Detecção de locos de características quantitativas nos cromossomos 1, 2, 3, 12, 14, 15 e X de suínos: características de desempenho / Detection of quantitative trait loci on chromosomes 1, 2, 3, 12, 14, 15, X in pigs: performance characteristics

RESUMO

Mapeou-se quantitative trait loci (QTL) associados a características de desempenho nos cromossomos 1, 2, 3, 12, 14, 15 e X de suínos pertencentes a uma população F2, formada a partir do cruzamento entre dois machos da raça naturalizada brasileira Piau e 18 fêmeas comerciais (Landrace x Large White x Pietrain). O mapa genético de ligação da população foi construído após a genotipagem dos animais para 35 marcadores microssatélites. As estimativas do conteúdo de informação polimórfica indicaram que os marcadores microssatélites foram adequados para as análises de QTL. Os dados foram analisados pelo mapeamento por intervalo usando-se o programa GridQTL. Encontraram-se seis QTL, sendo que o QTL genômico para idade ao abate atingiu a significância de 5% de probabilidade. As informações dos QTL detectados neste estudo são úteis para identificar genes que podem ser usados em conjunto com os métodos convencionais de seleção, aumentar a acurácia deles e prover uma compreensão dos fenótipos produtivos de suínos.

ABSTRACT

The accomplishment of the present study had the objective of mapping Quantitative Trait Loci (QTL) related to performance traits in a F2 pig population developed by mating two Brazilian Piau breed sires with 18 dams from a commercial line (Landrace × Large White × Pietrain). The linkage map for this population was constructed after genotyping the animals for 35 microsatellite markers. Estimates of polymorphic information content indicated that the microsatellite markers were appropriate for QTL analyses. The genotypes were analyzed by interval mapping using the GridQTL program. A total of six QTL were found, of which the QTL for slaughter age (days) was significant at the 5% genome-wise level. The information of the significant QTL detected in this study is useful for future fine-mapping studies for the identification of genes. Such information can be used together with traditional methods in breeding programs or even for a better understanding of the phenotypes of swine production.