RESUMO A seleção genômica ampla (Genome Wide Selection - GWS) utiliza simultaneamente o efeito de milhares de marcadores cobrindo todo o genoma para predizer o valor genético genômico dos indivíduos no processo de seleção. Os possíveis benefícios de seu uso são a redução do ciclo de melhoramento, propiciando maior ganho por unidade de tempo e diminuição de custos. O sucesso da GWS está atrelado a escolha do método de predição dos efeitos dos marcadores. Assim, neste trabalho, visou-se aplicar as redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks - ANNs), com a finalidade de predizer os valores genéticos genômicos (Genomic Breeding Values - GEBVs) baseado na estimação dos efeitos dos marcadores comparados a regressão de cumeeira - melhor preditor não viesado/seleção genômica ampla (Ridge Regression - Best Linear Unbiased Predictor/Genome Wide Selection - RR-BLUP/GWS). Foram efetuadas simulações por meio do software R, fornecendo as correlações referentes às ANNs e a RR-BLUP/GWS. Os métodos de predição foram avaliados utilizando correlações entre o valor fenotípico e valor genotípico com o valor genético genômico predito. Os resultados demonstraram superioridade das ANNs na predição dos GEBVs nos cenários com maior e menor densidade de marcadores, paralelo a níveis mais altos de desequilíbrio de ligação e maior herdabilidade.

ABSTRACT Genome-wide selection (GWS) uses simultaneously the effect of the thousands markers covering the entire genome to predict genomic breeding values for individuals under selection. The possible benefits of GWS are the reduction of the breeding cycle, increase in gains per unit of time, and decrease of costs. However, the success of the GWS is dependent on the choice of the method to predict the effects of markers. Thus, the objective of this work was to predict genomic breeding values (GEBV) through artificial neural networks (ANN), based on the estimation of the effect of the markers, compared to the Ridge Regression-Best Linear Unbiased Predictor/Genome Wide Selection (RR-BLUP/GWS). Simulations were performed by software R to provide correlations concerning ANN and RR-BLUP/GWS. The prediction methods were evaluated using correlations between phenotypic and genotypic values and predicted GEBV. The results showed the superiority of the ANN in predicting GEBV in simulations with higher and lower marker densities, with higher levels of linkage disequilibrium and heritability.

Com o surgimento de novas cultivares, uma caracterização genética precisa é essencial, visando à utilização em programas de melhoramento ou para fins de registros e ou proteção de cultivares. Marcadores moleculares vêm complementando a caracterização morfológica e agronômica tradicional, uma vez que são virtualmente ilimitados, cobrem todo o genoma e não são influenciados pelo ambiente. A caracterização genética constitui a base para trabalhos de estimativas de similaridade genética. Portanto, este trabalho teve como objetivo avaliar a similaridade genética entre dez genótipos de coentro (nove cultivares e uma linhagem) por meio de marcadores ISSR. As cultivares utilizadas foram Americano, Asteca, Palmeira, Português, Santo, Supéria, Tabocas, Tapacurá, Verdão e a linhagem experimental HTV-9299. A similaridade genética entre as cultivares foi estimada com base nos marcadores moleculares de ISSR, utilizando-se 227 regiões de bandas de ISSR. O oligonucleotídeo UBC 897 gerou o maior número de fragmentos (16), resultando em um maior polimorfismo. Os resultados indicam que os vinte e nove oligonucleotídeos escolhidos foram satisfatórios para detecção de polimorfismo. Como resultado da análise de agrupamento a partir dos dados de similaridade, verificou-se a presença de dois grupos e dois subgrupos. A similaridade calculada para os genótipos variou de 52 a 75%. A menor similaridade ficou entre Português e Verdão, com 52%. Já a maior similaridade foi obtida entre Português e Palmeira com 75%. O ISSR é eficiente na identificação de polimorfismo de DNA em coentro.

With the development of new cultivars, a precise genetic characterization is essential for improvement programs or for cultivar registration and protection. Molecular markers have been complementing the traditional morphological and agronomic characterization techniques because they are virtually unlimited, cover the whole genome and are not environmentally influenced. Genetic characterization constitutes the basis for studies involving estimates of genetic similarity. Therefore, the objective of the present study was to evaluate the genetic similarity between ten coriander genotypes (nine cultivars and one line) using ISSR markers. The cultivars used were: Americano, Asteca, Palmeira, Português, Santo, Supéria, Tabocas, Tapacurá, Verdão and the experimental line HTV-9299. The genetic similarity between the cultivars was estimated using 227 banded regions of ISSR molecular markers. The UBC 897 oligonucleotide generated the highest number of fragments (16), resulting in a higher polymorphism. The results indicate that the twenty-nine oligonucleotides chosen were satisfactory for detecting polymorphism. Based on the grouping analysis determined from the similarity data, there were two groups and two sub-groups. The calculated similarity for the genotypes varied from 52 to 75%. The lowest similarity was observed between Português and Verdão, at 52%. The highest similarity was found between Português and Palmeira, at 75%. The ISSR is efficient for identifying DNA polymorphism in coriander.