Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória
O objetivo deste trabalho foi avaliar eficiência de modelos de regressão aleatória (MRA) para detectar locus de características quantitativas (QTL) para características de crescimento, em suínos. Utilizou-se uma população divergente F2 Piau x Comercial. A eficiência da metodologia proposta na detecç...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Embrapa Informação Tecnológica
2013-02-01
|
| Series: | Pesquisa Agropecuária Brasileira |
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| Online Access: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2013000200009&lng=en&tlng=en |
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| author | Valeria Rosado Pinheiro Fabyano Fonseca e Silva Simone Eliza Facioni Guimarães Marcos Deon Vilela de Resende Paulo Sávio Lopes Cosme Damião Cruz Camila Ferreira Azevedo |
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| description | O objetivo deste trabalho foi avaliar eficiência de modelos de regressão aleatória (MRA) para detectar locus de características quantitativas (QTL) para características de crescimento, em suínos. Utilizou-se uma população divergente F2 Piau x Comercial. A eficiência da metodologia proposta na detecção de QTL foi comparada à da metodologia tradicional de regressão por intervalo de mapeamento. Para tanto, utilizaram-se MRA com efeitos aleatórios poligênicos, de ambiente permanente e de QTL, tendo-se utilizado o enfoque de matriz de covariância "identical‑by‑descent" associada aos efeitos de QTL. Testou-se a significância dos efeitos de QTL mediante a razão de verossimilhanças, tendo-se considerado o modelo como completo quando houve efeito de QTL, ou nulo, quando não. A comparação entre os modelos foi feita nas posições dos marcadores (seis marcadores microssatélites) e nas intermediárias, entre os marcadores. O MRA detectou QTL significativo na posição 65 cM do cromossomo 7 e, portanto, foi mais eficiente que a metodologia tradicional, que não detectou QTL significativo em nenhum dos fenótipos avaliados. A metodologia proposta possibilitou a detecção de QTL com efeito sobre toda a trajetória de crescimento, dentro da amplitude de idade considerada (do nascimento aos 150 dias). |
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| issn | 1678-3921 |
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| publishDate | 2013-02-01 |
| publisher | Embrapa Informação Tecnológica |
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| series | Pesquisa Agropecuária Brasileira |
| spelling | doaj.art-435d993012904d0a9bf624bbbdfd15372022-12-21T19:31:32ZengEmbrapa Informação TecnológicaPesquisa Agropecuária Brasileira1678-39212013-02-0148219019610.1590/S0100-204X2013000200009S0100-204X2013000200009Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatóriaValeria Rosado Pinheiro0Fabyano Fonseca e Silva1Simone Eliza Facioni Guimarães2Marcos Deon Vilela de Resende3Paulo Sávio Lopes4Cosme Damião Cruz5Camila Ferreira Azevedo6Universidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de ViçosaEmbrapaUniversidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de ViçosaO objetivo deste trabalho foi avaliar eficiência de modelos de regressão aleatória (MRA) para detectar locus de características quantitativas (QTL) para características de crescimento, em suínos. Utilizou-se uma população divergente F2 Piau x Comercial. A eficiência da metodologia proposta na detecção de QTL foi comparada à da metodologia tradicional de regressão por intervalo de mapeamento. Para tanto, utilizaram-se MRA com efeitos aleatórios poligênicos, de ambiente permanente e de QTL, tendo-se utilizado o enfoque de matriz de covariância "identical‑by‑descent" associada aos efeitos de QTL. Testou-se a significância dos efeitos de QTL mediante a razão de verossimilhanças, tendo-se considerado o modelo como completo quando houve efeito de QTL, ou nulo, quando não. A comparação entre os modelos foi feita nas posições dos marcadores (seis marcadores microssatélites) e nas intermediárias, entre os marcadores. O MRA detectou QTL significativo na posição 65 cM do cromossomo 7 e, portanto, foi mais eficiente que a metodologia tradicional, que não detectou QTL significativo em nenhum dos fenótipos avaliados. A metodologia proposta possibilitou a detecção de QTL com efeito sobre toda a trajetória de crescimento, dentro da amplitude de idade considerada (do nascimento aos 150 dias).http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2013000200009&lng=en&tlng=enSus scrofacurvas de crescimentodados longitudinais"identical‑by‑descent"locos de características quantitativasseleção assistida por marcadores |
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