Construcao de um mapa genetico para cana-de-acucar com marcador rflp usando os programas computacionais mapmaker/exp e joinmap simultaneamente.

• Processo: 02/14169-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2003
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2004
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Quantitativa
• Pesquisador responsável: Antonio Augusto Franco Garcia
• Beneficiário: Maria Marta Pastina
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Cana-de-açúcar Mapeamento genético Marcador molecular
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cana-De-Acucar | Joinmap | Mapa Genetico | Mapmaker/Exp | Marcadores Moleculares | Polipiloides

Resumo

A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é uma das mais importantes espécies cultivadas, por ser a principal fonte de sacarose, além de possibilitar a extração de inúmeros subprodutos de grande importância econômica. Recentemente, com o surgimento dos marcadores moleculares, tornou-se possível a construção de mapas genéticos e o mapeamento de QTL's, para espécies desse tipo. Alguns programas computacionais, como JoinMap e MAPMAKER/EXP, são muito utilizados para a construção desses mapas. Entretanto, sabe-se que o primeiro apresenta como vantagem em relação ao segundo, o fato de possuir artifícios que possibilitam a identificação das fases de ligação na população em estudo. No entanto, o programa computacional MAPMAKER/EXP, embora não estime a fase de ligação, apresenta algoritmos de estimativa multiponto e ordenação de marcadores bastante eficientes. Nesse contexto, o presente trabalho tem por objetivo, primeiramente, identificar a fase de ligação de locos de marcador RFLP, obtidos para uma população de cana-de-açúcar proveniente do cruzamento de variedades comerciais, usando o programa JoinMap. Posteriormente, será construído o mapa genético para a população utilizando o MAPMAKER/EXP. Pretende-se, com isso, utilizar os melhores algoritmos que cada programa possui, obtendo um mapa genético, teoricamente, mais próximo do existente nessa espécie do que o que seria obtido usando apenas um dos programas isoladamente. (AU)