Resumo
Painéis comerciais com milhares de marcadores do tipo polimorfismos de nucleotídeo único (SNP) a custo acessível revolucionaram os estudos genéticos na pecuária, principalmente por meio da seleção genômica e análise de associação genômica ampla. A seleção genômica tem um aspecto prático, por ser diretamente aplicada aos programas de melhoramento, o que pode possibilitar aumento de acurácia das avaliações genéticas para as características quantitativas. Com base nisso, objetivou se calcular o desequilíbrio de ligação (DL) dos segmentos cromossômicos no genoma de caprinos da raça Saanen e comparar diferentes modelos para avaliação genômica, com diferentes distribuições a priori para o efeito dos marcadores. Dessa forma, foi avaliado o DL e estimado o tamanho efetivo populacional a partir de marcadores de um painel Axiom_OviCap (Caprine), array customizado da Affimetrix com 62.557 SNPs. Foram genotipados 24 machos e 916 fêmeas que também participaram das avaliações genômicas. O valor médio do DL, expresso pela estimativa do r2, entre marcadores adjacentes (~52 kb), foi de 0,04±0,06. Níveis moderados de DL (r2>0,20), em uma escala de 0 a 1, foram observados em classes de distâncias genéticas até 20 kb. A amplitude dos valores entre os cromossomos variou de 0,03±0,06 a 0,05±0,08. A densidade do painel não foi considerada suficiente para proporcionar DL entre os segmentos cromossômicos para a predição de valores genéticos genômicos. As estimativas do tamanho efetivo populacional diminuíram ao longo do tempo, variando de 42 animais, 19 gerações no passado, para 15 animais na geração atual. Os níveis de diversidade genética nesta população Saanen representam uma ameaça e devem ser monitorados rotineiramente para garantir viabilidade para seleção em longo prazo. As avaliações genômicas para duração da lactação, produção média diária de leite até 305 dias de lactação, produções de leite, gordura, proteína, extrato seco total e lactose até 305 dias de lactação, e contagem de células somáticas até 305 dias de lactação foram realizadas pelos métodos BLUP genômico (GBLUP), Bayes C e LASSO Bayesiano (BLASSO). Os valores genéticos estimados (EBV, do inglês, Estimated Breeding Values) e os valores genéticos estimados deregredidos (dEBV, do inglês, Deregressed Estimated Breeding Values) foram utilizados como variaríeis resposta para predições genômicas. As médias das acurácias de predição, de todas as características, quando o EBV foi utilizado com variável de resposta, foram de aproximadamente 0,682, 0,676 e 0,674 para GBLUP, Bayes C e BLASSO, respectivamente. Quando a variável de resposta utilizada foi o dEBV, as médias das acurácias de predição foram de aproximadamente 0,501, 0,499 e 0,500 para GBLUP, Bayes C e BLASSO, respectivamente. Nenhum dos métodos se destacou em termos de habilidade de predição. No entanto, o método GBLUP foi o mais adequado, por apresentar o menor custo computacional.
Affordable commercial panels containing thousands of single nucleotide polymorphisms (SNPs) markers have revolutionized genetic studies in livestock, mainly through genomic selection and genome wide association analysis. Genomic selection has a practical aspect, as it is directly applied to breeding programs, which may allow increase of the accuracy of genetic evaluations for quantitative traits. Based on that, the objective of this study was to calculate the linkage disequilibrium (LD) of chromosomal segments in the Saanen goats genome and to compare different models for genomic evaluation, with different a priori distributions for the effect of markers. Thus, the LD was evaluated and the effective population size was estimated through markers of an Axiom_OviCap (Caprine) panel, and array customized by Affimetrix with 62,557 SNPs. Twenty four male and 916 were genotyped which also participated in the genomic evaluations. The average LD value, expressed by the estimate of r2, between adjacent markers (~ 52 kb), was 0.04 ± 0.06. Moderate levels of LD (r2>0.20), on a scale of 0 to 1, were observed in genetic distance classes up to 20 kb. The range of values between the chromosomes varied from 0.03 ± 0.06 to 0.05 ± 0.08. The panel density was not sufficient to provide LD between chromosomal segments to predict genomic genetic values. The estimates of effective population size decreased over time, ranging from 42 animals, 19 generations in the past, to 15 animals in the current generation. The levels of genetic diversity in this Saanen population represent a threat and should be routinely monitored to ensure viability for long term selection. The genomic evaluations for lactation length, average daily milk yield, milk, fat, protein, total dry extract and lactose yields up to 305 days of lactation, as well as somatic cell count up to 305 days of lactation were performed by the methods genomic BLUP (GBLUP), Bayes C and Bayesian LASSO (BLASSO). The estimated breeding values (EBV) and deregressed estimated breeding values (dEBV) were used as response variables for genomic predictions. The averages of prediction accuracies of all traits when EBV was used as a response variable, were approximately 0.682, 0.676 and 0.674 for GBLUP, Bayes C and BLASSO, respectively. When the response variable was dEBV, the averages of prediction accuracies were approximately 0.501, 0.499 and 0.500 for GBLUP, Bayes C and BLASSO, respectively. None of the methods stood out in terms of prediction ability. However, the GBLUP method was the most appropriate, for presenting the lowest computational cost.
Resumo
A complexidade das características que podem apresentar diferentes estruturas de ação gênica como, por exemplo, poligênicas ou afetadas por genes de efeito maior, aliado a diferentes herdabilidades, entre outros fatores, tornam a detecção de QTLs desafiadora. Diversos métodos têm sido empregados com o intuito de realizar estudos de associação ampla do genoma (GWAS), objetivando o mapeamento de QTL. A metodologia weighted single-step GBLUP (wssGBLUP), por exemplo, é uma alternativa para a realização de GWAS, que permite o uso simultâneo de informações genotípicas, de pedigree e fenotípicas, mesmo de animais não genotipados. Métodos Bayesianos também são utilizados para a realização de GWAS, partindo da premissa básica de que a variância observada pode variar em cada locus em uma distribuição a priori específica. O objetivo do presente estudo foi avaliar, por meio de simulações, quais métodos, dentre os avaliados, mais auxiliaria na identificação de QTLs para características poligênicas e afetadas por genes de efeito maior, apresentando diferentes herdabilidades. Utilizamos os métodos: wssGBLUP, com a inclusão ou não de informação adicional fenotípica de animais não genotipados e dois distintos ponderadores para os marcadores, onde w1 representou a mesma ponderação (w1=1) e w2 a ponderação calculada de acordo com o processo de iteração anterior (w1) ; Bayes C, assumindo dois valores para (=0.99 and =0.999), onde é a proporção de SNPs não incluída no modelo, além do LASSO Bayesiano. Os resultados mostraram que para cenários poligênicos o poder de detecção é menor e o uso adicional de fenótipos de animais não genotipados pode ajudar na detecção, ainda que com pouca intensidade. Para cenários com característica sob efeito maior, houve maior poder na detecção de QTL pelos diferentes métodos em comparação aos cenários poligênicos com destaque para a leve vantagem do método Bayes C. A inclusão de informação fenotípica adicional, entretanto, causou viés nas estimativas e atrapalhou o desempenho do wssGBLUP na presença de QTL com efeito maior. O aumento da herdabilidade para ambas as estruturas melhorou o desempenho dos métodos e o poder de mapeamento. O método mais adequado para a detecção de QTL depende da estrutura genética e da herdabilidade da característica, não existindo um método que seja superior para todos os cenários.
The complexity of the traits that can present different genetic structures, such as polygenic or affected by genes of major effect, in addition to different heritabilities, among other factors, make the detection of QTLs challenging. Several methods have been employed with the purpose of performing genome wide association studies (GWAS), aiming the mapping of QTL. The single-step weighted GBLUP (wssGBLUP) method, for example, is an alternative to GWAS, which allows the simultaneous use of genotypic, pedigree and phenotypic information, even from non-genotyped animals. Bayesian methods are also used to perform GWAS, starting from the basic premise that the observed variance can vary at each locus with a specific priori distribution. The objective of the present study was to evaluate, through simulation, which methods, among the evaluated ones, more assist in the identification of QTLs for polygenic and major gene affected traits, presenting different heritabilities. We used the following methods: wssGBLUP, with or without additional phenotypic information from non-genotyped animals and two different weights for markers, where w1 represented the same weight (w1=1) and w2 the weight calculated according to the previous iteration process (w1); Bayes C, assuming two values for ( = 0.99 and = 0.999), where is the proportion of SNPs not included in the model, and Bayesian LASSO. The results showed that for polygenic scenarios the detection power is lower and the additional use of phenotypes from non-genotyped animals may help in the detection, yet with low intensity. For scenarios with major effect, there was greater power in the detection of QTL by all different methods with slighter superior performance for the Bayes C method. However, the inclusion of additional phenotypic information caused bias in the estimates and harmed the performance of the wssGBLUP in the presence of major QTL. The increase in heritability for both structures improved the performance of the methods and the power of mapping. The most suitable method for the detection of QTL is dependent on the genetic structure and the heritability of the trait, and there is not a superior method for all scenarios.
Resumo
Neste estudo, foram estimadasherdabilidades e correlações genéticas, fenotípicas e ambientais paraas características estrutura, precocidade e musculosidade à desmama (ED, PD, MD) e ao sobreano (ES, PS e MS), peso padronizado aos 210 e 450 dias de idade (P210 e P450, respectivamente), idade ao primeiro parto (IPP), probabilidade de parto precoce (3P) e habilidade de permanência no rebanho (STAY) em bovinos da raça Nelore participantes de programa de melhoramento genético. O conjunto de dados utilizado foi composto por registrosde 37.826 animais e pedigree contendo 88.213 animais. O método dos quadrados mínimos foi utilizado para definição de efeitos fixos considerados nos modelos de estimação de parâmetros. Foram testados quatro modelos de estimação, em análises uni-característica por meio do método da máxima verossimilhança restrita, sob modelo animal. Para as características mensuradas ao desmame, verificou-se a necessidade de inclusãodos efeitos genético materno e de ambiente permanente materno no modelo de estimação. Para as característicasmedidas ao sobreano e características reprodutivas, o modelo foi composto pelo efeito aleatório genético direto de animal e residual. As estimativas dos parâmetros genéticos, ambientais e fenotípicos foram obtidas em análises uni e bi-características, por meio de análise bayesiana.Estimativas de herdabilidade média, obtidas por análises bi-característica, foram iguais a 0,28, 0,30, 0,27 e 0,28, para ED, PD, MD e P210, respectivamente. Para as características mensuradas ao sobreano, as estimativas médias de herdabilidadevariaram entre 0,40 e 0,37 (ES), 0,44 e 0,42 (PS), 0,39 e 0,37 (MS) e 0,50 e 0,48 (P450). As características medidas em diferentes idades (desmame e sobreano) apresentaram altas correlações genéticas, sendo iguais a 0,96 entre ED e ES, PD e PS e P210 e P450; e 0,94 entre MD e MS. Asherdabilidades das características reprodutivas foram0,18, 0,38 e 0,20 para IPP, 3P e STAY, respectivamente. As correlações genéticas entre IPP, 3P e STAY, com as características de avaliação visual e peso, foram favoráveis, indicando que ao selecionar animais de maior peso e maiores valores de ES, PS e MS, indiretamente estará selecionando animais de menores IPP e com sucesso nas características 3P e STAY. Concluiu-se que os efeitos aleatórios genético materno e de ambiente permanente materno devem ser considerados em avaliações genéticas para características de escores visuais ao desmame e peso aos 210 dias de idade em bovinos da raça Nelore. A seleção de animais com melhores valores na avaliação visual, serão animais mais precoces sexualmente,com maior permanência no rebanho e com maior peso ao sobreano. Recomenda-se desafiar as novilhas à reprodução em idades jovens, permitindo identificar e selecionar fêmeas de melhor precocidade sexual e que permanecerão mais tempo produtivas no rebanho. As características estudadas podem ser incluídas nos critérios de seleção desse programa de melhoramento genético.
The aim of this study was to estimatethe heritabilityand the genetic, phenotypic and environmentalcorrelationsforvisual scores(structure,precocity andmusculature at weaningandyearling), body weight at210and 450days of age, age at firstcalving, heifer pregnancy and stayability inNelorebeef cattleparticipating in a breedingprogram. The data set consisted on information of37,826 animals and 88,213 animals in thepedigree.Theleast square methodwas usedto define the fixed effects for parameters estimation. For traitsmeasured atweaning, fourestimation modelswere tested using single-trait analysis, by means of the restricted maximum likelihood method, using the animal model. Was consideredadditive and residualrandom effects(Model1); additive, maternal andresidual random effects(Model2); additive, maternal permanent environmentandresidual random effects(Model 3); andadditive, maternal, maternal permanent environment and residualrandom effects (Model4). Model 1 was used for yearling and reproductive traits. The genetic parameters were determined by single and two-trait analyses using Bayesian methodology. Estimates of average heritability obtained in two-trait analyses, were equal to 0.28, 0.30, 0.27, and 0.28, for structure, precocity and musculature at weaning and body weight at 210 days of age. For yearling traits, the average heritability estimates varied from0.40 to 0.37 (structure), 0.44 to 0.42 (precocity), 0.39 to 0.37 (musculature), and 0.50 to 0.48 (body weight at 450 days of age). The traits measured at different ages (weaning and yearling) had high genetic correlation: 0.96 for structure,precocity andweight, and 0.94 for musculature. The mean heritability estimatefor IPP, 3P and STAY were equal to 0.18, 0.38 and 0.20, respectively. The genetic correlations between visual scores and reproductive traits were favorable, indicating that when selecting animals of greater weight and higher values of ES, PS and MS, indirect responses wouldresult in lower IPP and more success for 3P and STAY. It was concluded that the inclusion of maternal genetic effects and maternal permanent environment effects for weaning traits were necessary.The selection of animals with better visual scores would benefit sexual precocity and stayability and improve the yearling weight. It is recommended to challenge heifers to reproduce at younger ages that allowing identify and select the most precocious animals and that will remain the more productive time in the herd. All the traits can be included in the selection criteria of this breeding program.