O objetivo deste trabalho foi avaliar a diversidade genética e a estrutura de população de genótipos de trigo, para detectar associações genéticas significativas e estáveis, bem como avaliar a eficácia de modelos estatísticos para identificar as regiões cromossômicas responsáveis pela expressão de características da espiga. Foram determinadas oito importantes características durante cinco safras agrícolas na Sérvia. Uma série de 30 marcadores microssatélites, localizados próximos a locos agronomicamente importantes, foi utilizada para avaliação da diversidade genética, o que resultou num total de 349 alelos. As associações marcador-características foram analisadas com uso dos modelos linear generalizado e linear misto. Os resultados obtidos para número de variantes alélicas por loco (11,5), valor médio de conteúdo de informação polimórfica (0,68) e diversidade genética média (0,722) mostraram que o nível excepcional de polimorfismo nos genótipos é o principal requerimento para estudos de associação. A estrutura da população estimada pelo agrupamento com base no modelo distribuiu os genótipos em seis subpopulações, de acordo com o log da probabilidade dos dados. Associações significativas e estáveis foram detectadas nos cromossomos 1B, 2A, 2B, 2D e 6D, que explicaram de 4,7 a 40,7% do total das variações fenotípicas. O modelo linear generalizado revelou número significativamente maior de associações marcador-características (192) do que o modelo linear misto (76). O modelo linear misto identificou nove marcadores associados a seis características.
The objective of this work was to assess the genetic diversity and population structure of wheat genotypes, to detect significant and stable genetic associations, as well as to evaluate the efficiency of statistical models to identify chromosome regions responsible for the expression of spike-related traits. Eight important spike characteristics were measured during five growing seasons in Serbia. A set of 30 microsatellite markers positioned near important agronomic loci was used to evaluate genetic diversity, resulting in a total of 349 alleles. The marker-trait associations were analyzed using the general linear and mixed linear models. The results obtained for number of allelic variants per locus (11.5), average polymorphic information content value (0.68), and average gene diversity (0.722) showed that the exceptional level of polymorphism in the genotypes is the main requirement for association studies. The population structure estimated by model-based clustering distributed the genotypes into six subpopulations according to log probability of data. Significant and stable associations were detected on chromosomes 1B, 2A, 2B, 2D, and 6D, which explained from 4.7 to 40.7% of total phenotypic variations. The general linear model identified a significantly larger number of marker-trait associations (192) than the mixed linear model (76). The mixed linear model identified nine markers associated to six traits.
