Associação genômica via regiões cromossômicas sob a abordagem bayesiana

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Rossinol, Aline Marçal
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; Estatística Aplicada e Biometria
• Palavras-chave em Português: Mapeamento cromossômico; Estudo de associação genômica ampla; Teoria bayesiana de decisão estatística; Probabilidades; Estatística Aplicada e Biometria
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/31009; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.150

Com os avanços na biotecnologia se tornou possível novas descobertas na área da biologia molecular, o que favorece cada vez mais os estudos de associação genômica ampla (Genome Wide Association Studies - GWAS). A GWAS utiliza marcadores moleculares, principalmente, os SNPs (Single Nucleotide Polymorphism), tendo como objetivo identificar as variantes causais no genoma e investigar as regiões do cromossomo em que estas variantes se encontram. Um dos principais métodos estatísticos em GWAS é o método via regressão em marcas únicas, que visa estudar a associação entre o fenótipo e um único marcador. No entanto, esse método apresenta problemas estatísticos, como, por exemplo, necessidade de grandes amostras e alta taxa de falsos positivos. Atualmente, os métodos utilizando grupos de marcadores vêm ganhando cada vez mais destaque, devido ao fato de que, os marcadores moleculares podem estar em alto desequilíbrio de ligação (Linkage Disequilibrium – LD) entre si e, com isso, influenciar conjuntamente o fenótipo. Um desses métodos é o Mapeamento de Herdabilidade Regional (Regional Heritability Mapping - RHM). Atualmente, os estudos de associação sob abordagem Bayesianas e utilizando grupos de marcadores, ou regiões genômicas, vêm ganhando cada vez mais destaque. Isto ocorre devido ao fato de que nesses métodos é possível estimar simultaneamente os efeitos dos marcadores ao invés de um único marcador, o que reduz a taxa de falsos positivos. A literatura ainda não apresenta nenhuma proposta sobre o método de RHM sob uma abordagem bayesiana e também sobre a estimação simultânea dos efeitos das regiões em um único modelo. Desta forma, no capítulo 1 desta dissertação é realizada uma revisão de literatura sobre as metodologias estatísticas utilizadas. O capítulo 2 visa comparar a eficiência de se estimar o efeito de todas as regiões genômicas simultaneamente através de um modelo bayesiano em relação ao procedimento de se estimar o efeito de cada região por vez através de dados simulados e depois para elucidar a utilização deste modelo nos programas de melhoramento, as estimações usando uma única região e todas as regiões simultaneamente também foram performadas em dados reais de arroz Oryza sativa. Esse estudo utilizou dados simulados através do pacote AlphaSimR e dados de arroz provenientes do Rice Diversity Project. O tamanho das regiões foi determinado como sendo a distância na qual o LD é metade do seu valor máximo e, para verificar se as regiões eram associadas as características fenotípicas, foi utilizada a Probabilidade a Posteriori da Associação da Janela (Window Posterior Probability of Association - WPPA). Para os dados simulados, a eficiência da estimação simultânea dos efeitos das regiões genômicas utilizando a estimação bayesiana, apresentou resultados superiores. Nos dados de arroz, a estimação simultânea detectou uma quantidade superior de regiões já relatadas na literatura em detrimento a estimação única, além de apresentar novas regiões genômicas que podem ser estudadas em analises pós-GWAS. Essa é uma metodologia que apresenta potencial para aplicação, descoberta e investigação de novas regiões genômicas associadas a características fenotípicas. Palavras-chave: Mapeamento de Herdabilidade Regional. Poder de detecção. Probabilidade a posteriori