Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória

Abstract

O objetivo deste trabalho foi avaliar eficiência de modelos de regressão aleatória (MRA) para detectar locus de características quantitativas (QTL) para características de crescimento, em suínos. Utilizou-se uma população divergente F2 Piau x Comercial. A eficiência da metodologia proposta na detecção de QTL foi comparada à da metodologia tradicional de regressão por intervalo de mapeamento. Para tanto, utilizaram-se MRA com efeitos aleatórios poligênicos, de ambiente permanente e de QTL, tendo-se utilizado o enfoque de matriz de covariância "identical‑by‑descent" associada aos efeitos de QTL. Testou-se a significância dos efeitos de QTL mediante a razão de verossimilhanças, tendo-se considerado o modelo como completo quando houve efeito de QTL, ou nulo, quando não. A comparação entre os modelos foi feita nas posições dos marcadores (seis marcadores microssatélites) e nas intermediárias, entre os marcadores. O MRA detectou QTL significativo na posição 65 cM do cromossomo 7 e, portanto, foi mais eficiente que a metodologia tradicional, que não detectou QTL significativo em nenhum dos fenótipos avaliados. A metodologia proposta possibilitou a detecção de QTL com efeito sobre toda a trajetória de crescimento, dentro da amplitude de idade considerada (do nascimento aos 150 dias).

The objective of this work was to evaluate the efficiency of random regression models (RRM) to detect quantitative trait loci (QTL) for growth traits in pigs. An outbreed F2 Piau x Commercial population was used. The efficiency of the proposed methodology for QTL detection was compared to the traditional methodology of regression interval mapping. In order to do that, RRM with random polygenic effects of permanent environment and of QTL were used with the approach of the covariance matrix identical‑by‑descent, associated to the QTL effects. The significance of QTL effects was tested by the likelihood ratio, considering the described model as being complete when there was significant QTL effect, and null, when there was not. Comparison between models was made at the positions of the markers (six microsatellite markers) and at the intermediate positions between them. The RRM allowed the detection of a significant QTL at the position 65 cM of chromosome 7 and, therefore, it was considered more efficient than traditional method, which did not identify any significant QTL in any of the evaluated phenotypes. The proposed methodology enabled the detection of QTL affecting all growth trajectory within the considered age range (from birth to 150 days).