O mapeamento genético e a genética funcional de doenças são de grande importância na pesquisa médica e genômica. Para estas finalidades o estudo de associação entre fatores de risco genéticos e doença tem ganhado destaque na literatura. Neste trabalho disserta-se sobre a análise de associação aplicada ao mapeamento genético de doenças, caracterizando diferentes possibilidades de planejamentos experimentais e de utilização de modelos estatísticos de análise de dados. As formalizações estatísticas, como o tipo de delineamento experimental, a inclusão ou não de dados familiares, bem como a escolha do método estatístico de análise, que são decisivos na avaliação do poder dos testes obtidos e na sua aplicabilidade ao mapeamento genético, também são discutidas. Além disso, considera-se a análise de associação por meio de modelos de regressão logística em que, as análises de dados genéticos são abordadas via dados no nível genotípico e cromossômico. Finalmente, os conceitos supracitados são aplicados a conjuntos de dados reais, fornecidos pelo Laboratório de Cardiologia e Genética Molecular do InCor/USP, com o objetivo de ilustrar o problema teórico tratado e motivar a aplicação das metodologias estatísticas envolvidas. / The genetic mapping and functional genetics have great importance in the genomics research. In order to conduct these researches the study of the association between genetic risk factors and disease has been becoming an important role in the literature. In this work we consider the association analyses applied to the genetic diseases mapping, charactering different possibilities of experimental designs and the use of statistical models to analyze data sets. The statistical concepts, as the kind of experimental design, the inclusion of familiar records or not, as well as the choice of the statistical analyze method, which are very important to the evaluation of the power of the tests obtained and to their applicability in the genetic mapping, are also discussed. Furthermore, we consider the association analysis at person level and chromosome data set. Finally, the latter concepts are applied to a real data set, provided by the Molecular Genetic and Cardiology Laboratory of InCor/USP, in order to illustrate the theoretical problem treated in this work and to motive the use of the involved statistical methodologies.

Um dos principais desafios do melhoramento de milho doce é aumentar a eficiência da seleção para produtividade e qualidade dos grãos. Uma das formas de aumentar essa eficiência é a utilização de marcadores moleculares para auxiliar a seleção nos programas de melhoramento. Para isso, o estudo da herança por meio do mapeamento de QTL é uma ferramenta importante para o conhecimento da base genética dos caracteres e para gerar informações que possam ser utilizadas na seleção assistida por marcadores moleculares. O presente estudo teve como objetivo mapear QTL em testecrosses de milho doce para produção de grãos, seus componentes e caracteres de qualidade, e avaliar o efeito de diferentes testadores e ambientes no mapeamento de QTL. Para tanto, foi utilizada uma população obtida do cruzamento entre as linhagens B532 e B605 do mesmo grupo heterótico e contrastantes para diversos caracteres. Duzentas e cinqüenta e seis progênies F4:5 foram genotipadas com marcadores moleculares SNP para a construção do mapa genético. Posteriormente, essas progênies foram cruzadas com os testadores A36 e A17 de um grupo heterótico distinto do grupo da população. Os testecrosses obtidos foram avaliados em dois ambientes, Uberlândia, MG, e Itatiba, SP, em látices simples 16 x 16. Os caracteres avaliados foram produção de grãos (PG), número de fileiras de grãos (NF), comprimento de espiga (CE), diâmetro de espiga (DE), comprimento de grãos (CG), coloração de grãos (CL), maciez de grãos (MC) e doçura de grãos (DÇ). O método de mapeamento por intervalo composto expandido para múltiplos ambientes (mCIM) foi utilizado para mapear QTL e detectar a interação QTL x ambiente. Foram mapeados 116 QTL, sendo 21 para PG, 17 para NF, 22 para CE, 14 para DE, 12 para CG, 11 para CL, 11 para MC e 8 para DÇ. Com exceção de 2 QTL para NF que explicaram 12,19% e 10,03% e de 1 QTL para CE que explicou 10,48%, todos os outros explicaram menos de 10% da variância fenotípica. Considerando todos os caracteres, 91% dos QTL mapeados foram específicos para cada testador, evidenciando uma elevada interação QTL x testador. Dos 116 QTL mapeados apenas 22 apresentaram interação QTL x ambiente, indicando que houve baixa interação QTL x ambiente. Dessa forma, a maioria dos caracteres de importância econômica em milho doce foi controlada por muitos QTL de baixos efeitos na variação fenotípica, os quais apresentaram uma elevada interação QTL x testador e uma reduzida interação QTL x ambiente. O elevado número de QTL controlando os caracteres e a elevada interação QTL x testador mostram a complexidade da aplicação da seleção assistida no melhoramento de milho doce. / One of the main challenges in sweet corn breeding is to improve the efficiency of selection for grain yield and quality traits. The use of molecular markers would be a way to increase the selection efficiency in breeding programs. QTL mapping is an important tool for understanding the genetic basis of the traits and to generate information that can be used in marker assisted selection. This study aimed to map QTL in sweet corn testecrosses for grain yield, its components and quality traits, and evaluate the effect of different testers and environments in QTL mapping. For this study a population was obtained by crossing lines B532 and B605, from the same heterotic group and contrasting for different traits. Two hundred and fifty-six F4:5 progenies were genotyped with SNP markers for the construction of the genetic map. Subsequently, these progenies were crossed with the testers A36 and A17 from a different heterotic group than the population. The obtained testecrosses were evaluated in two environments, Uberlândia, MG, e Itatiba, SP, in a simple lattice design 16 x 16. The traits evaluated were: grain yield (PG); number of rows (NF); ear length (CE); ear diameter (DE); kernel depth (CG), kernel color (CL); kernel tenderness (MC) and kernel sweetness (DÇ). The composite interval mapping extended to multiple environments (mCIM) was used to map QTL and to detect the QTL x environment interaction. One hundred and sixteen QTL were mapped; with 21 for PG, 17 for NF, 22 for CE, 14 for DE, 12 for CG, 11 for CL, 11 for MC and 8 for DÇ. With the exception of 2 QTL for NF which explained 12%,19% and 10,03% and by 1 QTL for CE which explained 10,48%, all the others explained less than 10% of the phenotypic variance. Considering all of the traits, 91% of the mapped QTL were specific to each tester, indicating a high QTL x tester interaction. Out of the 116 QTL mapped, only 22 showed significant QTL x environment interaction, indicating that there was a small QTL x environment interaction. Thus, most traits of economic importance in sweet corn seem to be controlled by many QTL with small effects, which showed a large QTL x tester interaction and a small QTL x environment interaction. The large number of QTL controlling the traits and the large QTL x tester interactions demonstrate the complexity of the implementation of marker assisted selection in sweet corn breeding.

O maracujazeiro-doce (Passiflora alata Curtis) é uma espécie de cruzamento e diploide (2n = 18) que vem se destacando no Brasil por alcançar melhores cotações no mercado de frutas. Apesar disso, é sensível às adversidades em monocultura, sendo extremamente afetada por variações climáticas, pragas e doenças, dentre elas, a bacteriose causada por Xanthomonas axonopodis pv. passiflorae. O patógeno é endêmico no país, apresentando considerável variabilidade genética nas populações naturais. O presente trabalho teve como objetivo contribuir para o melhoramento genético do maracujazeiro-doce por meio do mapeamento de QTL (Quantitative Trait Loci) relacionados à resistência à bacteriose de uma população F1 segregante, composta de 100 indivíduos e oriunda do cruzamento simples entre dois acessos não endogâmicos. A população foi mantida em casa de vegetação, em delineamento em blocos ao acaso, e foi inoculada com três isolados bacterianos, M129, PA8-2 e AP302, durante 2010, 2012 e 2013, respectivamente. Aos 14 dias após a inoculação, as folhas foram fotografadas e a partir das imagens digitalizadas foram mensuradas as áreas: sadia, de clorose, necrose e lesão (soma das áreas de clorose e necrose), além da área total da folha. Inicialmente, foi realizada uma análise exploratória dos dados e subsequentemente foram selecionados os caracteres área de necrose e de lesão foliar para fins de mapeamento de QTL. Para tanto foi usada uma estratégia desenvolvida para a detecção de QTL em F1 segregantes, com base em modelos mistos, considerando diferentes estruturas de variância e covariância, visando explicar os padrões de variação existentes. A herdabilidade variou de 14% a 64% para o carater necrose, e se manteve estável (28%) para o carater área de lesão, nos três anos de avaliação. Com base em um mapa de ligação integrado previamente construído, foi realizado o mapeamento de QTL por intervalo composto. Foram identificados 20 QTL, sendo 9 deles referentes à necrose e 11 referentes à lesão. Os efeitos individuais variaram de 0,2% a 15,7%, sendo que dois QTL de maior efeito (R² = 15,7%) foram identificados em resposta ao isolado PA8-2, um localizado no grupo de ligação III e o outro no IV do mapa genético integrado do maracujazeiro-doce. Essas informações, aliadas a outros estudos relacionados à produção de frutos, devem contribuir para o melhoramento do maracujazeiro-doce. / The sweet passion fruit (Passiflora alata Curtis) is an outcrossing and diploid (2n = 18) species that is achieving a competitive advantage in the fruit markets in Brazil. Nevertheless, the crop is sensitive to monoculture, being greatly affected by weather changes, pests and diseases, among them the bacterial disease caused by Xanthomonas axonopodis pv. passiflorae. The pathogen is endemic in the country, with considerable genetic variability in natural populations. The present study aimed to contribute to genetic improvement of sweet passion fruit through QTL (Quantitative Trait Loci) mapping associated with bacterial resistance using a F1 segregating population containing 100 individuals, which resulted from a single cross between two outbred accessions. The population was kept in a greenhouse, arranged in a randomized block design, and innoculated with three bacterial isolates, M129, PA8-2 and AP302, during 2010, 2012 and 2013, respectively. At 14 days after inoculation, the inoculated leaves were photographed, and the following areas from the scanned images were measured: healthy, with chlorosis, necrosis and leaf lesion (sum of the areas with chlorosis and necrosis), in addition to the total area of the leaf. Initially all data were investigated trough an exploratory analysis and those relative to necrotic and leaf lesion areas were subsequently used for QTLmapping. For that we used a strategy developed for QTL detection in F1 segregating populations based on composite interval mapping and mixed models considering different variance and covariance structures in order to explain the existing patterns of variation. Heritabilities ranged from 14% to 64% for the trait necrosis, and remained stable (28%) for the trait leaf lesion for the three years of evaluation. Based on an integrated linkage map previously constructed, we performed a composite interval mapping of QTL. Twenty QTL were identified, 9 of them related to necrosis and 11 related to the leaf lesion. The individual effects ranged from 0,2% to 15,7%, and two large-effect QTL (R² = 15,7%) were identified in response to isolate PA8-2, one assigned to linkage group III and other to linkage group IV of the integrated genetic map of sweet passion fruit. This information combined with other studies related to fruit production may contribute to sweet passion fruit breeding.

Muitos caracteres em plantas e animais são de natureza quantitativa, influenciados por múltiplos genes. Com o advento de novas técnicas moleculares tem sido possível mapear os locos que controlam os caracteres quantitativos, denominados QTLs (Quantitative Trait Loci). Mapear um QTL significa identificar sua posição no genoma, bem como, estimar seus efeitos genéticos. A maior dificuldade para realizar o mapeamento de QTLs, se deve ao fato de que o número de QTLs é desconhecido. Métodos bayesianos juntamente com método Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC), têm sido implementados para inferir conjuntamente o número de QTLs, suas posições no genoma e os efeitos genéticos . O desafio está em obter a amostra da distribuição conjunta a posteriori desses parâmetros, uma vez que o número de QTLs pode ser considerado desconhecido e a dimensão do espaço paramétrico muda de acordo com o número de QTLs presente no modelo. No presente trabalho foi implementado, utilizando-se o programa estatístico R uma abordagem bayesiana para mapear QTLs em que múltiplos QTLs e os efeitos de epistasia são considerados no modelo. Para tanto foram ajustados modelos com números crescentes de QTLs e o fator de Bayes foi utilizado para selecionar o modelo mais adequado e conseqüentemente, estimar o número de QTLs que controlam os fenótipos de interesse. Para investigar a eficiência da metodologia implementada foi feito um estudo de simulação em que foram considerados duas diferentes populações experimentais: retrocruzamento e F2, sendo que para ambas as populações foi feito o estudo de simulação considerando modelos com e sem epistasia. A abordagem implementada mostrou-se muito eficiente, sendo que para todas as situações consideradas o modelo selecionado foi o modelo contendo o número verdadeiro de QTLs considerado na simulação dos dados. Além disso, foi feito o mapeamento de QTLs de três fenótipos de milho tropical: altura da planta (AP), altura da espiga (AE) e produção de grãos utilizando a metodologia implementada e os resultados obtidos foram comparados com os resultados encontrados pelo método CIM. / Many traits in plants and animals have quantitative nature, influenced by multiple genes. With the new molecular techniques, it has been possible to map the loci, which control the quantitative traits, called QTL (Quantitative Trait Loci). Mapping a QTL means to identify its position in the genome, as well as to estimate its genetics effects. The great difficulty of mapping QTL relates to the fact that the number of QTL is unknown. Bayesian approaches used with Markov Chain Monte Carlo method (MCMC) have been applied to infer QTL number, their positions in the genome and their genetic effects. The challenge is to obtain the sample from the joined distribution posterior of these parameters, since the number of QTL may be considered unknown and hence the dimension of the parametric space changes according to the number of QTL in the model. In this study, a Bayesian approach was applied, using the statistical program R, in order to map QTL, considering multiples QTL and epistasis effects in the model. Models were adjusted with the crescent number of QTL and Bayes factor was used to select the most suitable model and, consequently, to estimate the number of QTL that control interesting phenotype. To evaluate the efficiency of the applied methodology, a simulation study was done, considering two different experimental populations: backcross and F2, accomplishing the simulation study for both populations, considering models with and without epistasis. The applied approach resulted to be very efficient, considering that for all the used situations, the selected model was the one containing the real number of QTL used in the data simulation. Moreover, the QTL mapping of three phenotypes of tropical corn was done: plant height, corn-cob height and grain production, using the applied methodology and the results were compared to the results found by the CIM method.

Apesar do destaque do setor citrícola paulista e brasileiro, existe uma séria vulnerabilidade para o cultivo da laranja, que está pautada no uso de poucas variedades comerciais. A instalação de programas de melhoramento de laranjeiras com uso de cruzamentos controlados é dificultada principalmente pelos problemas de poliembrionia nas sementes e pela presença de ciclo juvenil longo nas plantas, o que ocasiona a dificuldade em obter plantas híbridas via cruzamentos controlados e o tempo muito longo para a conclusão de um ciclo de recombinação e seleção. O objetivo deste estudo foi a construção de um mapa de ligação utilizando uma população de 144 híbridos oriunda do cruzamento entre a laranjeira Tobias (CN 1392 e CN 1393), que apresenta ciclo juvenil curto, e laranjeira Pêra-de-Abril, variedade com sementes monoembriônicas. O mapa de ligação foi construído com base em marcadores moleculares SSR e TRAP através de dois softwares (JoinMap e Onemap). O mapa genético construído pelo JoinMap conteve 85 (61%) marcas dispostas em 13 grupos de ligação, totalizando 634 cM, com distância entre os marcadores adjacentes variando de 0 a 29 cM. Os tamanhos individuais dos grupos de ligação variaram de 8 a 85 cM e um total de 55 (39%) marcadores não se ligou ao mapa. Com o software OneMap 87 (62%) marcadores se ligaram em 16 grupos de ligação, totalizando 1.100 cM, com distância entre marcadores adjacentes variando de 0 a 36 cM. Os tamanhos individuais dos grupos de ligação variaram de 8 a 205 cM. Um total de 53 (38%) marcadores não se ligaram no mapa. A marca que constitui o caráter fenotípico de interesse florescimento precoce foi incluída no mapa quando utilizado o software OneMap. Houve similaridade entre os mapas de ligação de híbridos intraespecíficos de laranja doce construídos com os aplicativos JoinMap e OneMap. A distinção encontrada ocorreu, principalmente, devido aos marcadores com segregação distorcida / Despite the prominence of the citrus sector in São Paulo and Brazil, there is a serious vulnerability for the cultivation of orange, which is guided by the use of a few commercial varieties. Orange breeding programs that make use of controlled breeding are hampered mainly by the problems of polyembryony and the presence of long juvenile cycle, which impair the obtainment of hybrid plants through controlled crossings as well as taking a long time for the conclusion of a cycle of recombination and selection. The goal of this study was the construction of a linkage map using a population of 144 hybrids from crosses between Tobias sweet orange (CN 1392 and CN 1393), which present short juvenile cycle, and Pêra-de-Abril sweet orange, variety with monoembryonic seeds. The linkage map was constructed based on molecular markers SSR and TRAP using two softwares (JoinMap and Onemap). The genetic map obtained by JoinMap showed 85 (61%) markers arranged in 13 linkage groups totalizing 634cM, with the distance between adjacent markers ranging from 0 to 29 cM. The sizes of individual linkage groups ranged from 8-85 cM and a total of 55 (39%) markers could not be linked to the map. With the software OneMap 87 (62%) markers were linked in 16 linkage groups, totalizing 1.100 cM, with the distances between adjacent markers ranging from 0 to 36 cM. The sizes of individual linkage groups ranged from 8-205 cM. A total of 53 (38%) markers could not be linked on the map. The mark related to flowering, which is the phenotypic character of interest, was found using the software OneMap. There was similarity between the linkage maps of intraspecific hybrids of sweet orange built with JoinMap and OneMap softwares. The distinction found was mainly due to the markers with segregation distortion

Embora não exista uma variedade comercial de maracujazeiro-doce (Passiflora alata Curtis), a fruta vem ganhando espaço no mercado brasileiro, justificando o uso de técnicas convencionais e moleculares no melhoramento da cultura. Nas espécies em que ocorre autoincompatibilidade e o cruzamento entre indivíduos é obrigatório, como nos maracujazeiros, não é possível a obtenção de populações convencionais de mapeamento. Por isso, utiliza-se a técnica two-way pseudo-testcross para a geração de mapas genéticos, usando uma população F1 segregante e marcas dominantes, o que resulta na geração de mapas individuais, sendo um por genitor. A inconveniência desta estratégia tem sido superada pelo uso de marcadores codominantes e estatísticas mais robustas. Marcadores baseados em SSRs (ou microssatélites) e em SNPs são úteis para promover a integração dos mapas, pois são codominantes e abundantes no genoma de plantas. O presente trabalho objetivou gerar um mapa integrado de P. alata, usando novos marcadores SSR, além de M-AFLP e SNP. Os locos SSR foram desenvolvidos a partir de uma biblioteca genômica enriquecida, previamente construída. Dentre os motivos, prevaleceram os dinucleotídicos perfeitos de (AC)n e (AG)n. Neste trabalho, mais 175 primers de SSR foram desenhados e avaliados juntamente com 111 previamente obtidos, observando-se uma taxa de polimorfismo entre os genitores de 31,9%. Ainda com esse conjunto de primers, foi possível recuperar polimorfismos de conformação de fita simples (SSR-SSCP) em 23 locos. A genotipagem de 26 SSRs na população segregante resultou em 40 locos, os quais, associados a um SSR-SSCP, resultaram em seis locos com segregações mais informativas do tipo 1:1:1:1 e 1:2:1. M-AFLPs apresentaram 34,0% de polimorfismo, acrescendo mais seis locos informativos ao mapa de ligação. Os SNPs revelados pelo alinhamento das sequências de AFLP e de genes putativos revelaram uma mutação a cada 110 pb, em média. Foi possível a genotipagem de SNP para um dos genes, e conjuntos de primers para outros locos são propostos. Mapas individuais para ambos os genitores foram obtidos com 175 e 229 marcadores de segregação 1:1, respectivamente, ao passo que o mapa integrado incluiu, além desses, 12, 7 e 40 marcas de segregação 1:1:1:1, 1:2:1 e 3:1, respectivamente. Foi possível estabelecer a correspondência para a maioria dos grupos de ligação individuais e integrados. Observou-se a ampla distribuição de marcadores baseados em microssatélites, com a eventual formação de clusters. Este mapa, embora preliminar, pode ser útil no mapeamento de caracteres agronômicos e em estudos comparativos com o mapa integrado de P. edulis f. flavicarpa. / Although there is no a commercial variety of sweet passion fruit (Passiflora alata Curtis) the crop has gained importance in the Brazilian market. This justifies the use of conventional and molecular techniques for breeding the crop. In species where self-incompatibility occurs and crossing between plants is necessarily required, as in passion fruits, conventional mapping populations are not possible to be produced. Therefore, the two-way pseudo-testcross approach is used for the generation of genetic maps, employing an F1 segregating population and dominant markers, resulting in individual maps, one for each parent. The drawback of this strategy has been overcome by the use of codominant markers and more robust statistics. Markers based on SSRs (or microsatellites) and SNPs are useful for integrating the maps, because of their codominant inheritance and abundance in plant genomes. This study aimed to generate an integrated map of P. alata using new SSR, M-AFLP and SNP markers. The SSR loci were developed from an enriched genomic library previously constructed. Among the motifs, the most frequent were perfect di-nucleotides, (AC)n and (AG)n rich. In this study, 175 SSR primers were designed and evaluated along with 111 previously obtained. A polymorphism rate of 31.9% was observed between the parents. Using these primer sets, it was possible to recover single-stranded conformation polymorphisms (SSR-SSCP) at 23 loci. The genotyping of the segregating population using the 26 SSRs resulted in 40 loci; adding a SSR-SSCP, the result was six informative loci showing segregation rations of 1:1:1:1 and 1:2:1. M-AFLPs showed 34.0% of polymorphism, providing six informative loci to the map. The alignment of parental AFLP and putative gene sequences revealed one SNP per 110 bp on average. It was possible to genotype one gene-derived SNP, and primer sets for other loci are proposed. Individual maps of both parents were obtained with 175 and 229 markers segregating in 1:1 ratio, respectively, while in the integrated map were included 12, 7 and 40 markers segregating in 1:1:1:1, 1:2:1 and 3:1 rations, respectively. It was possible to establish the correspondence for most of the individual linkage groups and the integrated groups. Microsatellite-based markers showed a wide genome distribution, with eventual cluster formation. Although preliminary, this map may be useful for mapping agronomic traits and in comparison studies with the integrated map of P. edulis f. flavicarpa.

Uma população experimental F2 foi desenvolvida a partir do cruzamento de sete machos de uma linhagem não endogâmica de frangos de corte (TT), com sete fêmeas de uma linhagem não endogâmica de postura (CC), gerando vinte famílias F1 TC, com aproximadamente 100 progênies F2 cada obtidas em 17 incubações. Foram obtidos dados fenotípicos para vinte e oito características de desempenho e qualidade da carcaça em 2063 aves F2. As aves F1 TC foram genotipadas para 30 marcadores microssatélites posicionados nos cromossomos 3 e 5 para determinar o grau de informação dos marcadores. Os marcadores informativos foram empregados na genotipagem seletiva das aves F2 que apresentaram valores fenotípicos extremos (4,5 % superiores e 4,5 % inferiores), dentro de cada uma das 20 famílias, para a característica peso vivo aos 42 dias de idade ajustado (PV42aj). Os genótipos obtidos foram comparados através do teste de qui-quadrado. Foram encontradas seis regiões no cromossomo 3 e três regiões no cromossomos 5 com marcadores apresentando ligaçãio sugestiva (P < 0,10) com QTL para PV42aj. Foram selecionadas seis famílias mais informativas para a maioria dos marcadores significativos, e 90 progênies F2 de cada família (n=540) foram genotipadas. Os genótipos foram empregados para construção de mapas de ligação específicos para os cromossomos. Os fenótipos ajustados para efeitos fixos, os mapas de ligação e os genótipos foram empregados para mapeamento de QTL por análise de regressão, utilizando o programa QTL Express. Foram encontrados no cromossomo 3 10 QTL siginificativos para peso corporal aos 35, 41 e 42 dias de idade, para ganhos de peso do nascimento aos 35, 41 e 42 dias de idade, para peso de asas e coxas com sobrecoxas, e para peso de gordura abdominal e porcentagem de gordura. Foram observados um QTL no cromossomo 3 com ligação sugestiva para peso de pés, e três QTL no cromossomo 5 para consumo de ração, peso do coração, peso de gordura abdominal e porcentagem de gordura abdominal. Não houve interações significativas do QTL com efeito de família ou sexo. Os QTL significativos para peso de gordura abdominal e porcentagem de gordura abdominal apresentaram forte efeito de imprinting gamético. Os efeitos dos QTL foram na sua maioria aditivos, com o alelo originado da linhagem de corte aumentando o valor para a característica. Características de carcaça apresentaram efeito aditivo negativo, indicando que os alelos provenientes da linhagem de postura diminuíram o valor dessas características. A população experimental foi adequada para o mapeamento de QTL significativos para características de desempenho e carcaça no cromossomo 3, e QTL sugestivos para características de carcaça no cromossomo 3 e características de desempenho e carcaça no cromossomo 5. / An F2 chicken population was established from a cross of a broiler-sire line (TT) and an egg laying line (CC). This population was used for detecting and mapping quantitative trait loci (QTL). Over 2000 F2 TC offspring from 17 hatches were reared to slaughter at 6 wk of age. Twenty-eight performance and carcass traits were measured. The DNA were extracted from blood samples and informativeness of 50 selected microsatellite markers along chromosomes 3 and 5 were obtained in F1s. Data of 2063 individuals from 20 families were used to chosen offspring with high and low phenotypes for BW42, for selective genotyping. Twenty markers were used in the complete genotyping of 566 individuals from 6 families most informative. Interval mapping QTL analyses were carried out by regression method, using QTL Express software. Significant QTL at the genome were mapped on chromosome 3 for body weigh at 35, 41 and 42 days, gain between birth and 35, 41 and 42 days, abdominal fat weight, abdominal fat percentage, weight of wings and weight of thighs. Suggestive QTL were identified for weight of feet on chromosome 3 and for abdominal fat weight, abdominal fat percentage, heart weight and feed consumption on chromosome 5. Significant QTL for abdominal fat weight and abdominal fat percentage showed strong imprinting effect. There was no evidence for interactions of the QTL with sex and family, or for two QTL on the same chromosome for any of the traits. Genetic effects were generally additive, with the broiler alleles increasing performance traits. Additive effects were negative for carcass traits, indicating that the layer line decreased these traits. Experimental population was adequate to mapping significant QTL for performance and carcass traits on chromosome 3, and suggestive QTL for carcass traits on chromosome 3 and for performance and carcass traits on chromosome 5.

O estudo de doenças complexas, tais como hipertensão e glicemia, é de grande importância na área médica, pois essas doenças afetam muitas pessoas no mundo e seu padrão de variação envolve componentes ambientais, genéticos e suas possíveis interações. Para o mapeamento de genes a amostragem do genoma humano é feita por meio de plataformas de marcadores moleculares e, em geral, destacam-se duas classes de marcadores: os do tipo microsatélites e os SNPs (do inglês, Single Nucleotide Polimorphisms). Os dados de famílias são comumente analisados via modelos mistos e marcadores microsatélites de efeitos aleatórios, sendo que os estudos caso-controle com indivíduos não relacionados têm sido vinculados a dados de SNPs. Neste contexto, surge a problemática de como modelar o SNP em dados de famílias, pois o mesmo pode ser modelado como um fator fixo ou aleatório. Com a finalidade de trazer contribuições a esta discussão, um dos objetivos deste trabalho é propor um exercício de simulação e análise de dados genéticos que facilite o ensino e o entendimento de conceitos de genética e do mapeamento de genes modelados a partir de efeitos fixos ou aleatórios utilizando o software R. Além disso, na análise de dados envolvendo mapas densos de SNPs é necessário contornar o problema de múltiplos testes, e a proposta em multiestágios de Aulchenko et al. (2007) é uma alternativa de análise, na qual o efeito do SNP é modelado como um fator fixo e associado a um componente residual. Logo, surge também como desafio deste trabalho, aplicar o modelo em multiestágios para o mapeamento dos genes e discutir suas vantagens e limitações. / The study of complex diseases such as hypertension and glucose is of great importance in the medical field because these diseases affect many people in the world and its pattern of variation involves environmental and genetics components and their possible interactions. For genes mapping the human genome sampling is performed by means of molecular markers platforms, generally including two kinds of markers: the type microsatellite and SNPs (Single Nucleotide Polimorphisms). The family data is commonly analyzed by mixed models and random effects microsatellite markers and the case-control studies with unrelated individuals have been linked to data from SNPs. In this context the question arises of how to model the SNP on family data because it can be modeled as a fixed or random factor. In order to bring contributions to this discussion, one of the objectives of this study is to propose a simulation exercise and analysis of genetic data to facilitate the teaching and understanding of concepts of genetics and gene mapping modeled from fixed or random effects using software R. Furthermore, analysis of data involving dense maps of SNPs is necessary to overcome the problem of multiple tests, and the proposal multistage Aulchenko et al. (2007) is an alternative analysis in which the effect of SNP is modeled as a fixed factor and associated with a residual component. So there is also a challenge of this study to apply the multistage model for the mapping of genes and discuss their advantages and limitations.

Em pesquisa Genômica é de grande interesse o mapeamento de genes que controlam traços ou fenótipos quantitativos. Metodologias estatsticas para identicar genes que tenham efeitos sobre um unico traço são bem conhecidas na literatura e têm sido exaustivamente aplicadas no mapeamento genético de muitas doenças. Porem, na pratica, diferentes traços são correlacionados, como é o caso de hipertensão e obesidade, possivelmente, devido a aço de genes comuns envolvidos na sua regulação. Nestes casos, por meio de tecnicas estatísticas multivariadas, que exploram a estrutura de covariância entre os traços, é possvel identificar genes não detectados por analises univariadas, ganhar precisão nas estimativas dos efeitos e conhecer a posicão desses genes, alem de testar efeitos de pleiotropia (um mesmo gene controlando varios traços) e interacções gene-ambiente (os genes que controlam a pressão antes e depois de dieta com sal). Neste trabalho diferentes alternativas de analise estatstica são consideradas para explorar a informacão de vários tracos conjuntamente: modelo de regressão intervalar multivariado (Jiang & Zeng, 1995), mapeamento multivariado via a teoria espectral (Mangin et al.,1998), via medidas resumo relevantes (como a diferenca entre respostas antes e depois de uma exposição) e via ajustes por covariaveis. Também são introduzidas algumas abordagens graficas para o estudo do efeito de pleiotropia e interação geneambiente. As metodologias supracitadas são aplicadas a dados reais fornecidos pelo Laboratorio de Cardiologia e Genética Molecular do InCor/USP, que consideram várias medidas de pressão arterial em ratos provenientes de uma população F2. / In Genomic research, the mapping of genes which control quantitative traits has been of great interest. Statistical methods for detection of genes, in uencing a single trait, are well known in the literature and they have been exhaustive used in the genetic mapping of many diseases. However, in real situations, dierent kind of traits are correlated, such as hypertention and obesity, that would be due to the action of a set of commom genes involved in the regulation of these traits. In these cases, through of multivariate statistical techniques, which explore the covariance structure between the traits, it is possible to identify genes that are not detected by univariated analysis. In addition multivariate analysis are useful to obtain accurate estimates and to know the position of these genes, besides testing eects of pleiotropic (a gene controlling several traits) and geneenvironmental interations (genes that control the pressure before and after salt diet). In this work dierent alternatives from statistical analysis are considered to explore information of several traits jointly: Interval multivariate regression models (Jiang and Zeng, 1995); multivariate mapping through the espectral theory (Mangin et al. 1998), summary measures (for example, models formulated in terms of the dierence between two traits) and adjustments including covariates. Also, graphics procedures are introduced in order to study eects of pleiotropy and geneenvironmental interactions . The methodologies mentioned above are applied to real data set, supplied by the Cardiology and Molecular Genetic Laboratory of Heart institute (InCor-USP), that consider several measurements of blood pressure in rats that come from a F2 population.

Muitos caracteres em plantas e animais são de natureza quantitativa, influenciados por múltiplos genes. Com o advento de novas técnicas moleculares tem sido possível mapear os locos que controlam os caracteres quantitativos, denominados QTLs (Quantitative Trait Loci). Mapear um QTL significa identificar sua posição no genoma, bem como, estimar seus efeitos genéticos. A maior dificuldade para realizar o mapeamento de QTLs, se deve ao fato de que o número de QTLs é desconhecido. Métodos bayesianos juntamente com método Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC), têm sido implementados para inferir conjuntamente o número de QTLs, suas posições no genoma e os efeitos genéticos . O desafio está em obter a amostra da distribuição conjunta a posteriori desses parâmetros, uma vez que o número de QTLs pode ser considerado desconhecido e a dimensão do espaço paramétrico muda de acordo com o número de QTLs presente no modelo. No presente trabalho foi implementado, utilizando-se o programa estatístico R uma abordagem bayesiana para mapear QTLs em que múltiplos QTLs e os efeitos de epistasia são considerados no modelo. Para tanto foram ajustados modelos com números crescentes de QTLs e o fator de Bayes foi utilizado para selecionar o modelo mais adequado e conseqüentemente, estimar o número de QTLs que controlam os fenótipos de interesse. Para investigar a eficiência da metodologia implementada foi feito um estudo de simulação em que foram considerados duas diferentes populações experimentais: retrocruzamento e F2, sendo que para ambas as populações foi feito o estudo de simulação considerando modelos com e sem epistasia. A abordagem implementada mostrou-se muito eficiente, sendo que para todas as situações consideradas o modelo selecionado foi o modelo contendo o número verdadeiro de QTLs considerado na simulação dos dados. Além disso, foi feito o mapeamento de QTLs de três fenótipos de milho tropical: altura da planta (AP), altura da espiga (AE) e produção de grãos utilizando a metodologia implementada e os resultados obtidos foram comparados com os resultados encontrados pelo método CIM. / Many traits in plants and animals have quantitative nature, influenced by multiple genes. With the new molecular techniques, it has been possible to map the loci, which control the quantitative traits, called QTL (Quantitative Trait Loci). Mapping a QTL means to identify its position in the genome, as well as to estimate its genetics effects. The great difficulty of mapping QTL relates to the fact that the number of QTL is unknown. Bayesian approaches used with Markov Chain Monte Carlo method (MCMC) have been applied to infer QTL number, their positions in the genome and their genetic effects. The challenge is to obtain the sample from the joined distribution posterior of these parameters, since the number of QTL may be considered unknown and hence the dimension of the parametric space changes according to the number of QTL in the model. In this study, a Bayesian approach was applied, using the statistical program R, in order to map QTL, considering multiples QTL and epistasis effects in the model. Models were adjusted with the crescent number of QTL and Bayes factor was used to select the most suitable model and, consequently, to estimate the number of QTL that control interesting phenotype. To evaluate the efficiency of the applied methodology, a simulation study was done, considering two different experimental populations: backcross and F2, accomplishing the simulation study for both populations, considering models with and without epistasis. The applied approach resulted to be very efficient, considering that for all the used situations, the selected model was the one containing the real number of QTL used in the data simulation. Moreover, the QTL mapping of three phenotypes of tropical corn was done: plant height, corn-cob height and grain production, using the applied methodology and the results were compared to the results found by the CIM method.