Medidas de diferenciação genética em populações simuladas sob endogamia e seleção divergente

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Perez, Cristhian Carmelo Mendoza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Análises quantitativas e moleculares do Genoma; Biologia das células e dos tecidos; Mestrado em Biologia Celular e Estrutural; UFV
• Palavras-chave em Português: Variação genética; Endogamia; Seleção divergente; Genetic variation; Inbreeding; Divergent selection; CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOLOGIA GERAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2371

Diversos métodos para estimar variação genética e de estrutura populacional já foram desenvolvidos, com aplicações variadas em níveis individuais, intrapopulacional e interpopulacional. Nestes estudos devem ser considerados os fatores responsáveis pela estruturação da variação genética ao nível populacional, quais sejam a deriva genética, o fluxo gênico, a mutação e a seleção. O objetivo deste trabalho foi, testar a eficiência de diferentes procedimentos biométricos dentre eles as estatísticas GST, FST, e ANOVA de freqüência gênica, em detectar diferenciação entre populações simuladas sob endogamia e seleção divergente. Para isto foram simuladas, no caso da endogamia, 6 populações derivadas de sucessivas autofecundações a partir de 3 populações base. E, no caso da seleção divergente, foram geradas 20 populações, sendo 10 resultantes da seleção a favor de um alelo A e 10 da seleção contra o alelo especificado, a partir de uma população base. Após a obtenção de todas as estimativas de diferenciação entre as populações baseadas nas estatísticas biométricas testadas conclui-se que, para todos os locos, no caso da endogamia, não observou-se diferenciação significativa entre as populações quanto se utilizou as estatísticas GST, FST, e ANOVA . Para o caso da seleção divergente observou-se alta diferenciação interpopulacional para todos os locos, com o uso das estatísticas GST, FST, e ANOVA.