Modelos de covarianza residual heterocedásticos para mapeo de loci de caracteres cuantitativos

ARROYO A; BALZARINI M

Academia Naciona del Ciencias, Argentina

UNC

Lugar: Cordoba; Año: 2006 p. 97 - 106

Los avances de las investigaciones en genómica han integrado rápidamente la genética cuantitativa y molecular. Particularmente el análisis de loci de caracteres cuantitativos (QTL) modificó la visión convencional de la herencia poligénica y condujo a la identificación de efectos cuantitativos de caracteres complejos. El análisis de QTL implica inferencia estadística de la posición y efectos de QTL en el genoma. El mapeo de QTL involucra la aplicación simultánea e iterativa de diferentes métodos estadísticos (e.g análisis marcador por marcador y mapeo por intervalos). Bajo diferentes métodos, la estimación de la posición y efectos de QTL puede realizarse mediante máxima verosimilitud, pero las aproximaciones tradicionales del mapeo asumen datos independientes y homogeneidad de varianzas del carácter. Sin embargo, la información usual disponible en el mejoramiento genético vegetal incluye datos no balanceados y correlacionados; por tanto, los supuestos clásicos del mapeo podrían ser inapropiados en la práctica. Una alternativa es el mapeo vía modelos mixtos para manejar correlaciones. El objetivo de este trabajo es introducir aplicaciones de la teoría de modelos mixtos para el análisis de QTL en poblaciones vegetales con varianzas residuales no homogéneas. La utilidad de la modelación de estructuras de (co)varianzas residual en el mapeo de QTL se ilustra mediante un estudio de simulación en el marco del mapeo por intervalo para una población obtenida por retrocruzamiento, bajo distintos escenarios de heterogeneidad de varianzas. Los modelos mixtos brindan una metodología unificada para el mapeo de QTL que permite el análisis de datos con estructuras de (co)varianza complejas. Palabras clave: Modelos mixtos, mapeo por intervalos, componentes de varianza.e.g análisis marcador por marcador y mapeo por intervalos). Bajo diferentes métodos, la estimación de la posición y efectos de QTL puede realizarse mediante máxima verosimilitud, pero las aproximaciones tradicionales del mapeo asumen datos independientes y homogeneidad de varianzas del carácter. Sin embargo, la información usual disponible en el mejoramiento genético vegetal incluye datos no balanceados y correlacionados; por tanto, los supuestos clásicos del mapeo podrían ser inapropiados en la práctica. Una alternativa es el mapeo vía modelos mixtos para manejar correlaciones. El objetivo de este trabajo es introducir aplicaciones de la teoría de modelos mixtos para el análisis de QTL en poblaciones vegetales con varianzas residuales no homogéneas. La utilidad de la modelación de estructuras de (co)varianzas residual en el mapeo de QTL se ilustra mediante un estudio de simulación en el marco del mapeo por intervalo para una población obtenida por retrocruzamiento, bajo distintos escenarios de heterogeneidad de varianzas. Los modelos mixtos brindan una metodología unificada para el mapeo de QTL que permite el análisis de datos con estructuras de (co)varianza complejas. Palabras clave: Modelos mixtos, mapeo por intervalos, componentes de varianza.