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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3508

Title: Eficiência de um novo método de identificação de QTLs sob altos níveis de perdas de marcadores
Other Titles: Efficiency of a new method of identifying QTLs under high levels of markers loss
???metadata.dc.creator???: Pamplona, Andrezza Kéllen Alves
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
???metadata.dc.contributor.advisor-co???: Balestre, Marcio
???metadata.dc.contributor.referee1???: Santos, João Bosco dos
Silva, Maria Imaculada de Sousa
???metadata.dc.description.concentration???: Estatística e Experimentação Agropecuária
Keywords: Regressão bayesiana
Análise de QTL
Múltipla marca
Genome wide
Bayesian regression
Analysis of QTL
Multiple markers
Genome wide
???metadata.dc.date.submitted???: 27-Feb-2014
Issue Date: 2014
???metadata.dc.description.sponsorship???: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Citation: PAMPLONA, A. K. A. Eficiência de um novo método de identificação de QTLs sob altos níveis de perdas de marcadores. 2014. 112 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
???metadata.dc.description.resumo???: Em diversas espécies, o baixo nível de polimorfismo impede a construção de mapas de ligação que possam ser usados na identificação de QTLs no genoma. Objetivou-se neste trabalho comparar dois métodos de identificação de QTLs que não requerem mapas de ligação em estudos de associação. O Método I é o da regressão bayesiana de múltiplos marcadores, originalmente proposto por Xu (2003). O Método II consiste em uma adaptação do Método I e do método de Wang et al. (2005), porém utilizando o conceito descrito por Doerge, Zeng e Weir (1997). Nesse método, os marcadores não são regredidos diretamente sobre o fenótipo, mas servem como pivôs para a busca do QTL ao longo do genoma - se tem, então, um mapeamento de múltiplos QTLs. Para verificar a efetividade do método, realizou-se simulação de 300 indivíduos pertencentes à população F2, com dois níveis de perdas de marcadores (20% e 80%), em um total de 165 marcadores, distribuídos em 11 cromossomos. Ao longo desses cromossomos, sete QTLs foram simulados. Foi analisado, também, um exemplo com dados reais envolvendo 186 progênies F2:4 de feijão, com 59 marcadores, sendo 17 SSRs, 31 AFLPs e 11 SRAPs. No estudo de simulação, o Método II foi melhor que o Método I em ambos os níveis de perda de marcadores. Nos dados reais, o Método II detectou 17 marcadores promissores enquanto o Método I não detectou nenhum. O Método II mostrou maior poder de detecção e pode ser recomendado para estudos posteriores com dados reais e com outros delineamentos de cruzamento.
In several species, a low level of polymorphism prevents the construction of linkage maps that can be used in the identification of QTLs in the genome. The objective of this study is to compare two methods of identifying QTLs that don’t require genetic maps in association studies. The Method I is the multiple-markers Bayesian regression, originally proposed by Xu (2003). The Method II consists of an adaptation of the Method I and method ofWang et al. (2005), but using the concept described by Doerge, Zeng and Weir (1997). In this method, the markers are not directly regressed on phenotype, but serve as pivots for the search of the QTL along the genome - then it has multiple QTL mapping. To verify the effectiveness of the method, a simulation was carried out with 300 individuals belonging to the F2 population in two levels of markers loss (20% and 80%) from a total of 165 markers, divided into 11 chromosomes. Throughout these chromosomes, seven QTLs were simulated. It was also considered an example with real data involving 186 F2:4 progenies of beans with 59 markers, 17 SSRs, 31 AFLPs and 11 SRAPs. In the simulation’s study, the Method II was better than the Method I in both levels of markers loss. In real data, the Method II detected 17 promising markers while the Method I didn’t detect any. The Method II showed greater power to detect and it can be recommended for further studies with actual data and other designs crossover and genome wide.
Description: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3508
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
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