Aplicação da seleção genômica ampla em populações autógamas e alógamas
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
Texto Completo: | http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/11663 |
Resumo: | Com o desenvolvimento da biologia molecular, foi possível o desenvolvimento de metodologias que reduziriam o tempo, para obtenção de genótipos superiores. A seleção não se basearia em apenas dados fenotípicos, com o desenvolvimento da genotipagem, seria possível o estudo completo do genoma da espécie em trabalho, desta forma, ter uma maior utilização destas informações genéticas, geradas no melhoramento de plantas. Essa nova metodologia desenvolvida em 2001 foi denominada de Seleção Genômica Ampla (GWS), que foi criada para predizer o fenótipo futuro de uma população baseando em informações de marcadores moleculares, cujos os efeitos genéticos aditivos, que estes explicam, já foram previamente estimados. A seleção genômica ampla tornou-se uma metodologia importante no melhoramento genético de plantas e animais o que pode permitir melhores acurácias e seleção precoce. Com isto, o objetivo deste trabalho em primeiro momento foi realizar um estudo sobre os principais fatores responsáveis por modificarem a estrutura genética de uma população tendo em vista o acasalamento ao acaso e sucessivas gerações de autofecundação e também avaliar a eficácia do processo de simulação em gerar as populações avaliadas. Foram simulados dados de indivíduos e de informações moleculares das populações F 2 , derivadas de genitores homozigotos contrastantes. As populações geradas foram de tamanho de 1000 indivíduos e considerou-se seis grupos de ligação com níveis de saturação de 201 marcas moleculares, totalizando 1206 marcadores codominantes. As populações foram submetidas a cinco gerações de autofecundação e acasalamento ao acaso. Para as populações avaliadas, a estrutura genética foi preservada durante o processo de simulação, tornando assim, a simulação um método eficaz. Fatores como o desequilíbrio de ligação, dominância, endogamia, afetaram de forma diferencial, quanto ao tipo de sistema de acasalamento. Na segunda etapa do trabalho foram simuladas populações com estrutura populacional apresentando dados fenotípicos e genotípicos de cada indivíduo dentro da população, imitando alguns dos cenários em que a Seleção Genômica Ampla é aplicada. Com isso, o trabalho teve como objetivo avaliar a acurácia da seleção genômica em diferentes cenários de distribuição de efeitos genéticos e populações de validação. Uma vez geradas as populações na primeira etapa com um número de 1000 indivíduos, para os dados genotípicos considerou-se 1206 locos marcadores, sendo 30 locos que controlava o caráter com herdabilidade de 30 e 60 % e grau médio de dominância de 0.5 e 1.0. Distintos efeitos de QTL foram simulados, um de acordo com uma distribuição uniforme, outro com distribuição binomial e outro com uma distribuição exponencial com o objetivo de retratar diferentes arquiteturas genéticas. A metodologia RR-BLUP foi utilizada a fim de se computar a acurácia da seleção genômica nos diferentes cenários estabelecidos. A simulação foi eficiente em preservar a estrutura genética das populações, os resultados mostram que o efeito de dominância age como um agente perturbador e que a ação do ambiente também afeta o processo seletivo, para fins de recomendação de uso da GWS. |
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Resende, Marcos Deon Vilela deBhering, Leonardo LopesFaria, Gislâyne Maira Pereira dehttp://lattes.cnpq.br/0307274570251272Cruz, Cosme Damião2017-09-01T15:36:52Z2017-09-01T15:36:52Z2017-03-16FARIA, Gislâyne Maira Pereira de. Aplicação da seleção genômica ampla em populações autógamas e alógamas. 2017. 77 f. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2017.http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/11663Com o desenvolvimento da biologia molecular, foi possível o desenvolvimento de metodologias que reduziriam o tempo, para obtenção de genótipos superiores. A seleção não se basearia em apenas dados fenotípicos, com o desenvolvimento da genotipagem, seria possível o estudo completo do genoma da espécie em trabalho, desta forma, ter uma maior utilização destas informações genéticas, geradas no melhoramento de plantas. Essa nova metodologia desenvolvida em 2001 foi denominada de Seleção Genômica Ampla (GWS), que foi criada para predizer o fenótipo futuro de uma população baseando em informações de marcadores moleculares, cujos os efeitos genéticos aditivos, que estes explicam, já foram previamente estimados. A seleção genômica ampla tornou-se uma metodologia importante no melhoramento genético de plantas e animais o que pode permitir melhores acurácias e seleção precoce. Com isto, o objetivo deste trabalho em primeiro momento foi realizar um estudo sobre os principais fatores responsáveis por modificarem a estrutura genética de uma população tendo em vista o acasalamento ao acaso e sucessivas gerações de autofecundação e também avaliar a eficácia do processo de simulação em gerar as populações avaliadas. Foram simulados dados de indivíduos e de informações moleculares das populações F 2 , derivadas de genitores homozigotos contrastantes. 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Uma vez geradas as populações na primeira etapa com um número de 1000 indivíduos, para os dados genotípicos considerou-se 1206 locos marcadores, sendo 30 locos que controlava o caráter com herdabilidade de 30 e 60 % e grau médio de dominância de 0.5 e 1.0. Distintos efeitos de QTL foram simulados, um de acordo com uma distribuição uniforme, outro com distribuição binomial e outro com uma distribuição exponencial com o objetivo de retratar diferentes arquiteturas genéticas. A metodologia RR-BLUP foi utilizada a fim de se computar a acurácia da seleção genômica nos diferentes cenários estabelecidos. A simulação foi eficiente em preservar a estrutura genética das populações, os resultados mostram que o efeito de dominância age como um agente perturbador e que a ação do ambiente também afeta o processo seletivo, para fins de recomendação de uso da GWS.The selection would not be based on phenotypic data only, with the development of genotyping, it would be possible to study the genome of the species in the work, thus, to have a greater use of this genetic information generated in the breeding of plants. This new methodology, developed in 2001, was called Genomic Wide Selection (GWS), which was created to predict the phenotype of a population based on information from molecular markers, whose additive genetic effects, which they explain, have already been previously estimated. Broad genomic selection has become an important methodology in the genetic improvement of plants and animals, which may allow better accuracy and early selection. The main objective of this work was to study the main factors responsible for modifying the genetic structure of a population in order to randomly mating and successive generations of self- fertilization, as well as to evaluate the effectiveness of the simulation process in generating The populations evaluated. Data from individuals and molecular information of the F 2 populations derived from contrasting homozygous parents were simulated. The populations generated were of 1000 individuals and six binding groups were considered with saturation levels of 201 molecular tags, totaling 1206 codominant markers. The populations were submitted to five generations of self-fertilization and random mating. For the populations evaluated, the genetic structure was preserved during the simulation process, thus making simulation an effective method. Factors such as linkage disequilibrium, dominance, inbreeding, affected differentially, as to the type of mating system. In the second stage of the work, populations with population structure were simulated presenting phenotypic and genotypic data of each individual within the population, imitating some of the scenarios in which the broad genomic selection is applied. Thus, the objective of this work was to evaluate the accuracy of genomic selection in different scenarios of distribution of genetic effects and validation populations. Once the populations in the first stage with a number of 1000 individuals were generated, 1206 loco markers were considered for the genotypic data, 30 of which were loco that controlled the heritability of 30 and 60% and a mean degree of dominance of 0.5 and 1.0. Different effects of QTL were simulated, one according to a uniform distribution, another with binomial distribution and another with an exponential distribution aiming to portray different genetic architectures. The RR-BLUP methodology was used in order to compute the accuracy of the genomic selection in the different established scenarios. The simulation was efficient in preserving the genetic structure of the populations, the results show that the dominance effect acts as a disturbing agent and that the action of the environment also affects the selection process, for purposes of GWS use recommendation.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de ViçosaBiologia molecularMelhoramento genéticoGenômicaGenética QuantitativaAplicação da seleção genômica ampla em populações autógamas e alógamasAppication of the genomic wide selection in self-fertilization and random matinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Biologia GeralDoutor em Genética e MelhoramentoViçosa - MG2017-03-16Doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto compelto.pdftexto compelto.pdftexto completoapplication/pdf1217833https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/11663/1/texto%20compelto.pdfdd513c056c18e5f4c6c240e4782f8f2bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/11663/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILtexto compelto.pdf.jpgtexto compelto.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3618https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/11663/3/texto%20compelto.pdf.jpg96d4b090bfc2a3b5192dca56a54f7356MD53123456789/116632017-09-01 23:00:24.495oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452017-09-02T02:00:24LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
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