Desenvolvimento de um algoritmo para simulação dos

51º Congresso Brasileiro de Genética
Resumos do 51º Congresso Brasileiro de Genética • 7 a 10 de setembro de 2005
Hotel Monte Real • Águas de Lindóia • São Paulo • Brasil
www.sbg.org.br - ISBN 85-89109-05-4
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Palavras-chave: melhoramento genético animal, genética quantitativa, simuladores
Pires, MP; Ono, RK; Vaz, RI; Utsunomiya, ATH; Fonseca, R da
Faculdade de Zootecnia, Universidade Estadual Paulista – UNESP/Dracena.
Desenvolvimento de um algoritmo
para simulação dos cromossomos
de indivíduos de uma população-base
Devido aos altos custos de manutenção de experimentos de campo e aos extensos períodos de tempo
para obtenção de resultados, os simuladores tornaram-se importante ferramenta nos estudos em
melhoramento genético animal. Por exemplo, pode-se simular três gerações de seleção em bovinos, que
na prática seria realizada em aproximadamente em 10 anos, em alguns segundos. Entretanto, para que
um simulador se comporte de maneira desejável, é necessário que bons algoritmos sejam desenvolvidos
para a implementação de funções que atuem na geração de indivíduos de uma população. Uma das
etapas essenciais nesse processo é o desenvolvimento de um algoritmo que descreva os passos necessários
à execução da amostragem de alelos da população-base. Os indivíduos dessa população são os fundadores.
Um algoritmo para essa finalidade foi criado e codificado como parte de um simulador de dados em
desenvolvimento na UNESP/DRACENA. A implementação é realizada utilizando-se a linguagem de
programação C++ e o compilador g++ sob o sistema operacional Linux. Além da geração de dados, será
possível empregar o software para analisar e realizar avaliações genéticas com os valores fenotípicos gerados.
Assim, repetições das avaliações genéticas com os dados simulados poderão ser executadas facilmente. O
programa, desenvolvido sob o modelo Software-Livre, será distribuído gratuitamente para Universidades e
Instituições públicas de pesquisa. Assume-se, como ponto de partida, que os indivíduos não foram gerados
por acasalamento e portanto, a formação de seus cromossomos homólogos será executada de maneira
aleatória. O algoritmo desenvolvido encerra os passos seguintes. Para cada cromossomo no genoma faça:
Primeiro, gere um número aleatório entre 0 e 1 (n). Segundo, compare n com a frequência de um dos
dois alelos (f); se n for maior que f, escolha o alelo 1 (A1), caso contrário escolha o alelo 2 (A2). Terceiro,
repita os dois passos anteriores para cada loco no cromossomo. Esse algoritmo deve ser aplicado a cada
homólogo do par. Na implementação realizada, os alelos foram codificados como 0 e 1 e armazenados
em vetores que representam internamente os cromossomos. Uma vez que, em melhoramento animal,
as características simuladas são determinadas por vários locos e muitos animais são desejados, a escolha
de um gerador de números aleatórios de cadeia longa é fundamental. Se, por exemplo, a característica
simulada for determinada por 500 genes e deseja-se simular uma população de 1000 animais, deverão ser
gerados (500 x 2) x 1000 = 1.000.000 de números aleatórios. Se o gerador não for adequado, a mesma
seqüência de números aleatórios poderá ser gerada várias vezes, comprometendo a qualidade dos dados
simulados e conseqüentemente dos resultados e conclusões acerca desses.
Apoio financeiro: CNPq.
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