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Programa de Pós Graduação em Genética
e Melhoramento Seminário de Tema Livre Título: Métodos para estudo da diversidade genética Estudante: Tesfahaun A. Setotaw Orientador: Ney S. Sakiyama O Conhecimento sobre a diversidade nos bancos de germoplasmas
e sua relação genética com materiais melhorados, constitiuem-se em uma ferramenta
de suma importância para planejar a estratégia de melhoramento e conservação
genética. Para estudar a diversidade genética entre indivíduos, populações ou
espécies necessita-se usar ferramentas e modelos estatísticos que
possibilitam analisar e classificar genótipos em grupos homogêneos. Atualmente
diferentes métodos estão disponíveis para analisar a diversidade genética em
acessos de germoplasmas, linhagens e populações. Esses métodos são baseados em
informação de progenitores, relativos a dados morfológicos, desempenho
agronômico, dados bioquímicos e moleculares (DNA). A utilização de cada
método depende da fonte de dados que se pretende analisar a diversidade
genética. Para dados quantitativos e qualitativos pode ser utilizada a medida
da dissimilaridade Euclidiana e Mahanalobis (D2). Quando os dados
são oriundos de marcadores moleculares, a escolha do método depende da
natureza dos marcadores. A natureza dos marcadores moleculares pode ser alelo
informativo ou alelos não informativos. Em alelos informativos (por exemplo,
RFLP e Microssatélites-SSR) existe a possibilidade da estimação da freqüência
alélica em cada individuo, de modo que a medida da dissimilaridade pode ser
estimada a partir da diferença das freqüências alélicas. Nesse grupo os
modelos mais utilizados são a distância Euclidiana, Coeficiente
de Rogers’(Rogers (1972), Rogers’ modificado (Wright, 1978; Goodman e Stuber,
1983), Cavalli-Sforza e Edwards’ (Cavalli-Sforza e Edwards, 1967), Distancia
de Nei padronizado (Nei (1972) e Reynolds (Reynolds et al. ,1983). Se
os dados são oriundos de marcadores alelos não informativos (RAPD e AFLP), a
estimação do coeficiente da dissimilaridade é realizado a partir da presença
e ausência das bandas. Nesse grupo inclui os coeficientes de Jacard (Jaccard
1908), coincidência simples (Sokal e Michener, 1958), Ohiai (Ochiai, 1957)
etc. Após a estimação da matriz de dissimilaridade,
a análise multivariada é empregada para agrupar os indivíduos ou populações em
grupos ou subgrupos e entender a natureza da variabilidade genética entre eles.
Os métodos mais utilizados no processo de agrupamento são: Otimização de Tocher,
UPGMA e Mínima variância de Ward. A análise dos componentes principais e
coordenada principal, também são utilizados para classificar genótipos em
grupos homogêneos. Os melhores métodos de agrupamento são aqueles que produzem
a mínima distância dentro do grupo e a máxima distância entre grupos. A otimização
do número de grupos pode ser facilitada usando a técnica de otimização de Tocher
e estimação da distância D2 entre centróide dos grupos. Uma análise
de componentes principais pode ser utilizada para determinar o número ótimo de
grupos, com objetivo de maximizar a total variação explicada pelo primeiro
componente principal dentro de cada grupo. Em geral diferentes métodos geram diferentes tipos de informação, portanto, a escolha do método para estudar a diversidade genética, depende do objetivo do experimento, níveis de resolução requerida, disponibilidade de recursos, infra-estatura tecnológica, restrição operacional e tempo. Referência: Cruz CD and Viana JMS.1994. A methodology of genetic divergence analysis based on sample unit projection on two dimensional space. Ver. Brasil. Genet. 17 (1):69-73 Meyer, A.S., A.A.F. Garcia ,A.P. Souza e C.L. Souza. 2004: Coparaison of similarity
coefficients used for cluster analysis with dominant markers in maize (Zea
mays L). Genetics and Molecular Biology, 27 (1): 83-91 Reif, J.C, A.E. Melchinger, and M Frisch. 2005. Genetical and Mathmatical Properties and Dissimilarity coefficients Applied in Plant Breeding and Seed Bank Management. Crop Sci. 45:1-7
Tesfahun A. Setotaw Prof. Ney S. Sakiyama |
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