RESUMOUm mapa genético é um diagrama onde são representados os genes com suas respectivas posições no cromossomo. Eles são essenciais para o procedimento de localização de genes envolvidos no controle genético de caracteres quantitativos ou no controle de outros caracteres de interesse econômico. No presente trabalho avalia-se, via simulação computacional de dados, a eficiência dos algoritmos simulated annealing, delineação rápida em cadeia e ramos e conexões, para a construção de mapas genéticos. Nas condições avaliadas, o algoritmo ramos e conexões foi o mais rápido, sendo que tanto este, quanto a delineação rápida em cadeia apresentaram 100% de eficiência. A eficiência do simulated annealing para ordenação de marcadores variou com o número de marcadores, para 5 e 10 foi de 100%, para 15 99,8% e com 20 marcadores a eficiência obtida foi de 99,2%. Termos para indexação:Delineação rápida em cadeia, ramos e conexões, marcadores moleculares, ordenação. ABSTRACTThe efficiency of Simulated Annealing (SA), Rapid Chain Delineation (RCD) and Branch and Bounds (BB) algorithms was evaluated by a Monte Carlo method. Regarding the conditions appraised the Branch and Bounds showed to be the fastest among them. Both RCD and BB were 100% efficient. The efficiency of SA depends on the length of the linkage group to be ordered. For 5 and 10 the efficiency was 100%, for 15 it was 99.8% and for 20 it was 99.2%. INTRODUÇÃOUm mapa genético é um diagrama onde são representados os genes com suas respectivas posições no cromossomo, ou seja, a distribuição sequencial dos genes ao longo dos cromossomos. Jansen et al. (2001) destacam que os mapas genéticos ou mapas de ligação têm grande aplicação em muitas áreas da genética, tais como o mapeamento de QTLs (Quantitative Trait Loci), clonagem gênica e seleção assistida por marcadores.Um dos problemas envolvidos na construção de um mapa genético refere-se à ordenação dos locos gênicos, ou seja, verificar se a ordem correta de três locos, A, B e C são: ABC, BAC ou BCA. Uma vez que a ordem correta não é conhecida, torna-se necessário definir um critério para identificar qual, dentre as possíveis, é a melhor. Hackett et al. (2003) listam vários critérios descritos na literatura, para identificação da "melhor" ordem, dentre eles a minimização da soma das frequências de recombinação adjacentes.De acordo com Weir (1996), a inferência da ordem correta dos marcadores, baseada na soma de coeficientes de recombinação adjacentes (Sum of Adjacent Recombination Coefficients -SAR), fundamenta-se no fato de que a SAR, sob a ordem incorreta, nunca é menor do que sob a ordem correta. Assim, a ordem correta dos locos pode ser obtida como sendo a ordem que minimiza o valor de SAR. Weir (1996) salienta, no entanto, que, quando a análise envolve um número muito grande de locos, o número de ordens possíveis e que devem ser avaliadas, pode tornar o procedimento impraticável, uma vez que, para m locos, esse número é igual a:
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