Portal de Pesquisa da BVS Veterinária

Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-212488

Resumo

GARCIA, Adriano, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, julho de 2019. Implementação da seleção genômica para idade ao primeiro parto em fêmeas Nelore. Orientador: Henrique Torres Ventura. Objetivou-se utilizar a seleção genômica (via duas metodologias: single-step e o índice de seleção combinado) e a análise tradicional baseada em pedigree para uma avaliação genética intra-rebanho considerando a característica idade ao primeiro parto (IPP) em fêmeas Nelore. Os resultados foram comparados tendo em vista a acurácia e o viés dos valores genéticos preditos. Também foram obtidas estimativas dos componentes de variância e herdabilidade para IPP. Para a análise considerando índice de seleção combinado, vários métodos estatísticos que consideram a seleção de covariáveis (problema de multicolinearidade) e a regularização do processo de estimação (problema de dimensionalidade) foram utilizados (RR-BLUP, Bayes A, Bayes B e Bayes LASSO). Foram usados dados fenotípicos (IPP) e genotípicos de 714 animais, e o pedigree contemplou um total de 4.133 animais. O método single-step superou todos os outros, e dentre os métodos two-step, o Bayes B se sobressaiu em relação aos demais. A melhor performance do método singlestep pode ser explicada pelo fato do mesmo absorver informações de parentesco de indivíduos não genotipados na predição dos valores genéticos. Ambos os métodos, single-step e pedigree, reportaram o mesmo valor de herdabilidade, sendo este 0,13, porém o erro-padrão foi de 0,03 e 0,06, respectivamente para os dois métodos descritos. A avaliação genética intrarebanho realizado neste estudo incluindo informações genômicas simultaneamente com avaliações tradicionais baseadas em pedigree (metodologia denominada single-step) apresentou desempenho superior às demais metodologias testadas em relação ao aumento médio da acurácia e redução do viés de predição. Dentre os métodos Bayesianos de seleção genômica, o Bayes B superou os demais, porém o mesmo não é recomendado devido à necessidade de análises two-step, o que torna a avaliação genética onerosa em termos de tempo de execução das análises estatísticas, e também por ter gerado resultados de predição inferiores ao método single-step.

---

ABSTRACT GARCIA, Adriano, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, July, 2019. Genomic selection implementation for age at first calving on Nelore females. Adviser: Henrique Torres Ventura. The objective was to use genomic selection (via two methodologies: single-step and combined selection index), and traditional pedigree-based analysis for an intra-herd genetic evaluation considering the trait age at first calving (AFC) in Nelore females. The results were compared considering both prediction accuracy and bias of the estimated breeding values. Variance components and heritabilities for AFC were also calculated. Regarding the combined selection index analysis, we used several statistical methods that reflects on covariates selection (multicollinearity problems) and regularization of estimation process (dimensionality problem). The used methods used were: RR-BLUP, Bayes A, Bayes B and Bayes LASSO. Phenotypic (AFC) and genotypic data from 714 animals were used, and the pedigree included a total of 4,133 animals. All the methods were outperformed by the single-step methodology; and among the two-step methods, the best results were showed by Bayes B. The better performance of single-step method can be explained by the fact that it absorbs relationship information from non-genotyped individuals in prediction of breeding values. Both single-step and pedigree methods reported the same heritability value, which was 0.13, but the standard error was 0.03 and 0.06, respectively for both described methods. The intra-herd genetic evaluation performed in this study, which included genomic information simultaneously with traditional pedigree-based evaluations (methodology called single-step), performed better than the other methodologies tested in relation to the average increase in accuracy and reduction of prediction bias. Among the Bayesian methods of genomic selection, Bayes B outperformed the others, but, it is not recommended due to the need for two-step analysis, which makes genetic evaluation costly in terms of statistical analysis execution time, and also by have provided lower prediction results than single-step method.

Biblioteca responsável: BR68.1