Os desafios para o desenvolvimento de uma nova geração de cultivares para a agricultura do século XXI são enormes. Fatores como o aquecimento global e suas consequências – incluindo a irregularidade na distribuição de chuvas – e a redução de áreas disponíveis devido à competição entre diferentes commodities complicam ainda mais a necessidade de aumentar a produtividade. Soma-se a isso a demanda por grãos de maior qualidade e o surgimento constante de novas raças de doenças e pragas.
Este projeto tem como objetivo fornecer uma série de marcadores moleculares e genes candidatos para edição gênica, contribuindo para o desenvolvimento de novas linhagens e cultivares de arroz. Para isso, serão utilizados dois bancos de dados provenientes da Coleção Nuclear de Arroz da Embrapa. O primeiro é um banco fenotípico, criado a partir de nove experimentos de campo em que 550 acessos foram avaliados para caracteres de interesse agronômico. O segundo é um banco genotípico, gerado pela caracterização desses acessos via GBS (Genotyping by Sequencing), resultando em 445.589 SNPs.
A partir desses dados, serão desenvolvidos algoritmos baseados em aprendizado computacional (machine learning) para identificar SNPs associados a oito caracteres de interesse agronômico: produtividade, floração, altura, número de panículas, porcentagem de grãos inteiros, presença de centro branco, textura e relação comprimento/largura do grão. Os SNPs identificados serão validados por sequenciamento e utilizados para desenvolver ensaios TaqMan, destinados à seleção assistida pelo programa de melhoramento genético de arroz.
Além disso, SNPs localizados em genes que não co-segregarem com outros genes em blocos de ligação serão indicados como alvos para futuros projetos de edição gênica. Essa abordagem permitirá criar e explorar variabilidade genética até então inexistente ou ainda não identificada no arroz, aumentando as opções disponíveis para os programas de melhoramento.
Com base na experiência da equipe em análise de genomas, espera-se identificar e explorar os SNPs relacionados aos caracteres estudados. Esse trabalho contribuirá para o desenvolvimento de uma nova geração de cultivares de arroz, mais produtivas e com grãos de melhor qualidade, enfrentando com eficiência os desafios impostos à agricultura contemporânea.