Mapeamento de locos de características quantitativas para desempenho no cromossomo 4 de suínos Mapping of quantitative trait loci for performance on chromosome 4 in pigs

Uma população F2 de suínos obtida a partir do intercruzamento da geração F1, proveniente do acasalamento divergente de dois machos da raça naturalizada brasileira Piau com 18 fêmeas comerciais (Landrace &#215; Large White &#215; Piétrain) e genotipada para cinco marcadores tipo microssatélite foi utilizada com o objetivo de mapear locos de características quantitativas associados a características de desempenho no cromossomo 4. As características avaliadas foram: número de tetas, peso ao nascimento, peso aos 21, 42, 63, 77 e 105 dias de idade, peso ao abate, consumo de ração, conversão alimentar e ganho de peso médio diário dos 77 aos 105 dias de idade e idade ao abate. Utilizou-se o método de regressão por intervalo de mapeamento com análises realizadas por meio do programa QTL EXPRESS. Verificou-se a presença de apenas um QTL significativo (para peso aos 77 dias). A utilização deste QTL na Seleção Assistida por Marcadores deve ser feita depois que a posição desse QTL for refinada, com possível identificação da mutação causal e estimação de seus efeitos.<br>The objective of this work was to map QTL on porcine chromosome 4 and associate them to performance traits. For this, a F2 pig population was established from a cross from the F1 generation, produced by crossing two naturalized Brazilian Piau sires and 18 commercial dams (Landrace &#215; Large White &#215; Piétrain). The population was genotyped for five microsatellite markers. The performance of traits evaluated in the population were: teat number, birth weight, weight at 21, 42, 63, 77 and 105 days of age, slaughter age, feed intake, feed gain ratio, average daily gain from 77 to 105 days of age, and slaughter age. Data were analyzed through multiple regressions developed for analysis of interval mapping using QTL EXPRESS software. Significant evidence for QTL was verified for weight at 77 days of age. The use of this information for marker assisted selection can be done after fine mapping, identification of the causative mutation and estimation of its effects.