DESEMPENHO FENOTÍPICO AO UTILIZAR DIFERENTES DENSIDADES DE MARCADORES MOLECULARES NO MAPEAMENTO GENÔMICO

Bioscience Journal

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ISSN: 19813163
Editor Chefe: Luiz Renato Paranhos
Início Publicação: 30/11/1985
Periodicidade: Diário
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Ciências Biológicas, Área de Estudo: Ciências da Saúde, Área de Estudo: Multidisciplinar

DESEMPENHO FENOTÍPICO AO UTILIZAR DIFERENTES DENSIDADES DE MARCADORES MOLECULARES NO MAPEAMENTO GENÔMICO

Ano: 2010 | Volume: 26 | Número: 4
Autores: Marcelo JANGARELLI, Ricardo Frederico EUCLYDES, Paulo Roberto Cecon
Autor Correspondente: Marcelo JANGARELLI | [email protected]

Palavras-chave: densidade de marcadores, mapeamento, qtl, simulação

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Objetivou-se avaliar, através do programa de simulação genética GENESYS, a densidade de
marcadores moleculares (MM) no mapeamento de QTL (Quantitative Trait Loci). Foram considerados mapeamentos de
alta, média e baixa resolução, em que os marcadores foram dispostos regulamente a cada 5 cM (192 MM), 10 cM (95
MM) e 20 cM (47 MM), respectivamente. Para cada intervalo, o mesmo número de marcadores utilizados foi
reconsiderado, contudo, admitindo espaçamento aleatório. Os mapas foram comparados aos pares, com o mesmo número
de marcadores distribuídos em intervalos regulares e de forma aleatória. A seleção assistida por marcadores foi utilizada
para avaliar o desempenho fenotípico em cada cenário. Em todos os casos, os mapas que admitiram marcadores dispersos
em intervalos fixos foram superiores em relação aos ganhos fenotípicos, em especial para o mapeamento de baixa
resolução. Infere-se que a disposição estratégica de marcadores moleculares no mapeamento genômico é tanto mais
relevante quanto menor for o número de marcadores considerados na análise.



Resumo Inglês:

The objective of this study was to evaluate, through the program of genetic simulation
GENESYS, the density of molecular markers (MM) in the mapping of QTL (Quantitative Trait Loci). High, medium and
low resolution mapping were considered, in which markers were arranged regularly every 5 cM (192 MM), 10 cM (95
MM) and 20 cM (47 MM), respectively. For each gap, the same number of markers used was reconsidered, however,
assuming random spacing. The maps were compared in pairs, with the same number of markers distributed at regular
intervals and at random. The selection assisted by markers was used to assess the phenotypic performance in each
scenario. In all cases, the maps which admitted sparse markers at fixed intervals were superior in relation to phenotypic
gains, especially for the mapping of low resolution. We conclude that the strategic distribution of molecular markers in
genomic mapping is more relevant as the lower is the number of markers considered in the analysis.