Eficiência do tamanho de populações F2 na análise de QTL
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Tese |
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Texto Completo: | http://locus.ufv.br/handle/123456789/1346 |
Resumo: | Since the work done by Mendel, genetics has been developing quickly. Were established relations between chromosomes and genes, the molecular markers association and phenotypic characteristics, production of gene maps, detection of genes controlling quantitative traits (QTL), among others with the advent of genomics. Studies using molecular markers, especially when it seeks to detect QTL, population size is of paramount importance, because the higher the population the more accurate detection. Another important point is to prevent ghost QTL detection, which is a false positive. The objective this work was to study the QTLs detection, using simulated data, referent to population size and prevention of ghost QTLs in F2 populations. Two scenarios were simulated. zTo determine what population size is more efficient, four sizes were simulated (200, 400, 600 and 1000 individuals) with the same characteristics, for the first scenario. Were simulated, for the second scenario, a population of 1000 individuals. It was simulated a genotype with four linkage groups containing two QTLs in three groups and in one group does not contain QTL. In linkage groups 1, 2 and 3, contained two QTLs of large effect, one large and one small end and two small effect, respectively. For QTLs detection, it were used the methodologies of simple mark, simple and composite interval. Were observed that the larger the population size, the better was positioning of QTL and therefore that of 1000 individuals achieved the best results. In the second scenario, it was found that the method of composite interval is more effective in preventing ghost QTL and that the smaller the effect of the QTL more probability find ghost QTL. |
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Were established relations between chromosomes and genes, the molecular markers association and phenotypic characteristics, production of gene maps, detection of genes controlling quantitative traits (QTL), among others with the advent of genomics. Studies using molecular markers, especially when it seeks to detect QTL, population size is of paramount importance, because the higher the population the more accurate detection. Another important point is to prevent ghost QTL detection, which is a false positive. The objective this work was to study the QTLs detection, using simulated data, referent to population size and prevention of ghost QTLs in F2 populations. Two scenarios were simulated. zTo determine what population size is more efficient, four sizes were simulated (200, 400, 600 and 1000 individuals) with the same characteristics, for the first scenario. Were simulated, for the second scenario, a population of 1000 individuals. It was simulated a genotype with four linkage groups containing two QTLs in three groups and in one group does not contain QTL. In linkage groups 1, 2 and 3, contained two QTLs of large effect, one large and one small end and two small effect, respectively. For QTLs detection, it were used the methodologies of simple mark, simple and composite interval. Were observed that the larger the population size, the better was positioning of QTL and therefore that of 1000 individuals achieved the best results. In the second scenario, it was found that the method of composite interval is more effective in preventing ghost QTL and that the smaller the effect of the QTL more probability find ghost QTL.Desde os trabalhos realizados por Mendel, a genética vem se desenvolvendo rapidamente, pois têm sido estabelecidas as relações entre cromossomos e genes, associação entre marcas moleculares às características fenotípicas, construção de mapas genéticos, detecção de genes controladores de características quantitativas (QTL) entre outros, com o advento da Genômica. Para os estudos, utilizando marcadores moleculares, principalmente quando se busca detectar QTL, o tamanho da população é de suma importância, pois quanto maior a população mais precisa será a detecção. Outro ponto importante é a prevenção de detecção de QTL fantasma, sendo este um falso positivo. Assim, objetivou-se, com este trabalho, estudar a detecção de QTLs, por meio de dados simulados, em diferentes tamanhos populacionais referentes ao tamanho populacional e à prevenção da detecção de QTLs inexistentes em populações F2. Para isto, foram simulados dois cenários. Com o intuito de verificar qual o tamanho de população é mais eficiente para detecção de QTL, foram simulados quatro tamanhos (200, 400, 600 e 1000 indivíduos) com as mesmas características, referentes ao primeiro cenário. Para o segundo, foi simulada uma população de 1000 indivíduos com um genótipo fictício constituído de quatro grupos de ligação com dois QTLs em três grupos, sendo que um não continha QTL, para controle das metodologias de detecção. Os grupos de ligação 1, 2 e 3 continham dois QTLs, contribuindo com 28% da característica, um contribuindo com 28% e outro com 5% e dois contribuindo com 5% da característica, respectivamente. Para a detecção dos QTLs foram utilizadas as metodologias da marca simples, intervalo simples e intervalo composto, quando necessário. Foram observados que quanto maior o tamanho da população mais precisa é a detecção e o posicionamento do QTL; portanto, a de 1000 indivíduos obteve os melhores resultados. Em relação ao segundo cenário, foi verificado que a metodologia de intervalo composto melhora a não detecção de QTL fantasma e que quanto menor for a contribuição dos QTLs maior será a probabilidade de encontrar QTL fantasma.Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Geraisapplication/pdfporUniversidade Federal de ViçosaDoutorado em Genética e MelhoramentoUFVBRGenética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; MeCaracterística quantitativaTamanhos populacionaisQTL fantasmaQuantitative traitsPopulation sizeGhost QTLCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETALEficiência do tamanho de populações F2 na análise de QTLQTLs detection in F2 population arising of simulation datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdfapplication/pdf2604980https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/1346/1/texto%20completo.pdfcfe76311fb8ce7097dd5ccee643bfc77MD51TEXTtexto completo.pdf.txttexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain237407https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/1346/2/texto%20completo.pdf.txt543c672df6774a80a0f15d5d32f60aadMD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3454https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/1346/3/texto%20completo.pdf.jpg0165f06d1a5ed67ad2ca71868ade0d89MD53123456789/13462016-04-07 23:06:51.928oai:locus.ufv.br:123456789/1346Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-04-08T02:06:51LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
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