Abstract
O conhecimento do genoma pode auxiliar na identificação de regiões cromossômicas e, eventualmente, de genes que controlam características quantitativas (QTLs) de importância econômica. Em um experimento com 1.129 suínos resultantes do cruzamento entre machos da raça Meishan e fêmeas Large White e Landrace, foram analisadas as características gordura intramuscular (GIM), em %, e ganho dos 25 aos 90 kg de peso vivo (GP), em g/dia, em 298 animais F1 e 831 F2, e espessura de toucinho (ET), em mm, em 324 F1 e 805 F2. Os animais das gerações F1 e F2 foram tipificados com 29 marcadores microsatélites. Estudou-se a ligação entre os cromossomos 4, 6 e 7 com GIM, ET e GP. Análises de QTL utilizando-se metodologia Bayesiana foram aplicadas mediante três modelos genéticos: modelo poligênico infinitesimal (MPI); modelo poligênico finito (MPF), considerando-se três locos; e MPF combinado com MPI. O número de QTLs, suas respectivas posições nos três cromossomos e o efeito fenotípico foram estimados simultaneamente. Os sumários dos parâmetros estimados foram baseados nas distribuições marginais a posteriori, obtidas por meio do uso da Cadeia de Markov, algoritmos de Monte Carlo (MCMC). Foi possível evidenciar dois QTLs relacionados a GIM nos cromossomos 4 e 6 e dois a ET nos cromossomos 4 e 7. Somente quando se ajustou o MPI, foram observados QTLs no cromossomo 4 para ET e GIM. Não foi possível detectar QTLs para a característica GP com a aplicação dessa metodologia, o que pode ter resultado do uso de marcadores não informativos ou da ausência de QTLs segregando nos cromossomos 4, 6 e 7 desta população. Foi evidenciada a vantagem de se analisar dados experimentais ajustando diferentes modelos genéticos; essas análises ilustram a utilidade e ampla aplicabilidade do método Bayesiano.
Highlights
Genome scans can be used to identify chromosomal regions and eventually genes that control quantitative traits (QTL) of economic importance
Entretanto, o modelo poligênico finito (MPF) não tem sido amplamente aplicado na estimação de parâmetros genéticos em virtude, principalmente, de problemas na sua implementação usando o método da máxima verossimilhança, como o de calcular as probabilidades genotípicas para todos os locos
O cenário verificado quando se ajustou o modelo genético 2 para gordura intramuscular (GIM) (Figura 1) se assemelhou aos observados nos demais modelos somente no intervalo das marcas MS2 e S003 (109 cM - 122 cM) do cromossomo 6, com outros picos diferentes tanto no cromossomo 4 como no 6
Summary
Para a realização deste estudo, foram utilizadas somente as informações das gerações F1 e F2, perfazendo um total de 1.129 animais no pedigree, dos quais 298 F1 e 831 F2 foram destinados ao estudo das características gordura intramuscular (GIM) e ganho de peso (GP) e 324 F1 e 805 F2, à característica espessura de toucinho (ET). Os genótipos para um loco (GEP ou QTL) foram determinados conjuntamente por meio dos alelos da população fundadora (com pais desconhecidos) e por indicadores de segregação de indivíduos não-fundadores (com pais conhecidos), com os locos da população fundadora em equilíbrio de Hardy-Weinberg (Lange & Matthysse, 1989; Thompson, 1994; Sobel & Lange, 1996). Os indicadores de segregação descrevem unicamente o fluxo gênico por meio do pedigree e a implementação foi similar à descrita por Uimari & Sillanpää (2001) e Bink et al (2002a). 1) Combinação dos modelos poligênico infinitesimal, poligênico finito e QTL (MPI + MPF + QTL): Assumiu-se um efeito poligênico, com grande número de locos, três genes com efeito maior e um número de QTLs de, no máximo, cinco
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