Simulação em nível de gene e de indivíduo aplicada ao melhoramento animal

Abstract

A simulação de dados apresenta diversas vantagens, como proporcionar a obtenção de respostas à seleção e diminuir o tempo necessário para a avaliação das metodologias estudadas no melhoramento genético animal. Porém, os trabalhos que utilizam simulação empregam vários termos como simulação estocástica, simulação determinística, simulação de Monte Carlo, simulação em nível de gene e simulação em nível de indivíduo e, muitas vezes, estes termos são utilizados de maneiras diferentes ou em outras condições, causando uma divergência nos termos utilizados. Assim, os objetivos deste trabalho foram agrupar, definir e diferenciar os termos técnicos utilizados nos trabalhos de simulação em melhoramento genético animal e comparar e definir as propriedades dos procedimentos de simulação em nível de indivíduo e em nível de gene. Foram desenvolvidos três cenários de simulação, em nível de indivíduo, em nível de gene com e sem marcador utilizando o software LZ5. Foram simuladas três populações de suínos para cada cenário e com diferentes herdabilidades (0,12, 0,27 e 0,47). A população-base foi constituída de 1500 animais, sendo 750 machos e 750 fêmeas e para as duas simulações em nível de gene foi considerado um genoma de 2800 cM e 18 cromossomos de tamanhos aleatórios, as características foram governadas por 500 locos poligênicos dialélicos, com freqüências alélicas iguais e taxa de recombinação de 0,01. Para a simulação em nível de gene com marcadores, ainda foram distribuídos marcadores distanciados igualmente a 50 cM e distribuídos aleatoriamente 5 QTLs por todo o genoma. Os valores amostrados apresentaram bem semelhantes para os três tipos de simulação, apresentando um aumento das variâncias aditiva e fenotípica e da herdabilidade nas primeiras gerações e depois decrescendo ao longo das gerações. Já para a média fenotípica, houve um ganho genético por geração, indicando que todos os métodos utilizados são eficientes para a obtenção de dados simulados. Assim, a vantagem da simulação em nível de gene é que é possível simular marcadores moleculares e QTLs, enquanto a simulação em nível de indivíduo é muito eficiente para obtenção de dados como o valor genético do indivíduo e da média fenotípica da população em um período de tempo muito menor, pois demanda menos recursos computacionais e de algoritmos estruturados para desenvolver quando comparado com a simulação em nível de gene. Portanto, define-se simulação em nível de indivíduo como uma metodologia de simulação que consiste em gerar valores genéticos (G) a partir de uma distribuição normal com média e variância previamente definidas; enquanto para a simulação em nível de gene a metodologia consiste em gerar os valores dos efeitos de cada loco poligênico e seus QTLs, a partir de uma distribuição normal com média e variância previamente definidas para cada componente, e pela soma destes, obtém-se o G de cada indivíduo da população. Para a geração do efeito residual (E) as duas metodologias de simulação são feitas da mesma forma, gerando-se um efeito aleatório amostrado, também, de uma distribuição normal e assim obtêm-se os valores fenotípicos (P) de cada indivíduo pela soma destes dois componentes (G+E).