Proportional odds model applied to mapping of disease resistance genes in plants

AUTOR(ES)
FONTE

Genetics and Molecular Biology

DATA DE PUBLICAÇÃO

2000-03

RESUMO

Marcadores moleculares têm sido extensivamente usados para o mapeamento de loci de características quantitativas (QTL) que controlam a resistência às doenças em plantas. O mapeamento é usualmente feito estabelecendo uma associação estatística entre os genótipos dos marcadores moleculares e as variações quantitativas na resistência à doença. No entanto, a maioria dos métodos estatísticos requer uma distribuição contínua da variável resposta, um pressuposto nem sempre encontrado, já que a avaliação da resistência às doenças é freqüentemente feita visualmente através da atribuição de escores numa escala ordinal ao grau de severidade da doença. Este artigo apresenta a aplicação do modelo de chances proporcionais no mapeamento de genes de resistência à doença em plantas, adequado aos casos de dados ordinais. O modelo foi utilizado para mapear dois QTL de resistência a Puccinia sorghi em milho. Os marcadores moleculares bngl166 e bngl669, localizados nos cromossomos 2 e 8, respectivamente, foram usados para a genotipagem de indivíduos F2 de uma população segregante. Os genótipos em cada locus foram, então, comparados com relação ao grau de severidade da doença, avaliada em plantas F3 geradas através da auto-polinização das plantas F2, usando uma escala ordinal do grau de severidade. A "deviance" residual indicou uma boa qualidade de ajuste do modelo aos dados, assim como o teste escore confirmou a suposição de proporcionalidade constante das chances a cada ponto de corte. A análise individual dos marcadores detectou diferenças significativas entre os genótipos para ambos os loci, indicando que estes marcadores estão associados aos QTL de resistência à doença. Além disso, a inclusão do termo de interação indicou uma forte evidência de epistase entre os dois QTL. Os resultados indicaram que o modelo de chances proporcionais pode ser usado como uma alternativa aos métodos tradicionais, em casos onde a variável resposta segue uma escala ordinal, eliminando, assim, os problemas de falta de homogeneidade das variâncias, de linearidade e de normalidade dos resíduos, comuns neste tipo de dados.

Documentos Relacionados