Bioeconomia: Diversidade e Riqueza para o Desenvolvimento Sustentável
21 a 25 de outubro de 2019
Trabalho 11392
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Ciências Exatas e da Terra |
| Setor | Departamento de Estatística |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Matheus Massariol Suela |
| Orientador | CAMILA FERREIRA AZEVEDO |
| Outros membros | FABYANO FONSECA E SILVA, Marcos Deon Vilela de Resende, MOYSES NASCIMENTO |
| Título | Modelos mistos e bayesianos no estudo de associação genômica para características em arroz (Oryza sativa) |
| Resumo | A cultura do arroz é uma das culturas alimentares mais importantes do mundo, caracterizando-se como o principal alimento de mais da metade da população mundial. Diante de tal importância, desenvolver métodos estatísticos eficientes que visam o estudo da associação genômica (Genome Wide Association Studies - GWAS) entre os locos de características quantitativas (Quantitative Trait Loci - QTL) e os valores genéticos dos indivíduos, são de extrema importância para os programas de melhoramento. O estudo destas associações é realizado entre os marcadores moleculares e os fenótipos, e isto é possível por meio do desequilíbrio de ligação (Linkage Disequilibrium - LD) entre os marcadores e os QTLs que controlam a característica de interesse. A principal metodologia estatística usada na GWAS é a análise via marcas únicas, em que os efeitos dos marcadores no fenótipo são estimados via análises individuais e por meio de testes de hipóteses é possível detectar os efeitos com significância estatística. No entanto, este método sofre com a elevada taxa de falsos positivos, o qual consiste em declarar o efeito de um marcador como significativo, quando na verdade este marcador não está em LD com o QTL. Desta forma, faz-se necessário o uso de outros métodos estatísticos. O método bayesiano BayesB poder ser aplicável na GWAS pois assume variâncias específicas para cada marcador, estima os efeitos de todos os marcadores simultaneamente selecionando os efeitos mais relevantes. Além disso, o mapeamento de herdabilidades regionais (Regional heritability mapping - RHM) também pode ser aplicado e visa determinar as regiões do genoma que estão associadas ao fenótipo. A RHM vem mostrando maior poder para a detecção de QTLs e reduzidas taxas de falsos positivos. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da metodologia RHM e bayesiana em detectar regiões do genoma, que estão localizadas dentro ou próximas a genes associados as características relacionadas a produtividade, morfologia e qualidade do arroz e que já foram anotados, comparando os mesmos com os resultados obtidos com a metodologia via marcas únicas. A metodologia RHM é responsável por maiores frações da variação genética aditiva, provavelmente como resultado dos muitos alelos de segregação nos locos marcados e o efeito combinado de vários locais intimamente ligados na região mapeada. De modo geral, o método RHM detectou 15 regiões genômicas influenciadoras das características largura da folha bandeira (LFB), número de panículas por planta, altura da planta (ALT) e número de sementes por panícula (NSP). O BayesB detectou 61 marcadores com efeito relevante para as características LFB, NSP e fertilidade das panículas (FP). Enquanto que a análise via marcas únicas detectou 10 marcadores com efeito significativo para as características LFB, ALT, NSP e FP. A partir destas informações, foi possível relacionar estas regiões e marcadores com funções biológicas acessando banco de dados genômicos. |
| Palavras-chave | mapeamento de herdabilidades regionais, BayesB, marcadores moleculares. |
| Forma de apresentação..... | Painel |