Utilização de transformações não-parametricas no ajuste de dados de contagem de carrapatos utilizados no mapeamento de QTL.

Boophilus microplus; Carraptados; Mapeamento de QTL; Dado

Mapeamento de QTL para resistência a carrapatos no cromossomo 23 de bovinos (BTA23).

Uma população experimental F2 de bovinos, originada do cruzamento das raças Gir x Holandês, foi genotipada para o cromossomo 23 (BTA23) utilizando cinco marcadores microssatélites distribuídos ao longo dos cromossomos, com um espaçamento médio de 25 cM entre eles. Os marcadores utilizados foram BM1258, BM1818, BM1905, BB705 e CSSM24, com os quais foi construído um mapa de ligação para o BTA23. Dessa população F2, 263 animais foram submetidos a infestação artificial pelo carrapato Boophilus microplus. Vinte e um dias após a infestação, foi contado o número de carrapatos (larvas engurgitadas) presentes em cada animal. Dois modelos estatísticos foram desenvolvidos com o auxílio do programa SAS para análise da variância e para fins de mapeamento de QTL, o primeiro modelo incluía como efeitos fixos a avaliação dos animais quanto à cor da pelagem (100% branca, mais de 75%, entre 50 a 75% e entre 25 a 50%), tipo de pêlo (curto liso, curto lanado, longo liso e longo lanado) e sexo e como covariáveis idade à infestação e estação (águas e seca); no outro modelo a covariável estação foi eliminada. As medidas da contagem de carrapatos foram submetidas a várias transformações, entre elas a raiz quadrada e logaritmo, sendo que o logaritmo da contagem de carrapatos foi a mais adequada no sentido de remover a heterogeneidade das variâncias e promover normalidade. O mapeamento de QTL foi realizado pelo programa QTL Express (Seaton et al., 2002), considerando ou não as interações entre QTL e sexo, e entre QTL e estação. Foi encontrado, no cromossomo 23, um indício de QTL no modelo aditivo (p < 0,08) com interação com tipo de pelagem na posição de 24 cM, porém de pequeno efeito no aumento do numero de carrapatos (explicando 3,29% da variância fenotipica) e de origem na raça Holandês. Outro QTL sugestivo foi encontrado no modelo aditivo (p < 0,05) com interação com sexo na posição 89 cM, também de pequeno efeito (explicando 3,18% da variância fenotipica) com a mesma origem do anterior. Ambos QTL foram encontrados utilizando-se o modelo contendo a covariável estação. Isso mostra que o tipo de pelagem e o sexo do animal possuem influência em sua carga parasitária. Observou-se também uma melhora no poder do teste para detecção de QTL quando a covariável estação é retirada da análise no caso da interação do QTL com sexo, o mesmo não ocorre na interação com tipo de pelagem. Estes resultados preliminares justificam a realização de pesquisas adicionais no sentido de identificar os fatores relacionados a resistência genética de bovinos ao carrapato

Zero-inflated Poisson regression models for QTL mapping applied to tick-resistance in a Gyr × Holstein F2 population

Now a days, an important and interesting alternative in the control of tick-infestation in cattle is to select resistant animals, and identify the respective quantitative trait loci (QTLs) and DNA markers, for posterior use in breeding programs. The number of ticks/animal is characterized as a discrete-counting trait, which could potentially follow Poisson distribution. However, in the case of an excess of zeros, due to the occurrence of several noninfected animals, zero-inflated Poisson and generalized zero-inflated distribution (GZIP) may provide a better description of the data. Thus, the objective here was to compare through simulation, Poisson and ZIP models (simple and generalized) with classical approaches, for QTL mapping with counting phenotypes under different scenarios, and to apply these approaches to a QTL study of tick resistance in an F2 cattle (Gyr × Holstein) population. It was concluded that, when working with zero-inflated data, it is recommendable to use the generalized and simple ZIP model for analysis. On the other hand, when working with data with zeros, but not zero-inflated, the Poisson model or a data-transformation-approach, such as square-root or Box-Cox transformation, are applicable