Resposta à seleção

Roberto Gomes da Silva

As bases para a estimativa do progresso genético em um programa de seleção foram estabelecidas particularmente por Dickerson & Hazel (1944), com importantes contribuições de Lush (1945).

Quando é praticada a seleção de um atributo qualquer numa população, o progresso genético a ser esperado pode ser previsto pela função linear (Wright 1969):

ΔG = b_FP (m – μ),     (6.1)

onde m e μ são as médias respectivamente dos reprodutores selecionados e da população; e b_FP é o coeficiente de regressão do mérito da progênie sobre a média da geração paterna.

A superioridade dos indivíduos selecionados, em relação à media da população, constitui o diferencial de seleção (Lush 1945), do qual depende estreitamente o sucesso da seleção praticada em promover o progresso da população. Se os indivíduos selecionados constituírem uma amostra aleatória da população, é claro que neste caso m → μ e, por conseguinte, praticamente nenhum progresso será obtido.

Se o caráter em questão for normalmente distribuído e se a seleção for feita com base em um limiar seletivo, L (i.e., rejeição dos animais com performance abaixo do valor de L, e vice-versa), então pode-se representar a população por uma curva normal truncada no ponto L, onde p é a proporção de indivíduos à direita do ponto de truncamento, representando aqueles que foram selecionados para reprodução [...].

Suponha agora que o coeficiente b_FP da equação (6.1) seja representado pelo coeficiente da herdabilidade do atributo em seleção, considerando que h² pode ser de fato tomado como um coeficiente de regressão (Dickerson & Hazel 1944):

ΔG = h² (m – μ).     (6.2)

Para tornar a equação (6.2) independente das unidades de medida empregadas e, portanto, mais operacional, considera-se o diferencial de seleção em termos de desvio padrão, σ_F, do atributo em questão. Daí vem:

ΔG = h² (m – μ) / σ_F

ΔG = h² i.     (6.3)

Lush (1945) mostrou que quando o atributo em seleção é normalmente distribuído,

i = (m – μ) / σ_F

i = σ_F z / p,     (6.4)

onde z é a ordenada da curva normal no ponto de truncamento L. Desta forma, é possível construir tabelas para o diferencial de seleção de quaisquer atributos normalmente distribuídos, através do uso de tabelas usuais das ordenadas e das áreas da curva normal (encontradas, por exemplo, em Snedecor 1956). [...]

Fonte: Silva, R. G. 1982. Métodos de genética quantitativa. Ribeirão Preto, SBG.