Mapeo de asociación con varianzas heterogéneas en el efecto fenotípico

BRUNO, C.; BALZARINI, M.

Mar del Plata

Congreso; IV Encuentro Iberoamericano de Biometría y XVIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría; 2013

La mayoría de los caracteres agronómicos de interés son controlados por múltiples genes, conocidos como caracteres cuantitativos o complejos. Se espera que las expresiones fenotípicas de estos caracteres, como el rendimiento o respuesta a ciertas enfermedades, estén gobernadas por loci asociados a dichos caracteres cuantitativos. La asociación no aleatoria entre loci del genoma y la variación de un carácter fenotípico en una población se estudia a través del mapeo asociativo (MA). Los perfiles genéticos de los individuos de la población caracterizados por el genotipo molecular en múltiples loci, es observado a través de marcadores moleculares (MM). La heterogeneidad de varianza de los datos fenotípicos para las diferentes clases o estados de cada MM, podría modificar la tasa de error en la detección/no-detección de asociaciones marcador-fenotipo. Los modelos lineales mixtos (MLM) permiten contemplar heterocedasticidades en la respuesta (fenotipo) entre los grupos de datos que se comparan (genotipos moleculares). En este trabajo comparamos el desempeño de un ANOVA clásico vs. un MLM de ANOVA heterocedástico, ambos usados para evaluar diferencias fenotípicas entre clases de MM, los modelos se aplican marcador a marcador. Los datos se obtuvieron desde una simulación de genotipos moleculares caracterizados por 300 MM dominantes. Se compararon los resultados obtenidos desde los diferentes modelos a través de la cantidad de errores en la detección de los QTL simulados. La tasa de falsos positivos fue menor con el uso de MLM heterocedásticos.