A biotecnologia no melhoramento genético animal

Por Fernanda Varnieri Brito, Vânia Cardoso, Roberto Carvalheiro, Luiz Alberto Fries, Carlos Dario Ortiz Peña, Mario Luiz Piccoli, Vanerlei M. Roso, Flávio Schenkel e Jorge Luiz Paiva Severo¹

Do Darwinismo à Genômica

Historicamente o melhoramento genético de animais foi baseado na seleção de indivíduos com fenótipo desejável como pais para a próxima geração. Comparando-se as populações mais antigas com as mais modernas constata-se facilmente que a seleção artificial obteve sucesso em alterar fenótipos apesar de não necessitar do conhecimento formal da genética. As observações de Charles Darwin relatadas em sua obra Origem das Espécies (1859) já indicavam os princípios da seleção, porém somente a partir dos experimentos de Mendel (1900) os princípios da genética iniciaram a ser desvendados.

Pesquisadores como Wright, Haldane e Fisher completaram a síntese entre darwinismo e mendelianismo em uma série de publicações desde 1924 até 1931 demonstrando como a seleção natural poderia agir sobre os “fatores mendelianos” (hoje conhecidos como genes) que controlam características quantitativas sob seleção. Fisher também demonstrou que os “fatores mendelianos” poderiam explicar a semelhança entre parentes. Estes princípios se tornaram a base do melhoramento genético científico de animais e plantas.

Utilizando o conhecimento genético e estatístico acumulado até 1940, Lush e Hazel desenvolveram os princípios do índice de seleção para otimizar a seleção artificial baseada em informações fenotípícas e no parentesco entre os indivíduos. Porém, somente a variação genética “aditiva” era considerada no modelo básico, além de apresentar outras limitações estatísticas.

Durante os anos 50, 60 e 70, Charles Henderson e seus colegas lideraram avanços na chamada genética quantitativa, desenvolvendo as “Equações de Modelos Mistos” que combinam a estimação de quadrados mínimos com índice de seleção para derivar estimadores não viciados dos valores genéticos de indivíduos criados em diferentes ambientes.

Porém, nenhuma destas metodologias requer alguma informação da arquitetura genética das características sob seleção. O que se segue na história do melhoramento genético das espécies veio preencher esta lacuna. Uma explosão de descobertas nas áreas de métodos de análise do DNA, de equipamentos sofisticados de análise de grande quantidade de amostras, de ferramentas estatísticas e de informática (bioinformática) propiciaram o surgimento da Genômica, ciência que trata do genoma completo dos diferentes organismos. O que está ocorrendo é um espantoso acúmulo de dados “genômicos” que está à disposição dos pesquisadores para serem interpretados e utilizados, o que deixa em aberto uma enorme trilha a ser percorrida nos próximos anos.

Marcadores Moleculares e suas aplicações

A transição da genética mendeliana para a genética genômica foi possível à medida que foram desenvolvidas tecnologias como a do DNA recombinante e da amplificação de segmentos de DNA via PCR (Polymerase Chain Reaction).

Estas novas tecnologias de análise molecular da variabilidade do DNA permitem determinar pontos de referência nos cromossomos, tecnicamente denominados marcadores moleculares. São, portanto, caracteres com mecanismo de herança simples que podem ser empregados para avaliar as diferenças genéticas entre dois ou mais indivíduos. Tais marcadores podem ser utilizados para as mais diversas aplicações, entre elas determinação de paternidade, construção de mapas genéticos, mapeamento de características de herança quantitativa, isolamento de genes, seleção assistida por marcadores.

Determinação de Paternidade

Levando-se em conta que cada indivíduo tem um perfil de DNA único (com exceção de gêmeos univitelinos) e que algumas regiões do genoma são altamente variáveis, a utilização de marcadores moleculares de DNA se tornou uma ferramenta poderosa para identificação de parentesco.

Em rebanhos comerciais de bovinos de corte, mesmo integrando programas de melhoramento genético, a incidência de “Reprodutores Múltiplos” (pai desconhecido) é de aproximadamente 50%. Com a possibilidade de se determinar a paternidade deste volume de dados, a resposta à seleção é aumentada devido à melhora na acurácia das análises estatísticas de estimação dos valores genéticos dos animais.

Mapas Genéticos

O desenvolvimento de mapas genéticos é considerado uma das aplicações de maior impacto da tecnologia de marcadores moleculares. Os mapas genéticos possibilitam a cobertura e análise completa de genomas e, portanto, a localização das regiões genômicas que controlam caracteres de importância econômica, os chamados QTLs, do inglês Quantitative Trait Loci. Permitem, ainda, a quantificação do efeito destas regiões na característica estudada.

Os mapas genéticos são desenvolvidos mediante a análise de marcadores moleculares e técnicas estatísticas de uma população com descendência. A mensuração da freqüência de recombinação entre dois locus (probabilidade de troca genética) constitui o procedimento a partir do qual se realiza o mapeamento. Desta forma o que se define como uma unidade de medida de distância genética no mapa, dada em CentiMorgans (cM), é igual a 1% de freqüência de recombinação. É importante salientar que não há uma correlação entre distância física (número de pares de bases) e distância genética. Existem regiões cromossômicas com distância física pequena onde existe uma probabilidade de recombinação alta e o contrário também ocorre: regiões de milhões de pares de bases onde a taxa de recombinação é muito baixa.

Estes mapas genéticos são extremamente úteis para análises filogenéticas (estudo das relações ancestrais entre espécies), estudos de sintenia (localização de genes em posições equivalentes), clonagem posicional de genes (clonagem com base no mapa genético) e localização de QTLs.

Mapeamento de Características de Herança Quantitativa (QTLs)

A maioria das características de interesse econômico na produção animal é controlada por muitos genes e, portanto, apresentam uma variação contínua do fenótipo. Estas características recebem a denominação de características quantitativas, poligênicas ou, ainda, de herança complexa.

Thoday, em 1961, sugeriu que se um gene de herança complexa (oligogene) estivesse ligado a um gene de herança simples (monogene), os efeitos fenotípicos do oligogene poderiam ser indiretamente estudados com base nos efeitos do gene vizinho. Assim, com o advento dos marcadores moleculares, o número de associações entre esses marcadores e caracteres de herança poligênica foi ampliado significativamente.

A determinação de ligação genética entre marcadores e QTLs depende da existência de desequilíbrio de ligação entre os alelos no loco marcador e alelos do QTL. Este desequilíbrio gera efeitos quantitativos associados ao marcador que podem ser detectados e estimados através de análises estatísticas adequadas.

A estratégia de mapeamento de QTLs está baseada no uso de populações segregantes, as mesmas que são utilizadas para a construção de mapas genéticos. O fenótipo da característica estudada é medido e os animais são genotipados para os marcadores. É realizada, então, uma análise de associação entre o fenótipo e os marcadores para detectar regiões no genoma onde há probabilidade de existir um QTL. A capacidade de detecção de um QTL é uma função:

– Da magnitude do seu efeito sobre a característica

– Do tamanho da população avaliada

– Da freqüência de recombinação entre o marcador e o QTL

– Da herdabilidade da característica

Isolamento de genes

Utilizando informações sobre a fisiologia de genes homólogos de humanos e camundongos, genes de interesse para a produção animal são alvo de estudos (gene candidato). Através de clonagem posicional utilizando mapeamento comparativo estes genes podem ser isolados. Uma vez conhecidos, os polimorfismos dentro destes genes podem ser identificados através da técnica de marcadores e estudos de associação podem ser realizados para determinar a magnitude de seu efeito. Neste caso não é necessária uma população com descendência, uma vez que o marcador é parte do próprio gene.

Seleção assistida por marcadores

Uma vez detectados os marcadores associados a uma determinada característica de interesse (sejam eles ligados ao gene ou no próprio gene), é possível selecionar os indivíduos com base no marcador sem que haja necessidade de avaliar o fenótipo.

Esta estratégia, denominada de “Seleção assistida por marcadores”, oferece benefícios potenciais quando se trata de características da baixa herdabilidade, difíceis e/ou de alto custo de medição ou que se medem numa idade avançada como:

– Resistência a doenças

– Qualidade da carne (maciez, marmoreio, etc…)

– Fertilidade

– Eficiência produtiva

– Qualidade e quantidade de leite

Atualmente, algumas características de qualidade de carne (maciez, marmoreio) e de produção foram associadas com determinados marcadores moleculares de DNA e estão disponíveis no mercado através de testes genéticos oferecidos por empresas privadas. Assim, é possível identificar o genótipo desejável para estas características em qualquer bovino mediante a análise de uma amostra de DNA obtida de seu sangue ou tecido.

A informação obtida pode ser empregada para aumentar a freqüência do marcador que está vinculado de maneira positiva com a característica de interesse, graças à seleção daqueles reprodutores portadores destes marcadores. Porém, é importante lembrar que:

– Apenas alguns dos genes que contribuem para a variação do caráter selecionado estão sendo avaliados

– No caso de marcadores indiretos (ligados aos genes) o desequilíbrio de ligação pode se desfazer e a seleção passar a não ser efetiva

– A “fase” de ligação pode diferir de uma população para outra

– Os efeitos dos QTLs são estimados baseados em associações estatísticas, o que torna a validação destes efeitos na população de interesse muito importante

De outra forma, programas de melhoramento têm combinado a seleção quantitativa com a seleção assistida por marcadores para escolher como futuros reprodutores os animais com valores mais desejáveis de DEP e portadores dos marcadores desejáveis, agrupando ambas estratégias dentro de um índice de seleção.

E o futuro?

Os enormes avanços na área biotecnológica impulsionaram as pesquisas genéticas de forma muito rápida, porém, têm se discutido que, à medida que novas descobertas são anunciadas, muito mais questões do que respostas são formuladas. O que os produtores de bovinos de corte esperam como resultado destas novas tecnologias? A seleção pelo DNA irá substituir as técnicas usuais de identificação de animais superiores (DEPs)? Quais as funções dos genes que foram identificados e como estas funções são alteradas pelos efeitos ambientais? Como os vários genes responsáveis por características de importância econômica interagem entre si? Como podemos combinar a informação de performance com a informação dos marcadores de DNA para produzir “DEPs ajustadas por DNA”? Qual o custo desta tecnologia e o retorno que ela oferece? Estas e outras questões devem ser elucidadas à medida que resultados práticos sejam obtidos e o custo destas técnicas torne viável a sua ampla implantação.

Referências bibliográficas

Eenennaam, A.V. 2004. Marker-Assisted Selection Backgrounder. Agriculture e Natural Resources Research e Extension Centers. University of California, Davis.

Eenennaam, A.V. 2006 DNA-Based Technologies. In: National Beef Cattle Evaluation Consortium Beef Sire Selection. Pages 66-73 Disponível aqui. Acesso em set/2006.

Ferreira, M.E. e Grattapaglia, D. 1998. Introdução ao uso de marcadores moleculares em análise genética. Embrapa, Brasília, DF 220p.

Green, R. 2005. Beyond EPDs – Genomics: Practical and Economic Considerations. In: Beef Cattle Short Course. P. 7-16

Martinez, R. e Barrera, G.P. 2005 Aplicación de selección asistida por marcadores para características de calidad de canal em bovinos de carne. Revista Innovación y Cambio Tecnológico, V.4.

Weller, J.I. 2001. Quantitative Trait Loci Analysis in Animals. CABI Publishing. Trowbridge, UK. 287 p.

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¹Fernanda Varnieri Brito, Vânia Cardoso, Roberto Carvalheiro, Luiz Alberto Fries, Carlos Dario Ortiz Peña, Mario Luiz Piccoli, Vanerlei M. Roso, Flávio Schenkel e Jorge Luiz Paiva Severo, Equipe GenSys.