also used landscape genomics to identify geographic regions with a higher risk of extinction for the species due to climate change. To estimate vulnerability to climate change, we performed gradient forest (GF) analyses considering optimistic and pessimistic scenarios considering genomic data from different sets of markers.