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Estimativas diretas de parâmetros evolutivos via análise de loci de traços quantitativos

Processo: 14/26262-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2015
Vigência (Término): 01 de março de 2019
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Quantitativa
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Gabriel Henrique Marroig Zambonato
Beneficiário:Diogo Amaral Reboucas Melo
Instituição-sede: Instituto de Biociências (IB). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:11/14295-7 - Modularidade e suas consequências evolutivas, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):15/21811-2 - Estimativas diretas de parâmetros evolutivos via análise de QTL, BE.EP.DR
Assunto(s):Simulação por computador   Evolução molecular

Resumo

Genética quantitativa trata da variação e evolução de caracteres contínuos em populações biológicas. A relação entre caracteres é fundamental para compreender a diversificação fenotípica e a interação das populações com o ambiente. Essa estrutura de relações entre vários caracteres quantitativos é codificada pela sua estrutura de covariação genética aditiva. Essas relações genéticas são em grande parte resultado das interações pleiotrópicas e epistáticas entre genes atuando sobre vários caracteres simultaneamente. Existe uma carência de estudos empíricos sobre pleiotropia, apesar do tema contar com um forte arcabouço teórico. Neste projeto, pretendemos investigar empiricamente a evolução de relações pleiotrópicas por meio de sequenciamento e identificação de QTLs atuando sobre taxa de crescimento ao longo do desenvolvimento, utilizando linhagens experimentais de camundongos selecionadas para alteração de curvas de crescimento. Pretendemos também usar as informações derivadas dessa análise experimental na parametrização de modelos baseados em indivíduos para a simulação da evolução de traços quantitativos. (AU)

Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MELO, DIOGO; MARROIG, GABRIEL; WOLF, JASON B. Genomic Perspective on Multivariate Variation, Pleiotropy, and Evolution. JOURNAL OF HEREDITY, v. 110, n. 4, SI, p. 479-493, JUN 2019. Citações Web of Science: 0.
PENNA, ANNA; MELO, DIOGO; BERNARDI, SANDRA; OYARZABAL, MARIA INES; MARROIG, GABRIEL. The evolution of phenotypic integration: How directional selection reshapes covariation in mice. Evolution, v. 71, n. 10, p. 2370-2380, OCT 2017. Citações Web of Science: 6.
IMENEZ SILVA, PEDRO HENRIQUE; MELO, DIOGO; RIBEIRO DE MENDONCA, PEDRO OMORI. Insights from Systems Biology in Physiological Studies: Learning from Context. CELLULAR PHYSIOLOGY AND BIOCHEMISTRY, v. 42, n. 3, p. 939-951, 2017. Citações Web of Science: 1.
COSTA, THAIANY M.; HEBETS, EILEEN A.; MELO, DIOGO; WILLEMART, RODRIGO H. Costly learning: preference for familiar food persists despite negative impact on survival. BIOLOGY LETTERS, v. 12, n. 7 JUL 2016. Citações Web of Science: 2.
HUBBE, ALEX; MELO, DIOGO; MARROIG, GABRIEL. A case study of extant and extinct Xenarthra cranium covariance structure: implications and applications to paleontology. PALEOBIOLOGY, v. 42, n. 3, p. 465-488, SUM 2016. Citações Web of Science: 3.

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