Metodologia de atribuição dos escores visuais e estudo de associação genômica para os escores de conformação, precocidade e musculosidade em bovinos Nelore

• Main Author: Duitama Carreño, Luis Orlando [UNESP]
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2015
• Subjects: Bovino - Melhoramento genetico; Bovino de corte; Nelore (Zebu); Genes; Genômica; Genetica animal; Genomics
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/126520; http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/11-08-2015/000843038.pdf

Made available in DSpace on 2015-08-20T17:10:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-03-12. Added 1 bitstream(s) on 2015-08-20T17:25:58Z : No. of bitstreams: 1 000843038.pdf: 1026203 bytes, checksum: 93ea9075b5fa578b6ff760f8d65a8598 (MD5) === Os escores visuais são usados como critério de seleção com o objetivo de melhorar as características de carcaça. Estas características têm a particularidade de serem atribuídas com base em uma referência relativa, e não absoluta, o que pode trazer dificuldades na estimação de parâmetros e valores genéticos. Dada a importância dos escores, dois estudos foram conduzidos com os seguintes objetivos: 1) determinar se a forma de atribuir os escores, tem consequências na estimação de parâmetros e valores genéticos; e 2) identificar as regiões do genoma associadas com os escores de conformação, precocidade e musculosidade em bovinos da raça Nelore. Para o primeiro objetivo foi realizado um estudo de simulação, considerando populações com e sem seleção e três tamanhos de grupo de atribuição dos escores (10, 40 e 100 animais), as populações foram acasaladas ao longo de 12 gerações sobrepostas. A cada geração parâmetros e valores genéticos foram estimados usando um modelo de limiar. Os resultados indicaram que as estimativas de parâmetros e valores genéticos não são afetadas pela forma de atribuir os escores, entretanto os valores genéticos estimados são afetados pelo tamanho do grupo, sendo desejável a formação de grupos de avaliação superiores a 40 animais. Para o segundo objetivo foi realizado um GWAS usando dois modelos, BayesC e LASSO Bayesiano com duas classes de variáveis dependentes, o fenótipo dos escores e os valores genéticos desregredidos (dEBV). Nas análises foram utilizados 2873 registros de machos e fêmeas Nelore. Os animais foram genotipados com o painel BovineHD da Illumina, após o controle de qualidade restaram 309.865 SNPs. O critério de associação foi a porcentagem de variância genética explicada por janelas de 1 Mb de comprimento. Após as análises, o modelo BayesC foi o que se ajustou melhor aos dados, porque explicou uma maior proporção de variância fenotípica para... === The visual scores are used as selection criteria in Brazilian cattle and aiming to improve the carcass traits. These traits have the particularity of being attributed depending on relative data and not on absolute references. This property could lead to difficulties in the estimation of genetic parameters and breeding values as well. Considering the importance of the visual scores, two studies were performed with the following objectives: 1) determine if the forms in which these scores are attributed have consequences in the genetic parameters and breeding values estimation, and, 2) identify regions of the genome that are associated with the scores of conformation, finishing precocity and muscling in Nellore cattle. For the first objective, a simulation study was conducted considering populations with and without selection, and three sizes of group attribution scores (10, 40 and 100 animals), these populations were mated for 12 overlapping generations. Genetic parameters and breeding values for each generation were estimated using a threshold model. The results indicate that the estimates of genetic parameters and breeding values are not affected by how the scores are attributed; however, the estimated breeding values are affected by the group size, being recommended the formation of evaluation groups more than 40 animals. For the second objective, a GWAS was conducted using BayesC and Bayesian LASSO models with two types of dependent variable. These variables were the phenotype and the deregressed breeding values (dEBV). In the analyses, a total of 2873 records of males and females from Nellore cattle were used. The animals were genotyped using the chip BovineHD of Illumina, after the quality control, a total of 309,865 SNPs were maintained. The association criterion was the proportion of genetic variance explained by 1 Mb genome windows. After the analyses, the BayesC model was the best fitted the data, as it explained a greater ...