02333naa a2200253 a 450000100080000000500110000800800410001910000180006024501180007826000090019650001340020552014160033965000230175565300210177865300190179965300360181865300420185465300240189665300170192065300080193770000240194570000210196977300890199011242302018-06-29       2008    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aMOLLINARI, M.  aComparação dos algoritmos delineação rápida em cadeia e seriação, para a construção de mapas genéticos.  c2008  aTítulo em inglês: Comparison of algorithms rapid chain delineation and seriation, for the construction of genetic linkage maps.  aO objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência, na construção de mapas genéticos, dos algoritmos seriação e delineação rápida em cadeia, além dos critérios para avaliação de ordens: produto mínimo das frações de recombinação adjacentes, soma mínima das frações de recombinação adjacentes e soma máxima dos LOD Scores adjacentes, quando usados com o algoritmo de verificação de erros "ripple". Foi simulado um mapa com 24 marcadores, posicionados aleatoriamente a distâncias variadas, com média 10 cM. Por meio do método Monte Carlo, foram obtidas 1.000 populações de retrocruzamento e 1.000 populações F2, com 200 indivíduos cada, e diferentes combinações de marcadores dominantes e co-dominantes (100% co-dominantes, 100% dominantes e mistura com 50% co-dominantes e 50% dominantes). Foi, também, simulada a perda de 25, 50 e 75% dos dados. Observou-se que os dois algoritmos avaliados tiveram desempenho semelhante e foram sensíveis à presença de dados perdidos e à presença de marcadores dominantes; esta última dificultou a obtenção de estimativas com boa acurácia, tanto da ordem quanto da distância. Além disso, observou-se que o algoritmo "ripple" geralmente aumenta o número de ordens corretas e pode ser combinado com os critérios soma mínima das frações de recombinação adjacentes e produto mínimo das frações de recombinação adjacentes.  aMonte Carlo method  aalgoritmo ripple  adados perdidos  adominant and codominant markers  amarcadores dominantes e co-dominantes  amétodo Monte Carlo  amissing data  aQTL1 aMARGARIDO, G. R. A.1 aGARCIA, A. A. F.  tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DFgv. 43, n. 4, p. 505-512, abr. 2008