Otimização do mapeamento genético vegetal de populações duplo-haplóide via simulação computacional

Authors

  • Silvan Gomes de Brito Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Péricles de Albuquerque Melo Filho Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Mairykon Coelho da Silva Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Eliane Cristina Arcelino Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Alisson Esdras Coutinho Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Diogo Gonçalves Neder Universidade Estadual da Paraíba

Abstract

O mapeamento genético é um passo necessário para entender a organização genômica e a relação entre genes e o fenótipo. Um dos principais problemas está em encontrar a ordem, o espaçamento correto dos marcadores em um mapa genético, assim como o número de indivíduos a compor uma população. Deste modo, o objetivo deste estudo foi avaliar o nível de saturação do genoma e o tamanho ideal de populações simulada duplo-haplóide para a construção de mapas de ligação mais confiáveis por meio de simulação computacional. Foram simulados genomas parentais e populações duplo-haplóide considerando marcadores moleculares do tipo dominante, espaçados de forma equidistante a 5, 10 e 20 cM. Os tamanhos das populações geradas foram de 100, 200, 300, 500, 800 e 1000 indivíduos, com dez grupos de ligação cada e 100 repetições por amostra. Procedeu-se a análise de todas as populações geradas obtendo um genoma analisado o qual foi comparado com o genoma simulado inicialmente. Observou-se que o tamanho ideal de populações duplo-haplóide para mapeamento genético foi de no mínimo 200, 500 e 1000 indivíduos para genomas saturados, medianamente saturados e com baixa saturação. Populações de mesmo tamanho tendem a produzir mapas com maior acurácia em níveis de saturação do genoma mais elevados.

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Published

2014-06-10

How to Cite

BRITO, S.G. de, MELO FILHO, P. de A., SILVA, M.C. da, ARCELINO, E.C., COUTINHO, A.E. and NEDER, D.G., 2014. Otimização do mapeamento genético vegetal de populações duplo-haplóide via simulação computacional . Bioscience Journal [online], vol. 30, pp. 311–317. [Accessed3 March 2024]. Available from: https://seer.ufu.br/index.php/biosciencejournal/article/view/18029.

Issue

Section

Agricultural Sciences