Mapeamento genético e mapeamento de QTLs

A base para a construção de mapas genéticos foi fundamentada em experimentos sobre ligação gênica realizados por Morgan (1910) e Stutervant (1913), que sugeriram como medida da distância entre dois genes a frequência de recombinação (Coelho & Silva, 2002). Sturtevant (1913) sugeriu a utilização da frequência de recombinantes como uma medida de distância entre dois genes na construção de mapas genéticos, futuramente chamada de centiMorgan (cM). Uma unidade de centiMorgan equivale a aproximadamente 1% de recombinação quando os marcadores estão bastante próximos, ou podem diferir da porcentagem de recombinação quando estão mais distantes em vista da ocorrência de “crossing-over” duplo, triplo, etc. Diversas funções de mapeamento têm sido utilizadas na correção das distâncias calculadas em porcentagem de recombinação para a distância em centiMorgan (Ferreira & Grattapaglia, 1998).

Com base na frequência de recombinação é realizada uma análise para verificar a distribuição independente entre os locos segregantes e, assim identificar pares de características ligadas. Após essa etapa, os marcadores ligados são ordenados em grupos de ligação. A ordem linear dos marcadores dentro de cada grupo é deduzida da distância genética relativa a cada um em estimativas dois a dois (Ritter et al., 1990). Outros métodos utilizando estimativas de máxima verossimilhança da frequência de recombinação entre os marcadores e algorítmos de ordenação rápida de um grande número de marcadores têm sido empregados para a construção de mapas com maior precisão. Existem disponíveis diversos programas computacionais com base no método da máxima verossimilhança, tais com Linkage 1 (Suiter et al., 1983), Mapmaker

26 (Lander et al., 1987), GMendel (Liu & knapp, 1992), Joinmap (Stam, 1993), entre outros.

Assim como para outras espécies, o mapeamento genético de plantas requer alguns requisitos, como: i) escolha dos genitores com fenótipo contrastante em relação à característica de interesse, ii) polinização controlada entre os genitores com produção de uma progênie com tamanho mínimo e representativo de eventos meióticos, e iii) obtenção de centenas de marcadores com segregação mendeliana clássica. Ao se caracterizar um loco marcador é desejável que os marcadores moleculares sejam polimórficos, que não sofram seleção, sejam codominantes para que todos os possíveis alelos dos locos marcadores possam ser identificados e contenham maior informatividade que os dominantes.

As populações mais utilizadas em mapas genéticos são as populações obtidas por retrocruzamento, populações F2, linhagens puras recombinantes (RIL – “Recombinant Inbred Lines”), linhagens de duplo-haploides e cruzamento entre indivíduos heterozigotos (Ferreira & Grattapaglia, 1998). A população F2, em comparação com as outras populações, tem a vantagem de ser rapidamente gerada pela autofecundação do híbrido F1. Outra vantagem é que ambos os gametas de cada indivíduo são informativos, fazendo com que a quantidade de informação disponível neste tipo de população seja o dobro daquela disponível em populações de retrocruzamentos. Por esse motivo e pelo fato de a população F2 possuir todas as possíveis combinações dos alelos parentais (AA, Aa, aa), esta população tem sido amplamente usada para mapeamento de ligação em plantas (Guimarães et al., 2006).

As características de interesse econômico em plantas têm quase sempre um

27 todo o genoma e com forte interação com o ambiente. Estas características são chamadas de características quantitativas e os locos gênicos (ou regiões genômicas) associados com o seu controle são conhecidos como QTL (Quantitative Trait Loci), ou locos de característica quantitativa (Tanksley et al., 1989). Geralmente são identificados por estratégias de mapeamento genético utilizando marcadores moleculares, que detectam diferença significativa entre o fenótipo em questão e a classe genotípica do marcador, sugerindo que a característica está ligada ao marcador (Tanksley, 1993). Muitos QTLs têm sido identificados e podem ser enquadrados em dois grupos de genes, os de maior efeito no fenótipo, que explicam um alto percentual da variação fenotípica, e os que controlam características de menor efeito no fenótipo, e que representam a maioria dos QTLs encontrados. Informações de mapa têm sido usadas para desenvolver sistemas de seleção indireta para fenótipos de grande dificuldade de análise (Ferreira, 2003), possibilitando a seleção assistida por marcadores através de marcadores fortemente ligados à característica de interesse. A eficiência da identificação e isolamento de genes de características quantitativas via mapeamento genético depende, entre outros fatores, da herdabilidade da característica, da disponibilidade de marcadores moleculares distribuídos ao longo do genoma, da análise de um grande número de indivíduos em diferentes gerações de populações segregantes e de ensaios experimentais que possibilitem a mensuração do fenótipo de interesse. Limitações nestes fatores afetam diretamente a potencial detecção de QTLs de pequenos efeitos (Young, 1999; Risch, 2000).

O mapeamento de QTLs consiste em se detectar uma associação entre o fenótipo em questão e o genótipo de marcadores. Marcadores são utilizados para dividir a população de mapeamento em classes genotípicas diferentes de acordo com os

28 genótipos do loco marcador. Em seguida, métodos estatísticos são utilizados para determinar se os indivíduos das diferentes classes genotípicas diferem significativamente, com respeito à característica sendo avaliada (Tanksley, 1993). Se há diferenças significativas, considera-se que os genes que controlam a característica em questão estão ligados ao loco marcador. Os testes de significância desses parâmetros são, geralmente, feitos pela razão de verossimilhança (LR) ou por Logarithm of odds (LOD escore). Os valores de LR ou de LOD são estimados para cada posição do cromossomo e então plotados em gráficos, para facilitar a visualização.

A análise de associação entre marcadores pode ser feita de forma individualizada, ou seja, de um marcador por vez (regressão linear) que não requer o conhecimento prévio da posição do marcador no genoma. Porém, quando a distância entre os marcadores e o QTL é grande, há dificuldade em sua detecção (Haley & Knott, 1992; Tanksley, 1993). A análise simultânea de vários marcadores conjuntamente é conhecida como mapeamento de intervalo simples e de intervalo composto. Mapeamento de intervalo simples testa a possível presença de QTL em várias posições de um intervalo entre dois marcadores moleculares (Lander & Bolstein, 1989) por regressão linear ou estimativa de verossimilhança. O mapeamento de intervalo composto testa a associação entre marcadores com a característica de interesse em cada intervalo, porém o modelo leva em consideração as variâncias de outros QTLs pela inclusão dos coeficientes de regressão parcial de outros marcadores no modelo. O mapeamento de intervalo múltiplo (Kao et al., 1999) é uma alternativa para mapeamento de vários QTLs conjuntamente, incluindo efeitos de epistasia e de múltiplos QTLs, para buscar, testar posições e verificar interações de vários QTLs, utilizando diferentes intervalos de marcadores simultaneamente. De posse da informação de múltiplos marcadores que flanqueiam

29 QTLs é possível estimar a localização e o efeito fenotípico de QTLs individuais com maior precisão (Wendel et al., 2009).