La detección de loci que codifican para caracteres cuantitativos (QTL) ha dado a la investigación en marcadores de ADN una aplicación práctica para el mejoramiento genético. El análisis de QTL se basa en encontrar regiones del genoma ligadas a la expresión fenotípica de un carácter cuantitativo de interés. El mapeo se realiza mediante el estudio de la asociación entre variaciones en el carácter cuantitativo y segmentos cromosómicos conocidos, cuyo estado se reconoce por el fenotipo molecular del ?marcador? de dicho segmento. No obstante otras regiones que no se encuentran relacionadas a los marcadores usados pueden afectar la respuesta (efecto de polygenes) y más aún pueden tener distintos efectos en diferentes ambientes, i.e interacción polygen-ambiente. En este trabajo se propone realizar el análisis de QTL mediante un modelo lineal mixto de ANOVA involucrando los efectos de poligenes (aleatorios), los efectos ambientales (fijos o aleatorios según el contexto) y su interacción (aleatoria) además de los efectos de marcadores (fijos) y que contemple la estructura de (co)varianza polygen-ambiente. Diferentes modelos de estructura de (co)varianza a los efectos aleatorios de interacción polygen-ambiente. Se simulan datos bajo modelos de covarianza alternativos, usando SAS Proc IML, que además presentan un QTL de posición y efecto conocido para estimar tasas de detección bajo distintos ajustes de la estructura de (co)varianzas de los efectos de interacción polygen-ambiente.
Palabras clave: efectos aleatorios de interacción polygen-ambiente, estructura de (co)varianza.
