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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3853

Title: Estratégias de predição de cruzamentos não realizados em análise dialélica, utilizando informações de marcadores moleculares
Other Titles: Alternatives for predicting effects of missing crosses in diallels, with information from molecular markers
???metadata.dc.creator???: Silva Filho, João Luis da
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Bearzoti, Eduardo
???metadata.dc.contributor.referee1???: Ferreira, Daniel Furtado
Garcia, Antonio Augusto Franco
Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
Duarte, Joao Batista
???metadata.dc.description.concentration???: Genética e Melhoramento de Plantas
Keywords: Feijão
Marcador molecular
Cruzamento
Common bean
Crossing
Molecular markers
???metadata.dc.date.submitted???: 13-May-2004
Issue Date: 22-Sep-2014
Citation: SILVA FILHO, J. L. da. Estratégias de predição de cruzamentos não realizados em analise dialética, utilizando informações de marcadores moleculares. 2004. 70 p. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2004.
???metadata.dc.description.resumo???: Os cruzamentos dialélicos estão entre as estratégias mais utilizadas pelos melhorista para a escolha de genitores e ou populações segregantes. Uma de suas principais limitações, contudo, é o trabalho demandado na realização de cruzamentos, que cresce geometricamente à medida que o número de genitores que se deseja intercruzar aumenta. O presente trabalho teve por objetivo apresentar diferentes estratégias de predição de cruzamentos não realizados em análise dialélica, utilizando dados de marcadores moleculares. Foram utilizados dados de experimentos com a cultura do feijoeiro, envolvendo 120 cruzamentos derivados de 22 genitores (de quatro diferentes raças), avaliados em três locais do estado de Minas Gerais. A disponibilidade de uma matriz de padrões moleculares dos genitores (matriz de "0´s" e "1´s"), constituída por 136 produtos polimórficos de marcadores RAPD, permitiu a aplicação de metodologias que utilizam diferentes princípios para a predição de cruzamentos não realizados, as quais são caracterizadas a seguir: (i) modelo aditivo, em que a predição dos cruzamentos não avaliados foi realizada com base nas capacidades gerais de combinação dos genitores, estimadas a partir dos cruzamentos avaliados em que eles participaram; (ii) modelo de distância, similar ao modelo aditivo, contento apenas a informação adicional de uma covariável, cujo valor atribuído a cada cruzamento foi a distância genética entre os genitores, calculada a partir dos maracadores moleculares; (iii) modelos de regressão fatorial, em número de quatro, que também fazem uso de covariáveis, só que calculadas a partir dos escores dos quatro primeiros componentes principais da matriz de "0" e "1", em que cada produto de amplificação foi tomado como uma variável; (iv) metodologia de modelos mistos, considerando duas situações: a primeira delas, desconsiderando a endogamia existente nos cruzamentos, dado que os genitores são aparentados e a segunda, considerando a endogamia dos cruzamentos, numa tentativa de minimizar sua influência sobre as predições dos cruzamentos não avaliados. Perdas de 12, 24, 36, 48 e 60 cruzamentos foram simuladas 1000 vezes cada uma para os modelos aditivo, de distância e de regressão fatorial, e 250 vezes para as equações de modelos mistos, sendo, então, seus valores preditos com base no desempenho dos cruzamentos avaliados. Em cada simulação, estimavam-se as correlações de Pearson e de Spearman entre os valores preditos dos cruzamentos e os valores fenotípicos observados. Ao longo das simulações obtidas para cada modelo em cada tamanho de perda, foram estimadas as correlações médias, mínimas, máximas e desvios padrões. Em todos os modelos, houve uma tendência de se obter maiores correlações quando se tinha um maior número de cruzamentos preditores (menor número de perdas simuladas). Os modelos de regressão fatorial apresentaram melhores estimativas de correlações entre os valores preditos e observados. As equações de modelos mistos e o modelo de distância apresentaram resultados similares. A inclusão da covariável nas equações de modelos mistos não trouxe nenhum benefício às predições, provavelmente devido ao fato das estimativas das endogamias dos cruzamentos, tomadas como covariáveis, terem sido muito próximas entre si.
Diallel crosses are largely used by breeders to assist choosing parents and/or populations. One constraint of such designs is the effort required to obtain crosses, the amount of which grows exponentially as the number of parents increases. This work aimed at evaluation some approaches to predict effects of missing crosses in diallel analysis, comprising 120 crosses among 22 common bean parents (from four different races), carried out in three sites of Minas Gerais State in Brazil. A matrix of 0´s and 1´s was available, with respect to 136 RAPD loci, aiming the application of methodologies with different principles to predict missing crosses. Such methodologies were: (i) an additive model, where prediction in made with the general combining abilities of the parents (molecular information not used); (ii) a distance model, similar to (i), but with additional covariate, corresponding to the genetic distance (calculate with molecular data) among parents of each cross; (iii) factor regression models (four variants were considered) using covariates that were subsets of the first four principal components relative to the matrix of 0´s and 1´s; (iv) a mixed models (best linear unbiased prediction) with two variants, considering and non-considering the inbreeding that arose in crosses where parents were related. In each model, losses of 12, 24, 36, 48 and 60 crosses were simulated one thousand times in each situation for the additive, the genetic distance and factor models. For the mixed models, in each situation 250 simulations were performed. The effects of such crosses were predicted considering the remaining data. In each simulated condition, Pearson´s and Spearman´s coefficient of correlation were estimated among predictions and observed phenotypic values of missing crosses. Across simulations, averages, maximum and minimum values, and standard deviations of those coefficients were calculated. With all models, there was a trend of increasing the coefficients of correlation with less missing crosses. Factor models showed the highest coefficients of correlation among predicted and observed values. Best linear unbiased prediction and the distance model showed similar results. Inclusion of a covariate in the mixed model, to account for inbreeding, brought no further improvement on the predictions. This may have been a result of the quite similar values of inbreeding estimated in the set of crosses.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3853
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
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