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Repositório dedicado ao curso GxE ministrado para o grupo EuGeM da Universidade Federal de Goiás (UFG) em 26 de junho de 2021

Modelagem da Interação Genótipo x Ambiente

Curta Duração, Conceitos Básicos + tools em R, 4h

Idioma: Português

Repositório dedicado ao curso GxE ministrado para o grupo EuGeM da Universidade Federal de Goiás (UFG) em 26 de junho de 2021

Introdução

A interação GxE é um fenômeno universal entre os seres vivos. É decorrente da interação multifatorial e não aditiva entre genótipos (conjunto de genes) e o meio no qual se encontra (conjunto de fatores ambientais) (Lynch and Walsh, 1998). Assim, pode ser interpretada biometricamente como a diferença entre os valores fenotípicos (conjunto de respostas observadas), ambientais e genotípicos. A interação GxE constitui um fenômeno estatístico e biológico de grande importância no processo de melhoramento genético de plantas, pois desde os primeiros estágios de seleção até a estimação do valor de cultivo e uso (VCU), para fins de recomendação de cultivares, a interação GxE dificulta a interpretação do fenótipo observado e subsequentes inferências sobre o valor genético (Duarte and Vencovsky, 1999). Com o advento das ômicas, sobretudo o triangulo básico do melhoramento baseado em predição (genômica, fenômica, envirômica, Crossa et al., 2021), novos modos de modelar e compreender a GxE também sugiram. Com isso, as plataformas de predição (sobretudo predição genômica) tem buscado acomodar dados de tipagem ambiental em larga escala (enviromica), além de outras ômicas e informações adicionais. Isto tem se dado tanto para explorar biologicaente a interção GxE (e.g., regressão fatorial) como para fins de predição de diversos cenários multi-ambientais, além da otimização de ensaios multi-ambientais (Rincent et al., 2017; 2019; Costa-Neto et al preprint)

Objetivos

    1. Fornecer conceitos teóricos básicos para compreender o fenômeno da interação GxE a partir do trinagulo do melhoramento moderno;
    1. Mostrar a diferença dos modelos exploratórios empíricos e analíticos, no que tange a compreensão e predição da GxE em diversos estágios de programas de melhoramento de plantas;
    1. Disponibilizar códigos em programação open-source visando a democratização do uso de modelos envolvendo dados genômicos e ambientais

Parte Teórica (1:30h)

  • Why R?
  • Dados Multi-Ambientais
  • Norma de reação via índice empírico e FW
  • GGE biplot
  • Regressão Fatorial com dados ambientais
  • Regressões Genômicas
  • Hands-on 1: Envirotyping usando R EnvRtype
  • Hands-on 2: Predição Genômica com Envirômica
  • Questões Orientadas

A apresentação completa está disponível aqui

Parte Prática (no R, 2h)

Os códigos da aula prática podem ser encontrados aqui

Sugestão: não rode o arquivo .rmd, trabalhe no codigo .R

  • Questões-Alvo (Práticas)
  • Dados Multi-Ambientais
  • Norma de Reação via Regressão Linear
  • GGE biplot usando Site-Regression Model
  • Modelos Marca x Ambiente
  • Envirotyping (Tipagem de ambientes) usando o pacote R EnvRtype
  • Predições usando dados genomicos e ambientais

Pacotes base

  • Copie e cole no R o código abaixo:
# funcao para instalar automatico #
call.packages <- function(pkg){
  
  new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
  
  if (length(new.pkg)) for(i in 1:length(new.pkg)) install.packages(new.pkg[i], dependencies = TRUE)
    sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

# vetor de pacotes (no CRAN)
pacotes_necessarios <- c('ggplot2','tidyverse','plyr','reshape2,'raster','FactoMineR','emmeans','foreach','doParallel','gge','GGEBiplots','superheat','BGLR','plsdepot')

# instalação automático (e chamada via require)
call.packages(pkg = pacotes_necessarios)

Principais pacotes utilizados