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Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-207083

Resumo

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.

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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.

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