Detection of QTLs in half-sibs' families through genes identical by descent, using simulation

Para muitas espécies de animais domésticos, árvores frutíferas perenes e especialmente seres humanos, a formação de linhagens endogâmicas é impraticável, sendo uma alternativa para o mapeamento de QTL a execução de análises de marcadores moleculares entre famílias existentes dentro de uma população segregante. O procedimento de mapeamento por intervalo baseado em modelo aleatório foi aplicado para estudar a robustez e propriedades no mapeamento de QTL, em populações simuladas, constituídas de famílias de meios-irmãos, variando o número de famílias, o tamanho da família , o número de alelos do QTL e a percentagem da variância genética explicada pelo QTL. As famílias de meios-irmãos foram simuladas considerando um segmento cromossômico de 100 cM, com seis marcadores igualmente distribuídos no cromossomo, a intervalos de 20 cM, com seis alelos de mesma freqüência. O número de alelos do suposto QTL foi de 2, 4, 6 ou 10, sempre com as mesmas freqüências. O número de famílias foi de 10 ou 100 e os tamanhos de famílias foram de 25 ou 50 com 10, 50 ou 100 % da proporção da variância genética devida ao QTL. Sob o modelo aleatório, a localização e os componentes de variância foram estimados, usando o método da máxima verossimilhança. As estimativas dos parâmetros foram baseadas na metodologia de pares de irmão. A proporção de genes idênticos por descendência (IBD) do QTL foi estimada pelo algoritmo proposto por MARTINEZ e VUKASINOVIC (2000). Na estimação dos parâmetros do QTL, que são a localização e os componentes de variância observou-se pouca influencia do número de alelos do QTL, sendo a proporção da variância genética devida ao QTL e ao número de indivíduos analisados, o que mais influenciou nas estimativas. Quando havia apenas 10 famílias, as estimativas de localização dos componentes de variância do QTL e da variância poligênica foram sempre viesadas. O mapeamento por intervalo estabelecido em modelos aleatórios em populações de meios-irmãos para a identificação de QTL parece não ser apropriado para investigar a presença de QTL, quando existem apenas 10 famílias com 25 ou 50 filhos. O número de alelos do QTL parece não influenciar na estimação da localização ou na estimação dos componentes de variância. O método indicou corretamente o intervalo do suposto QTL. Por ser simples e robusto, o modelo aleatório pode ser recomendado para a varredura rápida do genoma, aplicando-se, em seguida, análises mais refinadas no intervalo em que for indicada a existência de um suposto QTL. O modelo aleatório não consegue separar eficientemente a variância poligênica e as variâncias dos QTLs, propondo-se o uso de métodos mais sofisticados para estimar as variâncias devidas ao QTL.For many species of domestic animals, perennial fruit trees and especially in human beings, the formation of inbred lines is impracticable, being an alternative for the mapping of QTL the execution of analyses of molecular markers among existent families of a outbred population. The mapping procedure by interval based on random model was applied to study the robustness and properties in the mapping of QTL in simulated populations of half-sibs families, varying the number of families, the family size, number of QTL allele and the percentage of the genetic variance explained by QTL. The half-sibs families were simulated considering a chromosomal segment of 100 cM, with six markers equally distributed in the chromosome at intervals of 20 cM, with six allele of same frequency. The number of allele of the putative QTL was 2, 4, 6 or 10 allele, always with the same frequencies. The number of families was 10 or 100 and the sizes of families were 25 or 50 with 10, 50 or 100% of the proportion of the genetic variance due to QTL. Under the random model the location and the variance components were estimated using the maximum likelihood method. The estimates of the parameters were based on the brother's pairs methodology. The proportion of identical-by- descent (IBD) of QTL was estimated by the algorithm proposed by MARTINEZ and VUKASINOVIC (2000). In the estimate of the QTL parameters, which are location and variance components, it was observed little influences of the number of allele of QTL being the proportion of the genetic variance due to QTL and the number of analyzed individuals what more influenced in the estimates. When there had been only 10 families, the location estimates of the components of QTL variance and polygenic variance were always biased. The mapping by interval based on random models in half-sibs populations for the identification of QTL is not appropriate to investigate the presence of QTL when there are only 10 families with 25 or 50 children. The number of allele of QTL does not influence in the estimate of the location or in the estimate of the variance components. The method indicated correctly the interval of the putative QTL. Since it is simple and robust, the random model can be recommended for a fast sweeping of the genome, being applied, soon after, more refined analyses in the interval that the existence of a putative QTL is indicated. The random model is not able to separate the polygenic variance and the QTL variance efficiently, being proposed the use of more sophisticated methods to estimate the variances due to QTL.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic