Seleção genômica ampla (GWS) e maximização da eficiência do melhoramento genético
A seleção genética tem sido praticada pelo procedimento BLUP, usando dados fenotípicos avaliados a campo. Uma primeira proposição realizada para aumentar a eficiência desse procedimento, baseado em dados fenotípicos, foi a seleção auxiliada por marcadores (MAS) moleculares, a qual usa simultaneament...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Embrapa Florestas
2010-03-01
|
| Series: | Pesquisa Florestal Brasileira |
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| Online Access: | https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/63 |
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| author | Marcos Deon Vilela de Resende Paulo Sávio Lopes Rogério Luíz da Silva Ismael Eleotério Pires |
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| description | A seleção genética tem sido praticada pelo procedimento BLUP, usando dados fenotípicos avaliados
a campo. Uma primeira proposição realizada para aumentar a eficiência desse procedimento, baseado em dados
fenotípicos, foi a seleção auxiliada por marcadores (MAS) moleculares, a qual usa simultaneamente dados
fenotípicos e moleculares. Posteriormente, foi proposto um novo método de seleção denominado seleção genômica
ampla (genome wide selection – GWS), o qual apresenta alta acurácia seletiva para a seleção, baseada
exclusivamente em marcadores, após terem seus efeitos genéticos estimados a partir de dados fenotípicos em
uma amostra da população de seleção. A GWS é excelente para caracteres de baixa herdabilidade, ao contrário da
MAS, que não é útil para caracteres de baixa herdabilidade. O presente trabalho tem como objetivos apresentar
a metodologia GWS e simular um caso de aplicação da mesma, visando enfatizar as suas vantagens sobre a
MAS. Objetiva também demonstrar a relação entre o BLUP tradicional e o BLUP genômico associado à GWS.
Adicionalmente, discute aspectos referentes ao tamanho amostral adequado para estimação dos efeitos
genotípicos dos marcadores. Os resultados revelam que a GWS poderá ter grande utilidade ao melhoramento
genético. No entanto, é preciso adquirir experiência prática com a GWS, visando inferir sobre sua efetividade. |
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| publishDate | 2010-03-01 |
| publisher | Embrapa Florestas |
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| series | Pesquisa Florestal Brasileira |
| spelling | doaj.art-68f19cdbb10149519cdfcaae7497daae2022-12-21T22:43:25ZengEmbrapa FlorestasPesquisa Florestal Brasileira1809-36471983-26052010-03-0156Seleção genômica ampla (GWS) e maximização da eficiência do melhoramento genéticoMarcos Deon Vilela de Resende0Paulo Sávio Lopes1Rogério Luíz da Silva2Ismael Eleotério Pires3Embrapa FlorestasUniversidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de ViçosaA seleção genética tem sido praticada pelo procedimento BLUP, usando dados fenotípicos avaliados a campo. Uma primeira proposição realizada para aumentar a eficiência desse procedimento, baseado em dados fenotípicos, foi a seleção auxiliada por marcadores (MAS) moleculares, a qual usa simultaneamente dados fenotípicos e moleculares. Posteriormente, foi proposto um novo método de seleção denominado seleção genômica ampla (genome wide selection – GWS), o qual apresenta alta acurácia seletiva para a seleção, baseada exclusivamente em marcadores, após terem seus efeitos genéticos estimados a partir de dados fenotípicos em uma amostra da população de seleção. A GWS é excelente para caracteres de baixa herdabilidade, ao contrário da MAS, que não é útil para caracteres de baixa herdabilidade. O presente trabalho tem como objetivos apresentar a metodologia GWS e simular um caso de aplicação da mesma, visando enfatizar as suas vantagens sobre a MAS. Objetiva também demonstrar a relação entre o BLUP tradicional e o BLUP genômico associado à GWS. Adicionalmente, discute aspectos referentes ao tamanho amostral adequado para estimação dos efeitos genotípicos dos marcadores. Os resultados revelam que a GWS poderá ter grande utilidade ao melhoramento genético. No entanto, é preciso adquirir experiência prática com a GWS, visando inferir sobre sua efetividade.https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/63Seleção genômicaanálise de desequilíbrio de ligaçãomapeamento finomarcadores moleculares |
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