2 REVISÃO DE LITERATURA
2.8 BASES GENÉTICAS E MOLECULARES DA PRODUTIVIDADE EM ARROZ 41
EM ARROZ
O arroz (Oryza sativa L.) é uma das mais importantes culturas alimentares em todo o mundo. Na metade do século passado, a produtividade em arroz sofreu benefícios de duas grandes melhorias genéticas: o índice de colheita e a arquitetura da planta foram melhorados através do uso de genes de plantas de porte baixo, e a produção de híbridos foi implementada, explorando a heterose. Consequentemente, a produção em arroz mais do que duplicou em muitas partes do mundo e até mesmo triplicou em certos países e regiões nos últimos 50 anos (Xing & Zhang, 2010).
O arroz cultivado tem sido adotado como um importante modelo para a pesquisa científica em plantas. Esforços na pesquisa genômica funcional em arroz também têm sido coordenados com um enorme progresso (Han & Zhang, 2008; Jung et al., 2008; Zhang et al., 2008), possibilitando a identificação de um grande número de genes, e sua posterior clonagem e caracterização funcional. Esse progresso tem ajudado bastante na compreensão dos controles genéticos e moleculares e processos biológicos associados aos caracteres de produtividade em arroz (Xing & Zhang, 2010; Valluru et al., 2014).
Os genes que controlam os caracteres relacionados à produtividade em arroz podem ser divididos em duas classes. A primeira classe consiste nos genes para os processos biológicos básicos, sendo que tais genes podem causar efeitos deletérios sobre as plantas como redução do desenvolvimento, anormalidades na morfologia e taxas muito baixas de produtividade. Exemplos podem ser encontrados nos genes relacionados ao perfilhamento e ao desenvolvimento de panículas. A outra classe é constituída pelos genes de alterações quantitativas dos caracteres, em que diferentes alelos de determinado loco, incluindo alelos de perda de função, podem causar variações nas medidas dos caracteres. Exemplos desta classe são aqueles genes relacionados ao número de grãos por panícula, tamanho de panícula e dimensão do grão. As rotas de regulação relacionadas a estes processos estão apenas começando a ser elucidadas, sendo que a identificação de mais genes envolvidos nesses processos é essencial para o entendimento da expressão do caráter produtividade (Xing & Zhang, 2010; Valluru et al., 2014).
A produtividade de grãos de uma planta de arroz é determinada por três caracteres componentes: número de panículas por metro, número de grãos por panícula e peso de grãos. Número de panículas é dependente da capacidade da planta para produzir perfilhos, a produtividade é geralmente contribuída pelos perfilhos primários e alguns perfilhos secundárias iniciais, enquanto perfilhos secundários tardios e perfilhos terciários exercem pouca contribuição, embora eles também consumam nutrientes e água. Em programas de melhoramento, há uma tendência na busca por menor número de panículas, porém com maior tamanho, a fim de alcançar uma melhor produtividade (Xing & Zhang, 2010).
O número de grãos por panícula é geralmente proporcional ao número de espiguetas, que por sua vez pode ser atribuído a dois componentes: a duração de diferenciação da panícula e a taxa de diferenciação das espiguetas. Há a necessidade, portanto, de uma maior investigação dos genes relacionados ao processo de desenvolvimento
da panícula e, em seguida, voltar-se para genes e processos que regulam a duração e a taxa de diferenciação da panícula (Xing & Zhang, 2010).
Por fim, o peso de grãos é determinado pelo tamanho do grão, que é especificado pelas suas três dimensões (comprimento, largura e espessura) e pelo grau de enchimento. Sendo que, estudos recentes em mapeamento de QTLs e clonagem têm obtido progressos significativos na identificação de genes que regulam o peso de grãos, incluídos tanto os genes para o tamanho quanto para o enchimento de grão (Xing & Zhang, 2010). Percebe-se, então, que há um esforço considerável na busca pelo entendimento desses caracteres componentes.
Outro aspecto importante relacionado à produtividade é a taxa fotossintética, que representa um fator limitante da produtividade em diversas culturas e, portanto, constitui um caráter altamente desejável para modificações genéticas (Evans, 2013). O arroz, assim como o trigo, apresenta a maior taxa de fotossíntese por unidade foliar em comparação com os outros cereais C3 (Valluru et al., 2014). Pesquisadores têm se esforçado para avaliar a viabilidade de converter o arroz da fotossíntese C3 para a C4, introduzindo um mecanismo fotossintético de maior capacidade para aumentar a produtividade (Sheehy et al., 2007; von Caemmerer et al., 2012). O pequeno genoma de arroz tem permitido a exploração genética e molecular de vários processos que influenciam a fotossíntese da cultura, incluindo o controle de perfilhamento (gene moc1; Li et al., 2003), o desenvolvimento da folha (gene RTFL; Tsukaya, 2005), a arquitetura e verticalidade da folha (gene DWARF4; Sakamoto et al., 2006), e o enrolamento da folha em forma de V (gene OsAGO7; Shi et al., 2007).
Variedades de arroz possuem ampla variação em relação aos níveis de produtividade de grãos, principalmente devido à grande diversidade das respectivas constituições genéticas. Além disso, os níveis de produtividade de variedades de arroz são também muito influenciados pelas condições ambientais e pelas práticas de manuseio em campo, sendo que há interações importantes entre genótipos e ambientes de tal forma que as variedades se tornam adaptadas a condições ambientais específicas (Xing & Zhang, 2010; Valluru et al., 2014).
A maioria das pesquisas sobre as bases genéticas da produtividade de arroz concentraram-se em genes que apresentam um efeito secundário sobre o caráter. No entanto, embora cada um desses genes possa aumentar os níveis de produtividade em 3 a 5%, também há centenas de genes de menor efeito que podem melhorar a produtividade em uma escala muito menor, como por exemplo 0,5% (Cheung, 2014). Sendo assim, a herança de caracteres quantitativos complexos, como é o caso da produtividade, envolve múltiplos genes, cada um
com um pequeno efeito que é sensível a alterações ambientais. Esses caracteres são conhecidos em geral como tendo baixa herdabilidade e, por esse motivo, são difíceis de investigar (Xing & Zhang, 2010; Valluru et al., 2014).
A identificação desses genes de menor efeito e a investigação de bases genéticas dos caracteres quantitativos em arroz atualmente requerem o desenvolvimento de marcadores moleculares, tecnologias de sequenciamento de nova geração (NGS), mapeamento do genoma, tecnologias de análise de QTL e análises de associação genômica ampla (GWAS). Com a realização dessas análises, ocorre a possibilidade de piramidação desses genes de menor efeito em conjunto para melhorar a produtividade sob uma ampla variedade de condições ambientais (Cheung, 2014).
O conhecimento das interações entre os genes, ou epistasia, também apresenta grandes contribuições para as bases genéticas dos caracteres relacionados à produtividade. Análises de QTLs (Yu et al., 1997; Xing et al., 2002; Huang et al., 2014; Xu et al., 2015a) mostraram que as interações significativas entre dois genes são frequentes e contribuem significativamente para o conhecimento do controle genético dos caracteres de interesse. No entanto, as ferramentas analíticas ainda necessitam de um melhor desenvolvimento para acomodar esses efeitos epistáticos em um único modelo, com a finalidade de avaliar sua importância relativa em relação aos QTLs (Valluru et al., 2014).
Muitos estudos básicos procuraram identificar regiões genômicas relacionadas à produtividade em arroz (Tabela 2). Entre os QTLs que controlam os caracteres produtivos e têm sido clonados e caracterizados, podem ser destacados o LAX1, APO1, GN1a, DEP1, Ghd7 e Ghd8, GS3 e GL3. Quanto ao número de grãos em arroz, o gene LAX1 foi identificado codificando o fator de transcrição bHLH, que está envolvido na formação de todos os tipos de meristemas axilares (Komatsu et al., 2003); o gene APO1 também foi identificado codificando proteínas F-box, regulando positivamente o número de espiguetas (Ikeda et al., 2007); e o gene GN1a demonstrou o papel importante no aumento da produtividade (Ashikari et al., 2005; Xie et al., 2015).
Quanto ao número de grãos em arroz, no trabalho de Huang et al. (2009b), o gene DEP1 foi identificado codificando uma proteína contendo um domínio PEBP, evidenciando três caracteres fenotípicos: panícula densa, grande número de grãos por panícula e panícula ereta. O gene Ghd8 foi identificado como um QTL relacionado à produtividade de grãos e envolvido com a ramificação da panícula (Yan et al., 2011). Um exame mais detalhado nas panículas revelou que o gene Ghd7 altera o número de
ramificações primárias e secundárias, codificando uma proteína com o domínio HD1 (Xue et al., 2008). Em estudos mais recentes, o gene Gdh7 foi identificado em análise GWAS em arroz relacionado ao potencial produtivo (Lu et al., 2012; Yonemaru et al., 2014), e de acordo com Wang et al. (2015a), essa mesma região genômica também foi responsável pela variação do conteúdo de clorofila, evidenciando sua importância em relação à produtividade.
Quanto ao peso de grãos em arroz, o primeiro gene de grande importância identificado foi o GS3. Este QTL foi detectado em torno da região centromérica do cromossomo 3, contribuindo para o aumento da produtividade (Fan et al., 2006). Mao et al. (2010) identificaram mais dois alelos desse gene, classificando, assim, quatro tipos de alelos GS3, sendo que a proteína putativa é composta por quatro tipos de domínios: domínio OSR, domínio de transmembrana, domínio TNFR/NGFR rico em cisteína e o domínio VWFC. Análises revelaram que estes domínios apresentaram diferentes funções na regulação do peso do grão. Estudos mais recentes também demostraram a associação dessa região genômica com a produtividade, como por exemplo na análise GWAS em arroz de Yang et al. (2014a), no mapeamento de QTL de Xu et al. (2015b) e também no trabalho de Liang et al. (2016) que identificou 10 genes associados à produtividade, com grande destaque para o GS3 que foi significante para mais de um ambiente testado.
Quanto ao tamanho de grãos em arroz relacionados à produtividade, o QTL GLW7 foi identificado codificando o fator de transcrição OsSPL13 (Si et al., 2016), o QTL GS2 foi identificado codificando o fator de regulação do crescimento OsGRF4 (Hu et al., 2015) e o QTL WFP foi identificado codificando o fator de transcrição OsSPL14, que também promove as ramificações da panícula (Miura et al., 2010). E nos trabalhos de Qi et al. (2012), Hu et al. (2012), Zhang et al. (2012), Xu et al. (2015b) e Zeng et al. (2016), o QTL GL3 foi identificado influenciando na fosforilação de proteínas nas espiguetas para acelerar a divisão celular e, assim, promover maiores produtividades.
Tabela 2. QTLs/genes já identificados como associados à produtividade em arroz.
Autores QTL/Gene Autores QTL/Gene
Komatsu et al. (2003) LAX1 Yonemaru et al. (2014) Ghd7
Ashikari et al. (2005) GN1a Yang et al. (2014a) GS3
Fan et al. (2006) GS3 Yang et al. (2014a) GW5
Ikeda et al. (2007) APO1 Xie et al. (2015) GN1a
Song et al. (2007) GW2 Wang et al. (2015a) Ghd7
Xue et al. (2008) Ghd7 Wang et al. (2015b) GL7
Shomura et al. (2008) GW5 Hu et al. (2015) GS2
Wang et al. (2008) GIF1 Xu et al. (2015b) GL3
Huang et al. (2009b) DEP1 Xu et al. (2015b) GS3
Mao et al. (2010) GS3 Xu et al. (2015b) TGW3
Yan et al. (2011) Ghd8 Zeng et al. (2016) GL3
Qi et al. (2012) GL3 Zeng et al. (2016) GL4
Hu et al. (2012) GL3 Zeng et al. (2016) GL7
Zhang et al. (2012) GL3 Si et al. (2016) GLW7