Genetic evaluation models for resistance to ticks in a crossbred Angus-Nellore population / Modelos de avaliação genética para resistência a carrapatos em uma população mestiça de Angus-Nelore

ABSTRACT: This research identified the animal model that best describes the genetic and residual variations for tick counts in yearlings from a crossbred Angus-Nellore population of 6,951 animals that are progenies of 382 bulls and 6,198 cows. Genetic values were predicted by the Bayesian inference methodology. The models tested were: Traditional Animal, and Crossbred Animal with and without segregation, considering residual homoscedastic and heteroscedastic variances. The criteria of choice were the number of parameters, deviance information, and predictive order, which indicated the best fitfor the Traditional Animal model and Crossbred Animal model (with segregation), both with residual heteroscedastic Gaussian variance. The mean values of fixed genetic effects were positive and similar in the both models, indicating that animals with higher proportion of the Angus breed had greater infestation, and the Nellore breed was an important addition for resistance to ticks. The estimated genetic variation by the heteroscedastic Gaussian Animal model for the Nellore breed was 4.54-fold higher than that estimated for the Angus breed. The estimates of heritability of the different genetic groups ranged from 0.12 to 0.15 and from 0.01 to 0.35, respectively, for the Traditional Animal model and for the heteroscedastic Gaussian crossbred model. The Spearman's rank-order correlation for the predicted genetic values was 0.94, considering all sires. However, when considering the top 10%, 20%, and 30% sires, differences in ranking were more evident (0.28 to 0.67). The Crossbred Animal model with segregation and heterogeneous residual variances was the most appropriate for genetic evaluation of tick counts on animals from Angus-Nellore crossings.

RESUMO: O objetivo neste trabalho foi identificar o modelo animal que melhor descreve a variação genética e residual para a característica contagem de carrapatos ao sobreano, em uma população multirracial Angus-Nelore constituída por 6.951 animais, filhos de 382 touros e 6.198 vacas. Os valores genéticos foram preditos a partir da metodologia de inferência Bayesiana utilizando os seguintes modelos: Animal Tradicional, Animal Multirracial sem e com segregação, considerando as variâncias residuais homo ou heterocedástica. Os critérios de escolha foram o Número de Parâmetros, a Informação de Deviance e a Ordenada Preditiva, os quais apontaram os Modelos Animal Tradicional e o Multirracial com Segregação, ambos com variância residual Gaussiana heterocedástica, como os de melhor ajuste. Os valores médios dos efeitos genéticos fixos foram positivos e similares nos dois modelos, sugerindo que os animais com maior proporção da raça Angus sofreram maior infestação e atribuindo-se, portanto, a raça Nelore importante papel na resistência ao carrapato. Verificou-se que a variância genética estimada pelo Modelo Animal Gaussiano heterocedástico para a raça Nelore foi 4,54 vezes maior do que a estimada para a raça Angus. As estimativas de herdabilidade nos diferentes grupos genéticos variaram de 0,12 a 0,15 e de 0,01 a 0,35, respectivamente, no Modelo Animal Tradicional e no Multirracial Gaussiano heterocedástico. A correlação de ordenamento de Spearman entre os valores genéticos preditos, considerando todos os reprodutores da população, foi 0,94. Contudo, ao considerar os melhores touros, TOP 10%, 20% e 30%, as diferenças com relação ao ordenamento foram mais evidentes (0,28 a 0,67). O modelo Animal Multirracial com Segregação com variâncias residuais heterogêneas foi o mais apropriado para avaliação genética da característica Contagem de Carrapatos de animais produtos do cruzamento Angus-Nelore.

Genetic evaluation models for resistance to ticks in a crossbred Angus-Nellore population / Modelos de avaliação genética para resistência a carrapatos em uma população mestiça de Angus-Nelore

This research identified the animal model that best describes the genetic and residual variations for tick counts in yearlings from a crossbred Angus-Nellore population of 6,951 animals that are progenies of 382 bulls and 6,198 cows. Genetic values were predicted by the Bayesian inference methodology. The models tested were: Traditional Animal, and Crossbred Animal with and without segregation, considering residual homoscedastic and heteroscedastic variances. The criteria of choice were the number of parameters, deviance information, and predictive order, which indicated the best fitfor the Traditional Animal model and Crossbred Animal model (with segregation), both with residual heteroscedastic Gaussian variance. The mean values of fixed genetic effects were positive and similar in the both models, indicating that animals with higher proportion of the Angus breed had greater infestation, and the Nellore breed was an important addition for resistance to ticks. The estimated genetic variation by the heteroscedastic Gaussian Animal model for the Nellore breed was 4.54-fold higher than that estimated for the Angus breed. The estimates of heritability of the different genetic groups ranged from 0.12 to 0.15 and from 0.01 to 0.35, respectively, for the Traditional Animal model and for the heteroscedastic Gaussian crossbred model. The Spearman’s rank-order correlation for the predicted genetic values was 0.94, considering all sires. However, when considering the top 10%, 20%, and 30% sires, differences in ranking were more evident (0.28 to 0.67). The Crossbred Animal model with segregation and heterogeneous residual variances was the most appropriate for genetic evaluation of tick counts on animals from Angus-Nellore crossings.

O objetivo neste trabalho foi identificar o modelo animal que melhor descreve a variação genética e residual para a característica contagem de carrapatos ao sobreano, em uma população multirracial Angus-Nelore constituída por 6.951 animais, filhos de 382 touros e 6.198 vacas. Os valores genéticos foram preditos a partir da metodologia de inferência Bayesiana utilizando os seguintes modelos: Animal Tradicional, Animal Multirracial sem e com segregação, considerando as variâncias residuais homo ou heterocedástica. Os critérios de escolha foram o Número de Parâmetros, a Informação de Deviance e a Ordenada Preditiva, os quais apontaram os Modelos Animal Tradicional e o Multirracial com Segregação, ambos com variância residual Gaussiana heterocedástica, como os de melhor ajuste. Os valores médios dos efeitos genéticos fixos foram positivos e similares nos dois modelos, sugerindo que os animais com maior proporção da raça Angus sofreram maior infestação e atribuindo-se, portanto, a raça Nelore importante papel na resistência ao carrapato. Verificou-se que a variância genética estimada pelo Modelo Animal Gaussiano heterocedástico para a raça Nelore foi 4,54 vezes maior do que a estimada para a raça Angus. As estimativas de herdabilidade nos diferentes grupos genéticos variaram de 0,12 a 0,15 e de 0,01 a 0,35, respectivamente, no Modelo Animal Tradicional e no Multirracial Gaussiano heterocedástico. A correlação de ordenamento de Spearman entre os valores genéticos preditos, considerando todos os reprodutores da população, foi 0,94. Contudo, ao considerar os melhores touros, TOP 10%, 20% e 30%, as diferenças com relação ao ordenamento foram mais evidentes (0,28 a 0,67). O modelo Animal Multirracial com Segregação com variâncias residuais heterogêneas foi o mais apropriado para avaliação genética da característica Contagem de Carrapatos de animais produtos do cruzamento Angus-Nelore.

Genetic evaluation models for resistance to ticks in a crossbred Angus-Nellore population / Modelos de avaliação genética para resistência a carrapatos em uma população mestiça de Angus-Nelore

This research identified the animal model that best describes the genetic and residual variations for tick counts in yearlings from a crossbred Angus-Nellore population of 6,951 animals that are progenies of 382 bulls and 6,198 cows. Genetic values were predicted by the Bayesian inference methodology. The models tested were: Traditional Animal, and Crossbred Animal with and without segregation, considering residual homoscedastic and heteroscedastic variances. The criteria of choice were the number of parameters, deviance information, and predictive order, which indicated the best fitfor the Traditional Animal model and Crossbred Animal model (with segregation), both with residual heteroscedastic Gaussian variance. The mean values of fixed genetic effects were positive and similar in the both models, indicating that animals with higher proportion of the Angus breed had greater infestation, and the Nellore breed was an important addition for resistance to ticks. The estimated genetic variation by the heteroscedastic Gaussian Animal model for the Nellore breed was 4.54-fold higher than that estimated for the Angus breed. The estimates of heritability of the different genetic groups ranged from 0.12 to 0.15 and from 0.01 to 0.35, respectively, for the Traditional Animal model and for the heteroscedastic Gaussian crossbred model. The Spearmans rank-order correlation for the predicted genetic values was 0.94, considering all sires. However, when considering the top 10%, 20%, and 30% sires, differences in ranking were more evident (0.28 to 0.67). The Crossbred Animal model with segregation and heterogeneous residual variances was the most appropriate for genetic evaluation of tick counts on animals from Angus-Nellore crossings.(AU)

O objetivo neste trabalho foi identificar o modelo animal que melhor descreve a variação genética e residual para a característica contagem de carrapatos ao sobreano, em uma população multirracial Angus-Nelore constituída por 6.951 animais, filhos de 382 touros e 6.198 vacas. Os valores genéticos foram preditos a partir da metodologia de inferência Bayesiana utilizando os seguintes modelos: Animal Tradicional, Animal Multirracial sem e com segregação, considerando as variâncias residuais homo ou heterocedástica. Os critérios de escolha foram o Número de Parâmetros, a Informação de Deviance e a Ordenada Preditiva, os quais apontaram os Modelos Animal Tradicional e o Multirracial com Segregação, ambos com variância residual Gaussiana heterocedástica, como os de melhor ajuste. Os valores médios dos efeitos genéticos fixos foram positivos e similares nos dois modelos, sugerindo que os animais com maior proporção da raça Angus sofreram maior infestação e atribuindo-se, portanto, a raça Nelore importante papel na resistência ao carrapato. Verificou-se que a variância genética estimada pelo Modelo Animal Gaussiano heterocedástico para a raça Nelore foi 4,54 vezes maior do que a estimada para a raça Angus. As estimativas de herdabilidade nos diferentes grupos genéticos variaram de 0,12 a 0,15 e de 0,01 a 0,35, respectivamente, no Modelo Animal Tradicional e no Multirracial Gaussiano heterocedástico. A correlação de ordenamento de Spearman entre os valores genéticos preditos, considerando todos os reprodutores da população, foi 0,94. Contudo, ao considerar os melhores touros, TOP 10%, 20% e 30%, as diferenças com relação ao ordenamento foram mais evidentes (0,28 a 0,67). O modelo Animal Multirracial com Segregação com variâncias residuais heterogêneas foi o mais apropriado para avaliação genética da característica Contagem de Carrapatos de animais produtos do cruzamento Angus-Nelore.(AU)

Estudo genômico aplicado ao melhoramento genético de ovinos Santa Inês para características de carcaça

A seleção de animais geneticamente superiores com o objetivo de melhorar a qualidade de carcaça é de grande importância para maior aceitação dos produtos oriundos da ovinocultura de corte pelo mercado consumidor. Neste sentido, a inclusão de informação genômica em programas de melhoramento genético tradicionais proporciona aumento da resposta à seleção e possibilita redução de custos. Objetivou-se com esta pesquisa estimar parâmetros genéticos, realizar a predição do valor genético genômico e identificar polimorfismos de base única (SNPs), por meio de estudos de associação genômica ampla (GWAS), para características de carcaça mensuradas por ultrassonografia in vivo, em ovinos da raça Santa Inês. Foram utilizadas informações de 1.637 indivíduos incluídos na matriz de parentesco, dos quais 388 também dispuseram de informações oriundas de genotipagem com uso do painel OvineSNP50 BeadChip da Illumina. Após o controle de qualidade dos dados genômicos, foram utilizadas informações de 42.748 SNPs para estimação de parâmetros genéticos e predição genômica e 45.465 marcadores para as análises de associação genômica ampla. As características avaliadas foram área de olho de lombo (AOL), marmoreio do olho de lombo (MOL), espessura de gordura subcutânea (EGS) e perímetro da perna (PER). No Capítulo 1, foi realizada a estimação de componentes de variância e parâmetros genéticos com uso de modelo animal por meio de análises uni e multicaracterísticas, com uso de informação genômica e com uso apenas de informações de pedigree, adotando inferência Bayesiana. As estimativas de herdabilidade obtidas com uso de ambos os modelos variaram de 0,11 a 0,29, nas análises unicaracterísticas, e de 0,17 a 0,31, nas análises multicaracterísticas. No capítulo 2, foi realizada a avaliação genética dos animais para as características em estudo, com uso dos métodos BLUP Genômico em passo único (ssGBLUP) e BLUP tradicional, em análises unicaracterísticas, e comparada a eficiência do uso de informações genômicas na acurácia de predição dos valores genéticos genômicos (GEBVs). Houve ganho em acurácia com a utilização de informação genômica na predição dos valores genéticos para todas as características em estudo. No capítulo 3, foi utilizada a metodologia de associação genômica ampla em passo único ponderada (WssGWAS) para identificar regiões cromossômicas associadas às características em estudo, considerando a proporção de variância genética aditiva explicada por janelas de 10 SNPs adjacentes. Um total de 18, 20, 20 e 16 janelas para que explicaram pelo menos 1% da variância aditiva foram identificadas para AOL, MOL, EGS e PER, respectivamente. As estimativas de herdabilidade sugerem que há potencial para a melhoria da carcaça de ovinos Santa Inês por meio da seleção para as características em estudo. O uso de informação genômica favoreceu a obtenção de predições mais acuradas dos valores genéticos. As regiões candidatas encontradas neste estudo poderão auxiliar no entendimento da arquitetura genética das características estudadas, o que poderá contribuir na seleção de ovinos Santa Inês com melhores características de carcaça e, consequentemente, favorecer a oferta de carne de maior qualidade.

A seleção de animais geneticamente superiores com o objetivo de melhorar a qualidade de carcaça é de grande importância para maior aceitação dos produtos oriundos da ovinocultura de corte pelo mercado consumidor. Neste sentido, a inclusão de informação genômica em programas de melhoramento genético tradicionais proporciona aumento da resposta à seleção e possibilita redução de custos. Objetivou-se com esta pesquisa estimar parâmetros genéticos, realizar a predição do valor genético genômico e identificar polimorfismos de base única (SNPs), por meio de estudos de associação genômica ampla (GWAS), para características de carcaça mensuradas por ultrassonografia in vivo, em ovinos da raça Santa Inês. Foram utilizadas informações de 1.637 indivíduos incluídos na matriz de parentesco, dos quais 388 também dispuseram de informações oriundas de genotipagem com uso do painel OvineSNP50 BeadChip da Illumina. Após o controle de qualidade dos dados genômicos, foram utilizadas informações de 42.748 SNPs para estimação de parâmetros genéticos e predição genômica e 45.465 marcadores para as análises de associação genômica ampla. As características avaliadas foram área de olho de lombo (AOL), marmoreio do olho de lombo (MOL), espessura de gordura subcutânea (EGS) e perímetro da perna (PER). No Capítulo 1, foi realizada a estimação de componentes de variância e parâmetros genéticos com uso de modelo animal por meio de análises uni e multicaracterísticas, com uso de informação genômica e com uso apenas de informações de pedigree, adotando inferência Bayesiana. As estimativas de herdabilidade obtidas com uso de ambos os modelos variaram de 0,11 a 0,29, nas análises unicaracterísticas, e de 0,17 a 0,31, nas análises multicaracterísticas. No capítulo 2, foi realizada a avaliação genética dos animais para as características em estudo, com uso dos métodos BLUP Genômico em passo único (ssGBLUP) e BLUP tradicional, em análises unicaracterísticas, e comparada a eficiência do uso de informações genômicas na acurácia de predição dos valores genéticos genômicos (GEBVs). Houve ganho em acurácia com a utilização de informação genômica na predição dos valores genéticos para todas as características em estudo. No capítulo 3, foi utilizada a metodologia de associação genômica ampla em passo único ponderada (WssGWAS) para identificar regiões cromossômicas associadas às características em estudo, considerando a proporção de variância genética aditiva explicada por janelas de 10 SNPs adjacentes. Um total de 18, 20, 20 e 16 janelas para que explicaram pelo menos 1% da variância aditiva foram identificadas para AOL, MOL, EGS e PER, respectivamente. As estimativas de herdabilidade sugerem que há potencial para a melhoria da carcaça de ovinos Santa Inês por meio da seleção para as características em estudo. O uso de informação genômica favoreceu a obtenção de predições mais acuradas dos valores genéticos. As regiões candidatas encontradas neste estudo poderão auxiliar no entendimento da arquitetura genética das características estudadas, o que poderá contribuir na seleção de ovinos Santa Inês com melhores características de carcaça e, consequentemente, favorecer a oferta de carne de maior qualidade.

MODELOS DE AVALIAÇÃO GENÉTICA PARA RESISTÊNCIA AO CARRAPATO EM UMA POPULAÇÃO MULTIRRACIAL ANGUSNELORE

O combate ao carrapato, manejo sanitário inadequado e preços altos dos acaricidas são um dos principais problemas enfrentados na pecuária de corte brasileira. A baixa perspectiva de novos produtos, eficientes e baratos, para combater este ectoparasita, tem estimulado a realização de pesquisas que visem identificar acuradamente e selecionar animais geneticamente resistentes. O propósito neste trabalho identificar o modelo animal que melhor descreve a variação genética e residual para a característica contagem de carrapatos ao sobreano, para avaliações genéticas mais acuradas. O banco de dados utilizado foi composto por 6.951 animais, filhos de 383 touros e 6.199 vacas de uma população multirracial Angus-Nelore criados em fazendas no Brasil. A base de dados foi cedida pelas empresas Gensys Consultores Associados S/C Ltda e Natura Genética Sul Americana. Os valores genéticos foram calculados a partir da metodologia de inferência Bayesiana e os modelos testados foram: Modelo Animal Tradicional, Modelo Animal Multirracial sem e com segregação, cada um com dois modelos de variância residual (homocedástica ou heterocedástica). Os critérios de escolha foram o Número de Parâmetros, a Informação de Deviance e a Ordenada Preditiva, os quais apontaram os Modelos Animal Tradicional e Multirracial com Segregação, ambos com variância residual Gaussiana heterocedástica, como aqueles, que apresentaram menor número de parâmetros e melhor distribuição das variâncias genéticas aditivas e não aditivas e, portanto, proporcionaram o melhor ajuste. Os valores médios dos efeitos genéticos fixos foram positivos e similares, ou seja, animais com maior proporção da raça Angus, sofreram maior infestação de carrapatos, sugerindo que a raça Nelore possui um importante papel para resistência ao carrapato. Verificou-se que a variância genética estimada pelo modelo Modelo Animal Gaussiano heterocedástico para a raça Nelore foi 4,54 vezes maior do que a estimada para a raça Angus. As estimativas de herdabilidade nos diferentes grupos genéticos variaram de 0,12 a 0,15 e 0,01 a 0,35 no Modelo Animal Tradicional e no Multirracial Gaussiano heterocedástico respectivamente. A correlação de ordenamento de Spearman entre os valores genéticos preditos considerando todos os reprodutores da população em estudo, foi de 0,94. Contudo, ao considerar os touros TOP 10%, 20% e 30% melhores, as diferenças com relação ao ordenamento foram mais evidentes (0,28 a 0,67). O modelo Animal Multirracial com Segregação com variâncias residuais heterogêneas é o mais apropriado na avaliação genética da característica Contagem de Carrapatos de animais produtos do cruzamento Angus-Nelore.

Tick combat, inadequate sanitary management and high prices for acaricides are one of the main problems faced in Brazilian cattle system. The low perspective of new products to combat this ectoparasite, more efficient and inexpensive to be launched in the market has stimulated the accomplishment of researches with the objective to identify accurately and to select genetically resistant animals. The purpose of this work was to evaluate ome animal model that best describes the genetic and residual variation for the characteristic counting of ticks at post weaning, in order to produce more accurate genetic predictions. The database used consisted of 6,951 animals, sired by 383 bulls and 6,199 cows from a multiracial Angus-Nelore population raised on farms in Brazil. The database was provided by Gensys Consultores Associados S / C Ltda and Natura Genetica Sul Americana. Genetic values were calculated from the Bayesian inference methodology and the models tested were: Traditional Animal Model, Multibreed Animal Model with and without segregation, both with two models of residual variance (homocedastic or heterocedastic). The criteria of choice were the Number of Parameters, the Deviance Information and the Predictive Order, which pointed to the Traditional and Multibreed Animal Models with Segregation, both with residual heteroscedastic Gaussian variance, such as those that presented lower number of parameters and better distribution of the additive and non-additive genetic variances and, therefore, provided the best fit. The mean values of the fixed genetic effects were positive and similar, that is, animals with a higher proportion of the Angus breed, suffered a greater infestation of ticks, suggesting that the Nellore breed has an important role for resistance to ticks. It was verified that the genetic variance estimated by the heterocedastic Gaussian Animal Model for the Nellore breed was 4.54 times higher than that estimated for the Angus breed. Estimates of heritability in the different genetic groups ranged from 0.12 to 0.15 and 0.01 to 0.35 in the Traditional Animal Model and in the Heterocedastic Gaussian Multiracial Model, respectively. The Spearman ranking correlation among predicted genetic values considering all sires in the population was 0.94. However, when considering only the better bulls, TOP 10%, 20% and 30%, differences in relation to the ranking were more evident (0.28 to 0.67). The Multiracial Animal Model with Segregation with heterogeneous residual variances is most appropriate to be used in the genetic evaluation of the characteristic tick count of animal products of the Angus-Nellore cross.

Modelagem não-linear da curva de crescimento de codornas de corte em analises Bayesiana

Objetivou-se avaliar diferentes funções não lineares de crescimento a dados de codornas de corte europeias selecionadas durante 15 gerações sucessivas para maior peso corporal aos 42 dias de idade, assim como, estimar os parâmetros genéticos e efeitos genéticos e ambientais que afetaram a curva de crescimento. Duas metodologias foram utilizadas para modelagem da curva de crescimento: a tradicional em dois passos em abordagem bayesiana e a hierárquica bayesiana de estimação conjunta. No primeiro estudo aplicou-se a metodologia em dois passos, em que no primeiro passo por método de Gauss Newton estimou-se os parâmetros da curva de crescimento individualmente nos modelos de Brody, Gompertz, Logístico e von Bertalanffy. O modelo Gompertz apresentou melhor ajuste aos dados, segundo os critérios de qualidade de ajuste utilizados: quadrado médio do resíduo (QMR), Critério de informação de Akaike (AIC), Critério de informação Bayesiano (BIC) e Erro de predição médio (EPM), o modelo Brody superestimou o peso assintótico (!). Os valores de !, maturação ao nascimento (") e taxa de maturidade (#) estimados pelo modelo Gompertz foram considerados como registros no segundo passo para estimação dos parâmetros genéticos por inferência bayesiana, sob um modelo animal em análises bi-características utilizando !, " e # entre si e com os pesos nas diferentes idades. Os parâmetros matemáticos estimados pela curva Gompertz ± erro padrão, foram: ! (346,90±0,95), " (3,82±0,015) e # (0,0725±0,00035). As herdabilidades estimadas para os pesos variaram de 0,30 a 0,46 e foram para os parâmetros !, " e # de 0,15, 0,19 e 0,10, respectivamente. As correlações genéticas entre os pesos nas idades e os parâmetros variaram de: ! (0,20 a 0,88), " (0,17 a -0,61) e # (0,03 a 0,51). As correlações genéticas entre os parâmetros da curva foram: ! e ", 0,32; ! e #, - 0,33; e " e #, 0,71. As seleções visando maior peso adulto (!), maior maturidade ao nascimento (") e maior taxa de maturidade (#) por resposta correlacionada com os pesos são recomendadas, respectivamente, nas idades de 42, 7 e 21 dias. No segundo estudo, utilizou-se a metodologia hierárquico bayesiano que permite a estimação conjunta dos parâmetros da curva de crescimento e componentes de (co)variâncias. Os modelos comparados foram Gompertz, Logistico e von Bertalanffy. Os critérios de qualidade de ajuste Deviance Information Criterion (DIC), QMR e a função de verificação de Gelfand, que avalia os modelos em diferentes pontos da curva de crescimento, definiram o modelo Gompertz como de melhor ajuste ao crescimento das codornas de corte. Os valores dos parâmetros da curva ± erro padrão, foram: ! (361,29±0,74), " (3,86±0,0027) e # (0,0727±0,00014). Asherdabilidades de !, " e # foram de 0,32, 0,29 e 0,18, respectivamente. As correlações genéticas entre os parâmetros da curva foram: ! e ", 0,25; ! e #, -0,50; e " e #, 0,03. A comparação dos valores dos efeitos sistemáticos para gerações (primeira e última) revelaram que as codornas possuem maiores valores de peso adulto (!), de peso no ponto de inflexão (WPOI) e ao nascimento ("), maior idade no ponto de inflexão (APOI) e estão menos precoces (#) após as 15 gerações de seleção. Em relação ao sexo, as fêmeas possuem maior !, WPOI e APOI que os machos de acordo as diferenças no intervalo de máxima densidade a posteriori (HPD). Os resultados indicam que a curva de Gompertz é a que melhor descreve o crescimento das codornas de corte, e que os parâmetros da curva estimados podem ser usados em um índice de seleção, apesar da dificuldade em selecionar aves com maior taxa de crescimento e peso corporal. A comparação entre as duas metodologias permite inferir que os parâmetros estimados pelas duas metodologias foram próximos, no entanto com erro padrão maior no primeiro procedimento, assim como, a herdabilidade dos parâmetros é subestimada significativamente. O segundo procedimento forneceu estimativas dos parâmetros da curva e seus componentes de (co)variâncias com menor erro padrão, além disso, o estudo revelou como os efeitos sistemáticos atuam sobre a curva de crescimento após sucessivas seleções.

The objective of this study was to evaluate different nonlinear growth functions of European quail data selected during 15 successive generations for greater body weight at 42 days of age, as well as to estimate the genetic parameters and genetic and environmental effects that affected the growth curve. Two methodologies were used for modeling the growth curve: the traditional two-step Bayesian approach and the Bayesian hierarchical joint estimation. In the first study the methodology was applied in two steps, in which in the first step by Gauss Newton method the parameters of the growth curve were estimated individually in the Brody, Gompertz, Logistic and von Bertalanffy models. The Gompertz model presented better adjustment to the data according to the quality of fit criteria used: mean square of residue (QMR), Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC) and Mean Prediction Error (SEM), the Brody model overestimated the asymptotic weight (%). The values of %, maturation at birth (&) and maturity rate (') estimated by the Gompertz model were considered as records in the second step for estimation of genetic parameters by Bayesian inference, under an animal model in two-trait analysis using %, & and ' among themselves and with weights at different ages. The mathematical parameters estimated by the Gompertz curve ± standard error were: % (346.90 ± 0.95), & (3.82 ± 0.015) and ' (0.0725 ± 0.00035). The estimated heritabilities for weights varied from 0.30 to 0.46 and were for the parameters %, & and ' of 0.15, 0.19 and 0.10, respectively. Genetic correlations between curve parameters were: % and & 0.32; % and ' -0.33; and & and ' 0.71. Genetic correlations between weights at ages and parameters ranged from: % (0.20 to 0.88), & (0.17 to -0.61) and ' (0.03 to 0.51). The selections for greater adult weight (%), higher maturity at birth (&) and higher maturity (') by response correlated with weights are recommended, respectively, at the ages of 42, 7 and 21 days. In the second study, we used the Bayesian hierarchical methodology that allows the joint estimation of growth curve parameters and (co)variance components. The models compared were Gompertz, Logistico and von Bertalanffy. The Deviance Information Criterion (DIC), QMR and Gelfand's verification function, which evaluates the models at different points in the growth curve, defined the Gompertz model as the best adjustment to the growth of meat quails. The values of the parameters of the curve ± standard error were: % (361,29 ± 0,74), & (3,86 ± 0,0027) and ' (0,0727 ± 0,00014). The heritabilities of %, & and ' were 0.32, 0.29 and 0.18, respectively. Genetic correlations between curve parameters were: % and & 0.25; % and ' -0.50; and & and ' 0.03. Comparison of the systematic effect values for generations (first and last) revealed that quails have higher values of adult weight (%),and are less precocious (') after the 15 selection generations. In relation to sex, females have larger, WPOI and APOI than males according to differences in the Highest Posterior Density (HPD). The results indicate that the Gompertz curve best describes the growth of meat quails and that the estimated curve parameters can be used in a selection index despite the difficulty in selecting birds with higher growth rate and body weight. The comparison between the two methodologies allows to infer that the parameters estimated by the two methodologies were close, however with a higher standard error in the first procedure, as well as the heritability of the parameters are significantly underestimated. The second procedure provided estimates of the parameters of the curve and its components of (co)variances with the lowest standard error, in addition, the study revealed how the systematic effects act on the growth curve after successive selections.

INCORPORAÇÃO DE INFORMAÇÃO GENÔMICA PARA ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS GENÉTICOS DE PESO CORPORAL E ESCORES VISUAIS NA RAÇA NELORE

Programas de melhoramento genético na bovinocultura de corte são importantes para o progresso genético do rebanho e consequentemente para a economia do país. Os avanços nas tecnologias de genotipagem permitiram estimativas de parâmetros genéticos a partir de informações genômicas por meio dos painéis de marcadores do tipo SNP (single nucleotidepolymorphism). Estes avanços permitem estimativas de parâmetros genéticos, a partir de informações genômicas mais acuradas, acelerando o progresso genético dos rebanhos brasileiros. O objetivo deste trabalhofoi a estimação de parâmetros genéticos, tendência genética e análise de componentes principais de características de peso corporal ao nascer (PN), aos 210 (P210), 365 (P365), e 450 (P450) dias de idade e escores visuais de Estrutura (ES), Precocidade (PS) e Musculosidade (MS), medidas ao sobreano. Os dados utilizados nesse estudo foram obtidos junto ao Programa Nelore Brasil, mantido pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP). As estimativas foram obtidas com base em registros de pedigree de 192.483 animais, 80.114 registros fenotípicos e 8.652 registros de animais genotipados. Os valores genéticos preditos (EBV) foram estimados a partir da equação dos modelos mistos e metodologia bayesiana, enquanto os valores genéticos genômicos preditos (GEBV) foram obtidos a partir do melhor preditor genômico linear não-viesado de único estágio(ssGBLUP). As estimativas de herdabilidade (h2) para as características de PN, P210, P365, P450, ES, PS e MS foram respectivamente de 0,81±0,01, 0,38±0,02, 0,34±0,02, 0,35±0,02, 0,31±0,04, 0,38±0,05, 0,39±0,05, com a inclusão de informações de SNPs e para estimativas apenas com informações de pedigree e fenótipos, as h2foram de 0,82±0,01, 0,33±0,02, 0,31±0,02, 0,32±0,02, 0,32±0,05, 0,37±0,05, 0,38±0,05, respectivamente. A análise de componentes principais dos EBVs e GEBVs médios evidenciaram que a utilização de informações genômicas resultou em melhor identificação de variabilidade genética das características, sendo o componente principal 1 responsável por 66,08% da variabilidade utilizando informações de SNPs, enquanto que pela metodologia bayesiana, 64,74%. As tendências genéticas das médias dos EBVs e GEBVs por ano de nascimento dos animais indicaram que houve progresso genético para todas as características deste estudo. Conclui-se que a análise de componentes principais mostrou que a variabilidade das características foi melhor identificada quando se têm as informações de genótipos dos animais. Os resultados das tendências genéticas indicaram que o rebanho estudado está respondendo de forma favorável a seleção em todas as características segundo os critérios adotados pelo programa de melhoramento genético Nelore Brasil.

Genetic improvement programs of Brazilian beef cattle are important for herds genetic progress and consequently for the countrys economy. With the advances in sequencing and genotyping technologies, high density panels with SNP (single nucleotide polymorphism) type polymorphic markers are available on the market. These advances allow genetic parameters estimation from genomic information to be more accurate, leading to a faster genetic progress of Brazilian herds. The aim of this study was the genetic parameters estimation, genetic trend and principal components analysis for body weight measured at birth (PN), 210 (P210), 365 (P365) and 450 (P450) days of age and visual scores of Structure (ES), Precocity (PS) and Musculoskeletal (MS), measured in yearling period (from 12 to 20 months of age). The data were obtained from the Nelore Brazil breeding program maintained by the National Association of Breeders and Researchers (ANCP). The estimates were obtained on pedigree records of 192,483 animals, 80,114 phenotypic records and 8,652 records of genotyped animals. The genomic estimated breeding value (GEBV) and estimated breeding value (GEBV) were obtained from the single step best genomic linear unbiased predictor (ssGBLUP), mixed models equation and bayesianmethodology, respectively. The (co)variance components were estimated from Bayesian methodology.The heritability estimates (h2) for PN, P210, P365, P450, ES, PS and MS were respectively 0.81±0.01. 0.38±0.02. 0.34±0.02. 0.35±0.02. 0.31±0.04. 0.38±0.05. 0.39±0.05, with information from SNPs and for estimates only with pedigree and phenotypes information, h2 were 0.82±0.01. 0.33±0.02. 0.31±0.02. 0.32±0.02. 0.32±0.05. 0.37±0.05. 0.38±0.05, respectively. The principal components analysis for the mean values for EBVs and GEBVs showed that the use of genomic information resulted in a greater capture of variability for the traits. The principal component 1 was responsible for 66.08% of the variability using information from SNPs, whereas for the analysis with only from pedigree and phenotype, 64.74%.The genetic trends for EBVs and GEBVs by year of birth of the animals indicated that there was genetic progress for all traits of this study. It is concluded that all the principal component analysis showed that the genotypes information provides better identification on traits variability. Genetic trends indicated genetic progress made by the Nelore Brazil breeding program for all traits.

Seleção e associação genômica ampla para características de crescimento e escores visuais em bovinos da raça Hereford e Braford

Esta tese foi estruturada em três capítulos. No primeiro, foram estimados os parâmetros genéticos usando modelos lineares e de limiar para as características de escores visuais e também utilizada a validação cruzada e regressão multinomial para validação dos modelos. Não houve diferença na estimação dos parâmetros quando os escores possuem distribuição normal, como para conformação, precocidade, musculatura e tamanho. Os valores de herdabilidade (h2) variaram de 0,18 a 0,26 com o modelo linear e de 0,19 a 0,29 com o de limiar. No entanto, quando o escore não possui distribuição normal, como umbigo, houve vantagens na utilização do modelo de limiar, com valor de h2 de 0,42, e de 0,22 com modelo linear. O segundo estudo, teve como objetivo avaliar as acurácias predições genômicas utilizando diferentes métodos, para características de crescimento e escores visuais obtidas na desmama e ao sobreano em bovinos das raças Hereford e Braford. Foram utilizados dados de fenótipos 126.290 animais pertencentes ao programa de melhoramento Conexão Delta G, e um conjunto de 3.592 animais genotipados. Os métodos GBLUP, BayesB e BayesC foram testados e maiores acurácias foram obtidas com os métodos bayesianos. Para as características de crescimento, maior ganho em acurácia em relação ao método tradicional (BLUP) foi com a metodologia BayesB para peso ao nascer (PN), de 23,8%, e para os escores visuais foi para o tamanho ao sobreano (PS), de 29,8% com os métodos BayesB e BayesC. Para as abordagens combinando todas as fontes de informação, maiores ganhos foram obtidos com a metodologia de passo único ssGBLUP. Entre todas as características, para as medidas a desmama o ganho médio foi de 40,7% e para as de sobreano, de 36,7%. Menores acurácias de predição foram observadas nos grupos onde continham somente animais da raça Hereford, indicando que o conjunto de treinamento composto pela sua maioria de animais da raça Braford não irá estimar predições acurada para os animais Hereford no conjunto de validação. O terceiro estudo, teve como objetivo a realização de um estudo de associação genômica ampla (GWAS), utilizando metodologia Bayesiana para identificação de regiões genômicas e SNPs mais representativos associados com as características de crescimento. Foram as janelas mais representativas e os SNPs que explicaram mais do que 20% da variância genética estimada para as características estudadas. Após, essa seleção, os SNPs mais informativos quanto aos parâmetros, frequência do modelo (MF), estatística do tipo t (TL), desequilíbrio de ligação (DL) e frequência do alelo menor (MAF), para serem utilizados em um painel de baixa densidade. As acurácias do painel reduzido foram estimadas a partir da validação cruzada, usando métodos de agrupamento k-médias e aleatório. Maiores estimativas de acurácia foram obtidas para as características medidas a desmama. Maiores ganhos em acurácia podem ser obtidos se um maior número de animais for 8 genotipados e fenotipados. Estes painéis podem ser úteis para estudos futuros relacionados ao mapeamento fino para a descoberta de variantes causais e são uma alternativa interessante para redução dos custos de genotipagem e implementação da seleção genômica.

This thesis was structured in three chapters. In the first one, the genetic parameters were estimated using linear and threshold models for the traits of visual scores and also the cross validation and multinomial regression were used for validation of the models. There was no difference in the parameter estimation when the scores had normal distribution, such as for conformation, precocity, musculature and size. Heritability values (h2) ranged from 0.18 to 0.26 with the linear model and from 0.19 to 0.29 with the threshold. However, when the score had no normal distribution, such as navel, there were advantages in using the threshold model, with a h2 value of 0.42 and a linear model of 0.22. The second study aimed to evaluate the accuracy genomic predictions using different methods, for growth traits and visual scores obtained at weaning and yearling in cattle of the Hereford and Braford breeds. Phenotype data 126,290 animals belonging to the Delta G Connection breeding program and a set of 3,552 genotyped animals were used. The GBLUP, BayesB and BayesC methods were tested and higher accuracy were obtained with Bayesian methods. For the growth traits, greater gain in accuracy compared to the traditional method (BLUP) was with the BayesB methodology for birth weight (BW) of 23.8%, and for the visual scores it was for size at the yearling (SY), of 29.8% with the BayesB and BayesC methods. For the approaches combining all sources of information, greater gains were obtained with the single-step ssGBLUP methodology. Among all the characteristics, for weaning measures, the average gain was 40.7% for the weaning measures and 36.7% for yearling. Lower prediction accuracy was observed in the groups containing only Hereford cattle, indicating that the training set composed of the majority of Braford animals will not estimate accurate predictions for the Hereford in the validation set. The third study aimed to perform a genome wide association study (GWAS) using Bayesian methodology to identify the most representative genomic regions and SNPs associated with growth traits. It was selected the most representative windows and the SNPs that explained more than 20% of the genetic variance estimated for the traits studied. After this selection, the most informative SNPs regarding parameters, model frequency (MF), t-like (TL), linkage disequilibrium (DL) and minor allele frequency (MAF) were used in a panel of low density. Reduced panel accuracy was estimated from crossvalidation, using k-means and random clustering methods. Higher accuracy estimates were obtained for weaning characteristics. Greater gains in accuracy can be obtained if more animals are genotyped and phenotyped. These panels may be useful for future studies related to fine mapping for the discovery of causal variants and are an interesting alternative for reducing the costs of genotyping and implementation of genomic selection.

Análise do ciclo de vida na produção de suínos: efeito da redução do conteúdo de proteína bruta da dieta

O objetivo proposto neste trabalho foi calcular o impacto ambiental da produção de suínos, recebendo dietas com diferentes níveis de proteína bruta (PB), por meio da análise do ciclo de vida (ACV), e confrontar dados estimados e observados, utilizados como entradas e saídas de uma ACV, por meio da abordagem bayesiana. No primeiro trabalho, foram realizados dois experimentos. No Experimento I (desempenho dos 15 aos 30 kg), 28 leitões machos castrados, com peso médio inicial de 15,3 ± 1,5 kg, foram distribuídos em um delineamento em blocos casualizados, com quatro tratamentos, sete repetições e um animal por unidade experimental. No Experimento II (balanço de nitrogênio e fósforo dos 15 aos 30 kg), 20 leitões machos castrados, com peso médio inicial de 21,4 ± 1,62 kg, foram distribuídos em um delineamento em blocos casualizados com quatro tratamentos, cinco repetições e um animal por unidade experimental. Os tratamentos consistiram de quatro dietas nas quais o teor de PB foi reduzido em um ponto percentual (19,24; 18,24; 17,24 e 16,24%), sendo atendidas as exigências de aminoácidos digestíveis por meio da adição de L-lisina, DL-metionina, L-treonina, L-triptofano, L-valina e L-isoleucina. A partir dos dados obtidos nos Experimentos I e II, determinou-se o impacto ambiental da produção de suínos na fase inicial, através da ACV, para as categorias potencial de aquecimento global (PAG), potencial de acidificação (AC), potencial de eutrofização (EU), demanda acumulada de energia (DAE), ecotoxicidade terrestre (ECO) e ocupação de terra (OT). Houve redução linear na ingestão de nitrogênio e fósforo, bem como na excreção de nitrogênio, com a redução dos níveis de PB da dieta. A excreção total de nitrogênio reduziu 0,238 g/d para cada 1 g de redução no consumo diário de nitrogênio. Entretanto, não se observou diferenças (P>0,05) para as variáveis PAG, AC, EU, DAE e ECO. Para a categoria OT, observou-se uma redução (P=0,078) do impacto com a diminuição do conteúdo de PB da dieta, que foi 8% inferior na dieta com 16,24% de PB, comparada à dieta com 19,24% de PB. No segundo trabalho, a ACV foi calculada a partir de dados de desempenho e excreção de nutrientes estimados a partir do software InraPorc®. Os tratamentos consistiram-se das mesmas dietas experimentais utilizadas no primeiro trabalho. O desempenho e a excreção dos suínos, dos 15 aos 30 kg, foi simulada em cada um dos níveis de PB, utilizando-se o modelo InraPorc®. Os dados estimados e observados foram comparados de forma pareada, por meio da análise bayesiana. Houve redução na excreção de nitrogênio e fósforo em 15% e 21%, respectivamente, ao passar da dieta com maior nível de PB, comparada com a de menor nível. Da mesma forma, observou-se redução de 4% no impacto sobre AC e EU, e de 8% sobre a OT, comparando a dieta de 19,24 com a de 16,24% de PB. Entretanto o impacto sobre as variáveis PAG, DAE e ECO aumentou à medida que o conteúdo de PB foi reduzido. A análise bayesiana indicou similaridade (0ICr) entre observado e estimado para os dados de consumo de ração, fósforo excretado, e as categorias de impacto DAE, ECO e OT. No terceiro trabalho, a metodologia de ACV foi aplicada para animais nas fases de crescimento e terminação. Foi criada uma população virtual de 1000 fêmeas e 1000 machos castrados, a partir de parâmetros de crescimento e consumo de ração obtidos em experimentos previamente realizados. Três formulações foram avaliadas: dieta sem aminoácidos industriais (SemAA); com utilização de aminoácidos e nível mínimo de PB (ComAA); e com inclusão de aminoácidos e sem nível mínimo de PB (Baixa PB). O desempenho e a excreção dos suínos, dos 30 aos 115 kg, foi simulada em cada um dos cenários de utilização de aminoácidos, utilizando-se o modelo InraPorc® população, levando-se em conta a variabilidade entre os animais. Houve redução na excreção de nitrogênio à medida que foram incorporados aminoácidos às dietas. Entretanto, houve aumento do impacto sobre a categoria PAG, cujo menor valor foi observado para dietas SemAA (2,38 kg CO2-eq.). O mesmo foi observado para as categorias DAE e ECO, cujo impacto aumentou 9 e 8%, respectivamente, ao passar de uma dieta SemAA para uma dieta BaixaPB. Contrariamente, os valores de AC e EU foram significativamente reduzidos em 11 e 13%, respectivamente, no cenário BaixaPB. Da mesma forma, o impacto sobre OT foi reduzido em quase 7% quando se aumentou a incorporação de aminoácidos na dieta. Conclui-se que a redução dos níveis proteicos da dieta foi eficiente para diminuir a excreção total de nitrogênio, tanto experimentalmente, quanto por meio de simulação computacional. Entretanto, para variáveis de impacto ambiental modeladas por meio da ACV, esta redução trouxe benefícios ambientais para a OT (dados observados experimentalmente). Para os dados estimados, a redução da PB da dieta reduz o impacto sobre as variáveis dependentes da excreção de nitrogênio, como AC e EU, e estes dados estimados são similares ao observado para as categorias de impacto DAE, ECO e OT.

The objective of this study was to calculate the environmental impact of pig production, fed different dietary crude protein (CP) levels, through life cycle assessment (LCA), and confront estimated data and observed data, used as inputs and outputs of LCA, through Bayesian approach. In the first study, two trials were conducted. In the Trial I (growth performance from 15 to 30 kg), 28 barrows piglets with 15.3±1.5 kg were distributed in a randomized block design with four treatments, seven replicates and one animal per experimental unit. In the Trial II (nitrogen and phosphorus balance from 15 to 30 kg), 20 barrows piglets with 21.4±1.6 kg were distributed in a randomized block design with four treatments, five replicates and one animal per experimental unit. The treatments consisted of four diets, in which the CP content was increasingly reduced in one percentual point (19.24; 18.24; 17.24 e 16.24%), being the digestible amino acid requirements met by adding L-lysine, DL-methionine, L-threonine, L-tryptophan, L-valine and L-isoleucine. From Trials I and II data, the LCA of piglet production was calculated for global warming potential (GWP), acidification potential (AC), eutrophication potential (EU), cumulative energy demand (CED), terrestrial ecotocicity (TE) and land occupation (LO). The nitrogen and phosphorus excretion were reduced by dietary CP reduction. Total nitrogen excreted was reduced by 0.238 g/d for each 1g of reduction in daily nitrogen intake. However, no effect was observed (P>0.05) for GWP, AC, EP, CED and TE. For LO category, a reduction (P=0.078) was observed in reducing the impact through dietary CP reduction, which was 8% lower in 16.24% CP diet, in relation to 19.24% CP diet. In the second study, the LCA was performed from performance and nutrient excretion data estimated by InraPorc® software. Treatments were the same as first study. Growth performance and nutrient excretion, from 15 to 30 kg, were simulated for each CP level, by using InraPorc®. Estimated and observed data were compared by using paired ttest through Bayesian analysis. The nitrogen and phosphorus excretion were reduced by 15 and 21%, respectively, moving from high CP level diet to low CP diet. In the same way, AC and EU were reduced by 4% and LO by 8%, comparing 19.24% CP diet with 16.24% CP diet. However, the impact under GWP, CED and TE increased with the dietary CP reduction. Bayesian analysis showed similiratity (0CIr) between estimated and observed data for feed intake, phosphorus excreted, and the categories CED, TE and LO. In the thirdy study, the LCA methodology was applied to growing-finishing pigs. A virtual population of 1000 gilts and 1000 barrows was created, from growing and feed intake parameters obtained in previous trials. Three feed formulations were evaluated: without industrial amino acids (noAA) diet, with industrial amino acids and minimum crude protein (CP) content (withAA), and with industrial amino acids without CP constraint (lowCP). Performance and excretion of pigs, from 30 to 115 kg, were simulated for each amino acid utilization scenario, using InraPorc® population model, considering between-animal variability. The nitrogen excretion was reduced with industrial amino acids incorporation. However, an increase in GWP was observed, in which the lowest impact was obtained for noAA diets (2.38 kg CO2-eq.). Similar effects were observed for CED and TE, with an increase of 9 and 8%, respectively, moving from noAA to lowCP diet. Conversely, AC and EU were reduced by 11 and 13%, respectively, at the lowCP scenario. In the same way, LO was reduced about 7%, when industrial amino acids incorporation was increased in diets. In conclusion, the dietary CP reduction was efficient to reduce nitrogen excretion, both in experimental and computer simulation data. However, for environmental impact categories modelled through LCA, this reduction brings benefits for LO (observed experimental data). For estimated data, the dietary CP reduction decreased the impact under nitrogen-dependent variables, as AC and EU, being those estimated data similar to observed data for CED, TE and LO.

ANÁLISE GENÔMICA DA CARACTERÍSTICA HABILIDADE DE PERMANÊNCIA EM BOVINOS DA RAÇA NELORE.

A habilidade de permanência (HP), que pode ser definida como a probabilidade de uma vaca parir numa determinada idade, dado que ela teve esta oportunidade, é uma característica reprodutiva de grande importância em bovinos de corte, estando diretamente relacionada à produtividade do rebanho. O objetivo deste trabalho foi estimar parâmetros genéticos e identificar possíveis regiões do genoma que estejam associadas com a expressão fenotípica da HP de vacas da raça Nelore. Os componentes de variância foram estimados por inferência bayesiana utilizando um modelo de limiar no qual foram considerados os efeitos sistemáticos de grupos de contemporâneos e precocidade sexual, e os efeitos aleatórios de animal e resíduo.Os efeitos dos SNPs foram estimados por meio da metodologia ssGBLUP, sendo utilizados na análise 2838 animais genotipados com o painel de alta densidade da Illumina (Bovine HD Assay Illumina, San Diego, CA, USA). A variância explicada por janelas formadas por 200 SNPs consecutivos foi utilizada na identificação das regiões de maior efeito sobre a expressão da característica HP. A herdabilidade encontrada utilizando a matriz A (pedigree) foi de 0,11±0,01 e utilizando a matriz H( matriz de parentesco que combina a informação de pedigree e dos SNPs) de 0,14±0,01. Foram encontrados 147 genes candidatos para a característica habilidade de permanência em regiões dos cromossomos 1, 2, 5, 6, 9, 20 e no cromossomo sexual X. Novas regiões candidatas para a característica habilidade de permanência foram detectadas e a maioria está relacionada a funções reprodutivas, imunológicas e ligadas ao sistema nervoso.

Stayability, which can be defined as the probability of a cow calving to a certain age since it has this opportunity, is a reproduction trait of great importance in beef cattle and is directly related to the productivity of the herd. The objective of this study was to estimate variance components through single-step G-BLUP methodology, and use the solutions of the SNPs effects to identify possible regions of the genome that are associated with the phenotypic expression of stayability in Nellore cows. The variance components were estimated by Bayesian inference using a threshold model in which were considered the fixed effects of precocity and contemporary groups, and the random effects of residue and animal. The effects of SNP were estimated by ssGBLUP methodology being used for the analysis 2838 animals genotyped with the Illumina panel of high density ( HD Assay Bovine Illumina, San Diego, CA , USA ). A Manhattan plot containing the variance explained by the windows formed by 200 SNPs consecutive was used to identify regions of greatest effect on the expression of stayability trait. The heritability found using the A matrix was 0.11 ± 0.01 and using the H matrix was 0.14 ± 0.01. 147 potential genes for stayability were found in regions of chromosomes 1,2,5,6,9,20 and sexual chromosome X. New candidate regions for stayability were detected and most of them are related to reproductive, immune and nervous system.

VALORES E ÍNDICES BIOECONÔMICOS PARA UM SISTEMA DE PRODUÇÃO DE BOVINOS NELORE NO BIOMA CERRADO

A utilização de índices econômicos de seleção como ferramenta para avaliação genética animal é mais eficiente em representar o valor total de um animal. Por isso, objetivou-se propor índices aplicados a diferentes objetivos de seleção para sistemas de produção de Nelore no bioma Cerrado. O presente estudo consistiu em duas fases, em que na 1ª avaliou-se a relevância econômica de características em bovinos de corte e na 2ª fase desenvolveu-se índices econômicos de seleção com diferentes objetivos. O sistema de produção avaliado foi baseado em uma propriedade de criação de bovinos Nelore PO, localizada no noroeste do estado de Goiás-Brasil, na qual foram obtidas informações sobre manejo, índices zootécnicos, gestão, receitas e despesas. Utilizou-se modelo bioeconômico para o cálculo dos valores econômicos das características idade ao primeiro parto (IPP), intervalo de partos (IDP), stayability (STAY), probabilidade de parto precoce (3P), produtividade acumulada (PAC), ganho médio diário pré (GMDPre) e pós desmama (GMDPos), pesos padronizados aos 120 (P120), 210 (P210), 365 (P365) e 450 (P450) dias de idade, eficiência alimentar (EA), rendimento de carcaça (RC) e área de olho de lombo (AOL). Os valores econômicos foram calculados por meio do melhoramento em 1 unidade de cada característica, mantendo as demais constantes, e em seguida foram padronizados pelo respectivo desvio-padrão de cada característica. Para criação dos índices de seleção, estimou-se os componentes de (co)variâncias de características usualmente selecionadas em Nelore (P120, P210, P365, P450, Perímetros Escrotal aos 365 (PE365) e aos 450 dias (PE450) de idade, AOL, Acabamento (ACAB), IPP, IDP, PAC e STAY), por meio da metodologia Bayesiana via Gibbs sampling, em modelo animal bi-característico. As covariâncias e as médias das variâncias obtidas das análises bicaracterísticas foram utilizadas para formação de uma nova matriz (12 x 12) que envolveu todas as características analisadas. Para assegurar que esta matriz fosse positiva definida, foi aplicada a metodologia Matrix Bending. O índice econômico de seleção foi desenvolvido por meio da equação: I = b1DEP1 + ... + bnDEPn, em que DEP é a diferença esperada na progênie do animal e "b" é o coeficiente regressor que maximiza a correlação entre o índice e o objetivo de seleção. O "b" foi calculado por meio da seguinte equação: b= G11-1G12a, em que o G11 é a matriz de (co)variâncias genéticas entre as características do índice de seleção, o G12 é a matriz de covariâncias genéticas entre as características do índice e do objetivo de seleção e "a" é o vetor de valores genético-econômicos. Três índices foram construídos com diferentes propósitos: o I referiu-se a um índice geral, cujo objetivo foi selecionar animais harmômicos. Os índices II e III tiveram como finalidade a maximização da produção de bezerros desmamados e de animais terminados, respectivamente. Os valores econômicos das características avaliadas variaram de R$ 0,38 a R$ 68,29 /animal/ano. As características que mais impactaram economicamente o sistema foram GMDPre (20,55%), IPP (15,70%), AOL (12,13%), GMDPos (11,13%) e P450 (8,98%). O índice econômico que proporcionou maior ganho econômico para o sistema avaliado foi o I (R$ 129,12). Enquanto os índices II e III representaram menores ganhos para o sistema. Em geral, os índices são sensíveis às condições mercadológicas. No entanto, podem proporcionar maiores ganhos totais (genéticos e econômicos), por envolver um conjunto de características economicamente relevantes para o sistema de produção. Além disso, os índices podem ser aplicados a diferentes propósitos, de forma a atender às necessidades mercadológicas.

The use of selection indices as tools for animal genetic evaluation may be more efficient than other selection methods to represent the animal merit. The aim of this study was to propose indices applied to different breeding objectives for production systems of Nellore cattle raised in the Cerrado biome. This study consisted in two phases. First, traits of economic relevance in beef cattle were evaluated. Subsequently, the development of indices and different breeding objectives were considered. The production system evaluated was an operation of purebred Nellore cattle, located in the Northwest of Goiás state, Brazil, where the inputs about management, indices of productivity, income and expenses were obtained. A bio-economic model was used to calculate the economic values of the following traits: age at first calving (IPP), calving interval (IDP), stayability (STAY), earlier calving probability (3P), accumulated productivity (PAC), daily weight gain prior (GMDPre) and post weaning (GMDPos), weight at standard ages of 120 (P120), 210 (P210), 365 (P365) and 450 (P450) days, feed efficiency (EA), carcass dressing (RC), and longissimus muscle area (AOL). Economic values were obtained for a change in one unit of each trait, maintaining the remaining unchanged. Then the economic values were standardized by its standard deviation of each trait. To generate selection indices the genetic (co)variances components of the traits were estimated by Bayesian implementation via Gibbs sampling using bi-trait animal models. The covariance and variance means obtained were used to generate a new matrix (12 x 12) containing all traits. The "matrix bending" methodology was applied to obtain a positive-defined matrix. The selection index equation used was I = b1DEP1 + ... + bnDEPn, where DEP is the expected progeny differences and "b" is the index coefficient that maximize the correlation among the index and the breeding objective. The "b" coefficients were calculated as b = G11-1G12a, where G11 is the genetic (co)variance matrix of the criteria in the index, G12 is the genetic covariance matrix between the selection criteria in the index and the traits in the breeding objective, and "a" is the vector of corrected economic values. Three indices were constructed with different proposes: indices I represent an overall index, which objective is to select harmonics animals. The indices II and III were defined with the purpose to maximize the weaned calves and finished beef cattle production, respectively. Economic values of the traits varied between R$ 0.38 and R$ 68.29 per animal/year. The traits that more strongly affected the economic system were GMDPre (20.55%), IPP (15.70%), AOL (12.13%), GMDPos (11.13%) and P450 (8.98%). The greater economic gains were obtained with index I (R$ 129.12). Indices II and III represented the lowest gains for the system. Generally, the indices are very sensitive to market conditions. However, they may provide more total gains (genetic and economic) as they comprise a set of economically relevant traits to the production system. In addition, the indices may be applied to different purposes in order to attend specific market requirements.