Extração de informações genéticas com modelos de

Extração de informações genéticas com modelos de regressão direta no
genoma: Aplicações atuais e Prospecções
Jhonathan Pedroso Rigal dos Santos
Projeções realizadas pela FAO (2014) sugerem que até 2050 a população
mundial irá aumentar para 9,1 bilhões de pessoas e que será necessário o aumento
de 70% da produção mundial de alimentos no futuro para atender essa demanda.
Desafios como alterações climáticas, demanda de material prima vegetal para
produção de biocombustíveis, exigência de recursos não renováveis e redução de
mão-de-obra agrícola, são algumas das várias barreiras para o aumento da produção
mundial de grãos, fibras e frutos (BORÉM & RAMALHO, 2011).
O desenvolvimento e aperfeiçoamento de novas estratégias e ferramentas, que
contribuam para aumento de produtividade de culturas comerciais é um ponto chave
no atendimento da demanda futura da humanidade por alimentos. Grande esforço
cientifico está sendo direcionado no sentido de aumentar a eficiência de programas de
melhoramento com a utilização de métodos analíticos genômicos.
Atualmente, o emprego dessas técnicas varia desde a compreensão da
arquitetura genética da inteligência de humanos até a compreensão de mecanismos
genéticos de resistência de plantas contra patógenos (DAVIES et al., 2011; EDAE et
al., 2014). Propostas analíticas que recuperam informações de natureza genética,
focando principalmente no aumento da eficiência de procedimentos de seleção,
imputação, predição e avaliação de genótipos em múltiplos ambientes foram e estão
sendo conduzidos, proporcionando grandes avanços no melhoramento de plantas
(HESLOT et al., 2014).
A seleção genômica (SG) atualmente tem se tornado uma prática usual em
programas de melhoramento genético. Nesse sentido, a eficiência de programas de
melhoramento de plantas, que depende do ganho genético por unidade de tempo, tem
grande potencial de aumento de eficiência com o emprego de metodologias de
seleção genômica. Nos últimos anos, devido ao desenvolvimento detécnicas de
genotipagem em larga escala, por exemplo, Genotyping-by-sequencing (GBS)
(ELSHIRE et al., 2011), e a diminuição do custo de genotipagem, associado a forte
tendência de aumento de gastos com fenotipagem, estimula grande interesse na
utilização de técnicas visando explorar informações genômicas, focando em minimizar
custos em programas de melhoramento (HESLOT et al., 2014).
Vários modelos de extração de informação de natureza genética foram
propostos, como por exemplo, o de Fisher (1918), Cockerham (1954), Hayman &
Mather (1955), Meuwissen et al. (2001) e outros. O principal objetivo desse seminário
será introduzir o que há de estado da arte e prospecções em termos de modelagem,
buscando extrações de informações de natureza genética, especialmente, modelos de
regressão direta no genoma.
REFERÊNCIAS
BORÉM, A.; RAMALHO M. A. P. Estresses abióticos: Desafios do melhoramento
de plantas nas próximas décadas. In: Melhoramento de plantas para condições de
estresses abióticos. Viçosa, 2011, 9–29 p.
DAVIES, G. et al. Genome-wide association studies establish that human intelligence
is highly heritable and polygenic. Molecular psychiatry, v. 16, n. 10, p. 996–1005,
Out. 2011.
COCKERHAM, C. C. An extension of the concept of partitioning hereditary variance for
analysis of covariances among relatives when epistasis is present. Genetics, v. 39, n.
1, p. 859-882, Nov. 1954.
EDAE, E. A et al. Genome-wide association mapping of yield and yield components of
spring wheat under contrasting moisture regimes. Theoretical and applied genetics,
v. 127, p. 791–807, 10 Jan. 2014.
ELSHIRE, R. J. et al. A robust, simple genotyping-by-sequencing (GBS) approach for
high diversity species. PloS one, v. 6, n. 5, p. e19379, Jan. 2011.
FAO.
Global
agriculture
towards.
Disponível
em:
<http://www.fao.org/fileadmin/templates/wsfs/docs/Issues_papers/HLEF2050_Global_
Agriculture.pdf>.
Hayman, B. I., and K. Mather, 1955 The description of genetic interactions in
continuous variation. Biometrics, v. 11, p. 69–82, 1955.
HESLOT, N.; MARK, J. J. Perspectives for genomic selection applications and
research in plants. Crop Science, p. 1–30, 2014.
MEUWISSEN, T. H. E.; HAYES, B. J.; GODDARD, M. E. Prediction of total genetic
value using genome-wide dense marker maps. Genetics, v. 157, n. 4, p. 1819–1829,
Abr. 2001.