Método de Haseman-Elston e suas modificações no estudo de genes controladores de característica quantitativa

Abstract

O mapeamento de QTLs permite estudar os locos quantitativos envolvidos na herança complexa, bem como determinar suas localizações cromossômicas. Para tanto, um conjunto de métodos bastante úteis para o estudo de características quantitativas são aqueles baseados na regressão de Haseman-EIston, muito empregados na genética humana. Estes constituem métodos robustos de regressão para detecção de locos ligados ou associados com a característica fenotípica de interesse. Dada a facilidade de genotipagem de marcadores SNP dentro das regiões codificadoras dos mais diversos organismos, tais metodologias tornam-se mais uma alternativa para associar polimorfismos às características fenotípicas de interesse. Tais métodos passam a ter potencial importância por constituírem uma maneira eficiente e rápida de avaliar os dados genéticos provenientes de cruzamentos exogâmicos. Faz-se necessário, entretanto, melhor entendimento das propriedades de tais metodologias, no que tange do processo de detecção, bem como seu poder. Desta forma, este trabalho se propõe a, por meio de simulação de dados, investigar as metodologias baseadas em pares de irmãos, Haseman-Elston original (oHE) com e sem seleção, e revisited Haseman-Elston (rHE) com o intuito fornecer embasamento teórico para que populações exogâmicas possam ser melhor utilizadas em estudos de identificação de genes. Para tanto, foram simulados, por meio do software GQMOL, QTLs com diferentes ações gênicas (1, 3, 5, 7, 10, 13, 16, 20, 25, 27, 30 e 43%) e características fenotípicas com diferentes herdabilidades (35, 50, 65 e 80%) sob diferentes tamanhos populacionais (25, 50, 75, 100 e 200 indivíduos) com o intuito de avaliar o poder estatístico dos métodos. A análise de dados foi realizada por meio do software livre R para Estatística Computacional. Os métodos avaliados mostraram-se pouco eficientes no estudo de características quantitativas, mas apresentaram grande potencialidade para estudo de características oligogênicas. O método rHE apresentou grande potencial para detecção de genes de efeito maior, em populações de tamanho superior a 100 indivíduos e para características de herdabilidade superior a 50%. Todos os métodos, porém, apresentaram-se pouco eficientes na detecção de genes de baixo efeito.

QTL mapping allows to study loci that play a role in complex traits, as well to determine their chromosomal locations. For this purpose, a set of methods useful for the study of quantitative traits are those based on Haseman-EIston regression, that is quite used in human genetics. These are robustness regression methods for linkage analysis that can be used in order to associate genetic markers with phenotypic trait. With SNP genetic markers, that can be genotyped within the coding regions, such methods had became an alternative to detect QTLs. Such methods have a potential as they constitute an efficient tool to of evaluating the genetic data from exogamic crosses. However, It is necessary a better understanding of the properties of such methodologies, in terms of the detection process as well as its power. Thus, this study proposes the investigation of sib-pair analysis based on Haseman-Elston regression, by means of simulated data. We evaluated the original Haseman-Elston regression (oHE), in two selective schemes, and revisited Haseman-Elston regression (rHE) in order to provide theoretical basis for using exogamic populations for studies of gene identification. Data simulation procedure was performed with GQMOL software. It was simulated QTLs with different gene actions (1, 3, 5, 7, 10, 13, 16, 20, 25, 27, 30 and 43%) and traits with different heritabilities (35, 50, 65 and 80%) under different size population (25, 50, 75, 100 and 200 sibs) in order to evaluate the statistical power of methods. Data analysis was performed using the free software R for Statistical Computing. All methods have proved ineffective in the study of quantitative traits, but had a great potential for the study of oligogenic traits. The method rHE showed high potential to detect major effect genes in populations larger than a hundred sibs in traits with heritability greater than 50%. However, all methods showed themselves ineffective to detect low effect genes.