http://repositorio.unb.br/handle/10482/38883
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2020_NayelleMeyreLisboaSilva.pdf | 1,83 MB | Adobe PDF | View/Open |
Title: | Validação de um painel de SNPS de baixa densidade para análise de paternidade e parentesco e avaliação da variabilidade genética do camarão cinza (Litopenaeus vannamei) |
Authors: | Silva, Nayelle Meyre Lisboa |
Orientador(es):: | Caetano, Alexandre Rodrigues |
Coorientador(es):: | Ianella, Patrícia |
Assunto:: | Carcinicultura Melhoramento genético |
Data de defesa:: | 21-Jan-2020 |
Citation: | SILVA,Nayelle Meyre Lisboa. Validação de um painel de SNPS de baixa densidade para análise de paternidade e parentesco e avaliação da variabilidade genética do camarão cinza (Litopenaeus vannamei). 2020. 63 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Animais)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020. |
Abstract: | O objetivo deste estudo foi validar um painel SNP de baixa densidade em populações de núcleo de melhoramento genético e em amostras de camarão coletadas em lojas de varejo, para atribuir paternidade e parentesco, avaliar variabilidade e estruturação genética em camarão cinza. Amostras de reprodutores de três linhagens comerciais (A, B e C) e amostras de sete lojas de varejo (SPDF1-SPDF5, PEDF e PEPB) foram avaliadas, totalizando 328 amostras. Inicialmente, a validação foi feita utilizando 144 SNPs para seleção dos 96 marcadores mais informativos que iriam compor o painel. A genotipagem dos SNPs foi realizada com plataforma Fluidigm e em seguida foram feitas análises de estruturação populacional, verificação da Heterozigosidade observada (Ho) e esperada (He), avaliação da qualidade, por meio do RMSD (do inglês Root Mean Square Deviation) e RMSE (do inglês Root Mean Square Error), das estimativas de parentesco e da probabilidade de não exclusão parental. Os resultados de PCA (Análise de Componentes Principais) e STRUCTURE das três linhagens do núcleo de melhoramento genético agregaram as amostras das linhagens A e B no mesmo grupo, enquanto a linhagem C apresentou uma composição diferenciada, indicando que a origem do germoplasma das linhagens A e B é o mesmo, e/ou que existe um forte fluxo gênico entre as duas linhagens. Em relação a estruturação das 10 populações, foi observado que as amostras dos varejistas não são oriundas do produtor de larvas abordado nesse estudo e que todas as populações das lojas de varejo aparentam ter origem de um mesmo produtor. Já as estimativas de Ho e He indicaram alta variabilidade genética das amostras, pois a maior variação encontrada entre essas estimativas foi de 4%, sendo que a média dos valores de Ho para todas as populações foi de 0,392. Quanto a qualidade das estimativas de parentesco, foi demonstrado que o valor de RMSD calculado entre as estimativas obtidas com o painel de 96 SNPs e as adquiridas com 3.857 SNPs do chip comercial da Illumina foi de 0,08. Já o RMSE desses dois grupos variou somente 0,05, indicando que os intervalos de confiança são muito próximos. O RMSD e RMSE indicam que o painel de 96 SNPs é tão eficaz para estimar parentesco quanto a ferramenta comercial da Illumina. As probabilidades de não exclusão das 10 populações também demonstraram resultados satisfatórios para P1, P2 e P3 de 4,5×10-7, 4,4×10-4 e 5,2×10-11, respectivamente. Portanto, o painel desenvolvido no presente estudo poderá ser utilizado em estudos amplos que demandem grandes números de atribuições de paternidade, avaliações de parentesco e análises de estruturação populacional do camarão cinza. |
Abstract: | The objective of this study was to validate a low density SNP panel in breeding nucleus populations and in shrimp samples collected in retail stores, to attribute paternity and kinship, to assess genetic variability and structure in pacific white shrimp. Broodstock samples from three commercial lines (A, B and C) and samples from seven retail stores (SPDF1-SPDF5, PEDF and PEPB) were evaluated, totaling 328 samples. Initially, the validation was done using 144 SNPs to select the 96 most informative markers that would compose the panel. Genotyping was performed with a Fluidigm EP1 platform, followed by population structure analysis, verification of the observed (Ho) and expected (He) heterozygosity, and calculation of Root Mean Square Deviations (RMSD) and Root Mean Square Errors (RMSE) for kinship estimates obtained with different numbers of SNP markers. PCA (Principal Component Analysis) and STRUCTURE results considering the three Broodstock lines grouped samples from lines A and B, while line C showed a different composition, indicating that the origin of the germplasm of lines A and B is the same, and / or that there is a strong gene flow between the two lines. Regarding the structuring of the 10 populations, it was observed that the retailers' samples are not from the larvae producer addressed in this study and that all the populations of the retail stores appear to have originated from the same producer. Ho and He estimates indicated high genetic variability of the samples, since the greatest variation found between these estimates was 4%, with the average Ho values for all populations being 0.392. Regarding the quality of kinship estimates, it was demonstrated that the RMSD value calculated between the estimates obtained with the 96 SNP panel and those acquired with 3,857 SNPs from Illumina's commercial chip was 0.08. The RMSE of these two groups varied only 0.05, indicating that the confidence intervals are very close. The RMSD and RMSE indicate that the 96 SNP panel is as effective at estimating kinship as Illumina's commercial tool. The probabilities of non-exclusion of the 10 populations also demonstrated satisfactory results for P1, P2 and P3 of 4.5 × 10-7, 4.4 × 10-4 and 5.2 × 10-11, respectively. Therefore, the panel developed in the present study can be used in broad studies that require large numbers of paternity assignments, kinship assessments and analyzes of the pacific white shrimp population structure. |
metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária (FAV) |
Description: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 2020. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Animais |
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