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1 STATGEN Plataforma web para análise de dados genéticos. Diogo Gonçalves Neder 1 1 Introdução O melhoramento de plantas visa principalmente identificar combinações genotípicas com performance superior quando em produção comercial. Isso implica que nenhum material será recomendado sem avaliações prévias em campos experimentais, os quais devem refletir obrigatoriamente as condições que o material irá encontrar quando em produção comercial (Ramalho et al, 2000). Estes experimentos podem apresentar grande variações quanto ao delineamento empregado, número de tratamento e repetições, locais e safras. Entretanto, em todos os casos uma maneira de se aumentar a chance de êxito de um programa de melhoramento é a realização de experimentos fidedignos, dos quais são obtidos grandes volumes de dados experimentais (Cruz, 1998). É a partir do processamento adequado destes dados que os parâmetros genéticos são estimados, os fenômenos biológicos são interpretados e a seleção dos melhores genótipos realizada. Somado aos dados obtidos pela avaliação de caracteres fenotípicos (fenotipagem), o desenvolvimento da biologia molecular tornou cada vez mais comum a avaliação de caracteres genotípicos (genotipagem) em programas de melhoramento. Desta forma, amostras do tecido de diferentes genótipos são submetidas a análise de DNA pelo emprego de marcadores moleculares. O grande volume de informações geradas permite aos pesquisadores identificar e localizar locos controladores de caracteres monogênicos e poligênicos no genoma da espécie estudada. Uma vez identificado e marcado, este loco pode ser utilizado juntamente com os dados fenotípicos na seleção auxiliada por marcadores (MAS) como descrito por Lande e Thompson (1990). Mais recentemente, com a redução dos custos de genotipagem, vêm sendo proposto a a seleção simultânea para centenas ou milhares de marcadores, os quais cobrem o genoma de uma maneira densa, de forma que todos os genes de um caráter quantitativo estejam em desequilíbrio de ligação com pelo menos uma parte dos marcadores, técnica conhecida como Seleção Genômica Ampla (GWS) (MEUWISSEN et al., 2001). Considerando o exposto, uma grande quantidade de dados fenotípicos e genotípicos têm sido gerados por geneticistas e melhoristas de plantas. Assim sendo, para uma correta 1 DAA/CCAA/UEPB. 1

2 análise dos dados e interpretação de resultados é fundamental a existência de recursos computacionais e aplicativos eficientes à disposição do pesquisador (Cruz, 1998). Segundo Cruz (1998) O desenvolvimento de aplicativos na área de Genética e Melhoramento torna-se fundamental pela escassez dos mesmos, tanto no Brasil quanto no exterior. Sua disponibilidade visa atender a uma demanda crescente de usuários nas diversas instituições de pesquisa, que manipulam um grande volume de dados, os quais requerem um processamento adequado para que parâmetros estatísticos e biológicos sejam convenientemente estimados. Para o caso específico da Genética Quantitativa, verifica-se que o melhoramento intensivo de muitas espécies e a complexidade dos caracteres de maior importância têm requerido a utilização de critérios de seleção cada vez mais apurados. Nas diversas etapas do melhoramento os melhoristas têm a necessidade de utilizar informações, expressas em parâmetros de modelos biométricos, que normalmente não estão disponíveis nas saídas da maioria dos softwares disponíveis para a área científica. O programa STATGEN consiste em uma plataforma web, em desenvolvimento, destinada à análise e processamento de dados genéticos por meio de diferentes modelos biométricos. O programa pode ser acessado gratuitamente pela Internet no endereço Espera-se que seu uso venha a ser de grande importância em estudos genéticos aplicados ao melhoramento vegetal, permitindo a estimativa de parâmetros estatísticos-genéticos que auxiliem no entendimento de fenômenos biológicos, a definição de métodos de melhoramento e de estratégias de seleção mais eficientes. 2 Material e Métodos O STATGEN está sendo desenvolvido utilizando as linguagens HTML, CSS, JavaScript, SQL, C, PHP e R, rodando em um servidor Apache 2.2 no sistema operacional Linux/Ubuntu A primeira versão do software contará com três sub-plataformas: ANAVA inclui todos os programas relacionadas a análise de experimentos balanceados, considerando diferentes delineamentos experimentais como DIC, DBC, Lattice e Blocos aumentados ; MAP - abrange os programas responsáveis pela análise de dados moleculares e construção de mapas de ligação de populações F2, Duplo-haplóides, Retrocruzamento e Rils. 2

3 GWS incorpora procedimentos para análise de associação de dados genotípicos e fenotípicos e predição de valores genéticos genômicos. O programa poderá ser acessado online a partir de qualquer dispositivo de acesso a internet, apresentando uma interface gráfica construída com o objetivo de facilitar seu uso. Uma vez escolhida a sub-plataforma na janela principal, em função do tipo de dados disponíveis e objetivo do estudo, o usuário deverá selecionar no menu lateral o procedimento ou modelo biométrico desejado de acordo com o delineamento experimental, tipo de marcador e/ou propriedades genéticas da população sob estudo. Os dados podem ser digitados diretamente na área de texto da página correspondente ao procedimento escolhido ou em bloco de notas ou planilha eletrônica e inseridos posteriormente para serem submetidos a análise. Para orientar o usuário sobre a preparação dos dados de entrada e informações sobre à saída dos resultados e análises realizadas está sendo construída uma página de ajuda para cada procedimento, esta poderá ser acessada através de um link embutido em cada página do programa. Algumas informações gerais são: É necessário a existência de um cabeçalho para identificação das colunas; Qualquer conjunto de caracteres alfanuméricos pode ser utilizado para identificar os genótipos, safra e local; As repetições, blocos ou plantas dentro de parcelas devem ser identificadas com uma sequencia numérica crescente (1,2,3,...); STATGEN diferencia letras maiúsculas e minúsculas; O separador decimal padrão é o ponto(.) ; Na página de ajuda encontra-se um exemplo simulado correspondente ao procedimento escolhido para ser usado como teste no aprendizado do programa. 3 Resultados e Discussões Dentre as sub-plataformas em desenvolvimento, a primeira versão da ANAVA encontra-se totalmente construída e pronta para entrar em funcionamento. Podemos visualizar na FIGURA 1 a sub-plataforma ANAVA com o procedimento de análise de experimentos em DIC selecionada. No total são 10 procedimentos que podem ser acessados pelo menu lateral, sendo eles: 3

4 1. DIC 2. DBC 3. DBC com informação dentro de parcelas 4. DBC com testemunhas adicionais 5, Lattice simples e triplo 6. Blocos aumentados 7. DBC análise conjunta 7.1 DBC análise conjunta considerando safra ou local 7.2 DBC análise conjunta considerando safra ou local 8. Lattice análise conjunta 8.1 Lattice análise conjunta considerando safra ou local 8.2 Lattice análise conjunta considerando safra ou local FIGURA 1. Visão geral da plataforma web STATGEN. 4

5 Ao submeter os dados para análise o programa realiza a análise referente ao procedimento escolhido e devolve ao usuário uma nova página com os resultado organizados em tabelas. Os resultados dependerão do procedimento escolhido, entretanto mesmo os procedimentos mais simples retornarão: Tabela(s) de análise de variância; Cálculo de médias por genótipos; Estimativa de parâmetros genéticos como variância genética, variância ambiental, variância fenotípica, herdabilidade e coeficientes de variação genético e ambiental; Correlações genéticas, ambientais e fenotípicas (quando duas ou mais características forem informadas). 4 Conclusões Encontra-se em processo de desenvolvimento uma plataforma web que visa facilitar a análise de dados fenotípicos, genotípicos e associação de ambos. Está poderá ser acessada online de qualquer dispositivo de acesso a internet e têm como objetivo principal ser de fácil manuseio para o usuário. 5 Bibliografia [1] CRUZ, C. D. Programa GENES: Aplicativo Computacional em Estatística Aplicada à Genética (GENES - Software for Experimental Statistics in Genetics). Genet. Mol. Biol., São Paulo, v. 21, n. 1,Mar [2] MEUWISSEN, T. H. E.; GODDARD, M. E.; HAYES, B. J. Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics, v. 157, p , [3] LANDE, R. AND THOMPSON, R. (1990). The efficiency of marker-assisted selection in the improvement of quantitative traits. Genetics 124: [4] RAMALHO, M. A.; FERREIRA, D. F.; OLIVEIRA, A. C. de. A experimentação em genética e melhoramento de plantas. Lavras: UFLA, p. 5

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