Associação do Polimorfismo de Microssatélites no Gene da Miostatina com Peso corporal e Medidas morfométricas de uma população sintética de pacu (Piaractus mesopotamicus)

• Autor(a) principal: Lattanzi, Gabriel Rinaldi [UNESP]
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/234775
• topic: Melhoramento Genético; Genética; Marcador molecular; Modelos Lineares

Este trabalho teve como objetivo avaliar o polimorfismo de marcadores microssatélites no gene da Miostatina e verificar sua associação com o peso corporal e as medidas morfométricas de uma população sintética de pacus (Piaractus mesopotamicus). Foram avaliados 232 animais pertencentes a 14 famílias de irmãos-completos em dois tanques escavados de concreto de 220m² (10x22m) nas instalações do Centro de Aquicultura da Unesp (CAUNESP). Durante o período de avaliação foram realizadas três biometrias em diferentes períodos: a primeira ocorreu cerca de 30 dias após a soltura dos animais, que foram pesados (PESO1) e medidos para largura corporal (LC1). A segunda ocorreu em torno de 60 dias após a primeira - nessa etapa, os animais foram pesados (PESO2) e medidos em largura corporal (LC2) e comprimento padrão (CP2). Na terceira biometria, que ocorreu 150 dias após a segunda, os peixes foram pesados (PESO3) e medidos para largura corporal (LC3). O DNA genômico foi extraído de cada indivíduo avaliado e o gene da Miostatina foi amplificado por PCR, utilizando-se primers desenhados especificamente para a região do gene. Após a amplificação os animais formam genotipados para um marcador microssatélite localizado na extremidade não codificante 3' UTR. Na população foram identificados oito alelos (208, 210, 220, 222, 224, 226, 230 e 232) e 22 combinações de genótipos. Foi constatada associação significativa entre o polimorfismo do marcador microssatélite e as características avaliadas PESO2, PESO3, CP2 e LC2. Os alelos de melhor efeito para as características foram 210, 222, 226 e 230. De forma geral, constatou-se uso potencial das informações observadas em modelos de predição genética como forma de aumentar a acurácia de seleção.