Detecção de locos de características quantitativas (QTL) afetando o crescimento e a carcaça de suínos: um enfoque Bayesiano com o uso de diferentes prioris Detection of quantitative trait loci (QTL) affecting growth and carcass traits in swine: a Bayesian approach using differents priors

• Published in: Revista brasileira de zootecnia Vol. 37; no. 2; pp. 261 - 272
• Main Authors: Tarcisio de Moraes Gonçalves, Ana Luísa Lopes da Costa, Juliana Salgado Laranjo, Mary Ana Petersen Rodriguez, Geovanne Ferreira Rebouças
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Zootecnia 01.02.2008
• Subjects: análise MCMC; Bayesian method; detecção de QTL; MCMC analysis; método Bayesiano; QTL detection
• ISSN: 1516-3598; 1806-9290
• DOI: 10.1590/S1516-35982008000200012

Foram utilizados 1.129 animais, 298 F1 e 831 F2 para gordura intramuscular (GIM, %) e ganho de peso (GP, g/dia) e 324 F1 e 805 F2 para espessura de toucinho (ET, mm), obtidos por meio do cruzamento de suínos machos da raça Meishan e fêmeas Large White e Landrace. Os animais foram genotipados para marcadores moleculares cobrindo todo o genoma. Foram estudados os cromossomos 1, 2, 4, 5, 6, 7, 13, 14 e19 para ET e GIM e os cromossomos 1, 2, 4, 6, 7, 8, 13, 17 e19 para GP entre 25 e 90 kg de peso vivo (PV). Análises de QTL usando metodologia Bayesiana foram aplicadas mediante o modelo genético estatístico combinando os efeitos Poligênico Infinito (MPI), Poligênico Finito (MPF) e de QTL. Os sumários dos parâmetros estimados foram baseados nas distribuições marginais a posteriori obtidas por Cadeia de Markov, algoritmo de Monte Carlo (MCMC). De modo geral, por meio dos resultados, foi possível evidenciar um QTL para ET, independentemente da priori estudada. Não foi possível detectar QTL para as características GIM e GP com a aplicação desta metodologia, o que pode estar relacionado aos marcadores não-informativos ou à ausência de QTL segregando nos cromossomos estudados. Há vantagens em analisar dados experimentais ajustando modelos genéticos combinados e não considerando unicamente o modelo poligênico ou o oligogênico. As análises ilustraram a utilidade e aplicabilidade do método Bayesiano no qual foram utilizados modelos finitos.Genome scan was used to identify chromosomal regions and genes that control quantitative trait loci (QTL) of economic importance using 1129 animals from F1 and F2 populations obtained from crosses between Meishan and commercial Dutch breeds (Large White and Landrace). Animals were genotyped for molecular markers covering the entire genome. The chromosomes 1, 2, 4, 5, 6, 7, 13, 14 and 19 were studied for intramuscular fat (IMF, %) and backfat thickness (BT, mm) and the chromosomes 1, 2, 4, 6, 7, 8, 13, 17 and 19 for body weight gain (BWG, g/day) from 25 to 90 kg of live weight. QTL analyses using Bayesian methodology were applied to genetic model combining the marker-linked QTL, Finite Polygenic (FPM) and Infinite Polygenic (IPM) effects. The summaries of estimated parameters were based on Marginal posterior distributions obtained by Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. In general, the results indicated one QTL for BT, independent of the prior. It was not possible to detect QTL for IMF or BWG probably due to non-informative markers or to the absence of QTL segregating in the studied chromosomes. This study suggested the advantage of using a combination of genetic models to analyze experimental data instead of fitting only the polygenic or the oligogenic model.