Modelos aleatórios na estimação da localização de QTLs em famílias de meios-irmãos

• Autor(a) principal: Silva,Marcos Vinicius G. Barbosa da
• Data de Publicação: 2005
• Outros Autores: Martinez,Mário Luiz, Torres,Robledo de Almeida, Lopes,Paulo Sávio, Euclydes,Ricardo Frederico, Pereira,Carmen Silva, Machado,Marco Antônio, Arbex,Wagner
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Zootecnia (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982005000100009
• topic: mapeamento por intervalo; marcador genético; método dos pares de irmãos; modelo aleatório; QTL

O procedimento de mapeamento por intervalo baseado em modelo aleatório foi aplicado para estudar sua robustez e propriedades no mapeamento de dois QTLs, em populações constituídas de famílias de meios-irmãos. Sob o modelo aleatório, a localização e os componentes de variância foram estimados usando o método da máxima verossimilhança. A estimação dos parâmetros foi baseada na metodologia de pares de irmãos. As proporções de genes idênticos por descendência (IBD) dos QTLs foram estimadas a partir das proporções IBD de dois marcadores flanqueadores. As estimativas dos parâmetros dos QTLs (localizações e componentes de variância) e do poder de detecção, em uma característica com h² = 0,25, foram obtidas usando dados simulados, variando-se o número de famílias, o tamanho das famílias e a proporção da variância genética devida aos QTLs e à posição dos QTLs, localizados no mesmo intervalo, em intervalos adjacentes e não-adjacentes. Os fatores que mais influenciaram as estimativas dos parâmetros foram as proporções da variância devida aos QTLs, ao número e ao tamanho das famílias. As estimativas mais viesadas dos componentes dos QTLs e poligênico foram obtidas com a análise dos registros de somente dez famílias. Com número suficiente de famílias e de indivíduos nas famílias e altas proporções de variância genética devida aos QTLs, o modelo aleatório pode detectar QTL com alto poder, apresentando estimativas das posições com boa acurácia, se não existirem dois QTLs no mesmo intervalo. Para o mapeamento fino e estimativas apropriadas da variância dos QTLs, métodos mais sofisticados devem ser utilizados.