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Genetic and genomic analyses of longitudinal traits in dairy cattle

HINAYAH ROJAS DE OLIVEIRA.
Tese em Inglês | VETTESES | ID: vtt-215616

Resumo

Características com múltiplos valores fenotípicos registrados ao longo do tempo são denominadas características longitudinais, como por exemplo produção de leite. Apesar da grande importância de analisar essas características levando em conta o tempo, a maioria dos estudos sobre características longitudinais convertem os registros repetidos de cada animal em uma única estimativa (por exemplo, média de todos os tempos ou produção acumulada), o que não permite nenhuma inferência sobre a característica ao longo do tempo. Desta forma, o objetivo geral desta tese foi entender melhor os aspectos genéticos e genômicos de características longitudinais ao longo do tempo em bovinos leiteiros. Dados simulados e reais (do gado brasileiro Gir leiteiro e das raças leiteiras canadenses Ayrshire, Holandesa e Jersey) foram utilizados neste estudo. Primeiro, valores genéticos (EBVs) foram preditos usando um modelo multicaracterístico de regressão aleatória (RRM) combinando polinômios ortogonais de Legendre e B-splines lineares para descrever simultaneamente a primeira e segunda lactação do gado leiteiro Gir. Subsequentemente, predições genômicas e análises de associação genômica ampla e funcional foram realizadas para produção de leite, gordura e proteína, e escore de células somáticas nas três primeiras lactações das raças canadenses usando diferentes metodologias, como o melhor preditor linear não viesado genômico (GBLUP) em um único ou dois passos. O desempenho dos métodos de deregressão mais utilizados para características não longitudinais na deregressão dos EBVs de vacas e touros usados para avaliação genômica de características longitudinais também foram avaliados, usando RRMs e os dados da raça canadense Jersey. Além disso, o impacto da inclusão da informação de touros e suas filhas na população de treinamento em avaliações genômicas de múltiplos passos foi estudado usando uma população simulada. Combinar diferentes funções para modelar os efeitos fixos e aleatórios em RRMs multicaracteristicos parece ser uma alternativa viável (com base no ajuste do modelo, e nas estimativas de valores genéticos e componentes de variância) para modelagem genética das curvas de lactação em vacas leiteiras, como mostrado aqui para o gado Gir. A deregressão dos EBV longitudinais realizada utilizando métodos bem estabelecidos de deregressão para características não-longitudinais pode ser usada para predição genômica de características longitudinais. Além disso, remover a média dos pais e a média das filhas genotipadas do EBV deregredido pode aumentar a confiabilidade dos valores genômicos estimados (GEBVs). Na raça Holandesa, a confiabilidade dos GEBVs preditos usando o RRM foi em geral menor que a confiabilidade do modelo de produção acumulada, ao usar o método GBLUP em dois passos, no entanto, o RRM forneceu GEBVs menos viesados comparado ao modelo de produção acumulada. O uso do GBLUP em um único passo para predizer os GEBVs para características longitudinais baseado em RRMs aumentou a confiabilidade e reduziu o viés dos GEBVs comparado com a tradicional média dos pais, nas raças canadenses Ayrshire, Holandesa e Jersey. Diferentes regiões genômicas associadas às características analisadas foram identificadas para diferentes estágios da lactação, evidênciando o controle diferencial de genes ao longo dos estágios de lactação. Para todas as raças canadenses, o padrão do efeito de vários polimorfismos de nucleotídeo único associados com as características longitudinais analisadas mudou ao longo do tempo. Além disso, potenciais genes candidatos com diferentes padrões de expressão ao longo do tempo foram identificados em diferentes regiões cromossômicas. Os achados descritos nesta tese contribuirão para o avanço do conhecimento sobre a expressão genômica e predição de valores genéticos para características longitudinais.
Traits with multiple phenotypic values taking over time are termed longitudinal traits, e.g., milk production. Despite of the great importance of analyzing these traits taking into account their time-dependent nature, the majority of studies on longitudinal traits have converted the repeated records for each animal into a single measure (e.g., average over all time points or accumulated yield), which does not allow any inference about the trait over time. Therefore, the general objective of this thesis was to better understand the genetic and genomic aspects of longitudinal traits over time in dairy cattle. Simulated and real datasets (from Brazilian Gyr and Canadian Ayrshire, Holstein and Jersey dairy cattle breeds) were used in this research. First, breeding values were predicted (EBVs) using a multiple-trait random regression model (RRM) combining Legendre orthogonal polynomials and linear B-splines to simultaneously describe the first and second lactation of Gyr Dairy cattle. Subsequently, genomic predictions, genome-wide association analyses were performed for milk, fat and protein yields, and somatic cell score from the first three lactations of the Canadian dairy breeds using different methodologies, including two-step and single-step genomic best linear unbiased prediction (GBLUP). The performance of the most used deregression methods for non-longitudinal traits for the deregression of cows and bulls EBVs for using in genomic evaluation of longitudinal traits was also evaluated, using RRMs and the Canadian Jersey data. In addition, the impact of including information from bulls and their daughters in the training population of multiple-step genomic evaluations was investigated using a simulated population. Combining different functions to model the fixed and random effects in multiple-trait RRMs seems to be a good alternative (based on the goodness-of-fit of model, breeding values and variance component estimates) for genetic modeling of lactation curves in dairy cattle, as shown here for Gyr cattle. Deregressed longitudinal EBVs obtained using well established methods of deregression for non-longitudinal traits can be used for genomic prediction of longitudinal traits. Furthermore, removing the parent average and the genotyped daughters average from the deregressed EBVs can increase the reliability of genomic estimated breeding values (GEBVs). In Holstein, the reliability of GEBVs predicted using the RRM was in general lower than the reliability from the accumulated 305-d model when using the two-step GBLUP method, however, the RRM provided less biased GEBVs compared to the accumulated 305-d model. The use of single-step GBLUP to predict GEBVs for longitudinal traits based on RRMs increased the reliability and reduced bias of GEBVs compared to traditional parent average, in the Canadian Ayrshire, Holstein, and Jersey breeds. Different genomic regions associated with the analyzed traits were identified for different lactation stages, supporting differential gene control across lactation stages. For all Canadian breeds, the pattern of the effect of several single nucleotide polymorphisms associated with the analyzed longitudinal traits changed over time. In addition, prospective candidate genes with potential different patterns of expression over time were identified in putative chromosomal regions. The findings described in this thesis will contribute to advance the knowledge on the genomic expression and prediction of breeding values for longitudinal traits.
Biblioteca responsável: BR68.1