Coeficientes de parentesco em espécies florestais
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Data
2018-09-06
Autores
Sousa, Antonio Higo Moreira de
Título da Revista
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Parentesco entre indivíduos em populações naturais é uma informação com múltiplos usos e pode ser acessada por meio de estimadores que usam dados moleculares. Todavia, cada estimador possui pressuposições e, muitas vezes, rigorosas para espécies florestais. Assim, a modelagem dos dados é uma etapa importante e, quase em todos os casos, negligenciada. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficácia de diferentes estimadores de parentesco em Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd. ex Mart., Hymenaea stigonocarpa Mart. ex Hayne e Dipteryx alata Vogel., bem como em quatro diferentes populações simuladas. A partir das coancestrias médias ( 𝜃��̅ ) estimadas, foi calculado o erro dos estimadores pressupondo que os indivíduos analisados eram meios-irmãos (𝜃��̅=0,125). As estimativas de parentesco oscilaram conforme a espécie e o método utilizado, gerando diferentes valores de erro para cada estimador. A correlação foi observada apenas entre estimadores que possuíam o mesmo método de estimativa ou com pressupostos similares. As populações simuladas tiveram melhores valores estimados e menores erros em comparação com dados reais. Os valores de erro dos estimadores encontrados, demonstram que somente aplicação dos estimadores para a inferência de determinado grau de parentesco, pode gerar resultados viesados e corroborar para ineficácia da tomada de decisão, sendo necessário o uso de informações complementares associadas ao parentesco, como análise do sistema de reprodução, estrutura genética da população, permitindo inferir com maior precisão o parentesco dos indivíduos avaliados.
Understanding kinship between individuals in natural populations offers useful information that can be assessed based on estimators of molecular data. However, each estimation method is based on assumptions and is often restricted for forest species. Thus, modeling the data is an important step that is almost always neglected. This study aims to evaluate the efficacy of different kinship estimators for Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd, ex Mart., Hymenaea stigonocarpa Mart. Ex Hayne, and Dipteryx alata Vogel., and four different simulated populations. From the estimated mean coancestry (𝜃�̅), the error estimates were calculated assuming that analyzed individuals were perfect half-siblings (𝜃�̅=0,125). Estimates of kinship ranged according to the species and method used, generating different error values for each estimator. A correlation was observed only between estimators that used the same estimation method or similar assumptions. Simulated populations showed more accurate estimates and lower error values compared to actual data. The error values of the estimators demonstrate that the application of estimators to infer a certain degree of kinship can generate biased results and lead to inefficient decision making. Thus, the use of complementary information associated with kinship is necessary, such as analysis of the reproduction system and genetic structure of the population, enabling more precise inferences of the kinship between evaluated individuals.
Understanding kinship between individuals in natural populations offers useful information that can be assessed based on estimators of molecular data. However, each estimation method is based on assumptions and is often restricted for forest species. Thus, modeling the data is an important step that is almost always neglected. This study aims to evaluate the efficacy of different kinship estimators for Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd, ex Mart., Hymenaea stigonocarpa Mart. Ex Hayne, and Dipteryx alata Vogel., and four different simulated populations. From the estimated mean coancestry (𝜃�̅), the error estimates were calculated assuming that analyzed individuals were perfect half-siblings (𝜃�̅=0,125). Estimates of kinship ranged according to the species and method used, generating different error values for each estimator. A correlation was observed only between estimators that used the same estimation method or similar assumptions. Simulated populations showed more accurate estimates and lower error values compared to actual data. The error values of the estimators demonstrate that the application of estimators to infer a certain degree of kinship can generate biased results and lead to inefficient decision making. Thus, the use of complementary information associated with kinship is necessary, such as analysis of the reproduction system and genetic structure of the population, enabling more precise inferences of the kinship between evaluated individuals.
Descrição
Palavras-chave
Estimadores de parentesco, Espécies florestais, Simulações, Sistema reprodutivo misto, Seleção genômica, Kinship estimators, Forest species, Genomic selection, Simulations, Mixed reproductive system