A Seleção Genômica (SG) prevê os valores genéticos de uma prole em uma população, associando suas características (por exemplo, resistência a pragas) com suas pontuações de marcadores genéticos de alta densidade. SG é um método proposto para solucionar deficiências de seleção assistida por marcadores (SAM) em programas de melhoramento. No entanto, SG é uma forma de SAM que se diferencia dele por estimar, ao mesmo tempo, todos os marcadores genéticos, haplótipos ou efeitos de marcadores ao longo de todo o genoma para calcular os valores dos valores genéticos genômicos estimados (GEBV). A potencialidade do SG é explicar a diversidade genética de um programa de melhoramento através de uma alta cobertura de marcadores genômicos e avaliar os efeitos desses marcadores para prever valores genéticos.
Limitações do SAM Em contraste com o SAM e o seu foco em alguns marcadores significativos, a SG examina em conjunto todos os marcadores numa população. Desde a proposta inicial da SG para aplicação em populações reprodutoras, ele vem emergindo como uma solução para as deficiências do SAM.
O SAM apresentou duas limitações principais nas aplicações de melhoramento. Primeiro, as populações de mapeamento biparental são usadas para a maioria das análises de QTL, limitando sua precisão. Isto representa um problema porque uma única população biparental não pode representar a diversidade alélica e os efeitos genéticos de fundo numa população reprodutora.
Além disso, características poligênicas (ou características complexas) controladas por vários marcadores de pequenos efeitos têm sido um incômodo incrível para o SAM. Os métodos estatísticos aplicados para identificar marcadores alvo e implementar SAM para melhoria de características poligênicas não tiveram sucesso.
Referências
Categoria:Genética aplicada