AVALIAÇÃO GENÔMICA DA PIGMENTAÇÃO OCULAR, PELAME E CARACTERIZAÇÃO RACIAL NAS RAÇAS HEREFORD E BRAFORD

RESUMO

O presente estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos utilizando um modelo animal de limiar através da metodologia tradicional (pedigree e fenótipo), genômica (single-step, Bayes C, Bayes B e Bayes A), e mensurar os ganhos em acurácia para predição de valores genéticos com a incorporação de informações genômicas de painéis completos de polimorfismos de base única (SNPs) ou painéis reduzidos contendo SNPs mais representativos, para as características de pigmentação ocular (PO), pelame a desmama (PelD) e ao sobreano (PelS) e caracterização racial (CR) nas raças Hereford e Braford. Foram utilizados dados fenotípicos de animais nascidos entre os anos de 1991 e 2014, provenientes do programa de melhoramento genético Conexão Delta G, totalizando 73.615 observações para PO, 81.043 para PelD e 41.390 PelS, e 28.186 para CR, juntamente com dados de pedigree de 169.839 animais e genótipo de 3.954 animais com um total de 41.011 marcadores SNPs. Os valores de variância genética e residual encontrados possibilitaram a obtenção de herdabilidades de média a alta magnitude para PO (0,46±0,02; 0,46±0,02), PelD (0,44±0,03; 0,44±0,03), PelS (0,42±0,02; 0,41±0,02) e CR (0,33±0,02; 0,32±0,02) através dos métodos tradicional e genômico, respectivamente. As correlações genéticas (rg) encontradas entre todas características foram de baixa magnitude (-0,24predição de valores genéticos de forma mais acurada com ganhos em acurácia de 0,28 e 0,14 para PO, 0,13 e 0,07 para PelD, 0,16 e 0,30 para PelS e 0,10 e 0,04 para CR, para grupos k-means e aleatórios, respectivamente. Através do estudo de associação ampla do genoma (GWAS) foi possível a identificação de regiões genômicas e SNPs responsáveis por maior proporção da variância genética para as características. A metodologia empregada para seleção dos SNPs mais representativos teve sua precisão comprovada pelos ganhos na acurácia de predição dos valores genéticos quando utilizados painéis reduzidos contendo 159 SNPs para PO, 88 SNPs para PelD, 122 SNPs para PelS e 40 para CR, e obtidas acurácias de 0,89 e 0,87, 0,77 e 0,87, 0,80 e 0,88 e 0,35 e 0,38 para grupos k-means e aleatórios, respectivamente. Desta forma, é possível a obtenção de ganhos genéticos mediante a seleção para as características em estudos, sendo que a predição dos valores genéticos é realizada de forma mais acurada com o uso de informações genômicas, principalmente quando utilizados painéis reduzidos de SNPs identificados como mais representativos.

ABSTRACT

The present study aimed to estimate genetic parameters for a threshold animal model using traditional (pedigree and phenotype) and genomic (single-step, Bayes C, Bayes B and Bayes A) methodologies, and measuring accuracy gains for breeding value predictions with the incorporation of genomic information from complete SNPs panels or reduced panels containing most representative SNPs for eye pigmentation (PO), hair coat at weaning (PelD) and at yearling (PelS) and breed characterization (CR) traitsin Hereford and Braford cattle. Phenotypic data from animals born between 1991 and 2014 from the breeding program Connection Delta Gwere used, totaling 73,615 observations for PO, 81,043 for PelD, 41,390 for PelS and 28,186 for CR, along with pedigree data of 169 839 animals and genotypes of 3,954 animals and 41,011 SNP markers. Estimated genetic and residual variance values made possible to obtain heritabilities of medium to high magnitude for PO (0,46±0,02; 0,46±0,02), PelD (0,44±0,03; 0,44±0,03)PelS (0.42 ± 0.02 ; 0.41 ± 0.02) and CR (0.33 ± 0.02, 0.32 ± 0.02) through traditional and genomic methods, respectively. Genetic correlations for all traits were of low magnitude (-0.24strategies, respectively. Moreover, using Genome-Wide Association (GWAS) approach, it was possible the detection of chromosome segments and SNP markers statically associated to these traits. Thus, very low-density SNP markers panels were proposed containing 159, 88, 122 and 40 markers for PO, PelD, PelS and CR, respectively. Such panels provided accuracy levels of 0.89 and 0.87, 0.77 and 0.87, 0.80 and 0.88, and, finally, 0.35 and 0.38, considering k-means and random strategies, respectively. Thus, it is possible to obtain gains by genetic selection for the characteristics of studies and genetic prediction values is performed more accurately with the use of genomic information, particularly when used in panels of reduced SNPs identified as the most representative.