Genetic parameters for growth, reproductive, and carcass traits in Tabapuã cattle

We aimed to estimate genetic parameters for growth, reproductive, and carcass traits in Tabapuã cattle. Phenotypic data were collected between 1990 and 2019 in 1,218 farms, and the pedigree file had 340,868 animals. The traits evaluated were body weight at 120 (W120), 210 (W210), 365 (W365), and 550 (W550) days of age; age at first calving (AFC), scrotal circumference at 365 days of age (SC365), ribeye area (REA), backfat thickness (BF), and rump fat thickness (RF). The (co)variance components were estimated using the restricted maximum likelihood method, considering single and two-traits animal models. For all traits, the models considered fixed, direct additive genetic, and residual random effects. In addition, for W120 and W210, the maternal additive genetic and maternal permanent environmental effects were also included. Heritabilities for W120, W210, W365, W550, SC365, REA, BF, and RF were of moderate magnitude (0.15, 0.16, 0.23, 0.19, 0.22, 0.36, 0.31, and 0.27, respectively). Low heritability was observed for AFC (0.07). The genetic correlations between growth traits were higher than 0.90, while AFC and SC365 presented negative moderate correlation (−0.66). The REA showed low genetic correlations with BF (0.07) and RF (0.07), whereas BF and RF were highly correlated (0.77). Considering the heritability estimates, selection for AFC would result in limited genetic gain, while for the other traits, it would be satisfactory. Based on the high genetic correlations between growth traits, selection of Tabapuã animals can be performed at younger ages. Additionally, animals can be indirectly selected for AFC through SC365, and only one fat thickness trait may be used in the selection process considering the high genetic correlation and similar heritability values for BF and RF.(AU)

Genetic study of litter size and litter uniformity in Landrace pigs

We aimed to estimate litter size and litter uniformity genetic parameters and genetic trends of Landrace pigs at birth and at three weeks by using multitrait analyses for 2,787 litters. The following litter traits were evaluated: number of piglets born alive (NBA), within-litter weight mean at birth (MBW), within-litter weight standard deviation at birth (SDB), within-litter weight coefficient of variation at birth (CVB), number of piglets at three weeks (NT), within-litter weight mean at three weeks (MT), within-litter weight standard deviation at three weeks (SDT), and within-litter weight coefficient of variation at three weeks (CVT). Heritability estimates for NBA, MBW, SDB, and CVB were 0.09±0.04, 0.31±0.08, 0.01±0.04, and 0.07±0.05, respectively, greater than those obtained at three weeks (0.06±0.04, 0.10±0.06, 0.01±0.04, and 0.02±0.04 for NT, MT, SDT, and CVT, respectively). The genetic correlations between NBA and MBW and between MBW and CVB (−0.73±0.20 and −0.93±0.21, respectively) were of moderate to high magnitudes, as well as the genetic correlations between CVT and SDT (0.85±0.39). Genetic correlations between MBW and MT, SDB and SDT, CVB and CVT, and NBA and NT were 0.73±0.16, 0.69±0.54, 0.36±0.80, and 0.95±0.06, respectively. The genetic trends were linear for NBA and CVB and quadratic for MBW and SDB, whereas for all traits at three weeks, they were close to zero. Within-litter weight coefficient of variation (CV) may be the most appropriate variation measure for application in breeding programs, especially at birth, due to its greater heritability estimate and high and negative genetic correlation with MBW. The genetic trends show that NT does not follow the increase in NBA, emphasizing the need to review the breeding goals.(AU)

Genetic Parameters And Genomic Analysis Of Semen Quality And Fertility Traits In Pigs

O uso generalizado da inseminação artificial (IA) contribuiu grandemente para o sucesso da indústria de suínos, por meio do auxílio e disseminação do progresso genético. Atualmente, reprodutores suínos jovens são selecionados para IA com base em seus valores genéticos para características de produção e, a seleção de reprodutores para características de sêmen, como volume, concentração, motilidade e morfologia, bem como para menor variação intra-reprodutor na sua produção e qualidade, ainda não é uma prática comum. Esta seleção é importante para melhorar o desempenho dos reprodutores nas estações de IA, cujo objetivo é maximizar o número de doses inseminantes produzidas por cada ejaculado. A estimação de parâmetros genéticos e quantificação da variação genética para características de sêmen e para variação intra-reprodutor permitem analisar se essas características devem ser incluídas nos objetivos do melhoramento. Além da estimação de parâmetros genéticos para fins de seleção, o interesse em estudar os processos moleculares e os mecanismos genéticos que afetam as características de sêmen está aumentando nos últimos anos. Os estudos de associação genômica ampla (GWAS) são comumente usados para identificar polimorfismos de base única (SNPs) associados a loci de características quantitativas (QTL) com maiores efeitos. O GWAS em passo único ponderado (WssGWAS) é um método que permite a estimação de efeitos de SNP utilizando informações de todos os animais genotipados, fenotipados e com pedigree na população. Expandindo as fronteiras dos estudos de reprodução em suínos, outro campo importante a ser explorado em programas de melhoramento é a fertilidade dos reprodutores. As características reprodutivas, como a duração da gestação (GL), o número total de leitões nascidos (TNB) e nascidos mortos (SB) são algumas características-chave para a produção eficiente de suínos. Devido às baixas ou moderadas herdabilidades para essas características, é importante identificar todos os fatores que as influenciam e incluir esses fatores nos modelos de avaliação genética. Os efeitos do reprodutor cujo ejaculado foi utilizado para inseminar a matriz e do ejaculado são dois desses fatores importantes que têm o potencial de melhorar os modelos tradicionais utilizados nas avaliações genéticas das características reprodutivas. Dentre os elementos que controlam o tamanho da leitegada, as taxas de fertilização e de sobrevivência pré-natal podem ser influenciadas pelo reprodutor, devido às diferenças genéticas na capacidade de fertilização relacionadas à qualidade do sêmen e/ou à contribuição genética do reprodutor para a viabilidade do embrião. Nesse contexto, os objetivos gerais com este estudo foram 1) estimar os parâmetros genéticos para qualidade e quantidade de sêmen, bem como para a variação intra-reprodutor para essas características; 2) identificar regiões de QTL e genes candidatos associados a características de sêmen por meio do WssGWAS e, subsequentemente, realizar análises de redes gênicas para investigar os processos biológicos compartilhados por genes identificados em diferentes linhas de suínos e 3) estimar parâmetros genéticos para o efeito do reprodutor na GL, TNB e SB e avaliar a inclusão dos efeitos do reprodutor e do ejaculado nos modelos de avaliação genética dessas características. Os resultados desta tese mostraram estimativas moderadas de herdabilidade e correlações genéticas favoráveis entre características de sêmen, indicando que a seleção de reprodutores para essas características pode resultar em razoável progresso genético. Além disso, variação genética relevante foi encontrada para a variabilidade intra-reprodutor para essas características, revelando a possibilidade de seleção de reprodutores para uma menor variação na qualidade e produção de sêmen. Os resultados do WssGWAS apontaram regiões relevantes de QTL que explicaram grandes proporções da variância genética (até 10,8%) para as características de sêmen em vários cromossomos suínos, confirmando a suposição de complexidade genética dessas características. Esta identificação foi possível com o baixo número de animais com fenótipos e genótipos, devido à escolha apropriada do método. Os genes candidatos SCN8A, PTGS2, PLA2G4A, DNAI2, IQCG, LOC102167830, NME5, AZIN2, SPATA7, METTL3 e HPGDS foram identificados associados às características de sêmen nas regiões de QTL identificadas para as linhas de suínos avaliadas. A análise de redes gênicas mostrou genes candidatos encontrados para diferentes linhas de suínos compartilhando caminhos biológicos que ocorrem nos testículos de mamíferos. No que diz respeito à fertilidade do reprodutor, os resultados mostraram que há variação genética devido ao efeito do reprodutor em GL, TNB e SB; e o modelo com inclusão de efeitos de ambiente permanente e genéticos do reprodutor, além do efeito do ejaculado, mostrou o melhor ajuste para os dados. Esta tese resultou em informações científicas importantes e inovadoras na área de reprodução em machos, o que contribuirá para aumentar o conhecimento ainda escasso sobre a seleção genética e a arquitetura genômica de características de qualidade de sêmen e de fertilidade em reprodutores suínos.

The widespread use of artificial insemination (AI) has greatly contributed to the success of the pig industry by assisting and disseminating the genetic progress. Currently, young boars are selected for AI based on their breeding values for production traits and selecting boars for semen traits, such as volume, concentration, motility and morphology, and for low variation in semen quality and production is still not a common practice. This selection is important for better performance of boars at AI stations, whose objective is to maximize the number of insemination doses produced by each ejaculate. The estimation of genetic parameters and the quantification of genetic variation for semen traits and within-boar variation allow an analysis of whether these traits should be included in the breeding goal. Besides the estimation of genetic parameters for selection purposes, the interest in studying the molecular processes and genetic mechanisms affecting semen traits is increasing in recent years. Genome-wide association studies (GWAS) are commonly used to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with quantitative trait loci (QTL) with major effect. The weighted single-step GWAS (WssGWAS) is a method that allows estimation of SNP effects using information from all genotyped, phenotyped and pedigree animals. Expanding the frontiers of reproduction studies in pigs, another important field to be explored in breeding programs is the boar fertility. Reproductive traits, such as gestation length (GL), total number of piglets born (TNB) and stillborn (SB) are some of the bottleneck traits for efficient pig production. Because of the low to moderate heritabilities for these traits, it is important to identify all factors influencing them and to include these factors in the genetic evaluation models. The service sire (boar which ejaculate dose was used to inseminate the sow) and ejaculate effects are two of those important factors that have the potential to improve the traditional models used in the genetic evaluations of reproductive traits. Among the elements controlling the litter size, the fertilization rate and prenatal survival rate might be influenced by the service sire due to genetic differences in the capacity of fertilization, which is related to sperm quality and/or the boar genetic contribution to viability of the embryo. In this context, my overall aims were 1) to estimate genetic parameters for semen quality and quantity traits, as well as for within-boar variation of these traits; 2) to identify QTL regions and candidate genes associated with semen traits through a WssGWAS and, subsequently, to perform gene network analyses to investigate the biological processes shared by genes identified in different pig lines and 3) to estimate genetic parameters for service sire on reproductive traits GL, TNB and SB and to evaluate the inclusion of service sire and ejaculate effects in the genetic evaluation models of these traits. The results of this thesis showed moderate estimates of heritability and favorable genetic correlations between semen traits, indicating that boar selection for these traits could make reasonable genetic progress. In addition, relevant genetic variation was found for within-boar variability of these traits, revealing the possibility of selection of boars for reduced variation in semen quality and production. Results from WssGWAS pinpointed relevant QTL regions explaining high proportions of genetic variance (up to 10.8%) for semen traits in several pig chromosomes, confirming the assumption of genetic complexity of these traits. This identification was possible with low number of animals having both phenotypes and genotypes due to the appropriate choice of the method. Candidate genes SCN8A, PTGS2, PLA2G4A, DNAI2, IQCG, LOC102167830, NME5, AZIN2, SPATA7, METTL3 and HPGDS were identified associated with semen traits in the QTL regions identified for the pig lines evaluated. The gene network analysis showed candidate genes found for different pig lines sharing biological pathways that occur in mammalian testes. Regarding boar fertility, the results showed that there is genetic variation due to service sire effect on GL, TNB and SB; and the model with inclusion of permanent environmental and genetic effects due to service sire, in addition to ejaculate effect, showed the best fit to the data. This thesis resulted in important and innovative scientific information on male reproduction field in pigs, which will contribute to increase the still scarce knowledge about genetic selection and genomic architecture of boar semen quality and fertility traits.