Locus  

Eficiência do tamanho de populações F2 na análise de QTL

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dc.creator Ferreira, Eliel Alves
dc.date.accessioned 2015-03-26T12:45:31Z
dc.date.available 2012-11-27
dc.date.available 2015-03-26T12:45:31Z
dc.date.issued 2012-02-27
dc.identifier.citation FERREIRA, Eliel Alves. QTLs detection in F2 population arising of simulation data. 2012. 128 f. Tese (Doutorado em Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2012. por
dc.identifier.uri http://locus.ufv.br/handle/123456789/1346
dc.description.abstract Desde os trabalhos realizados por Mendel, a genética vem se desenvolvendo rapidamente, pois têm sido estabelecidas as relações entre cromossomos e genes, associação entre marcas moleculares às características fenotípicas, construção de mapas genéticos, detecção de genes controladores de características quantitativas (QTL) entre outros, com o advento da Genômica. Para os estudos, utilizando marcadores moleculares, principalmente quando se busca detectar QTL, o tamanho da população é de suma importância, pois quanto maior a população mais precisa será a detecção. Outro ponto importante é a prevenção de detecção de QTL fantasma, sendo este um falso positivo. Assim, objetivou-se, com este trabalho, estudar a detecção de QTLs, por meio de dados simulados, em diferentes tamanhos populacionais referentes ao tamanho populacional e à prevenção da detecção de QTLs inexistentes em populações F2. Para isto, foram simulados dois cenários. Com o intuito de verificar qual o tamanho de população é mais eficiente para detecção de QTL, foram simulados quatro tamanhos (200, 400, 600 e 1000 indivíduos) com as mesmas características, referentes ao primeiro cenário. Para o segundo, foi simulada uma população de 1000 indivíduos com um genótipo fictício constituído de quatro grupos de ligação com dois QTLs em três grupos, sendo que um não continha QTL, para controle das metodologias de detecção. Os grupos de ligação 1, 2 e 3 continham dois QTLs, contribuindo com 28% da característica, um contribuindo com 28% e outro com 5% e dois contribuindo com 5% da característica, respectivamente. Para a detecção dos QTLs foram utilizadas as metodologias da marca simples, intervalo simples e intervalo composto, quando necessário. Foram observados que quanto maior o tamanho da população mais precisa é a detecção e o posicionamento do QTL; portanto, a de 1000 indivíduos obteve os melhores resultados. Em relação ao segundo cenário, foi verificado que a metodologia de intervalo composto melhora a não detecção de QTL fantasma e que quanto menor for a contribuição dos QTLs maior será a probabilidade de encontrar QTL fantasma. pt_BR
dc.description.abstract Since the work done by Mendel, genetics has been developing quickly. Were established relations between chromosomes and genes, the molecular markers association and phenotypic characteristics, production of gene maps, detection of genes controlling quantitative traits (QTL), among others with the advent of genomics. Studies using molecular markers, especially when it seeks to detect QTL, population size is of paramount importance, because the higher the population the more accurate detection. Another important point is to prevent ghost QTL detection, which is a false positive. The objective this work was to study the QTLs detection, using simulated data, referent to population size and prevention of ghost QTLs in F2 populations. Two scenarios were simulated. zTo determine what population size is more efficient, four sizes were simulated (200, 400, 600 and 1000 individuals) with the same characteristics, for the first scenario. Were simulated, for the second scenario, a population of 1000 individuals. It was simulated a genotype with four linkage groups containing two QTLs in three groups and in one group does not contain QTL. In linkage groups 1, 2 and 3, contained two QTLs of large effect, one large and one small end and two small effect, respectively. For QTLs detection, it were used the methodologies of simple mark, simple and composite interval. Were observed that the larger the population size, the better was positioning of QTL and therefore that of 1000 individuals achieved the best results. In the second scenario, it was found that the method of composite interval is more effective in preventing ghost QTL and that the smaller the effect of the QTL more probability find ghost QTL. eng
dc.description.sponsorship Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.format application/pdf por
dc.language por por
dc.publisher Universidade Federal de Viçosa por
dc.rights Acesso Aberto por
dc.subject Característica quantitativa por
dc.subject Tamanhos populacionais por
dc.subject QTL fantasma por
dc.subject Quantitative traits eng
dc.subject Population size eng
dc.subject Ghost QTL eng
dc.title Eficiência do tamanho de populações F2 na análise de QTL por
dc.title.alternative QTLs detection in F2 population arising of simulation data eng
dc.type Tese por
dc.contributor.advisor-co1 Carneiro, Pedro Crescêncio Souza
dc.contributor.advisor-co1Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728227T6 por
dc.contributor.advisor-co2 Bhering, Leonardo Lopes
dc.contributor.advisor-co2Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4764363E6 por
dc.publisher.country BR por
dc.publisher.department Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me por
dc.publisher.program Doutorado em Genética e Melhoramento por
dc.publisher.initials UFV por
dc.subject.cnpq CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL por
dc.creator.lattes http://lattes.cnpq.br/5557662967010997 por
dc.contributor.advisor1 Cruz, Cosme Damião
dc.contributor.advisor1Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788274A6 por
dc.contributor.referee1 Nascimento, Moysés
dc.contributor.referee1Lattes http://lattes.cnpq.br/6544887498494945 por
dc.contributor.referee2 Tomé, Lívia Gracielle Oliveira
dc.contributor.referee2Lattes http://lattes.cnpq.br/2043339462600497 por


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  • Genética e Melhoramento [618]
    Teses e dissertações defendidas no Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento

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