BRPI0806919A2

BRPI0806919A2 - Processo para selecionar indivíduos e desenhar um programa de reprodução

Info

Publication number: BRPI0806919A2
Application number: BRPI0806919-0A
Authority: BR
Inventors: Michel Ragot; Gilles Gay; Roland Fisch; David Wille; Denis Lespinasse; Michel Lhermine; Odile Argillier
Original assignee: Syngenta Participations Ag
Priority date: 2007-01-17
Filing date: 2008-01-17
Publication date: 2014-04-29
Also published as: AU2008206924B2; EP2541451A2; WO2008087185A1; ZA200904441B; EP2541451A3; AU2008206924A1; MX2009007371A; EP2140388A1; CA2674791A1

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para "PROCESSO PARA SELECIONAR INDIVÍDUOS E DESENHAR UM PROGRAMA DE REPRODUÇÃO".

DESCRIÇÃO 5 CAMPO TÉCNICO

A presente invenção refere-se a métodos para melhorar a eficá- cia de um programa de melhoramento genético vegetal. Em algumas moda- lidades, o programa de melhoramento genético vegetal é direcionado à alte- ração de traços fenotípicos para os quais associações com marcadores ge- néticos podem ser estabelecidas. Valores genéticos de indivíduos podem ser computados com base em marcadores genotípicos dos indivíduos e as as- sociações estabelecidas entre marcadores genéticos e traços fenotípicos. Indivíduos e esquemas de cruzamento podem então ser selecionados com base no valor genético do genoma global dos indivíduos e nas distribuições destes valores genéticos para as progênies potenciais derivadas através de esquemas de cruzamento sob avaliação. A matéria presentemente revelada também se refere a sistemas e produtos de programas computacionais para realização dos métodos descritos bem como plantas selecionadas, ou forne- cidas ou produzidas por, e plantas transgênicas criadas pelos métodos des- critos.

ANTECEDENTES DA TÉCNICA

Melhoramento genético seletivo foi empregado por séculos para melhorar, ou tentar melhorar, traços fenotípicos de interesse agronômico e econômico em plantas, tais como rendimento, percentagem de óleo no grão, 25 etc. Em termos gerais, melhoramento genético seletivo implica a seleção de indivíduos para servir como genitores da geração seguinte com base em um ou mais traços fenotípicos de interesse. Entretanto, tal seleção fenotípica é frequentemente complicada por fatores não-genéticos que podem impactar o fenótipo(s) de interesse. Fatores não-genéticos que podem ter tais efeitos 30 incluem, mas não são limitados a influências ambientais, tais como tipo e qualidade do solo, precipitação, faixa de temperatura e outros.

Outro problema significante com estratégias de melhoramento genético que dependem de seleção fenotípica é que a maioria dos traços fenotípicos de interesse é controlada por mais de um lócus gênico, cada um dos quais tipicamente influencia o dado traço em um maior ou menor grau. Por exemplo, Patente U.S. No. 6.399.855 para Beavis sugere que a grande 5 maioria de traços fenotípicos economicamente importantes em plantas do- mesticadas são chamados de traços quantitativos. Geralmente, o termo "tra- ço quantitativo" tem sido usado para descrever um fenótipo que exibe varia- bilidade contínua na expressão é o resultado final de múltiplos Ioci gênicos que presumivelmente interagem uns com outros e/ou com o ambiente. O 10 termo "traço complexo" também tem sido largamente usado para descrever qualquer traço que não exibe herança mendeliana clássica, que geralmente é atribuível a um lócus gênico único (Lander & Schork, 1994).

Uma das conseqüências de padrões de herança multifatorial é que pode ser muito difícil mapear os Ioci que contribuem para a expressão 15 de tais traços. Entretanto, o desenvolvimento de conjuntos de marcadores genéticos polimórficos (por exemplo, RFLPs, SNPsi SSRs, etc.) que abran- gem o genoma tem tornado isso possível para investigar o que Edwards et al. trataram como "loci de traço quantitativo" (QTL ou QTLs; Edwards et al., 1987), bem como seus números, magnitudes e distribuições. QTLs incluem > 20 genes que controlam, até certo ponto, traços fenotípicos qualitativos e quan- titativos que podem ser discretos ou continuamente distribuídos dentro de uma família de indivíduos bem como dentro de uma população de famílias de indivíduos.

Várias abordagens experimentais foram desenvolvidas para i- 25 dentificar e analisar QTLs (vide, por exemplo, Patentes Americanas Nos. 5.385.835; 5.492.547; e 5.981.832). Tal abordagem envolve cruzamento de duas linhagens puras para produzir a progênie híbrida de cruzamento único F1, autofecundação da progênie híbrida F1 para produzir a progênie F2 se- gregante, genotipagem de Ioci marcadores múltiplos, e avaliação de um a 30 vários traços fenotípicos quantitativos entre a progênie segregante. Os QTLs são então identificados com base em associações estatísticas significantes entre os valores genotípicos e a variabilidade fenotípica entre a progênie segregante. As linhagens parentais da geração F1 têm fases de ligação co- nhecidas, todos os Ioci de segregação no progênie são informativos, e o de- sequilíbrio de ligação entre os Ioci marcadores e os Ioci gênicos que afetam os traços fenotípicos é maximizado.

5 Entretanto, recursos consideráveis devem ser dedicados à de-

terminação da performance fenotípica de grandes números de híbrido e/ou progênie pura. Como a progênie a partir de somente dois progenitores são estudadas, esta abordagem pode detectar somente os Ioci de traço (por e- xemplo, os QTLs) para os quais os dois progenitores são polimórficos. Este 10 conjunto de Ioci de traço somente poderia representar uma fração da segre- gação dos Ioci em melhoramento genético de populações de interesse (por exemplo, melhoramento genético de populações do milho, sorgo, soja, cano- la, etc.). Em geral, estas progênies mostram variação para somente um ou um pequeno número dos traços fenotípicos que são de interesse em pro- 15 gramas de melhoramento genético aplicados. Isto significa que populações separadas talvez precisariam ser desenvolvidas, classificadas para Ioci mar- cadores, e cultivadas em experimentos de campo duplicados e classificados para os traços fenotípicos de interesse. Adicionalmente, métodos usados para detectar QTLs podem produzir estimativas tendenciosas dos QTLs que 20 são identificados (vide, por exemplo, Beavis, 1994). Imprecisão adicional pode ser introduzida em extrapolação da identificação de QTLs da progênie de progenitores geneticamente diferentes dentro de uma população de me- lhoramento genético. Além disso, muitos se não todos os traços são afeta- dos por fatores ambientais, que também introduzem imprecisão.

Dessa forma, há uma necessidade existente de longa data e

contínua de novos métodos para otimização de estratégias de melhoramento genético para produção de progênie com genótipos desejáveis. Esta e ou- tras necessidades são direcionadas pela matéria presentemente revelada. RESUMO

Este resumo lista várias modalidades da matéria presentemente

descrita, e em muitos casos lista variações e permutações destas modalida- des. Este resumo é meramente exemplar das numerosas e variadas modali- dades. Menção de uma ou mais características representativas de uma dada modalidade é do mesmo modo exemplar. Tal modalidade pode existir tipi- camente com ou sem a característica(s) mencionada; do mesmo modo, a- quelas características podem ser aplicadas a outras modalidades da matéria 5 presentemente descrita, se listadas neste resumo ou não. Para evitar repeti- ção excessiva, este Resumo não lista ou sugere todas as combinações pos- síveis de tais características.

A matéria presentemente revelada fornece métodos para cálculo de uma distribuição de uma probabilidade ou frequência de ocorrência de 10 um ou mais genótipos potenciais. Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos compreendem (a) fornecimento de um progenitor primário de melhoramento genético e um progenitor secundário de melho- ramento genético, em que (i) o genótipo de cada progenitor primário de me- lhoramento genético e progenitor secundário de melhoramento genético é 15 conhecido ou é previsível com respeito a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais é ligado a um lócus gênico; e (ii) uma distância gênica entre cada marcador genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhe- cida ou pode ser determinada; (b) cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético do progenitor primário de 20 melhoramento genético e o progenitor secundário de melhoramento genético para gerar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequen- te compreendendo um genótipo; e (c) cálculo de uma distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente.

A matéria presentemente revelada também fornece métodos

para cálculo de uma distribuição de valor genético. Em algumas modalida- des, os métodos presentemente descritos compreendem (a) fornecimento de um progenitor primário de melhoramento genético e um progenitor secundá- rio de melhoramento genético, em que (i) o genótipo de cada progenitor pri- 30 mário de melhoramento genético e progenitor secundário de melhoramento genético é conhecido ou é previsível com respeito a um ou mais marcadores genéticos ligados a um ou mais Ioci gênicos; (ii) uma distância gênica entre cada marcador genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada; e (iii) cada genótipo é associado a um valor genético; (b) cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um me- lhoramento genético do progenitor primário de melhoramento genético e do 5 progenitor secundário de melhoramento genético para gerar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; e (c) cálculo de uma distribuição de valor genético de um ou mais dos genótipos.

A matéria presentemente revelada também fornece métodos para escolha de um par de melhoramento genético para produção de uma progênie tendo um genótipo desejado. Em algumas modalidades, os méto- dos presentemente descritos compreendem (a) fornecimento de um progeni- tor primário de melhoramento genético e um progenitor secundário de me- lhoramento genético, em que (i) o genótipo de cada progenitor primário de melhoramento genético e do progenitor secundário de melhoramento genéti- co é conhecido ou é previsível com respeito a um ou mais marcadores gené- ticos, cada um dos quais está ligado a um lócus gênico; e (ii) uma distância gênica entre cada marcador genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada; (b) cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético do progenitor primário de melhoramento genético e do progenitor secundário de melhoramento ge- nético para gerar uma geração subsequente, cada membro da geração sub- sequente compreendendo um genótipo; (c) cálculo de uma distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um ou mais dos ge- nótipos de um ou mais membros da geração subsequente; (d) repetição das etapas de (a) através de (c) com progenitores de melhoramento genético potenciais primários diferentes, secundários diferentes, ou ambos primários diferentes e secundários diferentes; (e) comparação das distribuições de frequência ou probabilidade calculadas em uma ou mais iterações da etapa (c) uma a outra; e (f) escolha de um par de melhoramento genético com ba- se na etapa de comparação.

Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos para escolha de um par de melhoramento genético para produção de uma progênie tendo um genótipo desejado compreendem (a) fornecimento de um progenitor primário de melhoramento genético e um progenitor secundário de melhoramento genético, em que (i) o genótipo de cada progenitor primá- 5 rio de melhoramento genético e do progenitor secundário de melhoramento genético é conhecido ou é previsível com respeito a um ou mais marcadores genéticos ligados a um ou mais Ioci gênicos; (ii) uma distância gênica entre cada marcador genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada; e (iii) cada genótipo está associado a um valor gené- 10 tico; (b) cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético do progenitor primário de melhoramento genético e do progenitor secundário de melhoramento genético para gerar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; (c) cálculo de uma distribuição de valores genéticos associados a 15 um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequen- te; (d) repetição das etapas de (a) através de (c) com progenitores de melho- ramento genético potenciais primários diferentes, secundários diferentes, ou ambos primários diferentes e secundários diferentes; comparação das distri- buições de frequência ou probabilidade calculadas em uma ou mais itera-

i 20 ções da etapa (c) uma a outra; e (f) escolhendo um par de melhoramento genético com base na etapa de comparação.

A matéria presentemente revelada também fornece métodos para geração de um indivíduo de progênie tendo um genótipo desejado. Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos compreendem 25 (a) fornecimento de um progenitor primário de melhoramento genético e um progenitor secundário de melhoramento genético, em que (i) o genótipo de cada progenitor primário de melhoramento genético e do progenitor secun- dário de melhoramento genético é conhecido ou é previsível com respeito a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais está ligado a um ló- 30 cus gênico; e (ii) uma distância gênica entre cada marcador genético e o ló- cus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada; (b) cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhora- mento genético do progenitor primário de melhoramento genético e do pro- genitor secundário de melhoramento genético para gerar uma geração sub- sequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genó- tipo; (c) cálculo de uma distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da ge- ração subsequente; (d) repetição das etapas de (a) através de (c) com pro- genitores de melhoramento genético potenciais primários diferentes, secun- dários diferentes, ou ambos primários diferentes e secundários diferentes; (e) comparação das distribuições de frequência ou probabilidade calculada em uma ou mais iterações da etapa (c) uma a outra; (f) escolha de um par de melhoramento genético com base na etapa de comparação; e (g) melho- ramento genético do par de melhoramento genético em conformidade com o cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação como mostrados na etapa (b) para gerar um indivíduo da progênie tendo um genótipo deseja- do. Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos

para geração de um indivíduo de progênie tendo um genótipo desejado compreendem (a) fornecimento de um progenitor primário de melhoramento genético e um progenitor secundário de melhoramento genético, em que (i) o genótipo de cada progenitor primário de melhoramento genético e do proge- 20 nitor secundário de melhoramento genético é conhecido ou é previsível com respeito a um ou mais marcadores genéticos ligados a um ou mais Ioci gêni- cos; (ii) uma distância gênica entre cada marcador genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada; e (iii) cada genóti- po é associado a um valor genético; (b) cálculo, simulação, ou combinações 25 de cálculo e simulação de um melhoramento genético do progenitor primário de melhoramento genético e do progenitor secundário de melhoramento ge- nético para gerar uma geração subsequente, cada membro da geração sub- sequente compreendendo um genótipo; (c) cálculo de uma distribuição de valores genéticos associada a um ou mais dos genótipos de um ou mais 30 membros da geração subsequente; (d) repetição das etapas de (a) através de (c) com progenitores de melhoramento genético potenciais primários dife- rentes, secundários diferentes, ou ambos primários diferentes e secundários diferentes; (e) comparação das distribuições de valor genético calculadas em uma ou mais iterações da etapa (c) uma a outra; (f) escolha de um par de melhoramento genético com base na etapa de comparação; e (g) melhora- mento genético do par de melhoramento genético em conformidade com o 5 cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação como apresen- tadas na etapa (b) para gerar um indivíduo de progênie tendo um genótipo desejado.

Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos adicionais compreendem a geração de uma ou mais progênies de geração 10 adicionais, em que cada progênie de geração adicional é gerada por um ou mais ciclos de cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético de pelo menos um membro da geração sub- sequente ou uma geração posterior com um indivíduo selecionado a partir do grupo composto por si, um membro da geração imediatamente anterior, 15 outro indivíduo da mesma geração, outro indivíduo de uma geração anterior, o progenitor primário de melhoramento genético, o progenitor secundário de melhoramento genético, e derivados duplo haploides do mesmo.

Em algumas modalidades, as progênies de geração adicional são geradas por uma ou mais gerações sucessivas de cruzamentos, autopo- linizações, geração de derivados duplo haploides, ou combinações dos mesmos de um ou mais indivíduos de uma geração precedente. Em algu- mas modalidades, a progênie de geração adicional é gerada por três gera- ções sucessivas de cruzamentos, autopolinizações, geração de derivados duplo haploides, ou combinações dos mesmos de um ou mais indivíduos de uma geração precedente. Em algumas modalidades, a progênie de geração adicional é gerada por quatro gerações sucessivas de cruzamentos, autopo- linizações, geração de derivados duplo haploides, ou combinações dos mesmos de um ou mais indivíduos de uma geração precedente. Em algu- mas modalidades, a geração adicional é gerada por pelo menos dois, três, ou quatro gerações sucessivas de autofecundação de um ou mais membros de uma geração precedente.

Em algumas modalidades dos métodos presentemente descri- tos, um ou mais marcadores genéticos são selecionados a partir do grupo composto de um polimorfismo de nucleotídeo único (SNP), uma indel (isto é, inserção/deleção), uma repetição de seqüência simples (SSR), um polimor- fismo de comprimento de fragmento de restrição (RFLP), um DNA polimórfi- 5 co amplificado randomizado (RAPD), um marcador de seqüência polimórfica amplificada clivada (CAPS), um marcador de Tecnologia de Diversidade de Arranjos (DArT), um polimorfismo de comprimento de fragmentos amplifica- dos (AFLP), e combinações dos mesmos. Em algumas modalidades, um ou mais marcadores genéticos compreendem entre um e dez marcadores.

Em algumas modalidades, um ou mais marcadores genéticos

compreendem mais de dez marcadores genéticos. Em algumas modalidades dos métodos presentemente descritos, cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético inclui cálculo, simula- ção, ou combinações de cálculo e simulação de uma taxa esperada de re- 15 combinação entre pelo menos um de um ou mais marcadores genéticos e um lócus gênico associado à expressão de um traço fenotípico.

Em algumas modalidades dos métodos presentemente descri- tos, o traço fenotípico é selecionado a partir do grupo composto de um traço qualitativo e um traço quantitativo.

Em algumas modalidades, um ou mais marcadores genéticos

são ligados a um ou mais Ioci de traços quantitativos associados com a ex- pressão do traço fenotípico.

Em algumas modalidades, o lócus gênico associado à expres- são do traço fenotípico codifica um produto gênico que é associado à ex- pressão do traço fenotípico.

Em algumas modalidades, a taxa de recombinação entre pelo menos um de um ou mais marcadores genéticos e o lócus gênico associado à expressão do traço fenotípico é zero.

Em algumas modalidades dos métodos presentemente descri- tos, os progenitores de melhoramento genético são o mesmo indivíduo.

Em algumas modalidades dos métodos presentemente descri- tos, cada melhoramento genético calculado ou simulado compreende auto- fecundação de um indivíduo a partir da geração imediatamente anterior.

Em algumas modalidades dos métodos presentemente descri- tos, o par de melhoramento genético compreende um agrupamento de genó- tipos masculinos, um agrupamento de genótipos femininos, ou ambos genó- tipos de um agrupamento masculino e de um agrupamento feminino.

A matéria presentemente revelada também fornece indivíduos gerados pelos métodos presentemente descritos. Em algumas modalidades, um indivíduo gerado dessa forma é uma planta. Em algumas modalidades, a matéria presentemente revelada também fornece células, semente, e/ou progênie da planta gerada pelos métodos presentemente descritos.

Consequentemente, é um objeto da matéria presentemente re- velada para fornecer novos métodos para projetar um programa de melho- ramento genético. Este e outros objetivos são alcançados por inteiro ou em parte pela matéria presentemente revelada.

Um objetivo da matéria presentemente revelada tendo sido dito

acima, outros objetivos serão evidentes como o relatório descritivo procede e como melhor descrito a seguir.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

A figura 1 ilustra um objetivo geral exemplar da plataforma 100 computacional sobre a qual os métodos e os sistemas da matéria presente- mente revelada podem ser implementados.

A figura 2 é um fluxograma de um processo 200 para implemen- tação de um método para cálculo de uma distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um ou mais genótipos potenciais como descrito neste pedido.

A figura 3 é um fluxograma de um processo 300 para implemen- tação de um método para cálculo de uma distribuição genética de valor co- mo descrito neste pedido.

A figura 4 é um fluxograma de um processo 400 para implemen- tação de um método para escolha de um par de melhoramento genético pa- ra produção de uma progênie tendo um genótipo desejado como descrito neste pedido. A figura 5 é um fluxograma de um processo 500 para implemen- tação de um método para geração de um indivíduo de progênie tendo um genótipo desejado como descrito neste pedido.

A figura 6 é um gráfico que representa o desempenho agronômi- co da seleção de material derivado baseada em marcador, em comparação com o material de referência. A figura 6 mostra o rendimento de grãos (em quintas métricas por hectare) e umidade de grãos na colheita de híbridos feitos a partir de duas linhagens derivadas baseadas no marcador da sele- ção, MDL53 e MDL54, cruzado para quatro testadores, T41, T42, T51, e T58, e cultivado em cinco localidades na Europa em 2006. Os resultados mostrados são as médias das cinco posições. A figura também mostra o de- sempenho de referência de híbridos comerciais (identificado como "checa- do") bem como o desempenho de uma linhagem parental, BFP57, cruzado em T41, T42, e T51. Híbridos checados são representados por quadrados brancos. Híbridos derivados na seleção baseada no marcador são represen- tados por quadrados pretos. Os híbridos que mostram alto rendimento de grãos e baixa umidade de grãos na colheita são posicionados no canto es- querdo superior da Figura 6.

A figura 7 é um gráfico que representa o desempenho agronômi- 20 co do material derivado da seleção baseada em marcador, em comparação com o material de referência. A figura 7 mostra o rendimento de grãos (em quintas métricas por hectare) e umidade de grãos na colheita de híbridos feitos a partir de duas linhagens derivadas baseadas no marcador da sele- ção, MDL53 e MDL54, cruzado em dois testadores, T11 eT15, e cultivado 25 em quatro localidades na Europa em 2006. Os resultados mostrados são as médias das quatro localidades. A figura também mostra o desempenho de híbridos comerciais de referência (identificado como "checados") bem como

o desempenho de híbridos experimentais derivados através de melhoramen- to genético convencional. Híbridos checados são representados por quadra- dos brancos. Híbridos derivados na seleção baseada no marcador são re- presentados por quadrados pretos. Híbridos derivados de melhoramento genético convencional são representados por cruzes. Os híbridos que mos- tram alto rendimento de grãos e baixa umidade de grãos na colheita são po- sicionados no canto esquerdo superior da Figura 7.

DESCRIÇÃO DETALHADA

A matéria presentemente revelada relaciona-se a derivação vir- 5 tualmente (teoricamente) da progênie de interesse (através da modelagem de autofecundação, cruzamento, ou combinações dos mesmos) e computa- ção de suas probabilidades de ocorrência e seus valores genéticos pelo ge- noma global. A matéria presentemente revelada pode considerar, em algu- mas modalidades, o genoma inteiro simultaneamente, por meio disso consi- 10 derando desequilíbrio de ligação e levando a previsões realistas. Como tal, a matéria presentemente revelada pode fornecer o desenvolvimento de mar- cador e/ou melhoramento genético com base em QTL mais eficientes do que tecnologias existentes.

A matéria presentemente revelada relaciona-se em algumas modalidades à seleção de indivíduos (por exemplo, plantas) ou grupos (por exemplo, pares) de indivíduos com base nos valores genéticos e caracterís- ticas genéticas de sua progênie, em vez de nos seus próprios valores gené- ticos e características genéticas. Em algumas modalidades, as progênies não são realmente derivadas e avaliadas mas só "teoricamente" derivadas k 20 por cálculos analíticos (exato ou aproximado) ou simulações. Com base nes- tes valores genéticos "teóricos", a progênie pode ou não pode ser realmente derivada (como desejada) através de esquemas de melhoramento genético específicos (incluindo, mas não limitado a autofecundação, cruzamento, e combinações dos mesmos). Valores genéticos e características da progênie dependem das características genéticas de seus progenitores depois da a- ção da meiose e fertilização. A matéria presentemente revelada relaciona-se a cálculo e/ou simulação como características genéticas de indivíduos que passam por meiose e fertilização para criar novos indivíduos (progênie), e avaliação de valores genéticos pelo genoma global desta progênie. Em al- gumas modalidades, cálculos e/ou simulações podem considerar marcado- res genéticos e todas as ligações entre eles, bem como as características das associações entre marcadores genéticos e traços fenotípicos. Definições

A menos que definido de outra maneira, todos os termos técni- cos e científicos usados neste pedido têm o mesmo significado que comu- mente entendido por um de habilidade ordinária na técnica à qual a matéria 5 presentemente revelada pertence. As seguintes definições complementam aquelas na técnica e são direcionadas ao presente pedido e não devem ser imputadas a qualquer caso relacionado ou não-relacionado; por exemplo, a qualquer patente ou pedido de patente comumente possuídos. Embora quaisquer métodos e materiais similares ou equivalentes àqueles descritos

neste pedido possam ser usados na prática para teste da matéria presente- mente revelada, materiais e métodos exemplares são descritos neste pedi- do. Consequentemente, a terminologia usada neste pedido é para efeitos de descrição de determinadas modalidades somente, e cujo objetivo não é ser limitante.

Como usado neste pedido de patente e nas reivindicações adi-

cionadas, as formas singulares "um", "uma", "o" e "a" incluem referentes plu- rais a menos que o contexto claramente dite de outra maneira. Dessa forma, por exemplo, a referência a "uma proteína" inclui uma ou mais proteínas, e a referência a "uma célula" inclui misturas de células, tecidos e similares.

Como usado neste pedido, os termos "alelo" e "variante alélica"

referem-se a qualquer uma ou mais formas alternativas de um gene ou mar- cador genético. Em uma célula ou organismo diploide, os dois alelos de um dado gene (ou marcador) tipicamente ocupam Ioci correspondentes em um par de cromossomos homólogos.

Como usado neste pedido, os termos "associação", "associado

com", e variantes gramaticais dos mesmos referem-se a uma relação definí- vel entre duas ou mais entidades. A relação pode ser de qualquer tipo e es- copo com base na natureza das entidades e o contexto no qual os termos aparecem.

Por exemplo, um genótipo pode ser associado a uma probabili-

dade de ocorrência ou uma frequência de ocorrência. Este uso refere-se ao fato que uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um determi- nado genótipo pode ser calculada e/ou de outra maneira determinada com base em conhecimento, teste, cálculo, simulação ou qualquer outra manipu- lação de outros genótipos que estão relacionados ao determinado genótipo como progenitor, parentesco ou progênie. O fato que a probabilidade de o- 5 corrência ou a frequência de ocorrência do determinado genótipo pode ser determinada a partir de outros genótipos significa que há uma associação (isto é, uma relação) entre os vários genótipos.

Similarmente, cada genótipo pode ser associado a um valor ge- nético. Em algumas modalidades, um genótipo é associado a um valor gené- tico quando um ou mais alelos que compreendem o genótipo são atribuídos a um valor genético e os valores genéticos como atribuídos são somados ou de outra maneira calculados para cada alelo individual que compõe o genó- tipo para chegar a um valor genético do genótipo como um todo. Embora os valores genéticos que são determinados para cada alelo possam ser deter- minados com base em quaisquer critérios que o designador considere impor- tantes, uma vez que valores genéticos são determinados para um ou mais alelos, um dado genótipo que é composto de combinações destes alelos terá um valor genético específico com base nos valores genéticos individuais como determinados. Dessa forma, pode ser considerado que um genótipo está associado a um valor genético com base no cálculo empregado para os alelos individuais.

Um lócus gênico também pode ser associado com expressão de um traço fenotípico. Neste contexto, é entendido que o lócus gênico influi na expressão do traço fenotípico. Declarado de outra maneira, um lócus gênico 25 que é associado à expressão de um traço fenotípico é um lócus (por exem- plo, um QTL) para que os vários alelos que possam estar presentes naquele lócus afetem algum aspecto do fenótipo. Similarmente, associações podem existir entre marcadores genéticos e traços fenotípicos, particularmente quando a presença de um marcador genético é indicativa e/ou preditiva da 30 presença de um alelo que por si mesmo está associado à expressão do tra- ço fenotípico.

Como usado neste pedido, o termo "melhoramento genético", e variantes gramaticais do mesmo, refere-se a qualquer processo que gera um indivíduo de progênie. Melhoramentos genéticos podem ser sexuados ou assexuados, ou qualquer combinação dos mesmos. Tipos exemplares não Iimitantes de melhoramentos genéticos incluem cruzamentos, autofecunda- 5 ção, geração derivada duplo haploide, e combinações dos mesmos. Como descrito neste pedido, estes melhoramentos genéticos não precisam ser rea- lizados para gerar a progênie física, mas podem ser modelados usando, por exemplo, os cálculos preditivos e/ou simulações reveladas neste pedido.

Como usada neste pedido, a expressão "indivíduo diploide" refe- 10 re-se a um indivíduo que tem dois conjuntos de cromossomos, tipicamente um de cada dos seus dois progenitores. Entretanto, entende-se que em al- gumas modalidades um indivíduo diploide pode receber seus conjuntos "ma- ternais" e "paternais" de cromossomos a partir do mesmo organismo único, tal como quando uma planta é autofecundada para produzir uma geração 15 subsequente de plantas.

Como usada neste pedido, a expressão "população de melho- ramento genético estabelecida" refere-se a uma coleção de progenitores de melhoramento genético potenciais produzidos por e/ou usados como proge- nitores em um programa de melhoramento genético; por exemplo, um pro- grama de melhoramento genético comercial. Os membros da população de melhoramento genético estabelecida são tipicamente bem caracterizados geneticamente e/ou fenotipicamente. Por exemplo, vários traços fenotípicos de interesse poderiam ser avaliados, por exemplo, sob condições ambientais diferentes, em múltiplas localidades, e/ou em tempos diferentes. Alternati- vãmente ou além disso, um ou mais Ioci gênicos associados com a expres- são dos traços fenotípicos podem ter sido identificados e um ou mais dos membros da população de melhoramento genético poderiam ter sido genoti- pados com respeito a um ou mais Ioci gênicos bem como com respeito a um ou mais marcadores genéticos que estão associados a um ou mais Ioci gê- nicos.

Como usado neste pedido, o termo "F0" refere-se a um indivíduo inicial ou pluralidade de indivíduos (por exemplo, um progenitor primário e um secundário de melhoramento genético) que são usados para gerar as gerações subsequentes como apresentadas neste pedido. É observado que enquanto um indivíduo Fo é em algumas modalidades um indivíduo puro e dessa maneira indivíduos geneticamente idênticos adicionais existem, não é 5 necessário que esse seja o caso. Em algumas modalidades, por isso, o ter- mo "Fo" é um termo relativo que é empregado neste pedido para referir-se a um indivíduo ou pluralidade de indivíduos que são produzidos ou que de ou- tra maneira doam informação genética a gerações subsequentes (por exem- plo, F-ι, F2, F3, Fn--I, Fn, etc.) . Dessa forma, como usado neste pedido, F0 po- 10 de em algumas modalidades referir-se a um indivíduo de uma geração que produz uma geração F-ι, mesmo se houver uma ou mais gerações que de fato precedem a geração da qual o indivíduo designado Fo é membro.

Como usado neste pedido, o termo "F-ι" refere-se à primeira ge- ração filial, a progênie de um melhoramento genético entre, por exemplo, 15 dois indivíduos Fo (por exemplo, um progenitor primário e um secundário de melhoramento genético) ou entre duas linhagens F0 puras como definido neste pedido. É também possível gerar um indivíduo F-ι ou geração por auto- fecundação de um indivíduo F0 ou por outras técnicas que são conhecidas na técnica de agricultura. Como usado neste pedido, o termo "geração a-

1 20 vançada" refere-se às segundas gerações filiais e subsequentes (por exem- plo, F2, F3, e gerações posteriores) produzidas a partir da progênie F1 por autofecundação ou cruzamentos sexuados (por exemplo, com outra progê- nie F1, com uma linhagem pura, etc.).

Como usado neste pedido, o termo "fundador" refere-se a um 25 híbrido de F1 cruzado puro ou único que contém um ou mais alelos (por e- xemplo, alelos de marcadores genéticos) que podem ser rastreados através dos descendentes do fundador em uma árvore genealógica de uma popula- ção; por exemplo, uma população de melhoramento genético. Em uma po- pulação de melhoramento genético estabelecida, por exemplo, os fundado- 30 res são tipicamente (mas não necessariamente) as linhagens desenvolvidas mais precocemente.

Como usado neste pedido, o termo "gene" é largamente usado para referir-se a qualquer ácido nucleico associado a uma função biológica. Genes tipicamente incluem seqüências de codificação e/ou seqüências regu- ladoras necessárias para expressão de tais seqüências de codificação.

Como usada neste pedido, a frase "marcador genético" refere-se a uma característica de um genoma do indivíduo (por exemplo, um uma se- qüência nucleotídica ou polinucleotídica que está presente em um genoma do indivíduo) que está associado a um ou mais Ioci de interesse. Em algu- mas modalidades, um marcador genético é polimórfico em uma população de interesse, ou lócus ocupado pelo polimorfismo, dependendo do contexto. Marcadores genéticos incluem, por exemplo, polimorfismos de nucleotídeo únicos (SNPs), indels (isto é, inserções/deleções), repetições de seqüência simples (SSRs), polimorfismos de comprimento de fragmentos de restrição (RFLPs), DNAs polimórficos amplificados randômicos (RAPDs), marcadores de seqüência polimórfica amplificada clivadas (CAPS), marcadores de Tec- nologia de Diversidade de Arranjo (DArT), e polimorfismos de comprimento de fragmento amplificados (AFLPs), entre muitos outros exemplos. Marcado- res genéticos, por exemplo, podem ser usados para localizar Ioci gênicos contendo alelos que contribuem para a variabilidade na expressão de traços fenotípicos em um cromossomo. A frase "marcador genético" também pode referir-se a uma seqüência polinucleotídica complementar a uma seqüência genômica, tal como uma seqüência de um ácido nucleico usado como son- das.

Um marcador genético pode ser fisicamente localizado em uma posição em um cromossomo que está dentro ou fora do lócus gênico com o 25 qual está associado (isto é, é intragênico ou extragênico, respectivamente). Declarado de outra forma, ao etapa que os marcadores genéticos são tipi- camente empregados quando a posição em um cromossomo do gene que corresponde ao lócus de interesse não foi identificada e há uma taxa não zero de recombinação entre o marcador genético e o lócus de interesse, a 30 matéria presentemente revelada também pode empregar marcadores gené- ticos que são fisicamente dentro dos limites de um lócus gênico (por exem- plo, dentro de uma seqüência genômica que corresponde a um gene tal co- mo, mas não limitada a um polimorfismo dentro de um íntron ou um éxon de um gene). Em algumas modalidades da matéria presentemente revelada, um ou mais marcadores genéticos compreendem entre um e dez marcado- res, e em algumas modalidades um ou mais marcadores genéticos compre- 5 endem mais de dez marcadores genéticos.

Como usado neste pedido, o termo "genótipo" refere-se à consti- tuição genética de uma célula ou organismo. Um "genótipo de um grupo de marcadores genéticos" do indivíduo inclui os alelos específicos, de um ou mais Ioci de marcadores genéticos, presentes no indivíduo. Como é conhe- 10 cido na técnica, um genótipo pode relacionar-se a um lócus único ou a múlti- plos loci, se os Ioci são relacionados ou não relacionados e/ou são ligados ou não ligados. Em algumas modalidades, um genótipo de um indivíduo re- laciona-se a um ou mais genes que estão relacionados em que um ou mais dos genes estão envolvidos na expressão de um fenótipo de interesse (por 15 exemplo, um traço quantitativo como definido neste pedido). Dessa forma, em algumas modalidades um genótipo compreende um resumo de um ou mais alelos presentes em um indivíduo em um ou mais Ioci gênicos de um traço quantitativo. Em algumas modalidades, um genótipo é expresso em termos de um haplótipo (definido abaixo, neste pedido).

^ 20 Como usado neste pedido, o termo "germoplasma" refere-se à

totalidade dos genótipos de uma população ou outro grupo de indivíduos (por exemplo, uma espécie). 0 termo "germoplasma" também pode referir- se a material vegetal; por exemplo, um grupo de plantas que atuam como um repositório de vários alelos. A frase "germoplasma adaptado" refere-se a 25 materiais vegetais de superioridade genética provada; por exemplo, para um dado ambiente ou área geográfica, enquanto as frases "germoplasma não- adaptado", "germoplasma puro" e "germoplasma exótico" se referem a mate- riais vegetais de valor genético desconhecido ou não-provado; por exemplo, para um dado ambiente ou área geográfica; como tal, a frase "germoplasma 30 não-adaptado" refere-se em algumas modalidades a materiais vegetais que não são parte de uma população de melhoramento genético estabelecida e que não tem uma relação conhecida com um membro da população de me- Ihoramento genético estabelecida.

Como usado neste pedido, o termo "haplótipo" refere-se ao con- junto de alelos de um indivíduo herdado de um progenitor. Um indivíduo di- ploide dessa maneira tem dois haplótipos. O termo "haplótipo" pode ser usa- 5 do em um sentido mais limitado de referir-se a marcadores genéticos fisica- mente ligados e/ou não ligados (por exemplo, polimorfismos de seqüência) associados a um traço fenotípico. A frase "bloco haplotípico" (às vezes tam- bém mencionado na literatura simplesmente como um haplótipo) se refere a um grupo de dois ou mais marcadores genéticos que estão fisicamente Iiga- 10 dos em um cromossomo único (ou uma porção do mesmo). Tipicamente, cada bloco tem alguns haplótipos comuns, e um subconjunto dos marcado- res genéticos (isto é, um "marcador de haplótipo") pode ser aquele escolhido que identifica unicamente cada um destes haplótipos.

A frase "classificação de alta entrada" refere-se a ensaios nos 15 quais o formato permite grandes números de amostras serem classificados. Em algumas modalidades, a frase "classificação de alta entrada" refere-se a ensaios nos quais o formato permite grandes números de marcadores gené- ticos (por exemplo, seqüências de ácidos nucleicos), grandes números de indivíduos ou pools de genótipos, ou ambos, a serem classificados. No con- 20 texto da matéria presentemente revelada, a frase "classificação de alta en- trada" refere-se a algumas modalidades para a classificação de grandes números de genótipos como indivíduos ou pools de seqüências de ácidos nucleicos do genoma de um indivíduo para identificar a presença de marca- dores genético alélicos.

Como usado neste pedido, o termo "agrupamento de genótipos"

refere-se a gametas masculinos, que são unidos a partir de vários indivíduos machos. Este agrupamento pode ser usado para fertilizar vários gametas femininos que podem ser derivados de diferentes indivíduos femininos. Se as progênies destas fertilizações são coletada em conjunto sem investigar a 30 origem progenitora feminina, uma coleção de resultados de progênies para as quais o progenitor masculino ou progenitor feminino específico é desco- nhecido. Apesar disso, é conhecido que o progenitor masculino é um de di- versos progenitores machos (aqueles usados para o agrupamento de game- tas masculinos), e que seu progenitor feminino é um de diversos progenito- res femininos (aqueles fertilizados com os gametas masculinos em agrupa- mento).

5 Como usados neste pedido, os termos "híbrido", "planta híbrida,"

e "progênie híbrida" referem-se a um indivíduo produzido a partir de progeni- tores geneticamente diferentes (por exemplo, um indivíduo geneticamente heterozigoto ou heterozigoto na maior parte).

Se dois indivíduos possuem o mesmo alelo em um determinado 10 lócus, os alelos são denominados "idênticos por descendência" se os alelos foram herdados de um ancestral comum (isto é, os alelos são cópias do mesmo alelo parental). A alternativa é que os alelos sejam "idênticos por estado" (isto é, os alelos parecem os mesmos mas são derivados de duas cópias diferentes do alelo). A informação da identidade por descendência é 15 útil para estudos de ligação; a informação de ambas identidade por descen- dência e a identidade por estado podem ser usadas em estudos de associa- ção, tais como os descritos neste pedido, embora a identidade por informa- ção sobre descendência possa ser particularmente útil.

Como usada neste pedido, a frase "linhagem pura" refere-se a 20 uma população geneticamente homozigota ou quase homozigota. Uma li- nhagem pura, por exemplo, pode ser derivada através de vários ciclos de melhoramentos genéticos de irmão/irmã ou de autofecundação. Em algumas modalidades, geração exata de linhagens puras para um ou mais traços fe- notípicos de interesse. Um "puro", "indivíduo puro" ou "progênie pura" é um 25 indivíduo escolhido a partir de uma linhagem pura.

Como usado neste pedido, o termo "ligação", e variantes grama- ticais do mesmo, refere-se à tendência de alelos em Ioci diferentes no mes- mo cromossomo segregarem juntos mais vezes do que seria esperado ao acaso se a sua transmissão fosse independente, em algumas modalidades como conseqüência da sua proximidade física.

Como usada neste pedido, a frase "desequilíbrio de ligação" (também chamado "associação alélica") refere-se a um fenômeno em que determinados alelos em dois ou mais Ioci tendem a permanecer juntos em grupos de ligação quando segregados a partir de progenitores para a des- cendência com uma maior frequência do que esperado das suas frequências individuais em uma dada população. Por exemplo, um marcador genético 5 alélico e um QTL alélico podem mostrar desequilíbrio de ligação quando o- correm juntos com frequências maiores do que aquela das frequências aléli- ca individuais preditas. Desequilíbrio de ligação pode ocorrer por várias ra- zões incluindo, mas não limitados aos alelos que estão próximos em um cromossomo.

Como usado neste pedido, o termo "lócus" refere-se a uma posi-

ção em um cromossomo (por exemplo, de um gene, um marcador genético ou similar).

Como usada neste pedido, a expressão "ácido nucleico" refere- se a qualquer cadeia física de unidades monoméricas que podem ser cor- 15 respondentes a uma cadeia de nucleotídeos, incluindo um polímero de nu- cleotídeos (por exemplo, um polímero típico de DNA ou de RNA), oligonu- cleotídeos modificados (por exemplo, oligonucleotídeos compreendendo ba- ses que não são típicas de RNA ou DNA biológico, tais como oligonucleotí- deos 2'-0-metilados) e similares. Em algumas modalidades, um ácido nucle- 20 ico pode ser de fita simples, dupla fita, multifita ou combinações dos mes- mos. A menos que de outra maneira indicado, uma determinada seqüência de ácido nucleicos da matéria presentemente revelada opcionalmente com- preende ou codifica seqüências complementares, além de qualquer seqüên- cia explicitamente indicada.

Como usada neste pedido, a frase "traço fenotípico" refere-se à

aparência ou outra característica detectável de um indivíduo, resultando da interação do seu genoma com o ambiente.

Como usado neste pedido, o termo "pluralidade" refere-se a mais de um. Dessa forma, "uma pluralidade de indivíduos" refere-se a pelo menos dois indivíduos. Em algumas modalidades, o termo pluralidade refe- re-se a mais da metade do total. Por exemplo, em algumas modalidades "u- ma pluralidade de uma população" refere-se a mais da metade dos mem- bros daquela população.

Como usado neste pedido, o termo "progênie" refere-se ao des- cendente^) de um determinado cruzamento. Tipicamente, progênie resulta do melhoramento genético de dois indivíduos, embora algumas espécies 5 (particularmente algumas plantas e animais hermafroditas) possam ser auto- fecundados (isto é, a mesma planta age como doador de ambos os game- tas, masculino e feminino). O descendente(s) pode ser, por exemplo, da Fi, da F2 ou qualquer geração subsequente.

Como usada neste pedido, a frase "traço qualitativo" refere-se a 10 um traço fenotípico que é controlado por um ou alguns genes que exibem efeitos fenotípicos principais. Por isso, traços qualitativos são tipicamente simplesmente herdados. Exemplos em plantas incluem, mas não são limita- dos a, cor da flor, cor do sabugo e resistência às doenças, tal como resistên- cia à ferrugem de folha de milho do Norte.

15 Como usado neste pedido, o termo "quantil" refere-se a um pon-

to ao longo de uma curva de frequência ou probabilidade abaixo da qual uma porcentagem desejada dos eventos caem. Por exemplo, "quantil 50%" corresponde àquele ponto em uma curva de frequência ou probabilidade abaixo do qual 50% dos eventos caem. Similarmente, "quantil 95%" eqüivale ‘-20 àquele ponto em uma curva de frequência ou probabilidade abaixo do qual 95% dos eventos caem. Em algumas modalidades, um quantil 50% ou um quantil 95% relaciona-se àquele ponto em um gráfico de valores genéticos versus probabilidade ou frequência da ocorrência como calculados, simula- dos, ou combinações dos calculados e simulados usando os métodos pre- 25 sentemente descritos, que é maior do que 50% ou 95%, respectivamente, dos valores genéticos possíveis que podem ser gerados por cálculo, simula- ção ou combinações de cálculo e simulação. Em algumas modalidades, um quantil 50% ou um quantil 95% relaciona-se ao valor genético que eqüivale àquele ponto em um gráfico de valores genéticos versus probabilidade ou 30 frequência da ocorrência como calculados, simulados ou combinações dos calculados e simulados usando os métodos presentemente descritos, que é maior do que 50% ou 95%, respectivamente, dos valores genéticos possí- veis que podem ser gerados por cálculo, simulação ou combinações de cál- culo e simulação.

Como usado neste pedido, o termo "combinação de quantis" re- fere-se à média (Q95% + Q50%)/2, a soma (Q95% + Q50%) ou qualquer 5 outra operação matemática baseada nestes valores de quantis.

Como usada neste pedido, a frase "traço quantitativo" refere-se a um traço fenotípico que pode ser descrito numericamente (isto é, quantifi- cado ou medido). Um traço quantitativo tipicamente exibe a variação contí- nua entre indivíduos de uma população; isto é, diferenças no valor numérico 10 do traço fenotípico são leves e de grau em si. Frequentemente, a distribuição de frequência em uma população de um traço fenotípico quantitativo exibe uma curva em forma de sino (isto é, exibe uma distribuição normal entre dois extremos). Um traço quantitativo é tipicamente o resultado de um lócus gêni- co que interage com o ambiente ou de múltiplos Ioci gênicos (QTL) que inte- 15 ragem um com o outro e/ou com o ambiente. Exemplos de traços quantitati- vos incluem altura e rendimento da planta.

Como usado neste pedido, os termos "lócus de traço quantitati- vo" (QTL) e "associação de traço do marcador" referem-se a uma associa- ção entre um marcador genético e uma região cromossômica e/ou gene que 20 afeta o fenótipo de um traço de interesse. Tipicamente, isto é estatisticamen- te determinado; por exemplo, com base em um ou mais métodos publicados na literatura. Um QTL pode ser uma região cromossômica e/ou um lócus gênico com pelo menos dois alelos que afetam diferencialmente a expressão de um traço fenotípico (um traço quantitativo ou um traço qualitativo).

Como usado neste pedido, as frases "sexualmente cruzado" e

"reprodução sexuada" no contexto da matéria presentemente revelada refe- rem-se à fusão de gametas para produzir a progênie (por exemplo, por ferti- lização, tal como para produzir sementes pela polinização em plantas). Um "cruzamento sexuado" ou "fertilização cruzada" está em algumas modalida- 30 des de fertilização de um indivíduo por outro (por exemplo, polinização cru- zada em plantas). O termo "autofecundação" refere-se em algumas modali- dades à produção de sementes por autofecundação ou autofecundação; isto é, pólen e óvulo são da mesma planta.

Como usada neste pedido, a frase "híbrido de cruzamento único de F1" refere-se a um híbrido F1 produzido a partir de cruzamento entre duas linhagens puras.

5 Como usado neste pedido, o termo "testador" refere-se a uma

linhagem ou indivíduo com um genótipo padrão, características conhecidas e desempenho estabelecido. "Um progenitor testador" é um indivíduo de uma linhagem testadora que é usado como um progenitor em um cruzamento sexuado. Tipicamente, o progenitor testador não é relacionado a e geneti- 10 camente diferente do indivíduo com o qual é cruzado. Um testador é tipica- mente usado para gerar a progênie F1 quando cruzado com indivíduos ou linhagens puras para avaliação fenotípica.

Como usada neste pedido, a frase "combinação de topcross" refere-se ao processo de cruzamento de uma linhagem testadora única com 15 múltiplas linhagens. O objetivo de produzir tais cruzamentos é determinar o desempenho fenotípico da progênie híbrida; isto é, avaliar a capacidade de cada uma de múltiplas linhagens de produzir fenótipos desejáveis na progê- nie híbrida derivada a partir da linhagem pelo cruzamento do testador.

Como usado neste pedido, o termo "transgênico" refere-se a 20 uma célula ou um indivíduo no qual um ou mais polinucleotídeos exógenos foram introduzidos por qualquer técnica exceto cruzamento sexuado ou au- tofecundação. Exemplos de técnicas pelas quais isto pode ser realizado são conhecidos na técnica. Em algumas modalidades, um indivíduo transgênico é uma planta transgênica, e a técnica empregada para criar a planta trans- 25 gênica é selecionada a partir do grupo composto da transformação mediada por Agrobacterium, métodos biolísticos, eletroporação, técnicas in planta e similares. Indivíduos transgênicos também podem resultar de cruzamentos sexuados ou por autofecundação de indivíduos transgênicos nos quais os polinucleotídeos exógenos foram introduzidos.

II. Métodos para Cálculo de uma Distribuição de uma Probabilidade ou Fre- quência de Ocorrência de Um ou Mais Genótipos Potenciais

Em algumas modalidades, a matéria presentemente revelada fornece métodos para cálculo de uma distribuição de uma probabilidade ou frequência de ocorrência de um ou mais genótipos potenciais. Em algumas modalidades, os métodos compreendem (a) fornecimento de um progenitor primário para melhoramento genético e um progenitor secundário de melho- ramento genético, em que (i) o genótipo de cada progenitor primário de me- lhoramento genético e do progenitor secundário de melhoramento genético é conhecido ou é previsível com respeito a um ou mais marcadores genéticos, cada qual é ligado a um lócus gênico; e (ii) uma distância gênica entre cada marcador genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada; (b) cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simu- lação de um melhoramento genético do progenitor primário de melhoramen- to genético e do progenitor secundário de melhoramento genético para gerar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compre- endendo um genótipo; e (c) cálculo de uma distribuição de uma probabilida- de ou uma frequência de ocorrência de um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente. É conhecido aos versados na téc- nica que cálculo ou simulação de um progênie começa do genótipo(s) do progenitor(es) e resultam no genótipo(s) da progênie. Frequências ou proba- bilidades de ocorrência destes genótipos são derivadas de distâncias genéti- cas. Progênie de cruzamento entre progenitores de melhoramento genético é descrito neste pedido como genótipo(s). Uma vez que cada genótipo pode estar associado a uma probabilidade ou frequência de ocorrência, uma dis- tribuição de tais estatísticas pode ser construída. II.A.2, II.A.3, e II.A.IV mos- tram um modo de calcular a progênie de progenitores de melhoramento ge- nético pelo detalhamento de três etapas consecutivas envolvidas: recombi- nação, segregação e fertilização. A fórmula no final da página 24 mostra a probabilidade de um genótipo da progênie que pode ser obtida a partir do cruzamento entre dois progenitores de melhoramento genético. O Exemplo 5 fornece um exemplo de como genótipos e distâncias genéticas são usados para computar distribuições de progênie.

Como usada neste pedido, a frase "cálculo de uma distribuição de uma probabilidade ou a frequência de ocorrência de um ou mais genóti- pos potenciais" refere-se a métodos para geração de probabilidades e/ou frequências de ocorrência de um ou mais genótipos que podem ser produzi- dos quando um indivíduo com um genótipo conhecido ou previsível é autofe- cundado, cruzado com outro indivíduo com um genótipo conhecido ou previ- 5 sível, ou gerado pelo cálculo ou simulação de um duplo haploide de melho- ramento genético de um indivíduo de uma geração anterior (por exemplo, da geração imediatamente anterior). Em algumas modalidades, a frase refere- se a métodos para geração de probabilidades e/ou frequências de ocorrên- cia de todos os genótipos possíveis que podem ser produzidos quando um 10 indivíduo com um genótipo conhecido ou previsível é autofecundado, cruza- do com outro indivíduo com um genótipo conhecido ou previsível, ou gerado por cálculo ou simulação de um duplo haploide de melhoramento genético de um indivíduo de uma geração anterior (por exemplo, da geração imedia- tamente anterior).

Dessa forma, em algumas modalidades a frase refere-se à de-

terminação de todos ou um subconjunto de todos os genótipos potenciais que podem ser produzidos quando um indivíduo da progênie é produzido a partir de um ou mais genótipos conhecidos ou previsíveis bem como deter- minação de uma probabilidade e/ou frequência esperadas nas quais se es- peraria que cada genótipo ocorresse.

Como usada neste pedido, o termo "conhecido" no contexto de um genótipo de um indivíduo com respeito a um ou mais marcadores genéti- cos refere-se a um genótipo para o qual a presença ou ausência e/ou a iden- tidade de um ou mais marcadores genéticos foram apuradas para um indiví- 25 duo (por exemplo, foi determinado experimentalmente ou de outra maneira). O termo "predizível" no contexto de um genótipo de um indivíduo com res- peito a um ou mais marcadores genéticos refere-se a um genótipo para o qual a presença ou ausência e/ou a identidade de um ou mais marcadores genéticos podem ser calculadas ou de outra maneira preditas para um indi- 30 víduo, por exemplo, pela comparação com um ou mais indivíduos relaciona- dos (por exemplo, progenitores ou descendência de qualquer geração) pelo qual os genótipos são conhecidos. Por exemplo, quando os genótipos dos progenitores de um indivíduo são conhecidos, é possível predizer os genóti- pos possíveis que o indivíduo pode ter, junto com a probabilidade ou fre- quência na qual cada tal genótipo possível pode ocorrer. Por isso, considera- se que um genótipo com respeito a um ou mais marcadores genéticos é pre- 5 visível quando o genótipo do indivíduo pode ser determinado com referência aos genótipos de um ou mais progenitores e/ou uma ou mais progênies, um ou ambos progenitores e progênie que é 1, 2, ou mais gerações removidas do próprio indivíduo.

Em algumas modalidades dos métodos presentemente descri- tos, uma distância gênica entre cada marcador genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada. Como usada neste pedido, o termo "distância genética" refere-se a uma distância relativa ou absoluta entre um marcador genético e um lócus gênico ao qual ele está associado. Em algumas modalidades, uma distância gênica é uma distância física, e pode ser expressa em termos tais como, mas não limitados a, ba- ses, quilobases, megabases, etc. Em algumas modalidades, uma distância gênica é uma distância relativa, e pode ser expressa em termos tais como, mas não limitados a, uma taxa de recombinação entre o marcador genético e o lócus gênico. Termos que podem ser empregados para expressar dis- tâncias genéticas que são baseadas em taxas de recombinação incluem, mas não são limitados à recombinação percentual e seu termo associado centiMorgan (cM). É entendido que a recombinação ocorre a taxas ou fre- quências diferentes em espécies diferentes e também em regiões diferentes de cromossomos diferentes nas mesmas espécies, e assim um centiMorgan pode referir-se a um número absoluto diferente de bases em contextos dife- rentes.

Nos métodos presentemente descritos, as distâncias genéticas entre marcadores genéticos e Ioci gênicos podem ser conhecidas ou podem ser determinadas. Quando uma distância gênica é "conhecida", foi determi- 30 nado experimentalmente ter um valor determinado. Quando uma distância gênica pode ser "determinada", não pode ter sido precisamente determinada experimentalmente, mas pode ser predita com base em qualquer informação que poderia estar disponível.

Como usados neste pedido, os termos "progenitor primário de melhoramento genético" e "progenitor secundário de melhoramento genéti- co" referem-se a quaisquer indivíduos que podem fornecer gametas mascu- 5 Iinos e gametas femininos. Consequentemente, em algumas modalidades, o progenitor primário de melhoramento genético e o progenitor secundário de melhoramento genético podem ser membros diferentes das mesmas espé- cies.

Os indivíduos que compreendem os progenitores de melhora- 10 mento genético, os pares de melhoramento genético, e à progênie podem ser de qualquer espécie. Em algumas modalidades, cada progenitor de me- lhoramento genético é uma planta. Qualquer espécie de planta pode ser empregada. Em algumas modalidades, a planta é selecionada a partir do grupo composto de milho, trigo, cevada, arroz, beterraba, girassol, colza de 15 inverno, canola, tomate, pimentão, melão, melancia, brócolis, couve-flor, couve de Bruxelas, alface, espinafre, cana de açúcar, café, cacau, pinheiro, álamo, eucalipto, macieira, e uva. Em algumas modalidades, a planta é uma planta de milho.

Adicionalmente, os indivíduos que compreendem os progenito- k 20 res de melhoramento genético, os pares de melhoramento genético, e a pro- gênie podem ser puros ou híbrida. Em algumas modalidades, os indivíduos que compreendem os progenitores de melhoramento genético, os pares de melhoramento genético, e a progênie são indivíduos puros ou são a progê- nie F1 de um ou dois indivíduos puros.

25 Em algumas modalidades, a espécie é aquela que pode ser pro-

duzida por autofecundação. Por isso, nestas modalidades, os progenitores primários e secundários de melhoramento genético podem ser o mesmo in- divíduo. Em algumas modalidades, a futura geração é gerada por pelo me- n<ps duas gerações sucessivas de autofecundação de um ou mais membros 30 de uma geração precedente. Em algumas modalidades, a futura geração é gerada por três gerações sucessivas de autofecundação de um ou mais membros de uma geração precedente. Em algumas modalidades, a futura geração é gerada por quatro gerações sucessivas de autofecundação de um ou mais membros de uma geração precedente.

Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos empregam derivativos duplo haploides de um indivíduo de uma geração an- 5 terior. Derivativos duplo haploides de um indivíduo são produzidos pela du- plicação do conjunto de cromossomos (1N) de uma planta heterozigota para produzir um indivíduo completamente homozigoto. Métodos para produção de derivados duplo haploides são conhecidos na técnica (vide, por exemplo, Wan et al., 1989; Publicação de Pedido de Patente Americano No. 10 20030005479; Patente U.S. No. 7.135.615). Isto pode ser vantajoso porque o processo omite as gerações de autofecundação necessárias para obter uma planta homozigota a partir de uma fonte heterozigota.

Em algumas modalidades dos métodos presentemente descri- tos, (i) o genótipo de cada progenitor primário de melhoramento genético e 15 do progenitor secundário de melhoramento genético é conhecido ou é previ- sível com respeito a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais está ligado a um lócus gênico; e (ii) uma distância gênica entre cada marca- dor genético e o lócus gênico ao qual está ligado é conhecida ou pode ser determinada. Métodos para genotipagem de indivíduos com respeito a um 20 ou mais Ioci gênicos são conhecidos, como são métodos para identificar dis- tâncias entre marcadores genéticos e Ioci gênicos aos quais os marcadores estão ligados. Reveladas abaixo neste pedido estão estratégias pelas quais esta informação pode ser empregada para cálculo e/ou predição de uma distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um 25 ou mais genótipos potenciais em uma geração subsequente com base em melhoramentos genéticos simulados e/ou calculados entre os progenitores primários e secundários de melhoramento genético e posteriormente sua progênie simulada e/ou calculada.

Em algumas modalidades, um ou mais marcadores genéticos são selecionados a partir do grupo composto de um polimorfismo de nucleo- tídeo único (SNP), uma indel (isto é, inserção/deleção), uma repetição de seqüência simples (SSR), um polimorfismo de comprimento de fragmentos de restrição (RFLP), um DNA polimórfico amplificado randômico (RAPD), um marcador de seqüência polimórfica amplificada clivada (CAPS)1 um marca- dor de Tecnologia de Diversidade de Arranjos (DArT), um polimorfismo de comprimento de fragmento amplificado (AFLP), e combinações dos mesmos.

5 Em algumas modalidades, um ou mais marcadores genéticos compreendem entre um e dez marcadores, e em algumas modalidades um ou mais marca- dores genéticos compreendem mais de dez marcadores genéticos.

Em algumas modalidades, o cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético inclui cálculo, simula- 10 ção, ou combinações de cálculo e simulação de uma taxa de recombinação esperada entre pelo menos um de um ou mais marcadores genéticos e um lócus gênico associado à expressão de um traço fenotípico. Um método re- presentativo de cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de uma taxa de recombinação esperada entre pelo menos um de um ou 15 mais marcadores genéticos e um lócus gênico associado à expressão de um traço fenotípico é apresentado a seguir.

Em algumas modalidades, o traço fenotípico é um traço quantita- tivo, e em algumas modalidades, um ou mais marcadores genéticos estão ligados a um ou mais Ioci de traço quantitativo associados com a expressão k 20 do traço fenotípico. Em algumas modalidades, o lócus gênico associado à expressão do traço fenotípico codifica um produto gênico que está associado à expressão do traço fenotípico. Em algumas modalidades, a taxa de re- combinação entre pelo menos um de um ou mais marcadores genéticos e o lócus gênico associado à expressão do traço fenotípico é zero.

25 Os métodos presentemente descritos empregam cálculo, simu-

lação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genéti- co do progenitor primário de melhoramento genético e do progenitor secun- dário de melhoramento genético para gerar uma geração subsequente. Co- mo usada neste pedido, a frase "geração subsequente" refere-se a uma ge- 30 ração de um ou mais progênies que resultam do calculado, simulado, ou combinações de ambos, melhoramento genético calculado e simulado do progenitor primário de melhoramento genético e do progenitor secundário de melhoramento genético. Dessa forma, se os progenitores primários e secun- dários de melhoramento genético são determinados arbitrariamente para ser geração F0, então os membros da "geração subsequente" são a geração F-i.

Isto é para ser contrastado com a "nova geração", que no con- 5 texto da matéria presentemente revelada refere-se a qualquer geração que segue a "geração subsequente". Declarado de outra maneira, os progenito- res primários e secundários de melhoramento genético podem ser ordena- dos sendo a geração F0, que então são produzidos por cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético para 10 produzir uma geração F1 que é referida neste pedido como a "geração sub- sequente", indivíduos os quais podem opcionalmente ser produzidos por uma ou mais gerações adicionais para produzir uma ou mais "novas gera- ções" (isto é, as gerações F2, F3, F4, F5..., Fn).

Há muitos modos conhecidos àqueles versados na técnica como tal cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melho- ramento genético podem ser realizados. Por exemplo, um modo de aborda- gem do cálculo, simulação, ou combinações de cálculo e simulação de um melhoramento genético é pelo uso de um programa apropriado. Muitos pro- gramas existem e são conhecidos por versados na técnica que calculam ou simulam a progênie de um cruzamento incluindo, sem ser limitados a isso, QTLCartographer (North Carolina State University, Raleigh, USA), PLABSIM (University of Hohenheim, USA), e muitos outros. Cálculos ou simulações normalmente operam a partir dos genótipos dos progenitores de melhora- mento genético, distâncias gênicas entre marcadores genéticos, e distâncias gênicas entre marcadores genéticos e Ioci gênicos ligados.

II. A. Abordagens Representativas para Cálculo de Distribuição de uma Pro- babilidade ou uma Frequência

Considerando que é dentro do escopo da matéria presentemen- te revelada empregar uma geração subsequente e opcionalmente qualquer número de novas gerações, e além disso, que melhoramentos genéticos que são calculados e/ou simulados podem incluir melhoramentos genéticos de quaisquer combinações de indivíduos a partir de qualquer destas gerações bem como derivados dos mesmos (por exemplo, derivados duplo haploides), pode haver muitos genótipos potenciais que podem existir nos membros das gerações subsequentes e novas. Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos compreendem o cálculo de uma distribuição de 5 uma probabilidade ou frequência de ocorrência de um ou mais dos genótipos potenciais que podem ser calculados.

Dessa forma, em algumas modalidades, a matéria presentemen- te revelada fornece métodos que se relacionam a cálculo e/ou previsão de uma distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de 10 um ou mais genótipos potenciais. Em algumas modalidades, a distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um ou mais genó- tipos potenciais relacionam-se a uma distribuição de uma probabilidade ou uma frequência de ocorrência de um ou mais genótipos potenciais em um indivíduo de progênie com base no conhecimento de genótipos parentais 15 (isto é, o progenitor primário de melhoramento genético e o progenitor se- cundário de melhoramento genético, que em algumas modalidades são o mesmo indivíduo, tal como quando as plantas são autofecundadas).

II.A.1. Generalidades

Um genótipo pode ser considerado e designado com o símbolo , 20 o índice inferior esquerdo refere-se à geração, o superior esquerdo

refere-se ao tipo parental (w = 1,2), e o inferior direito aos índices do haplóti- po superior e inferior, respectivamente. Este genótipo é descrito como o pa- reamento de dois cromossomos: os cromossomos são supostos como Ioci L e um cromossomo é representado por um vetor

k)

com L componentes

25 possuindo valores binários em {0,1}. O símbolo o representa o operador de pareamento ordenado (de cima para baixo) de dois cromossomos. Levando tudo isto em consideração, os genótipos e podem ser escritos como:

em que w e w1 são índices dos parentais que geraram estes gametas; eles são ligados pela relação: w + w' = 3.

As etapas para a recombinação, segregação e posterior fertiliza- ção são então consideradas por escrever cada vez as densidades de proba- bilidades associadas.

II.A.2. Recombinação

designa o genótipo obtido após a operação de recombina- ção no genótipo A probabilidade do evento é então:

H->[éU=éèH-[éU

* * jW /==! v '

em que Pr {x|y} expressa a probabilidade de ocorrência do evento y condi- cionado ao evento x. O somatório acima é realizado em todo o espaço gené- tico; isto é, N x N = 2l x 2l estados. De fato, levando em consideração a e- quivalência genética de pares (i, j) e (j, i), o número de estado distintos é re-

2Í(2i + l) duzido para 2

II.A.3 Segregação

A expressão da probabilidade de geração de um gameta

"\g\ íq]

'com o processo de segregação dos genotipos '~lL ^ e:

*{.»}=££>{<»! ,J0L IH-Mj

IBssi tt=:| V. 1 J v J

A fim de expressar a probabilidade condicional, foi selecionado que a segregação é limitada para liberar o haplótipo superior. Esta escolha de segregação é matematicamente traduzida pela expressão:

H-M ãsi}

em que a função "l^dé definida por:

4*H4H para WH4

4*H4) para ΙΛ) H'v)u

A escolha é totalmente compatível com uma operação de re- combinação que aceita intervenção de um genótipo. Para esta troca ser possível com uma ocorrência de 34, é preciso apenas permitir que ocorra uma recombinação entre os Ioci 0 e 1 com uma probabilidade de 1A probabilidade

A introdução desta expressão de probabilidade condicional na

H,:w}

gera a expressão:

JV

Isto expressa uma probabilidade de ocorrência marginal de ga- metas; este resultado pode ser estendido para a probabilidade do composto

Ίν\ & "'IfV

da justaposição classificada i~i !*/»■:

M~ w.* :;ι^=ςςΗ:η„ * :M

m—! ft—1 v

II.A.4. Fertilização

Finalmente, pode-se determinar a probabilidade para criar o ge- nótipo < ^3«. ~ ,-j 1^)« ° t~i 14 a partir da fertilização. A fertilização irá unir os gametas e '-jr^ sob a restrição w + w' = 3. A probabilidade de

construção do genótipo portanto, é igual a:

M,[eu=

·* B-SiJ WfZll ,

em que o fator >2 expressa a probabilidade de uma dada ordem (em termos do tipo do parental).

Conforme descrito acima, a probabilidade Pft~i se

converte em:

Usando o teorema de probabilidade total, a probabilidade do e-

vento & ,-ilbL pode ser convertida na soma abaixo:

Prl “ [«?! & 1=

ζ !—2 I Inm J I JW J

I

'2

/=I J-I l'=i/=í Vt

,ZlaIiã,'SlaI1'

Levando-se em consideração a independência de eventos de recombinação, a probabilidade condicional pode ser resolvida como:

Pr

'“[d] & *''\õ) "’[ôl & 'Ίσΐ

/«•1 I Jihr /-J l Jm t 1$ t—í I HJ

H-IeLl ,-'(6UftI--IfiLl .-'Xj

Todos os elementos estão agora disponíveis para se estabelecer a expressão para a probabilidade de geração de um genótipo, a partir

então:

II.B. Abordagens Representativas para Codificar a Informação do Genótipo

sentação por dois índices. De fato, um genótipo pode ser descrito pelos índi- ces em relação aos cromossomos superiores e inferiores. Entretanto, a si- mulação de recombinação implica em ambos os cromossomos simultanea- mente, e uma codificação mais compacta pode ser usada para descrever o 10 estado acoplado. A finalidade da próxima seção é descrever estes modos de codificação, assim como a passagem de um para o outro.

II.B.1. Os vários modos de codificação

primeiro, e o inferior o segundo. Já que a codificação requer sua considera- ção separadamente, é necessário ser capaz de diferenciá-los. Portanto, I#) designa o haplótipo superior, e l#)o haplótipo inferior.

II.B.I.a. Codificação por dois vetores com elementos binários

quência de valores binários L {0,1}. A codificação do genótipo é portanto a justaposição de dois vetores deste tipo.

II.B.I.b. Codificação por dois valores inteiros

veis. Uma representação equivalente, porém mais fácil de manusear por ser mais compacta, é aquela para dois inteiros do domínio {0,N-1} que pode ser transformada no índice do domínio {1,N} por adicionar o valor da unidade.

5

A expressão anterior mostra que a escolha foi feita para a repre-

sificada

Conforme descrito acima, o genótipo ItrV é a justaposição clas-

. o Le V,

F l ^ de dois cromossomos, por convenção o superior sendo o

Em uma configuração possuindo L loci, cada vetor W é a se-

A codificação binária acima pode codificar N = 2L estados possí- o inteiro * correspondendo à codificação binária do haplótipo Igr)- é

o resultado do produto escalar:

II.B.1.C. Codificação por um vetor único com elementos de quatro modalida- des

II.B.I.c.i. Codificação de Estados com Fases

Um operador de codificação Cpha pode ser definido, o qual, apli- cado a um genótipo, reduz a justaposição de ambos os vetores a um único vetor I*). Este vetor, que se condensa sem perda de informação do estado do genótipo, é obtido pela seguinte operação:

M=b)

A codificação dos estados com fases implica uma codificação de quatro modalidades para distinguir os tipos de estados homozigóticos (0,0) e (1,1) e dos tipos de estados heterozigóticos (0,1) e (1,0). Abordagens para a escolha desta codificação são descritas aqui.

II.B.I.c.ii. Codificação de Estados Experimentais

O operador de codificação Cexp não é sensível à fase de alelo e gera uma codificação de 3 modalidades para distinguir os tipos de estados homozigóticos (0,0) e (1,1) dos heterozigóticos. Isto gera um vetor I-) usan- do a operação:

CgO = U)

Λ Λ Λ

Um operador fpode ser definido de forma que e

que permita a passagem:

f\e) = \e)

II.B.2. Escolha de Códigos

Todos os graus de liberdade estão disponíveis para a escolha dos códigos. Em algumas modalidades, a simplicidade da passagem do có- digo com fases sobre a codificação experimental é empregada. A seguinte configuração de fenótipo:

a A a A

a & Â A

pode ser expressa como equivalente ao seguinte código binário: Ô101 O O 11

Eia também pode ser codificada com o vetor:

0 *1 -1 +2

Esta codificação é obtida a partir da relação: e/ “ + #/ - g/ + 2 §t §,,

em que g, e g,, conforme descrito acima, são respectivamente o estado de alelo que codifica os vetores dos haplótipos superior e inferior. A codificação do cromossomo superior e inferior também pode ser encontrada se a codifi- cação do genótipo for conhecida pelas relações:

1 r i

g, =~«,[-2e? +Set +5]

l ={*,[*>-J]

A passagem para a codificação experimental é trivial já que tudo que necessita é o valor absoluto da codificação com fases:

2*1«) = |e) = |H)

Esta codificação experimental pode ser simplesmente ligada à codificação do haplótipo através de:

IMHtHD

II.C. Abordagens representativas para simulação de recombinação II.C.1. Recombinação e probabilidade associada

Um vetor Ior) é definido com comprimento L, onde os elementos são valores binários que contêm a informação de recombinação de acordo com o seguinte modo:

σι = 1 ->· Recombinação entre os Ioci (1-1) e I. σι = 0 —> Nenhuma recombinação

Por outro lado, também é disponível um vetor W onde o ele- mento Pi é a probabilidade de recombinação entre o Ioci (/-1) e /. Em cada

• corresponde à configuração de probabilidade W

cuja expressão é: Em algumas modalidades, uma das funções atribuídas ao pro- cesso de recombinação no modelo é a mistura da classificação do cromos- somo antes da liberação dos gametas. Por esta razão, em algumas modali-

i

η = —,

dades: 2 Pela adoção do principio de acordo com o qual o processo de recombinação inclui a possibilidade de recombinação antes do primeiro ló- cus (com probabilidade de >2), um grau de liberdade pode ser adicionado ao sistema. Isto resulta em uma simetria dos valores de probabilidade enquanto

ainda faz os eventos ^ ^ e Icr) prováveis. Portanto, as recombinações iden-

ί s= (b\ac)+l (^jcrcWl tificadas pelos índices ' t e < serão idênticas. Enquanto

se observa que,s+* '"^^esta simetria pode ser resumida como:

~ +Is

II.C.2. Descrição das alterações de estado

A partir do vetor Icr), um segundo vetor, Icr), é definido e cons- truído de acordo com o seguinte procedimento de acumulação:

f ^

σ" -0Se a soma >** ' for par

O* = I

’ se a soma for ímpar O valor 1 para o lócus l corresponde a uma mudança de alelo deste lócus, enquanto que o valor O refere-se a uma situação inalterada, um número par de recombinações entre os Ioci (/-1) e I não possuindo efeito sobre a configuração do lócus.

Uma forma representativa de se deduzir o vetor H a partir do vetor Icr) é usar a fórmula de recorrência:

/ = 1 O1 =σt !>1 σ, =(cr;~<,)2

II.D. Expressão detalhada representativa para ocorrência de probabilidades associadas com a progênie

II.D.1 Alterações de estado e probabilidades associadas

Com relação à determinação da probabilidade a partir de todos os eventos de recombinação, que, a partir de uma configu- ração termina na configuração 1 g)As),\ Primeiramente, são con- sideradas as condições necessárias para tornar a transição possível. Em segundo lugar é considerada a representação do evento de recombinação 5 que faz esta transição assim como no estabelecimento da expressão da probabilidade associada.

II.D.I.a. Condições para a transferência de (i, i) -Sr (u, v)

As condições nas quais um processo ou recombinação permite a passagem de um estado (i, j) para um estado (u, v) podem ser determina- das. Estas condições podem ser estabelecidas pelo uso sucessivo de três tipos de códigos definidos anteriormente.

II.D.I.a.i. Codificação Binária

As relações que descrevem a ação de recombinação, mas para cada lócus, podem ser descritas como:

- no caso no qual o lócus inicial I é homozigoto em

algumas modalidades as seguintes igualdades são satisfeitas:

í O I S=S &

L*í Jlf I*l.

Isto leva a:

[&t]a = [ÃL “ \&i]j

Consequentemente, o estado dos alelos para os Ioci homozigo- tos deve ser o mesmo para os dois genótipos. O valor de &Ϊ é indiferente.

- no caso do lócus inicial I ser heterozigoto compo-

nente pode ser obtido a partir do valor absoluto dos diferentes estados:

r ί Ί i* rs i

c

σι

Em resumo, em algumas modalidades, a condição necessária e suficiente para efetuar a tradução é que os Ioci homólogos sejam homozigo- tos e idênticos, ou heterozigotos.

Se um vetor de assinatura heterozigoto de elemento hi para cada

um destes genótipos é definida como: IftJe=|*>/-|í>j[

IaL=IWH*),

\h) |J\ r , .

e seus vetores complementares 1 e 1 '«* do elemento as restri-

ções podem ser expressas por:

i*>„=i*>.

IaL * [14 "k)„]=l/7),y-Il^ “!4)

Se uma função de filtro Λ codificada pelo valor 1 é definida se o estado de transição for viável, 0 caso contrário, estas restrições podem ser resumidas pela expressão:

II.D.I.a.ii. Codificação com um único vetor

Usando códigos em algumas modalidades a condição ne- cessária e suficiente para uma transição ^ *?(υ>ν) viável por recombinação é:

IieL=IieDff

E portanto, neste sistema de representação, a função de filtro é

igual a:

II.D.I.a.iii Codificação com dois índices

Em algumas modalidades, a expressão de função de filtro fuv/ij estabelecida acima pode ser usada para derivar o conjunto de condições necessárias e suficientes para uma transição viável. Primeiro por considerar o primeiro fator, impondo a mesma assinatura heterozigota, po-

de ser definido um índice que resulta do código binário correspondente a esta assinatura. Se H for este índice; então ele é calculado por:

H~L{b\h)+l

Uma primeira condição é portanto expressa por:

H(U)sM(U1V)

Então, considerando o segundo fator, (I*)*''0^* ]} im-

pondo a identidade dos Ioci homozigotos, os números inteiros que corres- pondem à porção homozigota de cada haplótipo podem ser idênticos. Se, por um lado, a soma dos dois números inteiros que correspondem à porção heterozigota de cada haplótipo é conservada pela recombinação, a operação de recombinação conserva a soma dos índices. A segunda condição pode então ser expressa como:

u + v = i + j

Desta forma, a função de filtro pode ser expressa como:

Λ,/* = F {#(«»»’} - st{í>j)}f{u+v - /' -./}

II.D.I.b. Noção de Classes de Recombinação

Já que o objetivo de uma função de filtro tal como aquela agora definida é reter os pares compatíveis com a recombinação, a noção de clas- 10 ses de recombinação pode ser derivada. Tal classe pode ser definida como um grupo de genótipos onde cada genótipo (i, j) neste grupo pode ser ligado a qualquer outro deste mesmo grupo através de uma operação de recombi- nação. De acordo com a expressão da função de filtro que foi agora estabe- lecida, uma classe pode ser determinada pelos índices HeS = i+j = u + v. 15 Quanto aos indivíduos presentes em cada classe, eles podem ser designa- dos através de um destes dois índices, a soma de ambos sendo conhecida.

Para Ioci heterozígotos Lh e para um valor do índice heterozigoto H, há duas classes, e em cada classe dois genótipos classificados 2Lh distin- tos (2Lh‘1 genótipos diferentes). Sabendo que há ^ * formas diferentes de

se obter uma assinatura heterozigota deste comprimento, há, portanto £./, £*2* famí|jas para os Ioci heterozígotos U- portanto, todas juntos há:

c[‘ 2' -’· =è-—' -........;■ 2L-‘~· =(1 + 2/· =3l

4=0 Lh^o L~-Lh)t

classes de recombinação. Este número de classes corresponde a três esta- dos distintos e.| = 0, 1, 2 para cada lócus, o que leva a um número 3L para o lócus L. Isto significa que todos os genótipos de uma mesma classe são i- 25 dênticos se a fase dos Ioci heterozígotos não for considerada. Os três esta- dos possíveis permitem que uma classe possa ser atingida com uma codifi- cação de base 1; se definirmos um vetor básico: fol=3£-'

Então é possível calcular um índice de localização c da classe:

Se o operador que fornece o índice c da classe for designado

por C:

C = C(i,j)

A função de filtro pode ser reescrita como:

II.D.1.C. Calculando as Probabilidades de Recombinação

Conforme estabelecido aqui acima, o valor af, indicando ou não

uma alteração do alelo no local I, pode ser indiferentemente 0 ou 1, se este local for homozigótico. O cálculo da probabilidade de recombinação pode, consequentemente, carregar a soma das duas possibilidades: af = 0 e σ\° = 1 em cada local homozigótico. Para locais heterozigóticos Lh, haverá então

2l " Lh termo para a soma, o que irá representar um importante uso do tempo de cálculo. Outra forma de levar em consideração a degradação introduzida pela presença de locais homozigótico é reduzir o genótipo somente a locais heterozigóticos,computar os coeficientes de recombinação equivalentes e a 15 seguir computar a probabilidade de recombinação. A soma, consequente- mente, ocorre de modo implícito. A redução do genótipo ocorre de modo muito fácil: com o vetor |d> para as distâncias acumuladas em cada local, a redução consiste na supressão dos componentes di correspondendo aos locais homozigóticos.

Os valores dos coeficientes ou recombinação podem, deste mo-

do, ser obtidos pela inversão da função do mapa de Haldane:

pressão estabelecida aqui acima.

II.D.2. Explicação Representativa para as Probabilidades Associadas com a

1

O cálculo da probabilidade é a seguir efetuado pelo uso da ex- Progênie

Esta seção introduz a expressão das probabilidades de Puv/ij P3" ra a recombinação (i,j) -» (u,v) na expressão geral das probabilidades de progênie tPUv estabelecidas na seção II. Dado:

= ">U.

a expressão geral da solução pode ser escrita:

r 2 jV SV JV N N H

„ 'TV'V1 p P

LjLdLjZ^jLj2-^Ljr

Z w=I M-J U=I i=l ]=1 i'—l j'=i

As probabilidades de transferência como produto podem ser es- critas:

P = f p

uni/ij J Miri / ij um / ij

F'm/i'!' ~ fχ-ηΜψ Κ,,/1'J1 t

em que fum/ij é a função de filtração definida aqui acima. Pela injeção deles na expressão geral, uma expressão mais compacta é obtida. Para ilustrar o mecanismo para reduzir a soma pelos limites contidos na função de filtração, por exemplo a probabilidade PumZii:

P,.....„ = F {H{u, )} F {í +J-U - ,,/} Ptmni

A soma no índice m pode ser eliminada pela imposição da iden- tidade m = i + j - u; a soma desse índice é escrita como:

ÍX,.; = Σ{* {»{"„'»)-»('. j)}F {‘+j jW

ir»=/ m=l f

o que resulta:

Σ,Ρ,,,η,=r{0\«,l+J-u)-BÍiJ)}F{i + j>u}P„^_t„

O fator F{i + j > u} tem o seguinte significado: pela extensão da

definição a função F, este fator não é nulo e igual a uma unidade se e so- mente se i + j > u for verificado. Esse fator aparece do limite m > 0, implici- tamente imposto por uma soma desse índice começando com o valor de unidade. Esta restrição está contida na restrição impondo uma assinatura heterozigótica idêntica. Dado |h>, o vetor de assinatura heterozigótica co- mum a ambos os pares, os índices são deduzidos a partir das operações:

'=Msi)+1

J=AbUj)+1 "=Ms.)+1

Consequentemente, a soma dos primeiros dois índices pode ser expressa como:

Ms'+gi) + 2:=z t(b\\h)\Si+Sj) + 2L{bP)-\Si)+2

E o terceiro pode ser escrito:

Finalmente, pela subtração:

i+j ~ U = L (b 11 h). I gt + gj - g„) + L (b 11 h). I g,)+1

Agora, o valor mínimo dessa diferença interfere na configuração onde todos os valores de locais homozigóticos são nulos; e onde ao mesmo tempo todos os locais heterozigóticos do genótipo final são tais que o alelo superior é igual à unidade. Esta configuração pode ser traduzida pelas duas identidades:

t(*l|Ã)-| s,)=o

i(4llA)-k+s>-£«)=e

Nessa situação extrema, a soma dos índices é igual a:

i + j - u = 1

A condição i + j > u é, consequentemente, incluída na condição H(u,i+j-) = H(i,j); sua expressão explícita consequentemente constitui uma redundância que pode ser eliminada. A soma do índice m é limitada a:

= i+j-*)-H{i,j)} Pu1hmii

HtrzJ

resultando na expressão: 10

α=7Σ έΣΣΣ^{β(«·'+7-ί-βΜ}^«

·* H'=I /=j j=j /'=J /=j

*{*(Μ'+/Η-·®('ν)}^^‘Ή**

II.D.3. Aplicação de Ambas as Configurações de Fertilização

Para personalizar a expressão o resultado estabelecido para cada configuração de problema, dois tipos de configurações podem ser dis- tinguidos:

• fertilização cruzada;

• autofertilização;

II.D.3.a. Fertilização cruzada

A independência das origens permite que a probabilidade de suas co-ocorrências seja escrita como o produto de suas ocorrências:

Consequentemente:

51’) w J-Il-

Jpilir = Mp9 ^1Pir

Consequentemente, a expressão geral é escrita como:

7Σ r-lPu

Λ η·=ι /=j y=j /'=/ /=/

Ela pode ser disposta sob a forma fatorada fornecida abaixo, onde cada fator representa a probabilidade de gerar um gameta fornecido por uma dada origem:

,λ„4ς{

N. N

'J=J ;

ΣΣ f{«(„ «jv

í'=j /=J

II.D.3.B Autofertilização

A partir da expressão: [^iff [ r; t^i-r} ^ {Jn í^i,,- }

e descrevendo a identidade das origens por:

H-Hl -fGU=*■{«■-*'}*{/-/}

resulta na seguinte equação:

Ptff = F {* ~i'}F {j~/} r-jPif

Além disso, a propriedade de identidade das origens é verifica-

da:

J-Mt

Pa ~ Pij

Pela injeção deste resultado na expressão geral do resultado, a equação a seguir é obtida:

Λ’ Ar

i=l J=J

F{ff (v,l+j-o)-S(l,j)}P^„, ,.,ρΰ

10

15

Na situação específica de uma autofertilização híbrida F1, as se- guintes propriedades são verificadas: primeiramente, as origens 1 e 2 são idênticas: em segundo lugar, uma transição distinta corresponde a cada es- tado de recombinação. Isto estabelece as seguintes propriedades:

i6=NJe=l, K = I

Pela injeção dessas propriedades na expressão geral do resul- tado é determinado que:

r Puv = *

7Γ

snfN+l-„ )/N Sv( Ar-T-J-V)/N

III. Métodos para Calcular uma Distribuição do Valor Genético

O assunto presentemente descrito também fornece métodos pa- ra calcular uma distribuição de valor genético. Em algumas modalidades, o assunto presentemente descrito fornece métodos para calcular uma distribu- ição do valor genético. Em algumas modalidades, os métodos compreendem (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de ge- ração, em que (i) o genótipo de cada um do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos ligados a um ou mais locais genéticos; (ii) 5 uma distância genética entre cada marcador genético e o local genético ao qual ele está ligado é conhecido ou pode ser atribuído; e (iii) cada genótipo está associado a um valor genético; (b) calcular, estimular ou combinações de calcular e estimular uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração para causar uma geração subsequente, cada 10 membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; e (c) calcu- lar uma distribuição de valor genético para um ou mais dos genótipos.

Conforme aqui utilizada, a frase "valor genético" refere-se a um valor atribuído a um alelo particular em um local. Alternativamente, a frase "valor genético" pode se referir a um valor atribuído a um genótipo e/ou ha- 15 plótipo. Em algumas modalidades, o valor genético de um genótipo e/ou um haplótipo é calculado pela adição de um ou mais dos valores genéticos indi- viduais que foram atribuídos para aqueles alelos que compõem o genótipo e/ou o haplótipo.

Em algumas modalidades, os valores genéticos para cada alelo 20 em cada local são atribuídos um valor de -1 se o alelo for desejável na pro- gênie, um valor de -1 se o alelo for indesejável na progênie, e um valor de 0 se o alelo não for nem desejável ou indesejável na progênie. Nessas moda- lidades, o valor genético total que cada indivíduo pode receber em um dado local genético será selecionado dentre -2, -1, 0,1 e 2.

Em algumas modalidades do assunto presentemente descrito,

um valor genético de um alelo em cada local é atribuído baseando-se em uma avaliação qualitativa da desejabilidade de um dado alelo estando pre- sente em uma progênie individual. Nessas modalidades, um valor genético pode ter qualquer valor (por exemplo, um valor positivo, um valor negativo 30 ou zero) incluindo números inteiros, valores fracionários, valores decimais (por exemplo, número com 1, 2, 3,4 ou mais casada decimais), etc. Esses valores podem ser atribuídos de qualquer forma, e podem, por exemplo, Ie- var em consideração um grau de contribuição de que um alelo tem na ex- pressão de uma característica quantitativa. Em algumas modalidades, o grau de contribuição é determinado experimentalmente pelo exame dos indiví- duos com genótipos conhecidos.

Uma planta é representada por um grupo de genótipos, cada um

sendo afetado por uma medição da probabilidade de ocorrência. Até agora, um genótipo incluindo todos os locais marcadores e QTLs foi considerado. Esse genótipo foi anotado como G e um estado particular seu como Gy. Da- qui em diante, cada tipo de local será distinto. O grupo de locais marcadores 10 pode ser anotado como E, enquanto que os de QTLs serão anotados como LI.

Dado (ξ), o nome dado a uma planta específica, dado Ρ,/ξ), a probabilidade de ocorrência associada ao genótipo Gy. A expressão das probabilidades pode ser denotada como Ρ|/ξ). Para evitar a multiplicação do 15 índice, pode-se assumir que a planta experimental (ξ) é originada da planta genética de ordem (0); deste modo, as probabilidades são deduzidas a partir das probabilidades py caracterizando a planta genérica. Dado que

Pe-PrlG1.]

■ , também é verdade que:

Esta relação indica que a marcação introduz uma condição de conformidade com o genótipo global em relação ao genótipo medido no local do marcador. Para estabelecera expressão dessa probabilidade condicional, o teorema de Bayes pode ser empregado:

ΣΣ>{£"Ί0.}Μ°*!

(=2 jau

A probabilidade sob avaliação pode ser completamente determi-

Pr \Ε,ξ} IG 1

nada quando a probabilidade condicional 1 1 IJJ é atualizada. Essa probabilidade pode ser nula se Ε(ξ) φ Euv e será igual á unidade, caso contrá- rio. Usando uma ou mais funções F, essa probabilidade pode ser escrita como: Pr [ε(* > j Gfj} = F {Eu - Ε(ξ)} Dessa forma, uma pessoa chega na expressão:

<ξ) _ Itf_J1 '1

Pij ~ N N

1=1 Vt=J

III.A. Cálculo da Distribuição do índice de Progênie

Em algumas modalidades, uma distribuição do índice associada com cruzamentos de plantas e/ou autofertilizações pode ser calculada con- forme estabelecido aqui abaixo.

III.B. Definição de um índice Aditivo

Um índice simples l(y) pode ser definido, em que um subgrupo de QTLs se interpõe entre o grupo de QTLs K, pelo cálculo da seguinte soma ponderada:

I/=]

Isto também pode ser escrito sob o produto escalar de:

/Μ = (αω|β)

onde o vetor |Q> é o vetor do estado de todos os QTLs, do elemento Qv, definido por:

Qv = 1 para a configuração: AA (1,1)

Qv = 0 para a configuração: Aa -o (1,0)

Qv = 0 para a configuração: AA (0,1)

Qv = -1 para a configuração: AA <^> (0,0)

Levando-se em consideração essa definição do elemento Q, o valor do índice pode ser independente da fase nos locais. Consequentemen- te, todos os genótipos de uma mesma classe terão os mesmos valores de 20 índice. Consequentemente, um máximo de 3K(r) valores de índices distintos pode existir se K(y) for a quantidade de QTLs intervenientes na avaliação do índice l(y). O vetor |a(y)> é definido como a seguir: Se |Sq(r)> for definido co- mo o vetor de assinatura de posição de K QTLs intervenientes no cálculo do índice do qual os componentes são tais que:

|Sq|v = 1 se o local com o coeficiente v contribui para o valor do

índice (y)

|Sq|v = 0 se o local com o coeficiente v não contribui para o valor do índice (y)

o vetor dos coeficientes |a(y)>, comprimento K e elemento pode ser definido: av(y) ^Oseo local com o coeficiente v contribuir para o valor do

índice (y)

av(y) = 0 se o local com o coeficiente v não contribuir para o valor do índice (y)

índices complexos feitos a partir de índices simples combinados podem também ser definidos:

J=Z^w=Z

γ=\ y=i

Σβ>-[γ)

Ά

Qv

Este também pode ser escrito como:

J = <w|Q>

Onde o vetor |w> do componente: ?' foi definido. Se

a matriz a de dimensões (K, nind) e o elemento for definido, o vetor

do coeficientes wv pode ser expresso como:

\w) = â^fi)

O cálculo de um índice complexo é, consequentemente, o mes- mo que aquele de um índice simples quando se leva em consideração o cál- culo dos coeficientes adaptados.

Uma propriedade aditiva para tais índices pode ser mostrada. Para este propósito, a definição do índice pode ser reescrita pela nova visita da representação genotípica por um único vetor. Portanto, dado |e>UVl o ve- 25 tor associado com o genótipo (u,v); dado |e(q)>uv, o genótipo dos QTLs e ||e(q)|>uv, o genótipo experimental associado. Levando-se em consideração a definição do índice e a natureza do código por um único vetor, o valor do índice pode ser expresso como:

Se, por outro lado, a relação:

e«i>

for relembrada, o índice pode ser reescrito como a seguir:

15

Consequentemente, cada haplótipo pode ser expresso como carregando um valor de índice, o qual pode ser definido por:

Essa propriedade aditiva pode ser usada vantajosamente e de modo amplo para selecionar plantas de acordo com o índice de distribuição de seus gametas, e deste modo evitar estímulos de progênie que tenham pouco valor em termos da distribuição das somas do valor do índice.

III.C. Outras definições de índice

Muitas outras definições podem ser consideradas sem a propri- edade de aditividade devido às determinações baseadas em funções não- lineares. Particularmente, as configurações de dominância onde funções "máximas" ocorrem podem ser consideradas. A propriedade de aditividade não é explorada pelo método de avaliação de sua distribuição para o cálculo do índice para manter o seu caráter geral. É avaliada a partir da planta com- pleta, deste modo independentemente da relação entre um valor de índice e os valores de índice dos gametas envolvidos.

III.D. Expressando a Distribuição do índice

Acima, pelo fato de realçar a propriedade de aditividade do índi- ce, um valor de índice foi isolado por índices de haplótipos. Agora, para Q-

E a soma desses valores produz o valor do índice do genótipo: TLs K(y) envolvidos no estabelecimento de um índice específico l(y), haverá no máximo 3K(y) valores de índices distintos: isto é, no máximo até a quanti- dade de classes de recombinação. Consequentemente, a distribuição dos critérios l(y) associados com a planta experimental (ξ) pode ser associada como:

c—l

onde Nind(y) = 3K(y) é a quantidade de valores de índice, onde K(y) é a quanti- dade de QTLs intervenientes na computação do índice l(y), onde lc(y) é o valor do índice associado com o coeficiente da classe c, e onde qc é a probabili- dade associada.

Para obter a probabilidade qc, duas etapas podem ser conside-

rados. O primeiro envolve a soma de todos os estados genotípicos que não têm participação no cálculo do índice específico. Essa soma apresenta um interesse porque ela reduz até 4K(y) a quantidade de estados avaliados para

o valor 4L. Isto é compreendido pela conservação do tamanho inicial do ge- nótipo, porém pela atribuição arbitrária do estado homozigótico ei = 0 aos genótipos não envolvidos (marcadores não-envolvidos e QTLs). Se um de- signar por ^eá,os operadores efetuando as ações de cálculo dos novos índices:

a operação de soma pode ser escrita:

j=s le)«

com N = 2L.

A segunda etapa objetiva a geração de uma população integra- da com os estados de fase. Por definição, isto atinge os compostos individu- ais pertencendo a uma mesma classe: com (k-Ji), (k2,l2), ■·■, (kmcJmc) como índices individuais de uma classe c incluindo o mc deles; os índices dos vá- rios genótipos da classe são tais como:

Consequentemente, a codificação da soma é: Deste modo, o cálculo da distribuição do índice a partir das pro-

(fí

habilidades Pti acarreta nas operações:

IV. Métodos para Escolher um Par de Geração para Produzir uma Progênie com um Genótipo Desejado 5 O assunto presentemente descrito também fornece métodos pa-

ra escolher um par de geração para produzir uma progênie com um genótipo desejado. Em algumas modalidades, os métodos compreendem (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de geração, em que

(i) o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais sendo ligado a um local genético; e (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o local genético ao qual ele está ligado é conhecido ou pode ser atribuído; (b) calcular, esti- mular ou combinações de calcular e estimular uma geração do primeiro par- ceiro de geração e o segundo parceiro de geração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; (c) calcular uma distribuição de probabilidade ou uma frequência de ocorrência para um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente; (d) repetir as passos de (a) até (c) com um primeiro parceiro de geração potencial diferente, um segundo parceiro de geração potencial diferente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração po- tencial diferentes; (e) comparar a probabilidade ou distribuições de frequên- cia calculada em uma ou mais iterações do etapa (c) umas com a outras; e (f) escolher um par de geração baseando-se na etapa de comparação.

Em algumas modalidades, os métodos atualmente descritos pa- ra escolher um par de geração para produzir uma progênie com um genótipo desejado compreendem (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de geração, em que (i) o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos ligados a um ou mais locais genéticos; (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o local genético ao qual ele está ligado é conhecido ou pode ser atribuído; e (iii) cada genótipo está associado a um valor genético; (b) calcu- lar, estimular ou combinações de calcular e estimular uma geração do pri- meiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compre- endendo um genótipo; (c) calcular uma distribuição de valores genéticos as- sociados a um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente; (d) repetir as etapas de (a) até (c) com uma primeiro parceiro de geração potencial diferente, um segundo parceiro de geração potencial diferente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração potencial dife- rentes; (e) comparar as distribuições de valor genético calculadas em um ou ^ 20 mais iterações da etapa (c) umas com a outras; e (f) escolher um par de ge- ração baseando-se na etapa de comparação.

Adicionalmente, em algumas modalidades, os métodos presen- temente descritos ainda compreendem a geração de uma ou mais progênies de geração, em que cada progênie de geração adicional é gerada por um ou 25 mais ciclos de cálculo, estimulação ou combinações de cálculo e estimula- ção e geração de pelo menos um membro da geração subsequente ou uma geração posterior com um indivíduo selecionado do grupo consistindo em si próprio, um membro da geração imediatamente anterior, outro indivíduo da mesma geração, outro indivíduo de uma geração anterior, o primeiro parcei- 30 ro de geração, o segundo parceiro de geração e derivados haploides duplos dos mesmos. As distribuições das probabilidades e/ou frequências de ocor- rência para um ou mais dos genótipos de um ou mais membros de qualquer outra geração, e/ou distribuições dos valores genéricos associados a um ou mais dos genótipos de um ou mais membros de qualquer uma das outras gerações podem também ser calculadas e comparadas.

Deste modo, os métodos atualmente descritos em algumas mo- 5 dalidades permitem a seleção de partes de geração baseando-se em uma comparação das distribuições da probabilidade de frequência de ocorrência de um ou mais dos genótipos e/ou das distribuições dos valores genéticos associados com esses genótipos na geração subsequente e/ou em qualquer outra geração. A escolha de um padrão de geração baseando-se na compa- 10 ração de uma ou mais dessas distribuições pode incluir qualquer critério considerado como relevante, e pode incluir, porém não está limitado, a uma variedade de gerações requeridas para produzir um indivíduo com um genó- tipo com um valor genético mínimo desejado, a extensão para os referidos valores genéticos podendo ser aumentada pelo aumento da quantidade de 15 gerações, e considerações que levam em consideração tanto probabilidades e/ou frequências da geração de genótipos desejáveis juntamente com os valores genéticos dos genótipos desejáveis. É entendido que o assunto pre- sentemente descrito não é limitado a um único critério na etapa de compara- ção levando à escolha dos parceiros de geração.

Em algumas modalidades, uma abordagem exemplar para sele-

cionar pares de geração é estimular estocasticamente a frequência da pro- gênie ou distribuições do índice através do simulação de meiose (a criação de gametas) e fertilização (a união dos gametas). A meiose pode ser vista como uma série de eventos de recombinação ao longo de um dado cromos- 25 somo ocorrendo aleatoriamente ou não, enquanto cromossomos homólogos se separam em grupos de gametas. O genótipo da progênie, GEN, então resulta da união de dois grupos de gametas de cromossomos, respectiva- mente com os genótipos GEH1 e GEH2, através da fertilização.

Devido ao fato de cada série de eventos de combinação poder gerar diferentes gametas apresentando diferentes configurações alélicas, existem muitos genótipos de progênie possíveis, cada um com uma frequên- cia associada ou probabilidade de ocorrência. Todos os genótipos de progê- nie, com suas frequência associada ou probabilidade de ocorrência, podem ser representado por uma frequência ou distribuição de probabilidade.

A título de exemplo, genótipo representativos podem ser diploi- des, com dois alelos, "a", e "A". Em algumas modalidades, alelos também 5 podem ser codificados numericamente usando a = 0 e A = 1.

Nesse exemplo, existem até quatro possíveis genótipo "em fase" (GEN) em cada local para um indivíduo: aa, Aa, Aa e AA, onde a primeira letra do genótipo se refere ao alelo contribuído pelo primeiro parceiro de ge- ração da geração que resultou no indivíduo (GEH1), e a segunda letra se 10 refere ao alelo contribuído pelo segundo parceiro de geração da mesma ge- ração (GEH2). Genótipos "em fase" são genótipos que levam em considera- ção a origem dos alelos. Genótipos "que não estão em fase" não levam em consideração a origem dos alelos. Como tais, em cada local existem até três genótipos que não estão em fase possíveis: aa, AA (o qual é equivalente a 15 Aa) e AA. Devido ao fato de poder existir mais genótipos em fase do que fora de fase em um dado local, vários genótipos em fase podem correspon- der a um genótipo fora de fase (locais heterozigóticos). Ao considerar vários lugares, um indivíduo pode ser representado por mais de um genótipo de múltiplos locais em fase, cada genótipo sendo referido como um genótipo de

1 20 amostra.

Genótipos em fase podem ser codificados numericamente usan- do, por exemplo, aa = 0, Aa =1, aA = 2 e AA = 3.

Genótipos fora de fase podem ser codificados numericamente usando, por exemplo, aa = 0, aA = 1 e AA = 2.

25 Pode ser observado que códigos numéricos para genótipos em

fase seguem a regra:

GEN = GEH1+2XGEH2

Genótipos experimentais são em algumas modalidades fora de fase. Para estimular os genótipos da progênie, pode ser primeiramente ne- cessário estimular as distribuições de frequência dos genótipos em fase 30 subjcaentes aos genótipos fora de fase (experimentais). Isto pode ser con- seguido em algumas modalidades pelo simulação da meiose e da fertiliza- ção dos indivíduos.

Geração e genótipos em fase compatíveis com genótipos expe- rimentais. A título de exemplo adicional, pode haver em algumas modalida- des genótipos de amostra ns12 para qualquer indivíduo. Genótipos da amos- 5 tra para o primeiro parceiro de geração podem ser armazenados em um ve- tor pa1 de comprimento N (N sendo o tamanho de um grupo de ligação, em termos da quantidade de locais marcadores) x ns12 (quantidade de genóti- pos da amostra). Cada vetor pa1 pode ser uma série de subgrupos ns12 de N valores, armazenados um após o outro, cada subgrupo contendo valores 10 para um genótipo de amostra. Os genótipos de amostra para o segundo par- ceiro de geração podem também ser armazenados em um vetor pa1, com os mesmos atributos que aqueles do primeiro parceiro de geração.

Em algumas modalidades, o simulação da meiose pode com- preender o simulação da recombinação (isto é, crossing-overs) entre os cro- 15 mossomos homólogos. A recombinação pode ser vista como "andando" nos cromossomos homólogos e "pulando" de um para o ouro ou vice-versa. Em algumas modalidades, os cromossomos homólogos podem ser definidos como um estando no "topo" e o outro "embaixo". Variáveis indicadoras sw1 e sw2 podem ser definidas para indicar "andando" no cromossomo ou "de ci- 20 ma" ou "de baixo". Em algumas modalidades, essas variáveis de indicador podem assumir os seguintes valores:

-1 se "andar" no cromossomo "de cima"

- 2 se "andar" no cromossomo "de baixo"

- sw1 é a variável indicadora para o primeiro parceiro de geração e sw2 a variável indicadora para o segundo parceiro de geração.

Em algumas modalidades, a primeiro etapa no simulação da meiose é pegar um genótipo de amostra aleatória dentre as amostras ns12 para o primeiro parceiro de geração. Para fazer isso, um número aleatório (por exemplo, "iran") pode ser gerado usando, por exemplo, uma distribuição 30 uniforme normalizada. O genótipo da amostra na posição iran no vetor pa1 pode ser então tomado. O mesmo procedimento pode ser aplicado para to- mar um genótipo de amostra para o segundo parceiro de geração. Em algumas modalidades, condições iniciais para o simulação podem ser estabelecidas como iniciando no local marcador nn = 1 e no cro- mossomo "de cima" (sw1 = 1, sw2 = 1).

Uma distância de recombinação "test" η pode ser amostrada a partir de uma distribuição uniforme normalizada. Se essa distância de re- combinação teste for menor do que a distância de recombinação conhecida, rnj, entre os locais marcadores nn e nn + 1 (qui η < r1j, onde Mj é a distância de recombinação conhecida entre o local marcador 1 e o local marcador 2), o valor da variável indicadora sw1 muda de 1 para 2 (ou de 2 para 1 - aqui de 1 para 2). Geneticamente, isso indica que uma recombinação ocorreu entre os locais marcadores nn e nn + 1 (aqui 1 e 2), "pulando" de um cro- mossomo homólogo para o outro (aqui o cromossomo "de cima" ou "de bai- xo"). Se a distância de recombinação "teste" for maior do que a distância de recombinação conhecida, rnj, a variável indicadora sw1 permanece inaltera- da. Geneticamente, isto indica que nenhuma recombinação ocorreu entre os locais marcadores nn e nn + 1 (aqui 1 e 2), "andando" continuamente no mesmo cromossomo homólogo (aqui o cromossomo "de cima"). As mesmas passos podem ser efetuadas para o segundo parceiro de geração.

Gametas criados a partir do primeiro parceiro de geração, com genótipo GEH1, podem ser derivados das seguintes passos (as mesmas passos podem se aplicar à criação de gametas a partir do segundo parceiro de geração com o genótipo GEH2):

- se o primeiro genótipo da amostra parceira de geração for ho- mozigótico no local marcador, o valor de sw1 pode ser considerado irrele-

vante devido ao fato dos alelos "de cima" e "de baixo" serem os mesmos. Se o genótipo do primeiro parceiro de geração nesse local marcador for do tipo "aa", então GEH1 = 0. Se o genótipo do primeiro parceiro de geração nesse local marcador for do tipo "AA", então GEH1 = 1.

- se o primeiro genótipo da amostra parceira de geração for he- terozigótico no local marcador, o valor de sw1 determina GEH1. Se o alelo

"de cima" nesse local marcador for do tipo "a" e o alelo "de baixo" for do tipo "A", e sw1 = 1, então GEH1 = 0. Se sw1 = 2, então GEH1 = 1. Se o alelo "de cima" nesse local marcador for do tipo "A" e o alelo "de baixo" do tipo "a", e sw1 = 1, então GEH = 1.

Se sw1 = 2, então GEH1 = 0.

Uma vez criados os gametas do primeiro e seguindo parceiro de geração, com os genótipos GEH1 e GEH2, um genótipo de progênie, GEN, pode ser definido por:

GEN = GEH1 + 2 X GEH2

Esse genótipo de amostra (genótipo em fase) no local marcador nn = 1 pode ser comparado com o genótipo marcador experimental (genóti- po fora de fase. O genótipo da amostra é adicionado a um vetor "de saída", 10 contendo um número alvo predefinido de genótipos de amostra. O vetor de saída é de tamanho N x ns (ns sendo o número alvo predeterminado dos genótipos de amostra).

Cada um dos locais de marcadores N pode ser chegado da mesma forma, iniciando no etapa onde uma distância de recombinação "tes- te" é amostrada ao se mover para o local marcador subsequente. Essas e- tapas podem ser a seguir repetidas n vezes para obter ns genótipos de a- mostra.

Se, para um local marcador intermediário nn = k, o genótipo da amostra for incompatível com o genótipo marcador experimental, então os 20 genótipos de toda a amostra, de nn = 1 até nn = k, são descartados e o pro- cesso iniciado mais uma vez bem no início do simulação da meiose: isto é, pegando um genótipo de amostra aleatório dentre as ns12 amostras para o primeiro parceiro de geração, e a seguir para o segundo parceiro de gera- ção.

Estimulando a progênie futura. O processo para estimular a pro-

gênie futura pode ser essencialmente o mesmo, sem a comparação entre o genótipo da amostra e o genótipo experimental, uma vez que nenhum genó- tipo experimental é disponível para a progênie futura. Também em algumas modalidades, os genótipos da amostra individual não são escolhidos aleato- riamente, mas sim os genótipos da amostra criados acima são usados.

Genótipos QTL podem ser calculados a partir dos genótipos da amostra usando as matrizes propostas por Fisch et al., 1996. Os valores ge- néticos podem ser a seguir computados baseando-se nos genótipo QTL u- sando índices econômicos, tais como:

( q i

onde βι é o peso (valor econômico) da característica t, aqt é o efeito do alelo favorável na QTL q da característica t (geralmente o valor aditivo de QTL), Piqt é a probabilidade de ocorrência do genótipo i em QTL q da característica t, e ôjqt é o valor de seleção do genótipo QTL i em QTL q da característica t.

V. Métodos para Geraruma Progênie Individual com um Genótipo Desejado

O assunto presentemente descrito também fornece métodos pa- ra gerar uma progênie individual com um genótipo desejado. Em algumas modalidades, os métodos compreendem (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de geração, em que (i) o genótipo e cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais estando ligado a um local genético; e (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o local genético ao qual ele está ligado é conhecido ou pode ser atribuído; (b) calcular, estimular ou combina- ções de calcular e estimular uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; e (c) calcular uma distribuição de uma probabilidade ou de uma frequência de ocorrência para um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da ge- ração subsequente: (d) repetir as etapas de (a) até (c) com um primeiro par- ceiro de geração potencial diferente, um segundo parceiro de geração po- tencial diferente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração poten- cial diferentes; (e) comparar a probabilidade ou distribuições de frequência calculada em uma ou mais iterações da etapa (c) umas com a outras; (f) es- colher um par de geração baseando-se no etapa de comparação; e (g) gerar

o par de geração de acordo com o cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação conforme estabelecido na etapa (b) para gerar uma pro- gênie individual com um genótipo desejado. Em algumas modalidades, os métodos presentemente descritos para gerar uma progênie individual com um genótipo desejado compreende

(a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de ge- ração, em que (i) o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de gera- 5 ção e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, ligados a um ou mais locais genéticos;

(ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o local genético ao qual ele está ligado é conhecido ou pode ser atribuído; e (iii) cada genóti- po está associado a um valor genético; (b) calcular, estimular ou combina- 10 ções de calcular e estimular uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; e (c) calcular uma distribuição de valores genéticos associados a um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente: (d) repetir as 15 etapas de (a) até (c) com um primeiro parceiro de geração potencial diferen- te, um segundo parceiro de geração potencial diferente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração potencial diferentes; (e) comparar a probabili- dade as distribuições de valores genéticos calculadas em uma ou mais itera- ções da etapa (c) umas com a outras; (f) escolher um par de geração base- 20 ando-se na etapa de comparação; e (g) gerar o par de geração de acordo com o cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação conforme estabelecido no etapa (b) para gerar uma progênie individual com um genó- tipo desejado.

Consequentemente, os métodos presentemente descritos são 25 projetados para produzir a progênie desejada individual por si só efetuando a série de passos de geração que foi modelada pelos métodos do assunto presentemente descrito e que empregam os parceiros de geração através dos métodos presentemente descritos. Deste modo, a frase "gerando o par de geração de acordo com o cálculo, simulação ou combinações de cálculo 30 e simulação conforme estabelecido na etapa (b)" se refere a efetivamente efetuar a série de passos de geração que os métodos presentemente descri- tos indicam poderia resultar na produção da progênie desejada individual. Uma vez que os métodos presentemente descritos permitem a identificação em cada estágio de geração dos genótipos que deveriam ser empregados para gerar a progênie da próxima geração, e uma pessoa normalmente ver- sada na técnica poderia entender como produzir cada geração e membros 5 de teste da geração para o genótipo desejado uma pessoa normalmente versada na técnica poderia ser capaz de efetuar essas gerações e identificar genótipos apropriados depois da consideração do assunto presentemente descrito.

VI. Métodos, Sistemas e Produto de Programas de Computador 10 O assunto presentemente descrito também fornece métodos,

sistemas e produtos de programa de computador que podem ser emprega- dos nos métodos gerais aqui descritos.

Em algumas modalidades, os métodos do assunto presentemen- te descrito podem ser implementados em hardware, firmware, software ou 15 em qualquer combinação desses. Em algumas modalidades, os métodos e estruturas de dados para calcular uma distribuição de uma probabilidade ou frequência de ocorrência de um ou mais genótipos potenciais, para calcular uma distribuição de valor genético, para escolher um par de geração para produzir uma progênie com um genótipo desejado e/ou para gerar uma pro-

1 20 gênie individual com um genótipo desejado podem ser implementados pelo menos em parte como instruções legíveis por computador e estruturas de dados modalizadas em um meio legível por computador.

Em referência à Figura 1, um sistema exemplar para implemen- tar o assunto presentemente descrito inclui um dispositivo de computação de 25 fins genéricos na forma de um computador pessoal convencional 100, inclu- indo uma unidade de processamento 101, uma memória de sistema 102, um barramento de sistema 103 que acopla vários componentes de sistema in- cluindo a memória de sistema com a unidade de processamento 101. O bar- ramento de sistema 103 pode ser qualquer um dentre vários tipos de estrutu- 30 ras de barramento incluindo um barramento de memória ou um controlador de memória, um barramento periférico e um barramento local usando qual- quer uma de uma variedade de arquiteturas de barramento. A memória do sistema inclui memória somente de leitura (ROM) 104 e memória de acesso aleatório (RAM) 105. Um sistema de entrada/saída básico (BIOS) 106 , con- tendo as rotinas básicas que ajudam a transferir informação entre os ele- mentos nos computadores pessoais 100, tais como durante a inicialização, é 5 armazenado na ROM 104. O computador pessoal 100 inclui um drive de dis- co rígido 107 para Ier de e escrever para um disco rígido (não mostrado), um drive de disco magnético 108 para Ier de ou escrever em um disco magnéti- co removível 109, e um drive de disco ótico 110 para Ier de ou escrever para um disco ótico removível 111, tal como um CD ROM ou outro meio ótico.

Drive de disco rígido 107, o drive de disco magnético 108 e o

drive de disco ótico 110 são conectados a um barramento de sistema 103 por uma interface de drive de disco rígido 112, uma interface de drive de dis- co magnético 113 e uma interface de drive de disco ótico 114, respectiva- mente. Os drives e seus meios legíveis por computador associados propor- 15 cionam o armazenamento não-volátil de instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa e outros dados para computado- res pessoais 100. Embora o ambiente exemplar aqui descrito utilize um dis- co rígido, um disco magnético removível 109 e um disco ótico removível 111, será percebido pelas pessoas versadas na técnica que outros tipo de meios 20 legíveis por computador o quais podem armazenar dados que sejam acessí- veis por um computador, tais como cassetes magnéticos, cartões de memó- ria flash, disco de vídeo digitais, cartuchos Bernoulli, memórias de acesso aleatório, memórias de somente leitura e semelhantes podem também ser usados no ambiente operacional exemplar.

Uma variedade de módulos de programa pode ser armazenada

no disco rígido, no disco magnético 109, no disco ótico 111, na ROM 104 ou na RAM 105, incluindo um sistema operacional 115, um ou mais programas aplicativos 116, outros módulo de programa 117 e dados de programa 118.

Um usuário pode inserir o comandos e informações em compu- tadores pessoais 110 através de dispositivos de entrada, tal como um tecla- do 120 e um dispositivo de ponteiro 122. Outros dispositivos de entrada (não mostrados) podem incluir um microfone, um painel de toque, joystick, game pad, pratos satélites, scanner ou semelhantes. Esses e outros dispositivos de entrada são geralmente conectados à unidade de processamento 101 através de uma interface de porta serial 126 que é acoplada com o barra- mento e sistema, porém pode ser conectada por outras interfaces, tais como 5 porta paralela, porta de jogos ou um barramento serial universal (USB). Um monitor 127 ou outro tipo de dispositivo de exibição também está conectado a um barramento de sistema 103 através de uma interface, tal como um a- daptador de vídeo 128. Além do monitor, os computadores pessoais tipica- mente incluem outros dispositivos de saída periféricos, não mostrados, tais 10 como alto-falantes e impressoras. Considerando o assunto presentemente descrito, o usuário pode usar um dos dispositivos de entrada para inserir dados indicando a preferência do usuário entre as alternativas apresentadas ao usuário através do monitor 127.

O computador pessoal 100 pode operar em um ambiente de re- de usando conexões lógicas para um ou mais computadores remotos, tal como um computado remoto 129. O computador remoto 129 pode ser outro computador pessoal, um servidor, um roteador, um PC em rede, um disposi- tivo emergente ou outro nó de rede comum, e tipicamente inclui muitos ou todos os elementos descritos acima relacionado com o computador pessoal ‘ 20 100, embora somente um dispositivo de armazenamento de memória 130 tenha sido ilustrado na Figura 1. As conexões lógicas demonstradas na Figu- ra 1 incluem uma rede de área local (LAN) 131, uma rede de longa distância (WAN) 132 e uma rede de sistema (SAN) 133. Os ambientes de rede local e de longa distância são comuns em escritório, redes de computadores de grandes empresas, intranets e na internet.

Ambientes de rede de sistema são usados para interconectar nós em um sistema de computação distribuído, tal como um cluster. Por e- xemplo, na modalidade ilustrada, o computado pessoal 100 pode compreen- der um primeiro nó em um cluster e computador remoto 129 pode compre- 30 ender um segundo nó no cluster. Em tal ambiente, é preferível que o compu- tador pessoal 100 e o computador remoto 129 estejam sob um domínio ad- ministrativo comum. Deste modo,embora o computador 129 seja rotulado como "remoto", o computador 129 pode estar em íntima proximidade física com o computador pessoal 100.

Quando usado em um ambiente de rede LAN ou SAN, o compu- tador pessoal 100 é conectado à rede local 131 ou rede de sistema 133 a- 5 través de adaptadores de interface de rede 134 e 134a. Os adaptadores de interface de rede 134 e 134a podem incluir unidades de processamento 135 e 135a, e uma ou mais unidades de memória 136 e 136a.

Quando usado em um ambiente de rede WAN, o computador pessoal 100 tipicamente inclui um modem 138 ou outro dispositivo para es- 10 tabelecer comunicações na WAN 132. O modem 138, o qual pode ser inter- no ou externo, está conectado a um barramento de sistema 103 através de uma interface de porta serial 126. Em um ambiente de rede, os módulos do programa demonstrados em relação ao computador pessoal 100, ou porções suas, pode, ser armazenados no dispositivo de armazenamento de memória 15 remoto. Será percebido que as conexões de rede demonstradas e outras abordagens para estabelecer uma ligação de comunicação entre os compu- tadores podem ser usadas.

Um exemplo representativo de uma modalidade do assunto pre- sentemente descrito para calcular uma distribuição de uma probabilidade ou de uma frequência de ocorrência de um ou mais genótipos potenciais con- forme aqui descrito é referido geralmente em 200 na Figura 2.

Conforme mostrada na etapa ST202 na Figura 2, um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de geração são fornecidos, em que o genótipo de cada um do primeiro parceiro de geração e do segundo 25 parceiro de geração é conhecido ou previsível de acordo com um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais sendo ligado a um local genético. Em algumas modalidades, uma distância genética entre cada marcador ge- nético e o local genético ao qual ele está ligado é conhecida.

Conforme mostrada na etapa ST204 na Figura 2, uma variedade de genótipos de geração subsequentes é estabelecida pelo cálculo, simula- ção ou combinações de cálculo e simulação de uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração. Caso desejável, outras gerações podem ocorrer conforme mos- trada na etapa ST205 na Figura 2, as quais podem ser repetidas uma ou mais vezes para gerar uma variedade de outros genótipos de geração, cada um dos quais estando associado a uma probabilidade de ocorrência ou uma 5 frequência de ocorrência.

Conforme mostrada na etapa ST206 na Figura 2, uma distribui- ção de uma probabilidade ou de uma frequência de ocorrência para cada um dos genótipos subsequentes e/ou de adicionais de geração é calculada.

Conforme mostrada na etapa ST208 na Figura 2, em algumas modalidades do assunto presentemente descrito, os resultados dos cálculos na etapa ST206 podem ser apresentados. É notado que essa etapa é opcio- nal.

Um exemplo representativo de uma modalidade do assunto pre- sentemente descrito para calcular uma distribuição de valor genético con- forme aqui descrito é referida de modo geral em 300 na Figura 3.

Conforme mostrada na etapa ST302 na Figura 3, um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de geração são fornecidos, em que o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o se- gundo parceiro de geração é conhecido ou é previsível em relação a um ou 20 mais dos marcadores genéticos, cada um dos quais estando ligado a um local genético, e cada genótipo estando associado a um valor genético. Em algumas modalidades, uma distância genética entre cada marcador genético e local genético ao qual ele está ligado é conhecida.

Conforme mostrado na etapa ST304 na Figura 3, uma variedade de genótipos de geração subsequentes é estabelecida pelo cálculo, simula- ção ou combinações de cálculo e simulação de uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração.

Caso seja desejável, outras gerações podem ocorrer conforme mostrado na etapa ST305 na Figura 3, as quais podem ser repetidas uma ou mais vezes para gerar uma variedade de outros genótipos de geração, cada um dos quais estando associado a uma probabilidade de ocorrência ou uma frequência de ocorrência. Conforme mostrado na etapa ST306 na Figura 3, uma distribui- ção de um ou mais dos genótipos de geração subsequentes e/ou adicionais é calculada. Opcionalmente, na etapa ST308 na Figura 3, os resultados do cálculo na etapa ST310 na Figura 3 são mostrados.

Um exemplo representativo de uma modalidade do assunto pre-

sentemente descrito para produzir uma progênie com genótipo desejado conforme aqui descrito é referido geralmente como 400 na Figura 4.

Conforme mostrada na etapa ST402 na Figura 4, um primeiro parceiro de geração e um segundo parceiro de geração são fornecidos, em 10 que o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o se- gundo parceiro de geração é conhecido ou é previsível em relação a um ou mais dos marcadores genéticos, cada um dos quais estando ligado a um local genético. Em algumas modalidades, uma distância genética entre cada marcador genético e local genético ao qual ele está ligado é conhecida.

Conforme mostrada na etapa ST403 na Figura 4, cada genótipo

pode estar associado a um valor genético, caso desejado. É verificado que além dos valores genéticos associados aos genótipos do primeiro e do se- gundo parceiro de geração, valores genéticos também podem estar associa- dos a qualquer um dos genótipos estabelecidos na geração subsequente, em uma ou mais das gerações adicionais ou combinações das mesmas.

Conforme mostrada na etapa ST404 na Figura 4, uma variedade de genótipos de geração subsequentes é estabelecida pelo cálculo, simula- ção ou combinações de cálculo e simulação de uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração.

Conforme mostrada na etapa ST406 na Figura 4, uma distribui-

ção de uma probabilidade ou de uma frequência de ocorrência e/ou de um valor genético para um ou mais de uma pluralidade de genótipos de geração subsequente é calculada.

Caso desejável, outras gerações podem ocorrer conforme mos- trada na etapa ST407 na Figura 4, os quais podem ser repetidos uma ou mais vezes para gerar uma variedade de genótipos de geração, cada um dos quais estando associado a uma probabilidade de ocorrência ou com uma frequência de ocorrência e/ou com um valor genético.

Caso desejado, uma ou mais passos ST402 a ST407 na Figura

4 podem ser repetidas uma ou mais vezes na etapa ST408 da Figura 4 para gerar uma ou mais gerações subsequentes adicionais e/ou outras gerações.

5 Conforme mostrada na etapa ST410 da Figura 4, as distribui-

ções calculadas em uma ou mais iterações da etapa ST406 são comparadas umas com as outras.

Conforme mostrada na etapa ST412 da Figura 4, um par de ge- ração é escolhido baseando-se na etapa de comparação ST410.

10 Um exemplo representativo de uma modalidade do assunto pre-

sentemente descrito para gerar uma progênie individual com um genótipo desejado conforme aqui descrito é referida geralmente como 500 na Figura 5.

Conforme mostrada na etapa ST502 na Figura 5, um primeiro 15 parceiro de geração e um segundo parceiro de geração são fornecidos, em que o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o se- gundo parceiro de geração é conhecido ou é previsível em relação a um ou mais dos marcadores genéticos, cada um dos quais estando ligado a um local genético. Em algumas modalidades, uma distância genética entre cada

1 20 marcador genético e local genético ao qual ele está ligado é conhecida.

Conforme mostrada na etapa ST503 na Figura 5, cada genótipo pode estar associado a um valor genético, caso desejado. É verificado que além dos valores genéticos associados aos genótipos do primeiro e do se- gundo parceiros de geração, valores genéticos também podem estar associ- 25 ados a qualquer um dos genótipos estabelecidos na geração subsequente, em uma ou mais das gerações adicionais ou combinações das mesmas.

Conforme mostrada na etapa ST504 na Figura 5, uma variedade de genótipos de geração subsequentes é estabelecida pelo cálculo, simula- ção ou combinações de cálculo e simulação de uma geração do primeiro 30 parceiro de geração e do segundo parceiro de geração.

Conforme mostrada na etapa ST506 na Figura 5, uma distribui- ção de uma probabilidade ou de uma frequência de ocorrência e/ou de um valor genético para um ou mais de uma pluralidade de genótipos de geração subsequente é calculada.

Caso desejável, outras gerações podem ocorrer conforme mos- trada na etapa ST507 na Figura 5, as quais podem ser repetidas uma ou mais vezes para gerar uma variedade de outros genótipos de geração, cada um dos quais estando associado a uma probabilidade de ocorrência ou com uma frequência de ocorrência e/ou com um valor genético.

Caso desejado, uma ou mais passos ST502 a ST507 na Figura podem ser repetidas uma ou mais vezes na etapa ST508 da Figura 5 para gerar uma ou mais gerações subsequentes adicionais e/ou outras gerações.

Conforme mostrada na etapa ST510 da Figura 5, as distribui- ções calculadas em uma ou mais iterações da etapa ST506 são comparadas umas com as outras.

Conforme mostrada na etapa ST512 da Figura 5, um par de ge- ração é escolhido baseando-se na etapa de comparação ST510.

Conforme usado no etapa ST514 na Figura 5, o par de geração e as gerações subsequentes (caso empregadas) são gerados de acordo com as gerações calculadas ou estimuladas conforme estabelecida nas pas- sos ST506 e ST508.

Conforme mostrado na etapa ST516 na Figura 5, uma progênie

individual com um genótipo desejado é identificada.

VII. Considerações adicionais

Para cada um dos métodos aqui descritos, os métodos também podem compreender a geração de uma ou mais progênies de geração, em 25 que cada progênie de geração adicional é gerada por um ou mais ciclos de cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação e geração de pelo menos um membro da geração subsequente ou uma geração posterior com um indivíduo selecionado do grupo consistindo de si próprio, um mem- bro da geração imediatamente anterior, outro indivíduo a mesma geração, 30 outro indivíduo de uma geração anterior, o primeiro parceiro de geração, o segundo parceiro de geração e os derivados haploides duplicados dos mesmos seus. Estratégias podem ser empregadas para produzir gerações adicionais podem incluir, porém não estão limitadas, a uma ou mais gera- ções sucessivas de cruzamentos, autofertilizações, geração de derivados de haploides duplos ou suas combinações de um ou mais indivíduos de uma geração precedente (por exemplo, uma, duas, três, quatro ou mais gerações 5 sucessivas de tais cruzamentos, autofertilizações, geração de derivados de haploides duplos ou combinações das mesmas); pelo menos uma, duas, três, quatro ou mais gerações sucessivas de autofertilizações de um ou mais membros de uma geração precedente.

O assunto presentemente descrito também engloba indivíduos 10 gerados pelos métodos presentemente descritos, assim como células, par- tes, tecidos, gametas e progênie das mesmas. Em algumas modalidades, os indivíduos são plantas.

EXEMPLOS

O assunto presentemente descrito será agora descrito mais 15 completamente de agora em diante com referência aos Exemplos associa- dos, nos quais as modalidades exemplares do assunto presentemente des- crito são mostradas. O assunto presentemente descrito podem, entretanto ser modalizado de diferentes formas e não deve ser construído como Iimitan- te das modalidades aqui estabelecidas. Ao invés disso, essas modalidades

1 20 são fornecidas de modo que essa descoberta não seja total e completa, e irá carregar totalmente o escopo do assunto presentemente descrito para as pessoas versadas na técnica.

INTRODUÇÃO AOS EXEMPLOS

Os métodos aqui descritos são exemplificados por uma aplica- 25 ção do assunto presentemente descrito em um programa de geração de mi- lho descrito no EXEMPLOS 1-9 e em um programa de geração de trigo nos EXEMPLOS 10-17.

EXEMPLO 1 - Material vegetal - Milho

O material de origem incluiu duas linhagens congênitas de milho: 30 BFP57 e BMP34, ambas do grupo heterótico Stiff-Stalk sintético. Essas li- nhagens foram cruzadas uma com a outra para produzir a semente F-ι. As sementes Fi foram plantadas e as plantas Fi resultantes foram autofertiliza- das para produzir as sementes F2. Cerca de 500 sementes F2 foram planta- das. As plantas F2 resultantes foram autoesterilizadas para produzir as se- mentes F3.

Uma e somente uma semente foi colhida em cada planta F2, um 5 procedimento avançado de geração comumente usado conhecido como descendência de semente individual (SKD). Quase todas as 500 sementes F3 foram plantadas, e as plantas F3 resultantes foram autofertilizadas para produzir sementes F4. Todas as sementes F4 produzidas em cada planta F3 foram coletadas, mantendo todas as sementes F4 coletadas em separado 10 por uma planta de origem F3, e deste modo constituindo famílias F4.

Cerca de 10 sementes de cada família F4 foram plantadas para coletar tecido da folha depois utilizado para extração de DNA e genotipa- gem.

Cerca de 25 sementes de 250 famílias não-selecionadas foram 15 plantadas em um campo isolado para serem cruzadas para um testador (u- ma linhagem congênita de milho de um grupo heterótico diferente daquele das duas linhagens congênitas de origem do projeto): BMT505, do grupo heterótico Lancaster. Plantas F4 foram deborladas e deste modo usadas como fêmeas, enquanto o testador foi usado como o macho para polinizar 20 todas as plantas F4. Sementes testcross foram coletadas, mantendo a estru- tura familiar.

EXEMPLO 2 Avaliações Fenotípicas - Milho

Sementes testcross das 229 famílias F4 foram plantadas em 6 locais de campo em canteiros com duas fileiras. O design experimental foi um design entrelaçado com uma réplica. Vários outros híbridos, tais como verificadores, também foram plantados no mesmos testes.

Sementes das mesmas 229 famílias F4 foram também plantadas em um local de campo adicional, em canteiros com uma fileira. Várias linha- gens congênitas, tais como verificadores, também foram plantadas no mes- mo local.

As características mensuradas incluíram rendimento de grãos, umidade dos grãos na colheita, alojamento da raiz, incidência de carvão co- mum e incidência de Helminthosporium. As características, tais como rendi- mento de grãos e umidade dos grãos na colheita foram somente medidas em canteiros testcross, enquanto outras foram medidas em canteiros test- cross ou F4, dependendo de suas ocorrências.

5 EXEMPLO 3 - Genotipaqem e Mapeamento - Milho

DNA foi extraído de massas de folhas de cerca de 10 plantas F4 para cada família F4. As amostras de DNA foram genotipadas usando 88 SSRs polimórficos, cobrindo todo o genoma do milho. Várias centenas de SSRs foram previamente efetuadas nas duas origens dessa população se- 10 gregadoras, BFP57 e BMP34, para identificar aqueles polimórficos. Os genó- tipo dos marcadores moleculares obtidos a partir das análises das massas de DNA de F4 representaram os genótipos das plantas F3 das quais as famí- lias F4 foram derivadas.

Um mapa de marcador molecular foi construído usando o soft- 15 ware comumente usado MapMaker e JoinMap. Esse mapa marcador mole- cular tinha um comprimento total de 1674 centiMorgans (cM), com uma den- sidade de marcador de um marcador a cada 19 cM.

A análise conjunta dos dados genotípicos e fenotípicos foi efetu- ada usando o software QTLCartgrapher e PlabQTL. Sessenta e um QTLs k 20 foram identificados, para todas as características. Particularmente, 14 QTLs foram identificados para o rendimento de grãos, e 17 para a umidade dos grãos. QTLs são caracterizados quanto às suas posições no mapa genético e seus efeitos aditivos e de dominância. As posições são definidas como uma distância genética entre a posição mais provável dos QTLs (geralmente a posição do valor de pontuação LOD do pico) e o local do marcador flan- queador (em cM). Os efeitos aditivos e de dominância são definidos como desvios da média e são expresso na mesma unidade que a característica a qual eles se referem. Os valores aditivos definem qual das duas linhagens de origem carrega o alelo favorável no QTL. Nesse caso, os valores aditivos representam o efeito do alelo BMP34, quer seja positivo ou negativo. Para uma característica tal como rendimento de grãos, onde o feito desejado é um valor maior da característica, um valor aditivo positivo significa que ΒΜΡ34 carrega o alelo favorável enquanto um valor aditivo negativo significa que BFP57 carrega o alelo favorável.

EXEMPLO 4 índices de Seleção, Valores Genéticos e Genótipo Ideal - Milho Baseando-se nos QTLs identificados, os índices de seleção fo- ram definidos. Esses índices de seleção foram então aplicados aos genóti- pos QTL das plantas, para computar esses valores genéticos das plantas. O valor genético (GV) de uma planta foi computado da seguinte forma, base- ando-se no genótipo QTL das plantas:

ον=Σβ.Σ^Σρ,Λ,

t n i

-Piift^iqt

1 pode ser considerado como o valor genético QTL (QTL q da característica t).

Σ

q i pode ser considerado como o valor da característi-

ca (característica t).

Em uma população segregante do tipo Fn, a qual é o caso dessa população (n = 3), existem três genótipos possíveis em todo QTL, a saber QQ, Qq e qq, onde Q denota os alelos favoráveis e q os alelos desfavorá- 20 veis. Uma vez que os QTLs não estão geralmente localizados exatamente no local do marcador, genótipos exatos em QTLs não são conhecidos. En- tretanto, genótipos QTL e suas probabilidades de ocorrência, Piqtl podem ser inferidos a partir dos genótipos dos locais marcadores flanqueando os QTLs e ancestrais vegetais (pedigrees) onde i assume o valor 1, 2 e 3, represen- 25 tando os genótipos QTL QQ1 Qq e qq, conforme a seguir:

= 1 (QQ)

= 2 (Qq)

= 3 (qq)

Aos valores de seleção dos genótipos QTL podem ser atribuídos valores arbitrários. Mais comumente, eles assumem os seguintes valores:

5iqt = 1

Ô2qt = 0

S3Qt = -1

Vários índices de seleção foram construídos, envolvendo mais

ou menos características. Um genótipo ideal pode ser definido para cada índice de seleção. Ele é o genótipo com alelos homozigóticos favoráveis em todos os QTL envolvidos no índice.

Um índice (chamado de IND) foi baseado em 14 QTL para ren- 10 dimento de grãos, 17 QTL para umidade de grãos na colheita, 13 QTL para o alojamento da raiz, 7 QTL para incidência de carvão comum e 5 QTL para incidência de Helminthosporium. Os parâmetros QTL foram conforme defini- do nas Tabelas 1 a 5 abaixo. Efeitos aditivos foram usados como efeitos de alelos (aqt). Os pesos das características (βι) foram de 1,2 para rendimento 15 de grãos, -8,5 para umidade dos graos na colheita, -1,2 para o alojamento da raiz, -9,6 para incidência de carvão comum e -78,1 para incidência de Helminthosporium.

Tabela 1 QTL para o rendimento dos grãos

Posição QTL Efeito QTL Local do marcador para a Distância do local do Efeito aditivo esquerda de QTL marcador ao QTL (cM) NOM0906 8,1 -6,92 NOM0538 2,0 3,59 NOM0102 0,1 -3,45 NOM0544 10,5 -11,13 NOM0589 0,1 -5,03 NOM0099 24,0 24,95 NOM0472 5,1 2,97 NOM0181 0,3 -2,05 ΝΟΜ0290 8,0 -2,99 NOM1024 9,0 -4,08 ΝΟΜΘ435 7,9 3,60 ΝΟΜΟΊ 30 0,5 -5,09 NOM0404 0,1 2,17 NOMQ548 0,3 2,52 Tabela 2 QTL para a Umidade dos Grãos na Colheita

Posição QTL Efeito QTL Locais dos marcadores Distância do local marca¬ Efeito aditivo da esquerda do QTL dor ao QTL (cM) NOM0533 1,5 0,57 NOM0612 12,4 -0,39 NOM0129 6,0 -0,28 NOM0875 0,3 -0,38 NOM0359 10,7 0,94 NOM0180 1,7 -0,32 NOM0499 13,2 -2,63 NOM0041 6,7 1,41 NOM0528 0,1 0,35 NOM0102 0,1 -1,20 NOM0296 5,1 -0,42 NOM0504 6,0 1,18 NOM0732 8,1 0,25 NOM0325 0,1 0,21 NOM0561 0,2 0,19 NOM0152 0,1 0,52 NQM0612 11,6 -0,49 Tabela 3 QTL para localização da raiz

Posição QTL Efeito QTL Locais do marcador à Distância do local do Efeito aditivo esquerda do QTL marcador para o QTL (CM) NOMG112 0,1 1,20 NOM0218 2,3 -3,76 NOMO668 0,1 1,49 NOM0290 22,0 -11,60 NOM0148 2,4 -16,32 NOM0021 27,4 -28,40 NOM0500 0,1 -5,25 NOM0329 7,8 1,13 NQM0269 4,0 0,96 Posição QTL Efeito QTL Locais do marcador à Distância do local do Efeito aditivo esquerda do QTL marcador para o QTL (CM) NOM0538 2,0 4,67 NOM0102 7,1 -3,99 NOMOÜ21 2,6 -6,50 NOMQ639 3,0 0,61 Tabela 4 QTLs para a Incidência de carvão comum

Posição QTL Efeito QTL Local do marcador à es¬ Distância do local do Efeito aditivo querda do QTL marcador ao QTL NOM0435 2,0 1,97 NOM1024 -5,0 2,58 NOM0097 -4,0 -1,13 NOM0304 -6,9 -1,15 NOM0296 5,9 -1,04 NOM0218 3,7 1,20 NQM0324 -6,3 -1,34 Tabela 5 QTLs para incidência de Helminthosporium

Posição QTL EfeitoQTL Local do marcador à es¬ Distância do local marca¬ Efeito aditivo querda do QTL dor ao QTL NOM0404 4,3 -0,29 NOMOÕ28 4,0 -0,29 NOM0129 10,0 0,09 NOM0329 -2,2 -0,30 NOMQ399 0,1 -0,31 Valores genéticos para o índice IND foram computados para to-

das as 229 plantas F3 para as quais os genótipos foram anteriormente obti- dos. Nenhuma das 229 plantas F3 atingiram o genótipo ideal.

EXEMPLO 5 Distribuições Previstas dos Valores Genéticos - Milho

Foi aparente a partir dos genótipos dessas 229 plantas F3 que o genótipo ideal poderia ser obtido por ciclos sucessivos de cruzamentos entre as plantas. Dessas 229 plantas F3, entretanto, 26.106 cruzamentos não- recíprocos podem ser teoricamente feitos. Praticamente somente 229 cru- zamentos podem ser feitos, dado que cada planta produz em média somen- te uma espiga. Quais são os 229 melhores cruzamentos dos 26.106 teóricos possíveis é a questão que precisava ser respondida. Cada cruzamento, se 5 feito, poderia produzir uma quantidade de diferentes genótipos. Esses genó- tipos e suas probabilidades de ocorrência podem ser computados dos genó- tipos das plantas a serem cruzadas. Os genótipos marcadores das 229 plan- tas F3 foram conhecidos, consequentemente os genótipos marcadores de genoma total da progênie potencial dos cruzamentos dentre essas plantas 10 F3 poderia ser previstos. A probabilidade de ocorrência de cada um desses genótipos de progênie de genoma total pode ser computada a partir das dis- tâncias de recombinação entre os locais marcadores fornecido pelo mapa genético. Os valores de índice desses genótipos de progênie de genoma total também podem ser computados. Uma vez que esses valores de índices 15 são levados em consideração com suas probabilidades de ocorrência, os valores de distribuições dos índices de frequência das progênies pode ser construído. Essas distribuições de frequência podem ser usadas para identi- ficar as espécies (autofertilizações ou cruzamentos) com maiores probabili- dades de gerar elevado valor de progênie genética. Os valores quantis das 20 distribuições de frequência são usados para comparar as distribuições e i- dentificar as espécies superiores.

EXEMPLO 6 Seleção Baseada em Marcador - Milho do Ciclo 1

O primeiro ciclo de seleção baseada em marcador operou em plantas F3, para as quais os genótipos de marcador foram gerados para o 25 etapa de mapeamento QTL. Uma vez que as plantas F3 não estavam mais disponíveis, os cruzamentos hipotéticos (auto) dentre as famílias F4 foram avaliados pela computação das distribuições de frequência de seus valores genéticos de progênie e dos valores de quantis associados. Sete índices diferentes foram usados no processo de seleção.

Qualquer cruzamento hipotético (auto) que apresentou um vaior

quantil 50% negativo, para qualquer índice, foi descartado, resultando em 6.145 cruzamentos sendo pré-selecionados. Os cruzamentos hipotéticos pré-selecionados (auto) com os maiores valores para os dois mais importan- tes índices foram ainda selecionados,resultando em 126 seleções finais. Uma avaliação das plantas F3 envolvidas nos cruzamentos selecionados (Autos) permitiram a identificação das 12 plantas F3 envolvidas na maior par- 5 te dos cruzamentos hipotéticos de maior valor (autos). Isto completou o pri- meiro ciclo de seleção baseada em marcador. Uma vez que as plantas F3 não estavam mais disponíveis, a progênie F3 dessas 12 plantas F3 selecio- nadas foi usada para iniciar o segundo ciclo de seleção baseada em marca- dor.

EXEMPLO 7 Seleção Baseada em Marcador - Milho do Ciclo 2

Cerca de 45 sementes de cada uma das 12 famílias F4 selecio- nadas foram plantadas, as folhas foram amostradas e genotipadas com marcadores moleculares flanquenado QTLs envolvidos nos índices de sele- ção. Houve um total de 531 plantas F4.

A seleção das plantas F4 procedeu de modo similar à seleção

das plantas F3. Os cruzamentos hipotéticos (autos) entre as 521 plantas F4 foram gerados, o valor genético e a frequência de ocorrência de suas progê- nies foram computados e as distribuições de frequência construídas e seus valores de quantis computados. Esses cálculos foram feitos para cada um 20 dos sete índices (os mesmos que no Ciclo 1) usados no processo de sele- ção. Qualquer (auto) cruzamento hipotético que apresentou um valor quantil 50% negativo, para qualquer índice, foi descartado. Isto resultou em cerca de 60.000 cruzamentos hipotéticos sendo pré-selecionados. (Auto) cruza- mentos geneticamente similares, isto é, envolvendo plantas F4 das mesmas 25 duas famílias F4 (ou uma única família F4 no caso dos autos) foram identifi- cados e aqueles co valores de quantis inferiores foram descartados. Depois desse etapa, somente 4.073 (auto) cruzamentos hipotéticos foram ainda considerados para avaliações adicionais, (auto) cruzamentos hipotéticos com os mais altos valores para os dois índices mais importantes foram ainda 30 selecionados, resultando em 285 seleções finais. Esses 285 (auto) cruza- mentos hipotéticos envolveram 130 plantas F4. Aquelas plantas foram trans- plantadas na estufa e cresceram até a maturidade. Os (auto) cruzamentos entre as plantas foram feitos baseando-se nos seus valores e na sincroni- a/assincronia do florescimento macho-fêmea das plantas. Um total de 130 cruzamentos e autos foram feitos, representando o melhor grupo de cruza- mentos que poderia praticamente ser realizado. A semente (semente C-i) 5 dos nove melhores cruzamentos (famílias C-ι) foi colhida para iniciar o pró- ximo ciclo de seleção. Algumas sementes desses nove melhores cruzamen- tos, assim como as sementes dos outro 121 (auto) cruzamentos foram distri- buídas aos criadores de milho para avaliação, seleção e melhoria fenotípica. EXEMPLO 8 Seleção Baseada em Marcador - Milho do Ciclo 3 10 Um total de 551 sementes das 9 famílias Ci selecionadas foram

plantadas, as folhas foram amostradas e genotipadas com marcadores mo- leculares flanquenado QTLs envolvidos nos índices de seleção.

A seleção das plantas C-ι procederam de modo similar à seleção das plantas F4. Os (auto) cruzamentos hipotéticos dentre as 551 plantas Ci foram gerados, o valor genético e a frequência de ocorrência de suas progê- nies computados e as distribuições de frequência construídas e seus valores quantis computados. Esses cálculo foram feitas para cada um dos sete índi- ces (a mesma como em ciclos anteriores) usados no processo de seleção. Qualquer (auto) cruzamento hipotético que mostrou um valor quantil de 50% negativo, para qualquer índice, foi descartado. Isto resultou em cerca de 60.000 cruzamentos hipotéticos sendo pré-selecionados. (Auto) cruzamen- tos geneticamente similares, isto é, envolvendo plantas Ci a partir das mes- mas duas famílias Ci (ou única família C1 no caso dos autos) foram identifi- cados e aqueles com valores de quantis inferiores foram descartados. De- pois desse etapa, somente 2.438 (auto) cruzamentos hipotéticos ainda foram considerados para avaliações adicionais, (auto) cruzamentos hipotéticos com os mais altos valores para os dois maiores índices importantes foram ainda selecionados, resultando em 309 seleções finais. Esses 309 (auto) cruzamentos hipotéticos envolveram 141 plantas C1. Aquelas plantas foram transplantadas na estufa e cresceram até a maturidade. Os (auto) cruzamen- tos entre as plantas foram feitos baseando-se nos seus valores e na sincro- nia/assincronia do florescimento macho-fêmea das plantas. Um total de 141 cruzamentos e autos foram feitos, representando o melhor grupo de cruza- mentos que poderia praticamente ser realizado. A semente (semente C2) dos nove melhores cruzamentos (famílias C2) foi colhida para iniciar o pró- ximo ciclo de seleção. Algumas sementes desses nove melhores cruzamen- 5 tos, assim como as sementes dos outros 132 (auto) cruzamentos foram dis- tribuídas aos criadores de milho para avaliação, seleção e melhoria fenotípi- ca.

EXEMPLO 9 - Seleção Baseada em Marcador - Milho do Ciclo 4

Um total de 519 sementes das 9 famílias C2 selecionadas foram 10 plantadas, as folhas foram amostradas e genotipadas com marcadores mo- leculares flanquenado QTLs envolvidos nos índices de seleção.

A seleção das plantas C2 procedeu de modo similar à seleção das plantas C1. Os (auto) cruzamentos hipotéticos dentre as 519 plantas C2 foram gerados, o valor genético e a frequência de ocorrência de suas progê- nies computados e as distribuições de frequência construídas e seus valores quantis computados. Esses cálculo foi feito para cada um dos sete índices (o mesmo como em ciclos anteriores) usados no processo de seleção. Qual- quer (auto) cruzamento hipotético que mostrou um valor quantil de 50% ne- gativo, para qualquer índice, foi descartado. Isto resultou em cerca de k 20 55.000 cruzamentos hipotéticos sendo pré-selecionados. (Auto) cruzamen- tos geneticamente similares, isto é, envolvendo plantas C2 a partir das mes- mas duas famílias C2 (ou única família C2 no caso dos autos) foram identifi- cados e aqueles com valores de quantis inferiores foram descartados. De- pois desse etapa, somente 1.696 (auto) cruzamentos hipotéticos ainda foram considerados para avaliações adicionais. (Auto) cruzamentos hipotéticos

com os mais altos valores para os dois maiores índices importantes foram

i

ainda selecionados, resultando em 163 seleções finais. Esses 163 (auto) cruzamentos hipotéticos envolveram 120 plantas C2. Aquelas plantas foram transplantadas na estufa e cresceram até a maturidade. Os (auto) cruzamen- 30 tos entre as plantas foram feitos baseando-se nos seus vaiores e na sincro- nia/assincronia do florescimento macho-fêmea das plantas. Um total de 120 cruzamentos e autos foram feitos, representando o melhor grupo de cruza- mentos que poderia praticamente ser realizado. A semente (semente C3) desses 120 autos e cruzamentos (famílias C3) foi colhida e distribuída aos plantadores de milho para avaliação, seleção e melhoria fenotípica.

Os resultados representativos das seleções baseadas em mar- cador reveladas nos EXEMPLOS 6-9 são fornecidas nas Figuras 6 e 7, em que os indivíduos MDL53 e MDL54 foram produzidos empregando os méto- dos aqui descritos.

EXEMPLO 10 Material Vegetal - Trigo

Uma população segregante foi criada a partir do cruzamento de 10 duas linhagens congênitas de trigo, BR25 e F071. Várias plantas de uma linhagem foram cruzadas com várias plantas da outra linhagem para produ- zir a semente F1. Sementes Fi foram plantadas. As plantas F1 resultantes foram autofertilizadas para produzir a semente F2. Cerca de 400 sementes F2 foram plantadas e as plantas F2 foram autofertilizadas para produzir a 15 SementeF3.

Uma e somente uma semente F3 foi colhida em cada planta F2, um procedimento avançado de geração comumente usado conhecido como a descendência de sementes individual (SKD) resultando em uma massa de 400 sementes F3. Essas 400 sementes F3 foram plantadas, e as plantas F3 20 autofertilizaram para produzir a semente F4. Todas as sementes F4 produzi- das em cada planta F3 foram colhidas, mantendo todas as sementes F4 co- lhidas separadas pela planta de origem F3, e deste modo constituindo famí- lias F4 (400).

Uma fileira de sementes de cada família F4 foi plantada e plantas F4 autofertilizadas para aumentar as quantidades de sementes. A semente colhida consistia da geração F5.

Todas as sementes F5 foram colhidas em massa em cada fileira F4 (uma massa por fileira). No final deste processo, 400 famílias chamadas F3:F5 foram disponibilizadas. O tecido da folha de cada família F3:F5 foi a- 30 mostrado pelo amontoamenío de amostras de disco de filha das 12 plantas F5 por família F3:F5. Essas amostras de folhas foram posteriormente usadas para extração de DNA e genotípagem. Os genotipados obtidos representa- ram os genótipos das plantas F3.

EXEMPLO 11 Avaliações Fenotipicas-Triqo

As 400 famílias F5 foram avaliadas fenotipicamente em testes de campo efetuados em 2002 (1 local na França) e em 2003 (4 locais na Fran- 5 ça, 1 na Alemanha e 1 nos Estados Unidos). O design experimental foi um design em bloco completamente aleatorizado com verificações repetidas. AS linhagens de origem, assim como várias outras linhagens foram usadas co- mo verificações e foram, consequentemente, plantadas em vários testes.

As características a seguir foram avaliadas: rendimento de grãos, data de poda, alojamento, incidência de ferrugem amarela, incidência de cercosporiose, peso de mil sementes (TKW), peso de teste, dureza, con- teúdo de proteína, teste de sedimentação SDS, parâmetros Mixograph e su- bunidades de gluteína de peso molecular elevado.

EXEMPLO 12 Genotipagem e Mapeamento QTL-Trigo DNA foi extraído das massas de folhas de cerca de 12 plantas

F5 para cada família F4. AS amostras de DNA foram genotipadas usando 170 SSRs cobrindo todo o genoma de trigo. AS duas linhagens de origem dessa população segregante, BR25 e F071, foram previamente genotipadas em várias centenas de marcadores SSR para identificar os polimorfismos entre 20 eles. Os genótipos marcadores moleculares obtidos a partir das análises de massas de DNA F5 representaram os genótipo das plantas F3 das quais as famílias F4 e F5 foram derivadas.

Um mapa de marcador molecular foi construído usando o soft- ware comumente usado Mapmaker. A análise conjunta dos dados genotípi- 25 cos e fenotípicos foi efetuada usando o software QTLCartgrapher e PIabQ- TL. Mais de cinqüenta QTLs foram identificados, para todas as característi- cas. Particularmente, 11 QTLs foram identificados para o rendimento de grãos, e 12 o teste de sedimentação SDS. QTLs foram caracterizados quan- to às suas posições no mapa genético e seus efeitos aditivos. As posições 30 foram definidas s distâncias genéticas (em centimorgans - cM) entre a posi- ção mais provável dos QTLs (geralmente a posição do valor de pontuação LOD do pico) e o local do marcador flanqueador (em cM). Os efeitos aditivos são definidos como desvios da média e são expressos na mesma unidade que a característica a qual eles referem-se. Os valores aditivos definem qual das duas linhagens de origem carrega o alelo favorável no QTL. Nesse caso, os valores aditivos representam o efeito do alelo carregado por F071, quer 5 seja positivo ou negativo. Para uma característica tal como rendimento de grãos, onde o feito desejado é um valor maior da característica, um valor aditivo positivo significa que F071 carrega o alelo favorável e BR25 o desfa- vorável. Similarmente, um valor aditivo negativo significa que BR25 carrega

o alelo favorável e F071 o desfavorável.

EXEMPLO 13 índices de Seleção, Valores Genéticos e Genótipo Ideal - Tri- SO

ram definidos. Esses índices de seleção foram então aplicados aos genóti- pos QTL das plantas, para computar esses valores genéticos das plantas. O valor genético (GV) de uma planta foi computado da seguinte forma, base- ando-se no genótipo QTL das plantas:

onde βι é o peso (valor econômico) da característica t, aqt é o efeito do alelo favorável na QTL q da característica t (geralmente o valor aditivo de QTL), Piqt é a probabilidade de ocorrência do genótipo i em QTL q da característica t, e ôiqt é o valor de seleção do genótipo QTL i em QTL q da característica t.

população (n = 3), existem três genótipos possíveis em todo QTL, a saber QQ, Qq e qq, onde Q denota os alelos favoráveis e q os alelos desfavorá- veis. Uma vez que os QTLs não estão geralmente localizados exatamente no local do marcador, genótipos exatos em QTLs não são conhecidos. En-

Baseando-se nos QTLs identificados, os índices de seleção fo-

pode ser considerado como o valor genético QTL (QTL

q da característica t).

Σ^Σ Piqfiiqt

pode ser considerado como o valor da característi-

ca (característica t).

25

Em uma população segregante do tipo Fn, a qual é o caso dessa tretanto, genótipos QTL e suas probabilidades de ocorrência, piqt, podem ser inferidos a partir dos genótipos dos locais marcadores flanqueando os QTLs e ancestrais vegetais (pedigrees) onde i assume os valores 1, 2 e 3, repre- sentando os genótipos QTL QQ1 Qq e qq, conforme a seguir:

i = 1 (QQ)

i = 2 (Qq)

i = 3(qq)

Aos valores de seleção dos genótipos QTL podem ser atribuídos valores arbitrários. Nesse exemplo, aos valores de seleção dos QTLs foram 10 atribuídos os seguintes valores:

δ-lqt = 1

§2qt = O S3qt = -1

Vários índices de seleção foram construídos, envolvendo mais 15 ou menos características. Um genótipo ideal pode ser definido para cada índice de seleção. Ele é o genótipo com alelos homozigóticos favoráveis em todos os QTL envolvidos no índice.

Um índice (chamado de IND) foi baseado em 14 QTLs para ren- dimento de grãos, 12 QTLs para o teste de sedimentação SDS, 12 para o

- 20 contudo de proteína e 15 para TKW. Os parâmetros QTL foram conforme definidos abaixo. Efeitos de alelo (aqt) foram estabelecidos para igualar os valores dos efeitos aditivos. Os pesos das características (βι) foram de 2,7 para rendimento de grãos, -10 para teste de sedimentação SDS, -3 para o conteúdo e proteína e -15 para TKW.

25 Tabela 6 QTL para o rendimento dos grãos

Posição QTL Efeito QTL Local do marca¬ Cromossomo Posição no mapa Efeito aditivo dor ligado genético (cM) NW1105 1B-2 20 -1,62 NW0757 2A-1 0 2,17 NW0641 2A-2 98 1,42 NW1425 2A-3 0 1,65 NW1574 3A 114 -2,08 Posição QTL Efeito QTL Local do marca¬ Cromossomo Posição no mapa Efeito aditivo dor ligado genético (cM) NW1736 3B-1 18 1,67 NW1430 3D 58 0,95 NW1585 5B 72 -1,46 NW0071 6A 36 1,44 DW0370 6B 0 -0,37 NW0508 7A 136 1,00 Tabela 7 QTLs para peso de mil sementes (TKW)

Posição QTL Efeito QTL Local do marca¬ Cromossomo Posição do mapa Efeito aditivo dor ligado genético (cM) NW0440 1A-1 50 -0,58 NW0758 2A-2 10 -0,65 NW117A 2D-3 16 -0,45 NW1583 3A 26 0,66 NW1821 3B-1 6 0,45 DW0955 3B-2 8 -0,45 NW2009 5A 10 0,57 NW1648 5B 0 0,57 NW1585 5B 70 -0,73 NW1651 5D-1 104 0,67 NW0071 6A 32 1,34 NW2870 6B 4 0,74 NW1197 6D 26 0,50 NW1034 7 A 30 -0,56 NW1295 7D-3 0 -0,96 Tabela 8 QTLs para o Conteúdo de Proteína

Posição QTL Efeito QTL Local do marca¬ Cromossomo Posição do mapa Efeito aditivo dor ligado genético (cM) NWI074 1 A-í 18 0,09 NW1105 1B-2 22 -0,08 NW0814 2A-2 108 -0,21 Posição QTL Efeito QTL Local do marca¬ Cromossomo Posição do mapa Efeito aditivo dor ligado genético (cM) NW1425 2A-3 0 -0,10 NW0180 2D-2 2 -0,12 NW0790 3A 102 0,21 DW.1718 3B-2 0 -0,09 NW0659 5A 6 -0,08 NW0692 5D-1 0 -0,12 NW0071 6A 29 -0,13 NW1673 7D-2 68 0,07 NW1475 7D-4A 8 -0,14 Tabela 9 QTLs para o Teste de Sedimentação SDS

Posição QTL Efeito QTL Local do marca¬ Cromossomo Posição do mapa Efeito aditivo dor ligado genético (cM) NW0151 1A-1 0 -0,81 NW1272 1A-1 62 -1,59 NW1105 1B-2 22 -2,64 NW0222 3A 126 -1,39 NW1736 3B-1 14 1,23 DW1718 3B-2 0 -0,85 NW0692 5D-1 0 -3,04 DW0935 5D-2 42 1,41 NW0718 6B 32 1,98 NW1034 7A 26 -0,66 NW0779 7A 81 1,39 NW1475 7D-4A 0 -1,75 Valores genéticos para o índice IND foram computados para to-

das as 400 plantas F3 para as quais os genótipos foram anteriormente obti- dos. Nenhuma das plantas atingiu o genótipo ideal.

EXEMPLO 14 Distribuições Previstas dos Valores Genéticos - Trigo

Os genótipos dessas 400 plantas F3 indicaram que o genótipo ideal poderia ser obtido por ciclos sucessivos de cruzamentos entre as plan- tas. O desafio foi identificar os cruzamentos, dentre todos os possíveis, que poderiam ser os melhores cruzamentos em termos de permitir que o indiví- duos com genótipos idênticos ou similares àqueles do genótipo ideal desen- volvessem-se. Caso feito, cada cruzamento poderia produzir uma quantida- de de diferentes genótipos. Esses genótipos e suas probabilidades de ocor- rência podem ser computados a partir dos genótipos das plantas a serem cruzados. Os genótipos marcadores das 400 plantas F3 foram conhecidos, deste modo os genótipos marcadores do genoma total da progênie potencial de cruzamentos entre essas plantas F3 puderam ser previstos. A probabili- dade de ocorrência de cada um desses genótipos de progênie de genoma total pode ser computada a partir das distâncias de recombinação entre os locais marcadores fornecidos pelo mapa genético. Os valores de índices desses genótipos de progênie de genoma total podem também ser compu- tados. Uma vez que esses valores de índice sejam levado em consideração com as suas probabilidades de ocorrência, distribuições de frequência dos valores de índice das progênies puderam ser construídas. Essas distribui- ções de frequência podem ser usadas para identificar emparelhamentos (au- tofertilizações ou cruzamentos) com altas probabilidades de geração de pro- gênie de valor altamente genético. Os valores dos quantis das distribuições de frequência são usados para comparar distribuições e identificar empare- Ihamentos superiores.

EXEMPLO 15 Seleção Baseada em Marcador-Triqo do Ciclo 1

O primeiro ciclo de seleção baseada em marcador operou em plantas F3, para as quais os genótipos de marcador foram gerados para o etapa de mapeamento QTL. Uma vez que as plantas F3 não estavam mais 25 disponíveis, os cruzamentos hipotéticos (auto) dentre as famílias F4 ou F5 foram avaliados pela computação das distribuições de frequência de seus valores genéticos de progênie e dos valores de quantis associados. Um índi- ce, IND, foi usado no processo de seleção.

Qualquer cruzamento hipotético (auto) que apresentou um valor quanti! 50% negativo, para o índice IND foi descartado, resultando em vários cruzamentos hipotéticos sendo pré-selecionados. Os cruzamentos hipotéti- cos pré-selecionados (auto) com os maiores valores para o índice IND foram ainda selecionados,resultando em 40 seleções finais. Uma avaliação das plantas F3 envolvidas nos cruzamentos selecionados (Autos) permitiu a iden- tificação das 15 plantas F3 envolvidas na maior parte dos cruzamentos hipo- téticos de maior valor (autos). Isto completou o primeiro ciclo de seleção ba- 5 seada em marcador. Uma vez que as plantas F3 não estavam mais disponí- veis, a progênie F5 dessas 15 plantas F3 selecionadas foi usada para iniciar o segundo ciclo de seleção baseada em marcador.

EXEMPLO 16 Seleção Baseada em Marcador-Triqo do Ciclo 2

Cerca de 28 sementes de cada uma das 15 famílias F5 selecio- nadas foram plantadas, as folhas foram amostradas e genotipadas com marcadores moleculares flanquenado QTLs envolvidos nos índices de sele- ção. Houve um total de 420 plantas F5.

A seleção das plantas F5 procedeu de modo similar à seleção das plantas F3. Os cruzamentos hipotéticos (autos) entre as 420 plantas F5 foram gerados, o valor genético e a frequência de ocorrência de suas progê- nies foram computados e as distribuições de frequência construídas e seus valores de quantis computados. Esses cálculos foram feitos para o índice IND, usado no processo de seleção. Qualquer (auto) cruzamento hipotético que apresentou um valor quantil 50% negativo, para o índice IND foi descar- tado. Qualquer (auto) cruzamento hipotético que apresentou um valor de quantil 50% negativo para o índice IND foi descartado. (Auto) cruzamentos geneticamente similares, isto é, envolvendo plantas F5 das mesmas duas famílias F5 (ou única família F5 no caso dos autos) foram identificados e a- queles com baixos valores de quantis foram descartados. Depois dessa eta- pa, somente cerca de 4.000 (auto) cruzamentos hipotéticos ainda foram con- siderados para avaliação futura. (Auto) cruzamentos hipotéticos com os mai- ores valores para os dois índices mais importantes foram adicionalmente selecionados, resultando em 40 seleções finais. Esses 40 (auto) cruzamen- tos hipotéticos envolveram 50 plantas F5. Aquelas plantas foram transplan- tadas na estufa e cresceram até a maturidade. Os (auto) cruzamentos entre as plantas foram feitos baseando-se nos seus valores e na sincroni- a/assincronia do florescimento macho-fêmea das plantas. Um total de 35 cruzamentos e autos foram feitos, representando o melhor grupo de cruza- mentos que poderia praticamente ser realizado. A semente (semente CO dos 18 melhores cruzamentos (famílias Ci) foi colhida para iniciar o próximo ciclo de seleção. Algumas sementes desses melhores cruzamentos, assim 5 como as sementes dos outros (auto) cruzamentos foram distribuídas aos criadores de trigo para avaliação, seleção e melhoria fenotípica.

EXEMPLO 17 Seleção baseada em marcador - Trigo do Ciclo 3

Um total de 540 sementes das 18 famílias Ci selecionadas fo- ram plantadas, as folhas foram amostradas e genotipadas com marcadores moleculares flanquenado QTLs envolvidos nos índices de seleção.

A seleção das plantas C1 procedeu de modo similar à seleção das plantas F5. Os (auto) cruzamentos hipotéticos dentre as 540 plantas C1 foram gerados, o valor genético e a frequência de ocorrência de suas progê- nies computados e as distribuições de frequência construídas e seus valores quantis computados. Esses cálculos foram feitos para o índice IND, usados no processo de seleção. Qualquer (auto) cruzamento hipotético que mostrou um valor quantil de 50% negativo para o índice IND foi descartado. (Auto) cruzamentos geneticamente similares, isto é, envolvendo plantas C1 a partir das mesmas duas famílias C1 (ou única família C1 no caso dos autos) foram identificados e aqueles com valores de quantis inferiores foram descartados. Depois desse etapa, somente cerca de 3.000 (auto) cruzamentos hipotéticos ainda foram considerados para avaliações adicionais. (Auto) cruzamentos hipotéticos com os mais altos valores para o índice IND foram ainda selecio- nados, resultando em 40 seleções finais. Esses 40 (auto) cruzamentos hipo- téticos envolveram 45 plantas C1. Aquelas plantas foram transplantadas na estufa e cresceram até a maturidade. Um total de 36 cruzamentos e autos foram feitos, representando o melhor grupo de cruzamentos que poderia pra- ticamente ser realizado. As sementes (semente C2) de todos os cruzamen- tos e autos (famílias C2) foram colhidas e distribuídas aos plantadores de trigo para avaliação, seleção e melhoria fenotípica.

Discussão dos EXEMPLOS

O presente objeto descrito refere-se em algumas modalidades à seleção de plantas a serem (auto) cruzadas baseando-se nas características de suas progênies potenciais. AS características de progênie incluem seus genótipos individuais, probabilidades de ocorrência desses genótipos indivi- duais e valores genéticos desses genótipos, assim como características de 5 progênie globais tais como a distribuição de frequência dos valores genéti- cos e correspondentes valores de quantis. AS características de progênie podem ser calculadas ao invés de estimadas através de simulações. A pro- gênie pode ser o produto imediato de um (auto) cruzamento específico ou o produto de um (auto) cruzamento específico seguido por várias gerações de 10 autofertilização ou cruzamento.

Associações de características dos marcadores não estão limi- tadas ao QTL porém também incluem genes. Para associações de caracte- rísticas dos marcadores ou informação gênica a ser útil pelo assunto presen- temente descrito, a disponibilidade de informações do mapa genético e do polimorfismo seqüencial é desejável.

A população à qual a matéria presentemente descrita pode ser aplicada pode ser qualquer tipo de população, em algumas modalidades uma população biparental (bi-alélica), embora isso não seja necessário. Atu- almente, vários algoritmos e softwares foram desenvolvidos para a situação 20 bialélica, porém o desenvolvimento e algoritmos e softwares para situações multialélicas também foi fornecido de acordo com o assunto presentemente descrito. A população pode ser de indivíduo F2 ou qualquer geração Fn. Ela também Pode ser qualquer geração BCn, linhagens congênitas recombinán- tes (RILs), linhagens quase isogênicas (NILs), haploides duplos (DHs) ou 25 qualquer outro material. Plantas C1 e C2, conforme ilustrado nos EXEM- PLOS acima, constituem populações segregadoras onde os indivíduos po- dem ter ou genótipos homozigóticos ou heterozigóticos em qualquer local.

Nos EXEMPLOS acima, a população de plantas às quais a sele- ção baseada no marcador é aplicada podem ser a mesma geração que a- queia usada para associações marcador-característica (genótipo-fenótipo). Os métodos presentemente descrito também aplicam-se às situações onde as associações de características de marcador foram estabelecidas em po- pulações independentes daquelas onde a seleção baseada em marcador é aplicada. As associações marcador-características podem ainda surgir de várias populações independentes. Por exemplo, uma pessoa pode ter efetu- ado projetos de mapeamento QTL, os quais resultaram em associações 5 marcador-característica. Experimentos publicados que ocorrem em institui- ções públicas podem também ter resultado em associações marcador- características. Finalmente, informações acerca de genes, incluindo posi- ções de mapa de polimorfismo de seqüência (haplótipos) também devem ser disponibilizados. Todas essas informações, associações marcador-

característica do experimentos internos, experimentos externos, assim como informação genética podem ser usadas para efetuar a seleção baseada em marcador em outra população.

A quantidade de gerações consecutivas às quais o assunto pre- sentemente descrito pode ser aplicada é ilimitada.

Embora os EXEMPLOS acima ilustrem a aplicação de um méto-

do representativo para (auto) cruzar plantas na população sob estudo, o as- sunto presentemente descrito pode também ser empregado para selecionar plantas a serem cruzadas de modo reverso a uma única e homozigótica li- nhagem.

A quantidade de indivíduos aos quais o assunto presentemente

descrito é aplicada é ilimitada.

O assunto presentemente descrito pode ser aplicado a quais- quer espécies, não-limitadas às plantas.

REFERÊNCIAS

Todas as referências listadas na presente descoberta incluindo,

porém sem limitar-se a todas as patentes, pedidos de patente e publicações suas artigos de jornais científicos e entradas de bancos de dados (por e- xemplo, entradas do banco de dados GENBANK® e todas as anotações ali disponíveis) são incorporadas aqui por referência nas suas totalidades até a

extensão em que o elas suplementem, expliquem e forneçam bases para, ou ensinar a metodologia, técnicas e/ou composições aqui empregadas.

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Publicação de Pedido de Patente U.S. No. 20030005479.

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Wan et al. (1989) Theoretical and Applied Genetics 77:889-892.

Será entendido que vários detalhes do assunto atualmente des- crito podem ser alterados sem sair do escopo do assunto presentemente descrito. Além disso, a descrição precedente é somente para fins de ilustra- ção, e não para o propósito de limitação.

Claims

1. Método para calcular uma distribuição de uma probabilidade ou frequência de ocorrência de um ou mais genótipos potenciais, o método compreendendo: (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo par- ceiro de geração, em que: (i) o genótipo de cada um do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais ligado a um local genético; e (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o lo- cal genético ao qual ele está ligado é conhecida ou pode ser atribuída; (b) calculo, simulação ou combinações de calcular e simular uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subse- quente compreendendo um genótipo; e (c) calcular uma distribuição de uma probabilidade ou de uma frequência de ocorrência para um o mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente.

2. Método para calcular uma distribuição de valor genético, o método compreendendo: (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo par- ceiro de geração, em que: (i) o genótipo de cada um do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais ligado a um ou mais locais genéticos; e (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o lo- cal genético ao qual ele está ligado é conhecida ou pode ser atribuída; e (iii) cada genótipo é associado a um valor genético; (b) calculo, estimulo ou combinaçoes de calcular e estimular uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de ge- ração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; e (c) calcular uma distribuição do valor genético para um ou mais dos genótipos.

3. Método de escolha de um par de geração para produzir uma progênie com um genótipo desejado, o método compreendendo: (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo par- ceiro de geração, em que: (i) o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais sendo ligado a um local genético; e (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o lo- cal genético ao qual ele está ligado é conhecida ou pode ser atribuída; (b) calculo, simulação ou combinações de calculo e simulação uma geração do primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de gera- ção para causar uma geração subsequente, cada membro da geração sub- sequente compreendendo um genótipo; (c) calcular uma distribuição de probabilidade ou uma frequência de ocorrência para um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente; (d) repetir os passos de (a) até (c) com um primeiro parceiro de geração potencial diferente, um segundo parceiro de geração potencial dife- rente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração potencial diferen- tes; (e) comparar a probabilidade ou distribuições de frequência cal- culada em uma ou mais iterações do etapa (c) umas com a outras; e (f) escolher um par de geração baseando-se no etapa de compa- ração.

4. Método para escolher e gerar pares para produzir uma progê- nie com um genótipo desejado, o método compreendendo: (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo par- ceiro de geração, em que: (i) o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos ligados a um ou mais locais genéticos; (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o Io- cal genético ao qual ele está ligado é conhecida ou pode ser atribuída; e (iii) cada genótipo é associado a um valor genético; (b) calculo, simulação ou combinações de calcular e simular uma geração do primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subse- quente compreendendo um genótipo; (c) calcular uma distribuição de valores genéticos associados a um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequen- te; (d) repetir os passos de (a) até (c) com um primeiro parceiro de geração potencial diferente, um segundo parceiro de geração potencial dife- rente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração potencial diferen- tes; (e) comparar as distribuições de valor genético calculadas em uma ou mais iterações do etapa (c) umas com as outras; e (f) escolher um par gerador baseando-se em um etapa de com- paração.

5. Método para gerar uma progênie individual com um genótipo desejado, o método compreendendo: (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo par- ceiro de geração, em que: (i) o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, cada um dos quais estando ligado a um local genético; e (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o lo- cal genético ao qual ele está ligado é conhecido ou pode ser atribuído; (b) calculo, simulação ou combinações de calculo e simulação uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de ge- ração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; (c) calcular uma distribuição de uma probabilidade ou de uma frequência de ocorrência para um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequente; (d) repetir os passos de (a) até (c) com um primeiro parceiro de geração potencial diferente, um segundo parceiro de geração potencial dife- rente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração potencial diferen- tes; (e) comparar a probabilidade ou distribuições de frequência cal- culadas em uma ou mais iterações do etapa (c) umas com a outras; (f) escolher um par de geração baseando-se no etapa de compa- ração; e (g) gerar o par de geração de acordo com o cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação conforme estabelecido no etapa (b) para gerar uma progênie individual com um genótipo desejado.

6. Método para gerar uma progênie individual com um genótipo desejado, o método compreendendo: (a) fornecer um primeiro parceiro de geração e um segundo par- ceiro de geração, em que: (i) o genótipo de cada um dentre o primeiro parceiro de geração e o segundo parceiro de geração é conhecido ou é previsto em relação a um ou mais marcadores genéticos, ligados a um ou mais locais genéticos; (ii) uma distância genética entre cada marcador genético e o lo- cal genético ao qual ele está ligado é conhecida ou pode ser atribuída; e (iii) cada genótipo está associado a um valor genético; (b) calculo, simulação ou combinações de calculo e simulação uma geração do primeiro parceiro de geração e do segundo parceiro de ge- ração para causar uma geração subsequente, cada membro da geração subsequente compreendendo um genótipo; (c) calcular uma distribuição de valores genéticos associados a um ou mais dos genótipos de um ou mais membros da geração subsequen- te; (d) repetir os passos de (a) até (c) com um primeiro parceiro de geração potencial diferente, um segundo parceiro de geração potencial dife- rente ou ambos primeiro e segundo parceiros de geração potencial diferen- tes; (e) comparar as distribuições de valores genéticos calculadas em uma ou mais iterações do etapa (c) umas com a outras; (f) escolher um par de geração baseando-se no etapa de compa- ração; e (g) gerar o par de geração de acordo com o cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação conforme estabelecido no etapa (b) para gerar uma progênie individual com um genótipo desejado.

7. Indivíduo gerado pelo método como definido nas eivindica- ções 5 e 6.

8. Indivíduo, de acordo com a reivindicação 7, em que o indiví- duo é uma planta.

9. Célula da planta como definida na reivindicação 8.

10. Semente ou progênie da planta como definido na reivindica- ção 8.

11. Método de acordo com qualquer uma das reivindicações 3 a 6, em que a comparação é em um quantil selecionado.

12. Método, de acordo com a reivindicação 11, em que o quantil selecionado é um quantil de 95%, um quantil de 59% ou combinações des- ses.

13. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que cada parceiro de geração é uma planta.

14. Método, de acordo com a reivindicação 13, em que a planta é selecionada do grupo consistindo em milho, trigo, cevada, arroz, beterraba, girassol, oleo de semente de colza do inverno, canola, tomate, pimenta, me- lão, melancia, brócolis, couve-flor, couve-de-bruxelas, alface, espinafre, ca- na-de-açúcar, café, cacau, pinho, álamo, eucalipto, macieira e uva.

15. Método, de acordo com a reivindicação 14, em que a planta é milho.

16. Método,de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que cada parceiro de geração é um indivíduo congênito.

17. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, compreendendo ainda a geração de uma ou mais outras progênies de geração, em que cada progênie de geração adicional é gerada por um ou mais ciclos de cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação de uma geração de pelo menos um membro da geração subsequente ou uma outra geração com um indivíduo selecionado do grupo consistindo de si pró- prio, um membro da geração imediatamente anterior, outro indivíduo da mesma geração, outro indivíduo de uma geração anterior, o primeiro parcei- ro de geração, o segundo parceiro de geração e os seus derivados haloides duplos.

18. Método de acordo com a reivindicação 17, em que as outras progênies de geração são criadas por uma ou mais gerações sucessivas de cruzamentos, autofertilizações, geração de derivados de haploides duplos ou suas combinações de um ou mais indivíduos de uma geração precedente.

19. Método, de acordo com a reivindicação 18, em que as outras progênies de geração são geradas por três gerações sucessivas de cruza- mentos, autofertilizações, geração de derivados de haploides duplos ou suas combinações de um ou mais indivíduos de uma geração precedente.

20. Método, de acordo com a reivindicação 18, em que as outras progênies de geração são geradas por quatro gerações sucessivas de cru- zamentos, autofertilizações, geração de derivados de haploides duplos ou suas combinações de um ou mais indivíduos de uma geração precedente.

21. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que as outras gerações ocorrem por pelo menos duas gerações su- cessivas de autofertilização de um ou mais membros de uma geração pre- cedente.

22. Método, de acordo com a reivindicação 21, em que a outra geração ocorre por três gerações sucessivas de autofertilização de um ou mais membros de uma geração precedente.

23. Método, de acordo com a reivindicação 22, em que a outra geração ocorre por quatro gerações sucessivas de autofertilização de um ou mais membros de uma geração precedente.

24. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que um ou mais marcadores genéticos são selecionados do grupo consistindo em um polinucleotídeo de polimorfismo único (SNP), um indel (isto é, inserção/deleção), uma repetição de seqüência simples) um polimor- fismo de comprimento de fragmento de restrição (RFLP), um DNA polimórfi- co amplificado randomizado (RAPD), um marcador de seqüência polimórfica amplificada clivada (CAPS), um marcador de Tecnologia de Diversidade de Arranjos (DArT), um polimorfismo de comprimento de fragmentos amplifica- dos (AFLP), e combinações dos mesmos.

25. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que um ou mais marcadores genéticos compreendem entre um e dez marcadores.

26. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que um ou mais marcadores genéticos compreendem mais de dez marcadores genéticos.

27. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que o cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simulação de uma geração inclui o cálculo, simulação ou combinações de cálculo e simu- lação de uma taxa esperada de recombinação entre pelo menos um ou mais marcadores genéticos e um local genético associado à expressão de uma característica fenotípica.

28. Método, de acordo com a reivindicação 27, em que a carac- terística fenotípica é selecionada do grupo consistindo de uma característica qualitativa e de uma característica quantitativa.

29. Método, de acordo com a reivindicação 28, em que um ou mais marcadores genéticos estão ligados a um ou mais locais de caracterís- ticas quantitativas associados com a expressão da característica fenotípica.

30. Método, de acordo com a reivindicação 27, em que o local genético associado à expressão da característica fenotípica codifica um pro- duto gênico que é associado à expressão da característica fenotípica.

31. Método, de acordo com a reivindicação 27, em que a taxa de recombinação entre pelo menos um ou mais marcadores genéticos e os Io- cais genéticos associados com a expressão da característica fenotípica é zero.

32. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que os parceiros de geração são o mesmo indivíduo.

33. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que cada geração calculada ou simulada compreende a autofertiliza- ção de um indivíduo para a geração imediatamente anterior.

34. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, em que o par de geração compreende uma reunião de genótipos machos, uma reunião de genótipos fêmeas ou uma reunião tanto de genótipos ma- chos quanto fêmeas.