A construção de mapas genéticos baseados em marcadores moleculares é uma etapa fundamental para o mapeamento de locos que controlam caracteres quantitativos (QTLs), os quais tem elevada importância econômica. Todavia a construção desses mapas depende da implementação de algoritmos de ordenação eficientes, uma vez que é necessário determinar a ordem dos marcadores dentro de um grupo de ligação. Muitos métodos de ordenação foram desenvolvidos: i) soma mínima das frações de recombinação adjacentes (SARF); ii) produto mínimo das frações de recombinação adjacentes (PARF); iii) soma máxima dos LOD scores adjacentes (SALOD); iv) máxima verossimilhança (ML); v) seriação (SER), e vi) delineação rápida em cadeia (RCD). Em situações práticas, os geneticistas não podem verificar se a ordem dos marcadores do mapa de ligação obtido com o uso dessas diferentes abordagens é efetivamente a ordem real. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência dos métodos SER e RCD e dos critérios SARF, PARF, SALOD, ML, usando a estratégia de Monte Carlo através da simulação computacional.

Foi simulado um mapa de uma espécie vegetal, diplóide e monóica, contendo 1 par de cromossomos, com 24 marcadores codominantes posicionados a distâncias variadas aleatoriamente. Foram simuladas 1000 populações experimentais dos tipos F₂, e 1000 populações do tipo RC (retrocruzamento). Foram simulados 200 indivíduos para ambas as populações experimentais. Destas populações previamente simuladas, foram retirados aleatoriamente 25%, 50%, e 75% dos dados. Ainda, foram utilizadas combinações de marcadores dominantes e codominantes ligados em associação e em repulsão. Considerando-se todas as combinações dos fatores estudados, foram simuladas 16000 populações experimentais no total.