Avaliação genômica em bovinos da raça Gir de Brasil e Colômbia

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Toro, Alejandra Maria ospina [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Bos taurus indicus; Bovinos de corte; Duplo proposito; GWAS; Endogamia; Norma de reação
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/192785

A raça Gir (Bos indicus) é importante recurso genético para produção de carne e leite no Brasil e em países tropicais. Estudos genômicos entre populações são de interesse para identificar regiões genômicas importantes e aplicar na seleção de caraterísticas de produção. As corridas de homozigose (ROH) são regiões homozigotas contíguas do genoma, utilizadas na identificação de genes associados a características de interesse econômico, bem como na obtenção dos coeficientes de endogamia. A interação genótipo ambiente (IGA), também representa papel importante no estudo de populações de bovinos e na seleção dos melhores reprodutores para os diferentes ambientes. Com isto, os objetivos do presente estudo foram analisar o comprimento e a distribuição das ilhas ROH do genoma, com identificação dos gene presentes, além de avaliar a acurácia da imputação utilizando diferentes painéis comerciais e a interação genótipo ambiente da produção de leite em bovinos da raça Gir do Brasil e Colômbia. Na avaliação das ilhas ROH foram utilizados dados genotípicos de 173 animais selecionados para produção de carne e 291 animais selecionados para produção leiteira e obtidos os resultados via programa Plink. Análise da acurácia utilizando diferentes painéis de SNPs (GGP Bovine 30K, GGP indicus 35K e HD 777K) de 464 animais do Brasil e da Colômbia foram avaliados e os resultados comparados via correlação simples (CS) e taxa de concordância (CR). Na análise da IGA foi utilizado modelo de norma de reação bi-característica para produção de leite até 305 dias no Brasil (PL305BR) e Colômbia (PL305COL) usando os programas GIBBS3F90 e POSTGSf90, e incluía dados genotípicos (27.505 SNPs) de 464 animais. A análise ROH apresentou diferenças no número de ROH curto (ROH1-2 Mb) entre as duas populações, enquanto o número de ROH longo (ROH> 16 Mb) foi semelhante. As ilhas ROH com frequência maior que 0,5 sobrepuseram vários segmentos do genoma das duas populações. Os genes identificados foram associados à produção de leite, crescimento, reprodução, resposta imune e características de resistência. A maior porcentagem de acurácia dos quatro cenários estudados, demonstrou o painel de 30K com maiores valores de CS (94%) e CR (96%), portanto, a densidade de 30K foi indicada para ser utilizada na imputação dos dados das análises posteriores que incluía dados do Brasil e Colômbia. No modelo de norma de reação, os resultados das caraterísticas PL305BR e PL305COL evidenciaram IGA pela reclassificação dos touros entre os dois países, demonstrando diferenças ambientais e a importância da aplicação desta metodologia na avaliação e seleção dos touros. Além disto, foram identificadas regiões genômicas afetando o intercepto e inclinação da norma de reação e influenciando a expressão de genes relacionados à produção de leite, imunidade e fertilidade. Os resultados contribuem no entendimento da seleção para diferentes fins (leite e carne) moldando segmentos do genoma e aumentando a frequência de regiões em homozigose. Quanto a imputação, se verificou a importância da escolha do painel para posterior imputação dos dados genotípicos de animais da raça Gir. O uso de metodologia adequada considerando a IGA se faz necessário em análise incluindo dados de PL305 do Brasil e Colômbia, e evita reclassificação dos touros nos diferentes ambientes. Conclui-se, aplicação de programa de melhoramento em animais da raça Gir com informações genômicas permite controlar os coeficientes de endogamia e identificar alterações de frequência e tamanho de regiões relacionadas as características de interesse econômico, devido ao direcionamento da seleção, além da importância da escolha de painéis de forma a obter a maior acurácia da imputação e da aplicação de modelos considerando a IGA, possibilitando maior precisão na escolha dos reprodutores.