Resumo
The objective of this study was to determine the genome association between markers of bovine LD BeadChip with dairy important traits. Information of breeding program of the Universidad Nacional de Colombia was used. BLUP-EBVs were used for dairy yield (DY), fat percentage (FP), proteinpercentage (PP) and somatic cell score (SCS). 150 animals were selected for blood or semen DNA extraction and genotyping with BovineLD BeadChip (Illumina). Autosomal information was retained and the editing information was performed using Plink v1.07 software. The effects of SNPs were determined by Bayes C with GS3 software. The minor allele frequency for most of the markers on the bead chip was high, which increases the probability of finding important loci segregating in the population. Estimations of fraction markers with an effect were close to zero in almost all cases. The most important markers were mapped by trait using ENSEMBL. A total of 6,510 autosomal SNPs were retained, out of which only a proportion with effect was taken from the mixed function of Bayes C. Important genes as ANKS1B, CLCN1, NMBR and CTSD, were found for each trait for AL, FP, PP and SCS respectively. Finally, Bayes C estimation allowed to identify specific SNPs possibly associated with QTLs.(AU)
O Objetivo deste estudo foi determinar a associação genômica entre os marcadores do chip bovino LD (LD BeadChip) com características importantes na produção de leite. Foram utilizadas informações do programa de melhoramento genético da Universidade Nacional de Colômbia. BLUPEBVs foram utilizados para a produção de leite (DY), porcentagem de gordura (FP), porcentagem deproteína (PP) e escore de células somáticas (SCS). 150 animais foram selecionados para extração de DNAdo sangue ou sêmen e genotipados com o chip BovineLD (Illumina). A informação autossômica foi mantidae a edição da informação foi executada usando o programa Plink v1.07. Os efeitos dos SNPs foram determinados por Bayes C com o programa GS3. A frequência do alelo menor para a maioria dos marcadores no chip foi alta, o que aumenta a probabilidade de encontrar locos importantes segregando na população. As estimativas da fração de marcadores, com efeito, foram próximas de zero em quase todas as situações. Os marcadores mais importantes foram mapeados com ENSEMBL. Um total de 6510 SNPs autossômicos foram preservados, dos quais apenas uma proporção foi tomada com efeito a partir da função mista de Bayes C. Para cada característica foram encontrados genes importantes, como ANKS1B, CLCN1, NMBR e CTSD, para AL, FP, PP e SCS, respectivamente. Finalmente, a estimativa de Bayes-C permitiu aidentificação de SNPs com possível associação com QTLs.(AU)
Assuntos
Animais , Feminino , Bovinos , Bovinos/genética , Bovinos/fisiologia , Teorema de Bayes , Genômica/classificação , Polimorfismo de Nucleotídeo Único , Indústria de LaticíniosResumo
The objective of this study was to determine the genome association between markers of bovine LD BeadChip with dairy important traits. Information of breeding program of the Universidad Nacional de Colombia was used. BLUP-EBVs were used for dairy yield (DY), fat percentage (FP), proteinpercentage (PP) and somatic cell score (SCS). 150 animals were selected for blood or semen DNA extraction and genotyping with BovineLD BeadChip (Illumina). Autosomal information was retained and the editing information was performed using Plink v1.07 software. The effects of SNPs were determined by Bayes C with GS3 software. The minor allele frequency for most of the markers on the bead chip was high, which increases the probability of finding important loci segregating in the population. Estimations of fraction markers with an effect were close to zero in almost all cases. The most important markers were mapped by trait using ENSEMBL. A total of 6,510 autosomal SNPs were retained, out of which only a proportion with effect was taken from the mixed function of Bayes C. Important genes as ANKS1B, CLCN1, NMBR and CTSD, were found for each trait for AL, FP, PP and SCS respectively. Finally, Bayes C estimation allowed to identify specific SNPs possibly associated with QTLs.
O Objetivo deste estudo foi determinar a associação genômica entre os marcadores do chip bovino LD (LD BeadChip) com características importantes na produção de leite. Foram utilizadas informações do programa de melhoramento genético da Universidade Nacional de Colômbia. BLUPEBVs foram utilizados para a produção de leite (DY), porcentagem de gordura (FP), porcentagem deproteína (PP) e escore de células somáticas (SCS). 150 animais foram selecionados para extração de DNAdo sangue ou sêmen e genotipados com o chip BovineLD (Illumina). A informação autossômica foi mantidae a edição da informação foi executada usando o programa Plink v1.07. Os efeitos dos SNPs foram determinados por Bayes C com o programa GS3. A frequência do alelo menor para a maioria dos marcadores no chip foi alta, o que aumenta a probabilidade de encontrar locos importantes segregando na população. As estimativas da fração de marcadores, com efeito, foram próximas de zero em quase todas as situações. Os marcadores mais importantes foram mapeados com ENSEMBL. Um total de 6510 SNPs autossômicos foram preservados, dos quais apenas uma proporção foi tomada com efeito a partir da função mista de Bayes C. Para cada característica foram encontrados genes importantes, como ANKS1B, CLCN1, NMBR e CTSD, para AL, FP, PP e SCS, respectivamente. Finalmente, a estimativa de Bayes-C permitiu aidentificação de SNPs com possível associação com QTLs.
Assuntos
Feminino , Animais , Bovinos , Bovinos/fisiologia , Bovinos/genética , Genômica/classificação , Teorema de Bayes , Indústria de Laticínios , Polimorfismo de Nucleotídeo ÚnicoResumo
The flowering time is regarded as an important factor that affects yield in various crops. In order to understand how the molecular basis controlling main components of earliness in tomato (Solanum lycopersicum L.), and to deduce whether the correlation between fruit weight, days to flowering and seed weight, is caused by pleiotropic effects or genetic linkage, a QTLs analysis was carried out using an F2 interspecific population derived from the cross of S. lycopersicum and S. pimpinellifolium. The analysis revealed that most of the components related to earliness were independent due to the absence of phenotypic correlation and lack of co-localization of their QTLs. QTLs affecting the flowering time showed considerable variation over time in values of explained phenotypic variation and average effects, which suggested dominance becomes more evident over time. The path analysis showed that traits such as days to flowering, seed weight, and length of the first leaf had a significant effect on the expression of fruit weight, confirming that their correlations were due to linkage. This result was also confirmed in two genomic regions located on chromosomes 1 and 4, where despite showing high co-localization of QTLs associated to days to flowering, seed weight and fruit weight, the presence and absence of epistasis in dfft1.1 × dftt4.1 and fw1.1 × fw4.1, suggested that the linkage was the main cause of the co-localization.
Assuntos
Epistasia Genética/genética , Fenótipo , Fenômenos Fisiológicos Vegetais/genética , Flores , Ligação Genética , Pleiotropia Genética , SementesResumo
The flowering time is regarded as an important factor that affects yield in various crops. In order to understand how the molecular basis controlling main components of earliness in tomato (Solanum lycopersicum L.), and to deduce whether the correlation between fruit weight, days to flowering and seed weight, is caused by pleiotropic effects or genetic linkage, a QTLs analysis was carried out using an F2 interspecific population derived from the cross of S. lycopersicum and S. pimpinellifolium. The analysis revealed that most of the components related to earliness were independent due to the absence of phenotypic correlation and lack of co-localization of their QTLs. QTLs affecting the flowering time showed considerable variation over time in values of explained phenotypic variation and average effects, which suggested dominance becomes more evident over time. The path analysis showed that traits such as days to flowering, seed weight, and length of the first leaf had a significant effect on the expression of fruit weight, confirming that their correlations were due to linkage. This result was also confirmed in two genomic regions located on chromosomes 1 and 4, where despite showing high co-localization of QTLs associated to days to flowering, seed weight and fruit weight, the presence and absence of epistasis in dfft1.1 × dftt4.1 and fw1.1 × fw4.1, suggested that the linkage was the main cause of the co-localization.(AU)
Assuntos
Fenótipo , Flores , Epistasia Genética/genética , Fenômenos Fisiológicos Vegetais/genética , Pleiotropia Genética , Ligação Genética , SementesResumo
Este estudo teve como objetivo avaliar o impacto na acurácia e viés das predições genômicas por incluir e ponderar diferencialmente regiões genômicas candidatas para as características de produção em bovinos da raça Nelore. Foram utilizados dados de 244.254 animais nascidos entre 1977 e 2016, com aproximadamente 176.000 registros fenotípicos para as características peso ajustado aos 450 dias de idade (P450), área de olho de lombo (AOL), marmoreio (MARB) espessura da gordura subcutânea (EGS) e espessura da gordura da garupa (EGP8). 7.769 animais foram genotipados com o painel de baixa densidade (30k - CLARIFIDE® Nelore 3.0) e os genótipos foram imputados a um painel contendo 735.044 marcadores. Para todas as características um modelo animal linear foi considerado para obter as estimativas de parâmetros genéticos e executar o GWAS. Foram incluídos no modelo os efeitos genéticos aditivos diretos e residuais como efeitos aleatórios, os efeitos fixos para as características de carcaça foram grupos contemporâneos (GC) e idade do animal (covariável) e para característica de crescimento os grupos contemporâneos (GC). Para todas as características, um procedimento BLUP genômico de etapa única (ssGBLUP) foi realizado, sendo que a matriz G foi construída usando diferentes combinações de SNPs e pesos. Para avaliar a capacidade de predição do GEBV dos modelos para cada conjunto de dados, a mesma foi mensurada por meio da correlação de Pearson entre o valor genético genômico estimado (GEBV) e o fenótipo ajustado para efeitos fixos (Yc), dividido pela raiz quadrada da herdabilidade da característica avaliada. O viés das predições genômicas foi avaliado utilizando o coeficiente de regressão do fenótipo ajustado (Yc) sobre o GEBV. Verificou-se um maior efeito sobre o viés das predições ao incluir QTLs e ponderações no ssGLBUP do que nas habilidades de predição. Maiores ganhos na habilidade preditiva foram obtidos para P450 ao ponderar a matriz G e incluir QTLs provenientes de ssGWAS. A incorporação de QTLs candidatos previamente relatados na literatura e ponderá-los de forma diferenciada, pode apresentar um sucesso limitado para características de carcaça. Para características com pouca informação e baixa herdabilidade, as estimativas de habilidade preditiva foram baixas, visto que possivelmente o número de observações limita os benefícios da incorporação da informação genômica.
This study aimed to evaluate the impact on the accuracy and bias of genomic predictions by including and differentiately weighting candidate genomic regions for production characteristics in Nelore cattle. We used 244,254 animals born between 1977 and 2016. The data comprise approximately 176,000 phenotypic records for adjusted weight at 450 (P450) days of age, loin eye area (AOL), marbling (MARB) subcutaneous fat thickness (EGS) and croup fat thickness (EGP8). A total of 7,769 animals were genotyped with the low density panel (30k). All genotypes were imputed to a panel containing 735,044 markers. For all traits a linear animal model was considered to obtain the genetic parameter estimates and run GWAS. Direct and residual additive genetic effects were included in the model as random effects, the fixed effects for carcass traits were contemporary groups (CG) and animal age (covariate) and for growth trait the contemporary groups (CG). For all characteristics a single-step genomic BLUP procedure (ssGBLUP) was used. The G Matrix was constructed using different combinations of SNPs and weights. To evaluate the GEBV prediction capability of the models for each data set, it was measured by Pearson's correlation between the estimated genetic genetic value (GEBV) and the fixed effect adjusted phenotype (Yc), divided by the square root of the heritability of the evaluated characteristic. The inflation of the genomic predictions was evaluated using the regression coefficient of the adjusted phenotype (Yc) on GEBV. There was a greater effect on bias of predictions by including candidate QTLs and weights in ssGLBUP than in prediction abilities. More gains in predictive ability were obtained for P450 by weighting the G matrix and including candidate QTLs from ssGWAS. Incorporating QTLs previously reported in the literature and weighting them differently may have limited success for carcass traits. For traits with little information and low heritability, predictive ability estimates were low, as possibly the number of observations limits the benefits of incorporating genomic information.
Resumo
A galinha (Gallus Gallus) é uma importante fonte de proteína animal e é considerada um modelo biológico de pesquisa principalmente na área da genética. É notável que a produção de carne de frango tem extensa relevância na economia brasileira e mundial, consequência sobretudo da constante melhoria das características de desempenho. Neste sentido, a seleção de animais que apresentam tais características fenotípicas de interesse é fundamental. Nesta perspectiva, a identificação de variações genéticas e sua associação com características de importância zootécnica se apresentam como etapas cruciais para melhor compreensão dos mecanismos biológicos que controlam estas características complexas. Uma importante fonte de variação conhecida no DNA são as variações no número de cópias (CNVs), que podem contribuir significativamente com a variação fenotípica em diversas espécies. Neste contexto, foram utilizados os dados genotípicos de aproximadamente 1.500 animais de uma linha paterna de frangos de corte (TT), obtidos utilizando um chip de SNPs de alta densidade (600k, Affymetrix) para identificar regiões genômicas e genes candidatos associados à características de desempenho. Realizamos análises de associação genômica ampla (GWAS) baseadas em CNV usando o programa CNVRanger, ajustando um modelo linear misto, para identificar regiões no genoma associadas à: peso ao nascimento, peso aos 21 dias, peso aos 35 dias, peso aos 41 dias, peso aos 42 dias, consumo de ração, conversão alimentar e ganho de peso. Segmentos CNV significativamente associados ao peso ao nascimento, peso aos 35, 41 e 42 dias e ganho de peso foram identificados. Após as análises de associação, foi feita a validação destes segmentos CNV signifcativos associados por meio da técnica de qPCR (PCR quantitativa). A busca por genes candidatos foi feita dentro de cada região genômica associada, considerando termos de Gene Ontology (GO) e também a informação da literatura. Foram identificadas novas regiões no genoma associadas a estas características e importantes genes candidatos para crescimento e desenvolvimento muscular, tais como KCNJ11, MyoD1 e SOX6, fornecendo novas informações para melhor compreensão acerca da regulação do controle genético para desempenho em frangos.
Chicken (Gallus Gallus) is an important source of animal protein, considered a biological research model in the genetics field and a species of considerable economic relevance worldwide, mainly as a consequence of constant improvement of performance traits. In this sense, selection of animals that present phenotypic traits of interest is fundamental. Therefore, the identification of genetic variations and their association with production traits of economic importance are crucial steps for a better understanding of the biological mechanisms that control these complex characteristics. An important source of known variation in the DNA are copy number variations (CNVs), which can contribute significantly to phenotypic variation in several species. In this context, genotypic data from approximately 1,500 animals from a paternal broiler line (TT), obtained using a high-density SNP array (600k, Affymetrix), were used to identify genomic regions and candidate genes associated with performance traits. We performed a CNV-based genome-wide association study (GWAS) using the CNVRanger software, adjusting a linear mixed model, to identify regions in the genome associated with birth weight, body weight at 21 days, body weight at 35 days, body weight at 41 days, body weight at 42 days, feed intake, feed conversion ratio and body weight gain. CNV segments significantly associated with birth weight, body weight at 35, 41 and 42 days and body weight gain were identified. After the association analyses, validation of these significantly associated CNV segments was performed by qPCR. The search for candidate genes was made within each associated genomic region, considering Gene Ontology (GO) terms and also the literature information. We identified novel genomic regions associated with these traits and important candidate genes for muscle growth and development, such as KCNJ11, MyoD1 and SOX6, with known role on chicken growth and muscle development, providing new information for a better understanding of the regulation of genetic control for performance in broilers.
Resumo
Com a necessidade de tornar a bovinocultura de corte mais rentável e ao mesmo tempo sustentável, as características associadas à eficiência alimentar ganham importância. O consumo alimentar residual (CAR), sugerido como parâmetro de eficiência tornou-se uma ferramenta para a seleção de animais mais eficientes. Atualmente ferramentas genômicas tornaram-se disponíveis devido ao avanço da tecnologia no uso de marcadores moleculares, como os SNPs. Diante disso, associar regiões genômicas com o CAR, ganho de peso e demais características relacionadas eficiência alimentar pode ter um futuro promissor. O objetivo do estudo foi associar dados genômicos a partir do uso de chips de alta densidade de SNPs para identificação de regiões QTL ligadas à características como eficiência alimentar, ganho de peso, consumo alimentar e CAR de 896 animais da raça Nelore. O modelo utilizado na predição dos valores genéticos para as características em estudo foi o ssGBLUP. Os efeitos e variâncias dos marcadores SNPs foram estimados pela metodologia ssGWAS, onde os efeitos dos SNPs são obtidos a partir dos valores genômicos estimados pelo modelo ssGBLUP. Os componentes variâncias e parâmetros genéticos foram estimados utilizando a inferência Bayesiana. Com os resultados obtidos dos estudos de associação genômica foi realizada a prospecção de genes para identificar os SNPs que apresentaram associação com os indicadores de eficiência alimentar e buscargenes que possam influenciar a expressão das características. Para determinar as possíveis regiões de QTL, foram selecionados os segmentos que explicassem valores iguais ou superiores a 1% da variância genética aditiva. No total foram encontradas 51 regiões genômicas distribuídas pelas características em análise. Para identificação e posicionamento dos SNPs no genoma bovino foi realizado um levantamento no banco de dados disponíveis no NCBI e Ensembl. A classificação dos genes quanto a função biológica foi realizada pelo website DAVID. A estimativa de herdabilidade para eficiência alimentar foi de baixa magnitude (0,13), moderada para consumo alimentar residual (0,18), e moderada a alta magnitude para ganho de peso (0,43) e consumo alimentar (0,47). Um total de 14, 18, 8 e 12 janelas ou regiões genômicas que tenha explicado mais que 1% da variância genética aditiva foram identificadas para eficiência alimentar, ganho de peso, consumo alimentar e consumo alimentar residual, respectivamente. Neste estudo foram encontradas várias regiões próximas de QTL importantes associados às características estudadas. Estas regiões abrigam possíveis genes candidatos, os quais estão envolvidos no metabolismo de energético e de proteínas, transporte iônico, transporte transmembranar, sistema olfativo, sistema imune, secreção e mitose. Os resultados do presente estudo indicam que as características de eficiência alimentar, consumo e ganho de peso devem responder à seleção. Espera-se que a reposta à seleção seja maior quando o CAR é utilizado como critério de seleção para animais mais eficientes em relação a utilizar EA como critério. Foram identificadas várias regiões genômicas associadas as características de eficiência de conversão, consumo alimentar e ganho de peso. A identificação de tais regiões e seus respectivos genes candidatos devem contribuir para a formação de uma base genética de bovinos Nelore, auxiliando na seleção de características de eficiência de conversão e consumo.
The need to turn the beef production more profitable and at the same time sustainable, the traits associated with feed efficiency are gaining importance. The residual feed intake (RFI), suggested as a parameter for feed efficiency and it has become a tool for the selection of more efficient animals. In recent years, a large number of genomic tools become available due to advancement of the technology of molecular markers, such as SNPs. Therefore, genomic regions associated with the SNP markers for residual feed intake (RFI), weight gain and other traits related to feed efficiency have a promising future, with selection of more efficient animals. This study aimed to associate genomic data from the use of high-density chips to identify QTL regions linked to traits such as feed efficiency, weight gain, feed intake and CAR 896 Nelore cattle, from the Animal Science Institute, located in Sertãozinho. The model used for the prediction of breeding values of the traits was the ssGBLUP. This ssGBLUP model, besides using phenotypic and genotypic data, also use pedigree information. With the results of genomic association studies, it was performed the search for genes to identify SNPs that were associated with the feed efficiency indicators and seek genetic regions and genes that may, in fact, influence the expression of the traits. To determine the possible QTL regions, the segments that explain values greater than or equal to 1% of the additive genetic variance were selected. A total of 51 genomic regions for the studied traits were found. For identification and positioning of the SNPs in the bovine genome was conducted a survey on the database available in the NCBI andEnsembl. The classification of genes as biological function was performed by the website DAVID. The heritability estimate for feed efficiency was low (0.13), moderate for residual feed intake (0.18), and moderate to high magnitude for weight gain (0.43) and feed intake (0.47). A total of 14, 18, 8 and 12 windows or genomic regions that have explained more than 1% of the additive genetic variation were identified for feed efficiency, weight gain, food consumption, food consumption and waste, respectively. This study found several nearby areas of major QTL associated with the studied traits. These regions harboring possible candidate genes which are involved in energy metabolism and protein, ion transport, transmembrane transport, olfactory system, immune system, secretion and mitosis. The results of this study indicate that the traits of feed efficiency, consumption and weight gain should respond to selection. It is expected that the response to selection would be higher for RFI compared to FE. Several genomic regions associated with conversion efficiency traits, food intake and weight gain have been identified. The identification of these regions and their respective candidate genes must contribute to the formation of a genetic basis of Nellore, in order to assist the selection for growth traits, feed conversion and related traits.
Resumo
A linkage map is essential not only for quantitative trait loci (QTL) mapping, but also for the organization and location of genes along the chromosomes. The present study is part of a project whose major objective is, besides from construction the linkage maps, the whole genome scan for mapping QTL for performance traits in the Brazilian experimental chicken population. Linkage maps of chicken chromosomes 6 to 8, 11 and 13 were constructed based on this population. The population was developed from two generations of crossbreeding between a broiler and a layer line. Fifty-one microsatellite markers were tested, from which 28 were informative: 4, 8, 7, 4 and 5 for chromosomes 6, 7, 8, 11 and 13, respectively. A SNP located in the leptin receptor gene was included for chromosome 8. Ten parental, 8 F1 and 459 F2 chickens from five full-sib families were genotyped with these markers. The number of total informative meioses per locus varied from 232 to 862, and the number of phase-known informative meioses from 0 to 764. Marker orders in the chromosomes coincided with those of the chicken consensus map, except for markers ADL0147 and MCW0213, on chromosome 13, which were inverted. The reduced number of phase-known informative meioses for ADL0147 (150) may be pointed out as a possible cause for this inversion, apart from the relative short distance between the two markers involved in the inversion (10.5 cM).
O mapa de ligação além de ser fundamental no mapeamento de locos de características quantitativas (QTLs) é importante na organização e localização de genes distribuídos ao longo dos cromossomos. O presente estudo é parte de um trabalho cujo objetivo maior, é a análise de mapeamento de QTLs para características de desempenho no genoma de uma população experimental desenvolvida no Brasil. Com base nesta população foram construídos os mapas de ligação dos cromossomos 6 a 8, 11 e 13 da galinha. A população foi desenvolvida a partir de duas gerações de cruzamentos entre uma linhagem de corte e uma de postura. Foram testados 51 marcadores microssatélites, dos quais 28 foram informativos: 4, 8, 7, 4 e 5 dos cromossomos 6, 7, 8, 11 e 13, respectivamente. Um SNP localizado no gene do receptor da leptina foi incluído no cromossomo 8. Os 10 parentais, 8 F1 e um total de 459 aves F2 de cinco famílias de irmãos completos foram genotipados com estes marcadores. O número de meioses informativas totais por loco variou de 232 a 862 e o de meioses informativas de fase conhecida de 0 a 764. A ordem dos marcadores nos cromossomos coincidiu com a do mapa consenso da galinha, com exceção dos marcadores ADL0147 e MCW0213 do cromossomo 13 que tiveram sua ordem invertida. O número reduzido de meioses informativas de fase conhecida para o marcador ADL0147 (150) pode ser apontado como uma possível causa para a inversão, além da relativa proximidade entre os dois marcadores envolvidos na inversão (10,5 cM).
Resumo
A linkage map is essential not only for quantitative trait loci (QTL) mapping, but also for the organization and location of genes along the chromosomes. The present study is part of a project whose major objective is, besides from construction the linkage maps, the whole genome scan for mapping QTL for performance traits in the Brazilian experimental chicken population. Linkage maps of chicken chromosomes 6 to 8, 11 and 13 were constructed based on this population. The population was developed from two generations of crossbreeding between a broiler and a layer line. Fifty-one microsatellite markers were tested, from which 28 were informative: 4, 8, 7, 4 and 5 for chromosomes 6, 7, 8, 11 and 13, respectively. A SNP located in the leptin receptor gene was included for chromosome 8. Ten parental, 8 F1 and 459 F2 chickens from five full-sib families were genotyped with these markers. The number of total informative meioses per locus varied from 232 to 862, and the number of phase-known informative meioses from 0 to 764. Marker orders in the chromosomes coincided with those of the chicken consensus map, except for markers ADL0147 and MCW0213, on chromosome 13, which were inverted. The reduced number of phase-known informative meioses for ADL0147 (150) may be pointed out as a possible cause for this inversion, apart from the relative short distance between the two markers involved in the inversion (10.5 cM).
O mapa de ligação além de ser fundamental no mapeamento de locos de características quantitativas (QTLs) é importante na organização e localização de genes distribuídos ao longo dos cromossomos. O presente estudo é parte de um trabalho cujo objetivo maior, é a análise de mapeamento de QTLs para características de desempenho no genoma de uma população experimental desenvolvida no Brasil. Com base nesta população foram construídos os mapas de ligação dos cromossomos 6 a 8, 11 e 13 da galinha. A população foi desenvolvida a partir de duas gerações de cruzamentos entre uma linhagem de corte e uma de postura. Foram testados 51 marcadores microssatélites, dos quais 28 foram informativos: 4, 8, 7, 4 e 5 dos cromossomos 6, 7, 8, 11 e 13, respectivamente. Um SNP localizado no gene do receptor da leptina foi incluído no cromossomo 8. Os 10 parentais, 8 F1 e um total de 459 aves F2 de cinco famílias de irmãos completos foram genotipados com estes marcadores. O número de meioses informativas totais por loco variou de 232 a 862 e o de meioses informativas de fase conhecida de 0 a 764. A ordem dos marcadores nos cromossomos coincidiu com a do mapa consenso da galinha, com exceção dos marcadores ADL0147 e MCW0213 do cromossomo 13 que tiveram sua ordem invertida. O número reduzido de meioses informativas de fase conhecida para o marcador ADL0147 (150) pode ser apontado como uma possível causa para a inversão, além da relativa proximidade entre os dois marcadores envolvidos na inversão (10,5 cM).