Influence of temperament-related genes on live weight traits of Charolais cows

We investigated whether a panel of molecular markers previously associated with temperament has an effect on live growth traits. Phenotypic data from 412 Charolais cows categorized according to their age in adult and young cows were used to determine Pearson's correlations between birth (BW), weaning (WW), and yearling live (YW) weight and temperament traits (measured as exit velocity [EV] and temperament score [TS]). For association analysis, selective genotyping of a group of 80 cows identified as the most docile and temperamental were genotyped with a 151-SNP (single-nucleotide polymorphisms) panel of molecular markers previously associated with temperament. Significant Pearson's correlations between birth weight and weaning weight and the two temperament measurements (EV and TS) were observed only in the young cow group. Significant effects of ten SNP on BW and WW were observed. Four markers located on candidate genes for temperament traits also had an effect on birth weight and weaning weight in Charolais cows, which indicates that both traits could be influenced by the same genes.(AU)

Identification of genes associated with reproductive function in dairy cattle

The use of genomics has improved response to selection for functional traits with low heritability such as fertility traits. Much of the work on fertility traits has been performed through use of genome-wide association studies (GWAS) to identify genetic loci associated with reproductive traits. Under a GWAS approach, the assumption is that the markers on the panel are in linkage disequilibrium with causative mutations. In many cases, identification of the causative mutation is difficult because an associated genetic marker can be in intergenic regions and can be in linkage disequilibrium with variants in several nearby genes. Another approach is to identify candidate genes using knowledge of the biological pathways controlling a trait to search for single nucleotide polymorphism (SNP) in genes in those pathways. This should reveal putative causative markers responsible for genetic variation in biological function, and it is expected that the marker will be more strongly associated with a trait than one in linkage disequilibrium. An example of how a series of candidate gene studies demonstrate that identification of markers in genes involved in reproductive processes can lead to discovery of additional markers associated with genetic variation in reproductive traits is presented. In addition, the inclusion of candidate markers for fertility can improve reliability of genetic estimates for fertility traits, and the repeatability of the effects across a separate population of animals gives confidence that association elucidated by this set of markers is likely to be real. More importantly, the use of candidate genes can provide insights into the biology underpinning genetic variation in fertility, and that this understanding can lead to physiological interventions to improve reproductive function.

Identification of genes associated with reproductive function in dairy cattle

The use of genomics has improved response to selection for functional traits with low heritability such as fertility traits. Much of the work on fertility traits has been performed through use of genome-wide association studies (GWAS) to identify genetic loci associated with reproductive traits. Under a GWAS approach, the assumption is that the markers on the panel are in linkage disequilibrium with causative mutations. In many cases, identification of the causative mutation is difficult because an associated genetic marker can be in intergenic regions and can be in linkage disequilibrium with variants in several nearby genes. Another approach is to identify candidate genes using knowledge of the biological pathways controlling a trait to search for single nucleotide polymorphism (SNP) in genes in those pathways. This should reveal putative causative markers responsible for genetic variation in biological function, and it is expected that the marker will be more strongly associated with a trait than one in linkage disequilibrium. An example of how a series of candidate gene studies demonstrate that identification of markers in genes involved in reproductive processes can lead to discovery of additional markers associated with genetic variation in reproductive traits is presented. In addition, the inclusion of candidate markers for fertility can improve reliability of genetic estimates for fertility traits, and the repeatability of the effects across a separate population of animals gives confidence that association elucidated by this set of markers is likely to be real. More importantly, the use of candidate genes can provide insights into the biology underpinning genetic variation in fertility, and that this understanding can lead to physiological interventions to improve reproductive function.(AU)

Prospecção de regiões genômicas associados a características de carcaça na raça Nelore, usando single step GBLUP

O Brasil é um dos maiores fornecedores de carne no mundo, baseado no peso, com pequena parcela no mercado gourmet, voltado a aspectos sensoriais e de rendimento. Para este comércio, sabor, suculência e cor são importantes. Para isto, são realizados estudos genéticos, por meio de marcadores SNP, em associação à técnica de ssGBlup. O propósito deste estudo foi buscar genes que sejam significativos e possam ser considerados alvos, podendo influenciar em características de carcaça. Foram coletadas imagens de ultrassonografia com aparelho ALOKA 500, para características de área de olho de lombo (AOL), marmoreio (MARM) e espessura de gordura subcutânea (EGS), além de peso, aferido por balança. Foi estabelecida associação dos SNP com características estudadas, por GWAS, e posterior identificação dos genes e suas funções em ClueGO. O GWAS revelou que as características de peso, EGS e MARM possuem os efeitos aditivo e aditivo materno, com marcadores SNP alocados nas mesmas posições. Nem todos os cromossomos retornaram marcadores com genes associados, porém, houveram genes comuns a diferentes características. Dos genes encontrados, 19 foram significativamente relacionados às características de carcaça, e os genes IRAK3 e FRS2 foram encontrados em características antagônicas (peso e EGS). Foram identificados como principais genes candidatos, FRS2, DIS3L2, PIK3CB, EBF2, AADAT, PTGER3, CAST, HMGCLL1 e ELOVL7, AT2B1. Os genes IRAK3 e FRS2 tentam explicar a ação de um gene em características opostas. É possível sugerir a elaboração de um painel de SNPs específico para marmoreio, diminuindo custos na seleção de animais para esta característica.

Brazil is one of the largest meat suppliers in the world, based on weight, with a small share in the gourmet market, focused on sensory and yield aspects. For this trade, flavor, juiciness and color are important. For this, genetic studies are performed, using SNP markers, in association with the ssGBlup technique. The purpose of this study was to look for genes that are significant and can be considered targets, which can influence carcass characteristics. Ultrasound images were collected with an ALOKA 500 device, for characteristics of the rib eye area (AOL), marbling (MARM) and subcutaneous fat thickness (EGS), in addition to weight, measured by scale. An association of SNPs with characteristics studied was established by GWAS, and subsequent identification of genes and their functions in ClueGO. The GWAS revealed that the weight, EGS and MARM characteristics have the additive and maternal additive effects, with SNP markers allocated in the same positions. Not all chromosomes returned markers with associated genes, however, there were genes common to different characteristics. Of the genes found, 19 were significantly related to carcass characteristics, and the IRAK3 and FRS2 genes were found in antagonistic characteristics (weight and EGS). The main candidate genes were identified, FRS2, DIS3L2, PIK3CB, EBF2, AADAT, PTGER3, CAST, HMGCLL1 and ELOVL7, AT2B1. The IRAK3 and FRS2 genes try to explain the action of a gene on opposite characteristics. It is possible to suggest the development of a panel of SNPs specific for marbling, reducing costs in the selection of animals for these characteristics.

ANÁLISE DE ASSOCIAÇÃO GENÔMICA PARA HÉRNIA UMBILICAL EM SUÍNOS COMERCIAIS UTILIZANDO ABORDAGEM DE MARCADORES ÚNICOS E MÚLTIPLOS

Existem vários defeitos congênitos que afetam a suinocultura mundial, dentre elas a criptorquidia, pernas abertas, tremor congênito, intersexualidade, atresia anal e hérnias. A hérnia umbilical (HU) é um dos defeitos congênitos mais comuns em suínos, ocasionado pela protusão do conteúdo intestinal pelo canal umbilical. A presença de hérnias causa prejuízos ao bem-estar dos animais e pode ocasionar perdas econômicas devido ao menor crescimento e pior conversão alimentar. Além disto, as hérnias também podem gerar danos no momento do abate, contaminando a carcaça caso ocorra o rompimento das alças intestinais. A etiologia deste defeito congênito é multifatorial, envolvendo dentre eles fatores genéticos, existentes em diferentes raças suínas. Por isto, é importante para a indústria suinícola, a identificação de marcadores no genoma suíno que possam estar relacionados a hérnia umbilical e, possam ser utilizados no processo de seleção de progenitores, evitando a ocorrência da anomalia. O desenvolvimento de tecnologias de sequenciamento de nova geração levou a identificação de muitos polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs), tornando possível estudos de análise de associação genômica ampla (GWAS), que envolvem milhares de variantes em todo o genoma, utilizadas para identificar as associadas com características de interesse. Para este tipo de estudo, várias metodologias podem ser utilizadas, entre elas a de único marcador que avalia o efeito individual de cada SNP e a de múltiplos marcadores, que analisa os haplótipos. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi avaliar regiões genômicas associadas ao desenvolvimento de hérnia umbilical em suíno por meio de duas metodologias estatísticas, utilizando único e múltiplos marcadores. Foram avaliados e genotipados 325 animais (92 casos e 233 controles) advindos de granjas de Santa Catarina, sendo híbridos da genética Agroceres Pic®, utilizando GGP Porcine Bead Chip (Neogen, Lincon, NE, EUA). Foram encontrados 10 SNPs significativos pela análise de único marcador contando com 23 transcritos de conhecimento biológico na extensão das regiões. Com a análise de múltiplos marcadores foram observados 401 SNPs distribuídos em 51 regiões do genoma contando com 116 transcritos conhecidos. Os processos biológicos significativamente associados a estes genes foram aqueles relacionados ao desenvolvimento da musculatura esquelética, a ocorrência da angiogênese, bem como o recrutamento de citocinas para combate inflamatório e cicatrização umbilical. De acordo com nossos resultadosforam considerados fortes candidatos ao desenvolvimento de hérnia umbilical em suínos segundo a metodologia utilizando único marcador, os genes MTM1 e MTMR1, segundo a metodologia de múltiplos marcadores, os genes EP300, MSTN e EYA2, e por ambas as metodologias os genes GJA5, BCL9, ACP6 e WARS2. Assim, pôde-se conhecer melhor os fatores genéticos associados a hérnia umbilical, demonstrando que genes relacionados ao desenvolvimento da musculatura esquelética, e processos ligados a matriz extracelular e ao sistema imune, podem estar intimamente relacionados a distúrbios que levam a predisposição da ocorrência de hérnia umbilical em suínos comerciais.

There are several birth defects that affect pig farming worldwide, including cryptorchidism, splay legs, congenital tremor, intersexuality, anal atresia and hernias. Umbilical hernia (UH) is one of the most common congenital disabilities in pigs caused by the protrusion of the intestinal contents by the umbilical ring. The presence of hernias can cause economic losses due to the damage caused to the welfare of the animals, which results in reduced growth and poor feed conversion. Moreover, hernias can also cause damage in the moment of slaughter, contaminating the carcass if a rupture of the intestinal loops accurs. For this reason, it is essential for the pig industry, the identification of markers in the swine genome, which may be associated to umbilical hernia to be used in the selection process, preventing the occurrence of this anomaly. The development of new generation sequencing technologies has led to the identification of many single nucleotide polymorphisms (SNPs), making genome-wide association studies (GWAS) possible which involves thousands of variants across the genome used to identify those associated with traits of interest. For this type of study, several methodologies are available, such as single marker that evaluates the individual effect of each SNP and that of multiple markers, which analyzes the haplotypes. Thus, the objective of this study was to identify genomic regions associated with the development of umbilical hernia in pigs, using two statistical methodologies: single and multiple markers. A total of 325 crossbred pigs (92 cases and 233 controls), hybrids of the Agroceres Pic® genetics, from farms located in Santa Catarina State were evaluated and genotyped, using GGP Porcine Bead Chip (Neogen, Lincon, NE, EUA). Ten significant SNPs were found with the single marker analysis, comprising 23 transcripts of biological knowledge in the extension of the regions. With the multiple marker analysis, 401 SNPs were also observed distributed in 51 genomic regions, with 116 transcripts biologically known. The biological processes significantly associated with these genes were those related to the development of skeletal muscle, the occurrence of angiogenesis, as well as the recruitment of cytokines to fight inflammation and umbilical healing. According to our results, strong candidates for the development of umbilical hernia in pigs were considered according to the methodology using a single marker, the MTM1 and MTMR1 genes, according to the multiple marker methodology, the EP300, MSTN and EYA2 genes, and by both methodologies the genes GJA5, BCL9, ACP6 and WARS2. Thus, it was possible to better understand the genetic factors associated with umbilical hernia, demonstrating that genes related to the development of skeletal muscle, and processes linked to the extracellular matrix and the immune system, may be closely related to disorders that lead to predisposition of occurrence of umbilical hernia in commercial pigs.

Prospecção de regiões genômicas associadas à manifestação de hérnia escrotal em suínos comerciais

A hérnia escrotal é um dos defeitos mais observados na suinocultura e acarreta perdas produtivas no campo e na indústria, além de comprometer o pleno bem-estar animal. Também é um dos problemas mais frequentes em humanos, o que torna o suíno um excelente modelo animal para estudos. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi prospectar regiões do genoma suíno, relacionadas a manifestação de hérnia escrotal, a fim de encontrar possíveis genes candidatos à doença por meio do estudo de associação global do genoma (GWAS). As análises foram realizadas utilizando-se duas metodologias: marcadores únicos e marcadores múltiplos. Para tal, utilizaram-se os softwares computacionais Plink 1.9 e Blossoc, respectivamente. O estudo foi organizado em delineamento caso-controle, e para isso foram usadas amostras de 296 suínos comerciais machos, de linhagem híbrida (Agroceres PIC®). O DNA genômico foi extraído das amostras com kits específicos e posteriormente enviado para genotipagem com o painel de polimorfismos de nucleotídeo único (SNP) GGP porcine BeadChip (Neogen, Lincon, NE, EUA), que contém 51.558 SNPs distribuídos pelo genoma suíno. Ao final do controle de qualidade das amostras restaram 294 animais, sendo 101 casos e 193 controles. O controle de qualidade dos SNPs começou com 50.697 SNPs e terminou com 39.450 SNPs (metodologia de marcadores únicos) e 39.371 SNPs (metodologia de marcadores múltiplos). Foram gerados os gráficos Manhattan Plot, QQ-Plot e o gráfico de escores. Os dados foram enriquecidos através das bases de dados DAVID, REVIGO e STRING. Ao total, 27 SNPs distribuídos nos cromossomos SSC3, SSC8, SSC9, SSC14, SSC15, SSC16 e cromossomo sexual, foram significativos nas análises do Plink, 57 genes foram prospectados, sendo 38 caracterizados e 19 não caracterizados. Nas análises do Blossoc, 395 SNPs ultrapassaram o nível sugestivo de significância, 381 genes foram prospectados, sendo 235 caracterizados e 146 não caracterizados. Os SNPs com maior significância foram observados nos cromossomos 8 e 15, para ambas as metodologias, sendo que os SNPs presentes no cromossomo 15 foram mapeados em regiões muito semelhantes. No total, 19 genes foram prospectados nas análises de ambas as metodologias, sendo assim considerados fortes candidatos. Entretanto, também foram considerados os genes singulares a cada metodologia, com o intuito de encontrar genes de menor efeito, principalmente por meio das análises de múltiplos marcadores. Diversos SNPs foram observados próximos aos genes SLIT2, RAB28, WDR1, CLNK, COL4A4, KCNIP4, FRYL, DRD2, GPER1, CANB4 e STIM2. Os genes prospectados enriqueceram processos biológicos de contratilidade muscular, estimulação do fator de crescimento, resposta inflamatória, metabolismo de colágeno, entre outras, os tornando fortes candidatos à manifestação de hérnia escrotal em suínos. Os genes prospectados nestas análises não foram relacionados a manifestação de hérnia escrotal em suínos até o momento. Pesquisas futuras poderão ser realizados a partir deste estudo, com o intuito de validar os genes prospectados.

Scrotal hernia is one of the most common defects in swine and results in productive losses in the field and in the industry, also compromising the animal welfare. It is also one of the most frequent problems in humans, which makes the pig an excellent animal model for studies. Thus, the objective of this study was to search for regions of the swine genome, related to the manifestation of scrotal hernia, to find possible candidate genes for this disorder using a genome-wide association study (GWAS) approach. The analyses were performed using two methodologies: single marker and multiple marker association, which were performed with Plink 1.9 and Blossoc software, respectively. The study followed a case-control design with 296 samples of males from a commercial hybrid line of pigs (Agroceres PIC®). The genomic DNA was extracted from the samples with specific kits and sent for genotyping with the single nucleotide polymorphism (SNP) panel GGP porcine BeadChip (Neogen, Lincon, NE, USA), which contains 51.558 SNPs distributed across the porcine genome. After the the data quality control, 294 animals remained, 101 cases and 193 controls. The quality control of SNPs started with 50.697 SNPs and ended with 39.450 SNPs (single marker) and 39.371 SNPs (multiple markers). Manhattan Plots, QQ-Plots and score graphs were generated. The genes found were enriched in the DAVID, REVIGO and STRING databases. In total, 27 SNPs distributed on chromosomes SSC3, SSC8, SSC9, SSC14, SSC15, SSC16 and sex chromosome, were significant in the single marker analysis, 57 genes were prospected, of which 38 were characterized and 19 were not characterized. In the multiple marker analysis, 395 have passed the suggestive level of significance, 381 genes were prospected, of which 235 were characterized and 146 were not characterized. The most significant SNPs were observed on chromosomes 8 and 15, for both methodologies, and the SNPs located on SSC15 were mapped in very similar regions. In total, 19 genes were found with the analysis using both methodologies which were considered strong candidates for SH onset. However, genes unique to each methodology were also prospected mainly through the analysis of multiple markers. Several SNPs were observed in regions near the SLIT2, RAB28, WDR1, CLNK, COL4A4, KCNIP4, FRYL, DRD2, GPER1, CANB4 and STIM2 genes. The prospected genes enriched biological processes of muscle contractility, growth factor stimulation, inflammatory response, collagen metabolism, among others, making them strong candidates for the manifestation of scrotal hernia in pigs. The genes prospected in these analyses have not yet been related to the manifestation of scrotal hernia in pigs so far. Future research may be carried out to validate the prospected genes from this association study.

ESTUDO DE ASSOCIAÇÃO GENÔMICA AMPLA (GWAS) PARA CARACTERÍSTICAS DE CARCAÇA MENSURADAS POR ULTRASSONOGRAFIA EM BOVINOS DA RAÇA NELORE

A raça Nelore (Bos taurus indicus) é utilizada em larga escala em rebanhos brasileiros, entretanto, os animais zebuínos apresentam menores teores de gordura na carcaça. Isso ocorre, devido ao impasse de seleção das características de carcaça, pois, muitas vezes essas são medidas post-mortem, além dos altos custos e dificuldades na mensuração. Com a inclusão da genômica, o processo de seleção, bem como os estudos de associação genômica ampla (GWAS) para identificação de regiões genômicas envolvidas nas expressões dessas características, tornaram-se mais simples. Com isso, o objetivo foi realizar GWAS para as características de espessura de gordura subcutânea (EGS), espessura de gordura na picanha (EGP8), e acabamento (ACAB), afim de identificar regiões genômicas de maiores efeitos, genes candidatos, e ainda, verificar as funções biológicas dos mesmos. Para isso, foram utilizadas informações de 1440 animais, todos com registros de ultrassom e genotipados com o painel GGP-Indicus 35K. As análises foram realizadas pelo método de single-step GWAS (ssGWAS) com os programas da família BLUPF90, que calcularam as variações para janelas genômicas contendo 10 polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) consecutivos, e posteriormente, as regiões que obtiveram ais que 0,5% da variância genética aditiva total foram utilizadas para examinar os genes candidatos. Após a identificação dos genes candidatos pelo banco de dados ENSEMBL, foram realizadas análises de ontologia genética (GO, PANTHER) e de redes de conexões de genes (REVIGO), para avaliar quais vias biológicas os genes atuavam, e também, a ligação desses genes sob cada característica abordada. Os principais genes de EGS (TBL1XR1, AHCYL2, SLC4A7, AADAT, VPS53, IDH2 e ETS1), EGP8 (GSK3, LRP1B, EXT1, GRB2, SORCS1, e SLMAP) e ACAB (GSK3, LRP1B, EXT1, SORCS1, NR1L2, e APAF1), esses podem estar ligados com a deposição de gordura. A análise de enriquecimento gênico revelou processos que podem influenciar diretamente nas características estudadas, alguns desses genes, pertencem a vias relacionadas ao metabolismo de lipídios, polissacarídeos, carboidratos, homeostase lipídica, e do colesterol, além de outros que possam influenciar na composição de EGS, EGP8 e ACAB. Os resultados aqui relatados, ajudarão na compreensão dos mecanismos que formam as características supracitadas, além disso, várias das regiões genômicas identificadas apontaram processos relacionados à deposição de gordura, tais processos podem ser úteis para futuros estudos genômicos em bovinos da raça Nelore.

The Nelore breed (Bos taurus indicus) is used on a large scale in Brazilian herds, however, Zebu animals have lower levels of fat in the carcass. This is due to the impasse in the selection of carcass characteristics, as these are often post-mortem measures, in addition to the high costs and difficulties in measuring. With the inclusion of genomics, the selection process, as well as studies of broad genomic association (GWAS) for the identification of genomic regions involved in the expression of these characteristics, became simpler. With this, the objective was to perform GWAS for the characteristics of subcutaneous fat thickness (EGS), fat thickness in the sirloin (EGP8), and finishing (ACAB), in order to identify genomic regions of greater effects, candidate genes, and yet, check their biological functions. For this, information from 1440 animals was used, all with ultrasound records and genotyped with the GGP-Indicus 35K panel. The analyzes were performed using the single-step GWAS (ssGWAS) method with the BLUPF90 family programs, which calculated the variations for genomic windows containing 10 consecutive single nucleotide polymorphisms (SNPs), and later, the regions that obtained more than 0, 5% of the total additive genetic variance was used to examine the candidate genes. After the identification of candidate genes by the ENSEMBL database, analyzes of genetic ontology (GO, PANTHER) and gene connection networks (REVIGO) were carried out, to assess which biological pathways the genes acted on, and also, the connection of these genes under each characteristic addressed. The main genes of EGS (TBL1XR1, AHCYL2, SLC4A7, AADAT, VPS53, IDH2, and ETS1), EGP8 (GSK3, LRP1B, EXT1, GRB2, SORCS1, and SLMAP) and ACAB (GSK3, LRP1B, EXT1, S1, EXT1, S1, and APAF1), these may be linked to fat deposition. The gene enrichment analysis revealed processes that can directly influence the characteristics studied, some of these genes belong to pathways related to the metabolism of lipids, polysaccharides, carbohydrates, lipid homeostasis, and cholesterol, in addition to others that may influence the composition of EGS, EGP8, and ACAB. The results reported here, will help in understanding the mechanisms that form the aforementioned characteristics, in addition, several of the identified genomic regions pointed out processes related to fat deposition, such processes may be useful for future genomic studies in Nellore cattle.

APPLYING MACHINE LEARNING METHODS FOR GENOMIC ANALYSIS OF REPRODUCTIVE TRAITS IN NELLORE CATTLE

A seleção de animais geneticamente superiores com base na informação genômica tem sido uma tendência crescente e promissora em programas de melhoramento. No entanto, os principais métodos de predição genômica envolvem modelos paramétricos, que em sua maioria, assumem somente variância aditiva para o efeito dos marcadores, ignorando-se possíveis relações não-lineares. A consideração de tais efeitos pode ser importante para melhorar a habilidade de predição em características com arquitetura genética complexa. Recentemente, tem crescido o interesse em métodos de predição semi e não paramétricos. Dentro desse contexto, os métodos de aprendizagem de máquina tais como Redes Neurais Artificiais (ANN), Random Forest (RF) e Support Vector Machines (SVM) são alternativas interessantes. Os objetivos do presente estudo foram: i) Comparar o desempenho preditivo do modelo Genomic Best Linear Unbiased Predictor (GBLUP) e de métodos de aprendizagem de máquina em populações simuladas de bovinos de corte, apresentando diferentes níveis para efeitos de dominância; ii) Investigar a habilidade de predição de diferentes métodos de aprendizagem de máquina para predição genômica de características reprodutivas em bovinos da raça Nelore; iii) Desenvolver um estudo de associação genômica ampla (GWAS) utilizando a metodologia Random Forest, a fim de buscar genes candidatos para idade ao primeiro parto em novilhas da raça Nelore. No primeiro estudo, o genoma simulado compreendeu um painel de SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) com densidade de 50k e 300 QTLs (Quantitative Trait Loci), espalhados aleatoriamente ao longo de 29 cromossomos. Foram simuladas ao todo seis características, considerando-se diferentes valores de herdabilidade no sentido restrito e amplo. No cenário puramente aditivo e com baixa herdabilidade (h2 = 0,10), a habilidade de predição utilizando o método GBLUP foi levemente superior em relação aos outros métodos (aproximadamente de 0,8% a 5,0%), ao passo que as ANN obtiveram melhor acurácia nos cenários com moderada herdabilidade (h2 = 0,30). As acurácias para os efeitos de dominância variaram entre 0,180 e 0,350 no modelo GBLUP considerando a matriz de relacionamento de dominância (GBLUP-D), entre 0,062 e 0,185 para o RF e foram nulas utilizando-se os métodos ANN e SVM. Entre os métodos de aprendizagem de máquina, apenas o RF foi capaz de capturar implicitamente os efeitos de dominância, resultando em maiores acurácias de predição para os valores genéticos totais e fenotípicos quando a variância devido ao efeito de dominância aumentou. No segundo estudo, dados referentes a bovinos da raça Nelore nascidos entre 1984 e 2015 foram utilizados. As características estudadas foram Idade ao Primeiro Parto (AFC), Circunferência Escrotal (SC), Prenhez Precoce (EP) e Habilidade de Permanência (STAY). Após o controle de qualidade, o número de animais com genótipos e de marcadores SNP disponíveis foram respectivamente, 2.342 e 321.419 (AFC), 4.671 e 309.486 (SC), 3.356 e 319.108 (EP) e 2.681 e 319.619 (STAY). A habilidade preditiva de diferentes métodos de aprendizagem de máquina tais como Support Vector Regression (SVR), Bayesian Regularized Artificial Neural Network (BRANN) e RF foi avaliada. Os resultados foram comparados aos obtidos pelos modelos paramétricos GBLUP e BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). Para o modelo SVR, investigou-se a influência de diferentes valores para o parâmetro de largura de banda do kernel na habilidade de predição do modelo. Para o modelo BRANN, diferentes números de neurônios na camada oculta (de 1 a 4 neurônios) foram examinados para se identificar a melhor arquitetura de rede. Além disso, duas estruturas de informação genômica foram testadas como informação de entrada no modelo BRANN, a matriz de relacionamento genômica (G) e a matriz de componentes principais (PC). A habilidade de predição dos modelos foi avaliada por meio de um esquema de validação cruzada em 5 folds. As acurácias obtidas foram de baixas a moderadas de acordo com a característica e modelos considerados, variando entre 0,555 e 0,625 (AFC), 0,268 e 0,359 (SC), 0,573 e 0,666 (EP) e entre 0,517 e 0,618 (STAY). O modelo SVR obteve desempenho ligeiramente superior em relação aos métodos paramétricos (GBLUP e BLASSO) para todas as características avaliadas, aumentando a acurácia de predição da AFC em aproximadamente 5,1% e 3,7%, quando comparados aos modelos GBLUP e BLASSO, respectivamente, e em 7,2% para SC, 3,4% para EP e 5% para STAY quando comparado aos resultados obtidos por ambos GBLUP e BLASSO. Por outro lado, os modelos RF, BRANN_G e BRANN_PC não apresentaram habilidade de predição competitiva com os métodos tradicionais, apresentando menor acurácia de predição e maiores erros de predição para todas as características. Os resultados indicam que o SVR é um método adequado para a predição de valores genéticos genômicos para características reprodutivas em bovinos da raça Nelore, apresentando melhor habilidade de predição e eficiência no tempo de computação em relação as metodologias paramétricas estudadas. Além disso, o valor mais adequado para o parâmetro de largura de banda do kernel no método SVR dependeu da característica avaliada, desse modo, a correta predefinição desse parâmetro na fase de treinamento do modelo é aconselhável. Por último, um estudo de associação genômica ampla foi realizado utilizando a abordagem RF, a fim de se identificar genes candidatos para a idade ao primeiro parto em bovinos da raça Nelore. Os valores examinados para o parâmetro M_try (ou seja, o número de SNPs testados em cada nó das árvores) foram 1, p, 0.01p e 0.1p, em que p representa o número total de SNPs. Os parâmetros que produziram o menor erro quadrático nos dados out-of-bag (MSE_OOB) foram mantidos para análises posteriores. Foram realizadas 5 análises independentes com diferentes sementes de inicialização do algoritmo e os escores de importância dos SNPs foram computados como a média das 5 análises. Foram identificados 118 SNPs associados com AFC, localizados em oito cromossomos autossômicos (BTA 3, 5, 10, 11, 18, 21, 25 e 27). No total, 23 regiões não sobrepostas cobriram 172 genes candidatos para AFC. Regiões genômicas previamente associadas com características de fertilidade e crescimento em bovinos Nelore foram reportadas neste estudo, o que reforça a efetividade do RF como um método para a varredura inicial de regiões candidatas associadas com características complexas. O estudo de associação baseado no método RF e a análise funcional apontaram genes candidatos com funções chave na regulação da fertilidade, incluindo a pré-implantação de embriões e seu desenvolvimento, viabilidade embrionária, maturação de células germinais masculinas e reconhecimento de feromônios.

The selection of genetically superior animals based on genomic information has been an increasing and promising trend in breeding programs. However, the main methods used for genome-enabled prediction involve parametric models that mostly assume only additive variance for markers effects, ignoring possible nonlinear relationships. Accounting for such effects may be important to improve the predictive ability for traits with complex genetic architecture. The interest in semi and non-parametric prediction methods has recently increased. Within this context, machine learning methods such as Artificial Neural Networks (ANN), Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM) are an interesting alternative. The aims of the present study were: i) To compare the predictive performance of Genomic Best Linear Unbiased Predictor (GBLUP) and machine learning methods in simulated beef cattle populations presenting different degrees of dominance; ii) To investigate the predictive ability of different machine learning for genome-enabled prediction of reproductive traits in Nellore cattle and compare their performance with parametric approaches (GBLUP and BLASSO); iii) To perform a genome-wide association study (GWAS) using the Random Forest approach for scanning candidate genes for age at first calving in Nellore heifers. In the first study, the simulated genome comprised 50k single nucleotide polymorphisms (SNPs) and 300 QTL (Quantitative Trait Loci), both biallelic and randomly distributed across 29 chromosomes. A total of six traits were simulated considering different values for the narrow and broad-sense heritability. In the purely additive scenario with low heritability (h2 = 0.10), the predictive ability obtained using GBLUP was slightly higher than the other methods (approximately 0,8% to 5,0%) whereas ANN provided the highest accuracies for scenarios with moderate heritability (h2 = 0.30). The accuracies of dominance deviations varied from 0.180 to 0.350 in the GBLUP model considering the dominance genomic relationship matrix (GBLUP-D), from 0.062 to 0.185 in the RF and were null using ANN and SVM methods. Among machine learning methods, only the RF was capable to cover implicitly dominance effects without increasing the number of covariates in the model, resulting in higher accuracies for the total genetic and phenotypic values as the dominance ratio increased. In the second study, data of Nellore cattle from commercial herds born between 1984 and 2015 were used. The studied traits were Age at First Calving (AFC), Scrotal Circumference (SC), Early Pregnancy (EP) and Stayability (STAY). After quality control, the number of genotyped animals and SNP markers available were respectively, 2,342 and 321,419 (AFC), 4,671 and 309,486 (SC), 3,356 and 319,108 (EP) and 2,681 and 319,619 (STAY). The predictive ability from different machine learning models such as Support Vector Regression (SVR), Bayesian Regularized Artificial Neural Network (BRANN) and RF, was assessed. Results were compared with that obtained using GBLUP and BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) parametric models. For the SVR, the influence of different kernel bandwidth parameter values on the model predictive ability was assessed. In the BRANN models, different numbers of neurons in the hidden layer (1 to 4 neurons) were examined to assess the best ANN architecture. Further, two genomic structures were assessed as input information in the BRANN model, the marker-based genomic relationship matrix (G) and the principal components scores matrix (PC). The predictive ability of the studied models was evaluated by a 5-fold cross-validation scheme. The average accuracies were from low to moderate according to the trait and model considered, ranging between 0.555 and 0.625 (AFC), 0.268 and 0.359 (SC), 0.573 and 0.666 (EP) and 0.517 and 0.618 (STAY). The SVR provided slightly better performance than the parametric models for all traits, increasing the prediction accuracy for AFC around 5.1% and 3.7% compared to GBLUP and BLASSO models, respectively, and around 7.2% for SC, 3.4% for EP and 5% for STAY, comparing to both GBLUP and BLASSO. In contrast, the RF, BRANN_G and BRANN_PC models did not present competitive predictive ability compared to the benchmark approaches, presenting lower prediction accuracies and higher MSE for all traits. Our results indicate that the SVR is a suitable method for genomic breeding values prediction for reproductive traits in Nellore Cattle, presenting better predictive ability and computational time efficiency than the studied parametric approaches. Further, the optimal kernel bandwidth parameter in the SVR model was trait-dependent, thus, the correct pre-definition of this parameter in the training phase is advisable. Lastly, a genome-wide association study (GWAS) was performed using the RF approach for scanning candidate genes for AFC in Nellore cattle. The assessed values for the M_try parameter (i.e. the number of SNPs to search at each node) were 1, p, 0.01p and 0.1p, in which p represents the total number of SNPs. The RF parametrization which produced the lowest mean squared error in the out-of-bag data (MSE_OOB) was maintained for further analysis. We run five independent analyses with different initialization seeds for the algorithm and the SNPs importance scores were averaged. There were identified 118 SNPs associated with AFC, located over eight autosomes (BTA 3, 5, 10, 11, 18, 21, 25 and 27). In total, 23 non-overlapping genomic regions embedded 172 candidate genes for AFC. Genomic regions previously associated with fertility and growth traits in Nellore cattle were reported in the present study, which reinforces RF effectiveness for pre-screening candidate regions associated with complex traits. The RF-based genome-wide scan and functional analysis highlighted candidate genes with key roles in fertility, including embryo pre-implantation and development, embryonic viability, male germinal cell maturation and pheromone recognition.

ASSOCIAÇÃO DE MARCADORES MOLECULARES COM CARACTERISTICAS DE QUALIDADE DA CARNE E CARCAÇA EM BOVINOS PRECOCES

O Objetivo desta pesquisa foi avaliar a associação de polimorfismos de nucleotídeo unico (SNP) em seis genes candidatos (Metabolismo Proteolitico CAPN1 e CAST; Metabolismo Lipidico DGAT1, SCD1, FABP3 e FABP4) com características quali-quantitativas de carcaça e da carne. A população avaliada (n=136) foi concebida por meio do cruzamento de touros Braford (BF), Canchim (CC), Caracu (CR) e Nelore (NE) com fêmeas F1 Angus-Nelore (ANGNEL), F1 Caracu-Nelore (CARNEL) ou Nelore (NE), totalizando dez grupos genéticos distintos. Os dados genéticos foram obtidos por meio da extração de DNA de amostras do Longissimus dorsi individuais, e posteriormente observados os genótipos pelo método de reação em cadeia da polimerase em tempo real. Foram calculadas as frequências alélicas e realizado o teste de Tukey-Kramer (P<0,05) para comparação de médias dos alelos nos grupos de herança paterna e materna. No estudo de associação, utilizou-se o procedimento General Linear Model (GLM) do programa estatístico SAS. O modelo levou em conta os efeitos dos grupos genéticos paternos e maternos, safra de produção, sexo e os genótipos de cada marcador. Foram observadas associações significativas (P<0,05) em todos os marcadores com características quali-quantitativas de carcaça e da carne, com exceção para o CAST:155 que não apresentou efeito com nenhuma das variáveis. O conjunto de informações dos efeitos transmitidos nos cruzamentos poderá ajudar na condução de programas de melhoramento genético de características de produção, bem como a obtenção de informações sobre a variabilidade de cada marcador em raças especificas.

The objective of this research was to evaluate the association of single nucleotide polymorphisms (SNPs) in six candidate genes (Proteolytic Metabolism - CAPN1 and CAST; Lipid Metabolism - DGAT1, SCD1, FABP3 and FABP4) with qualitative and quantitative characteristics of carcass and meat. The evaluated population (n = 136) was conceptualized through the crossing of Braford (BF), Canchim (CC), Caracu (CR) and Nelore (NE) females with F1 Angus-Nelore (ANGNEL), F1 Caracu-Nelore CARNEL) or Nelore (NE), totalizing ten distinct genetic groups. Genetic data were obtained by extracting DNA from individual samples of Longissimus dorsi and then observing the genotypes by the real-time polymerase chain reaction method. The allele frequencies were calculated and the Tukey-Kramer test (P <0.05) was performed to compare the averages of the alleles in the paternal and maternal inheritance groups. In the association study, the General Linear Model (GLM) procedure of the SAS statistical program was used. The model took into account the effects of paternal and maternal genetic groups, crop yield, sex and genotypes of each marker. Significant associations (P <0.05) were observed in all markers with qualitative and quantitative carcass and meat characteristics, except for CAST: 155 that did not show any effect with any of the variables. The information set of the effects transmitted in the crosses can help in the conduction of programs of genetic improvement of production characteristics, as well as obtaining information on the variability of each marker in specific breeds.