Addressing scope of inference for global genetic evaluation of livestock Direcionamento do âmbito de inferência para avaliação genética global dos animais

• Main Author: Robert John Tempelman
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Zootecnia 2010-07-01
• Series: Revista Brasileira de Zootecnia
• Subjects: características múltiplas; efeitos aleatórios; inferência Bayesiana; interação genótipo-ambiente; modelos de efeitos mistos; variâncias heterogêneas; Bayesian inference; genotype by environment interaction; heterogeneous variances; mixed effects models; multiple traits; random effects
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982010001300029

Genetic evaluations should become more accurate with the advent of whole genome selection (WGS) based on high density SNP panels. The use of WGS should then accelerate genetic gains for production traits given likely decreases in generation interval due to the greater intent to select more animals based just on their genotypes rather than phenotypes. However, past and current genetic evaluations may not generally connect well to the intended scope of inference. For example, estimating haplotype effects from the data of a single reference population does not bode well for the use of WGS in other diverse environments since the scope of inference is too narrow; conversely, WGS based on estimates, for example, derived from daughter yield deviations of dairy bulls may be too broad to infer upon genetic merit under any one particular environment. The treatment of contemporary group effects as random rather than as fixed, heterogeneous variances, genotype by environment interaction, and multiple trait analyses are all important scope of inference issues that are discussed in this review. Management systems and environments have and will continue to change; hence, it is vital that genetic evaluations are as robust and scope-appropriate as is possible in order to optimize animal adaptation to these changes.<br>As avaliações genéticas devem se tornar mais precisas com o advento da seleção pelo genoma inteiro (WGS), com base em painéis SNP de alta densidade. O uso da WGS deve, portanto, acelerar os ganhos genéticos para características de produção, em razão da provável diminuição do intervalo de geração, pela maior intenção de selecionar animais com base apenas nos seus genótipos, em vez de fenótipos. Contudo, as avaliações genéticas passadas e atuais podem, de forma geral, não se adaptar bem com o âmbito de inferência pretendida. Por exemplo, estimar efeitos de haplótipo a partir do uso de uma única população de referência não traz boa predição para uso geral da WGS em outros ambientes diversos, já que o âmbito de inferência é muito restrito; contrariamente, WGS baseada em estimativas derivadas dos desvios de produção das filhas de touros leiteiros podem ser muito generalizadas para inferir sobre o mérito genético em qualquer ambiente em particular. O tratamento dos efeitos de grupo contemporâneo, como fixo ou aleatório, variâncias heterogêneas, interação genótipo-ambiente e as análises de características múltiplas são questões importantes no âmbito da inferência e são discutidas nesta revisão. Os sistemas de manejo e os ambientes têm mudado e continuarão a mudar; deste modo, é essencial que avaliações genéticas sejam tão robustas e adequadas ao contexto quanto possível, a fim de otimizar a adaptação dos animais a essas mudanças.