Avaliação de estratégias de genotipagem em situações de incerteza de paternidade e seu impacto sobre as avaliações genômicas em bovinos de corte

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Tonussi, Rafael Lara [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Acurácia; Avaliação genética; Pedigree incompleto; Reprodutores múltiplos; Viés; Accuracy; Genetic evaluation; Missing pedigree; Multiple sires; Bias
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/148596

Reprodutores múltiplos (RM) é o sistema de manejo mais comum em produção de bovinos de corte principalmente devido a facilidade e baixo custo de manejo. No entanto, RM não permite a identificação de paternidade, tornando o pedigree incompleto um dos principais obstáculos para avaliações genéticas precisas. Existe um crescente interesse na investigação do uso de dados genômicos em modelos com paternidade incerta, visando aumentar a acurácia e diminuir o viés nas avaliações genéticas. Portanto, o objetivo desse estudo foi investigar a aplicação do BLUP e single step genomic BLUP (ssGBLUP) em diferentes cenários com paternidade incerta utilizando dados simulados e reais em bovinos de corte. Foram simulados genótipos, pedigree e fenótipos para idade ao primeiro parto (IPP) e peso aos 550 dias (P550) utilizando herdabilidades baseadas em dados reais (0,12 para IPP e 0,34 para P550). O genoma foi simulado com um comprimento total de 2.333 cM, com 735.293 marcadores bialélicos e 7.000 QTL distribuídos aleatoriamente ao longo dos 29 cromossomos. Foi assumido que os QTLs explicaram 100% da variância genética. Para QTL, a quantidade de alelos variou aleatoriamente de dois a quatro por loci. Foram estudados cenários com 0%, 25%, 50%, 75% e 100% de RM e foram testados quatro tipos de escalas entre as matrizes G e A22. A acurácia e viés foram calculados para cincos grupos: ALL = todos os animais; BULL = apenas touros; GEN = animais genotipados, FEM = fêmeas e YOUNG = machos jovens. O uso da informação genômica no modelo (ssGBLUP) apresentou acurácia maior (variando de 0,31 a 0,97) do que o BLUP tradicional (variando de 0,05 a 0,97), especialmente no grupo YOUNG. No estudo com dados reais, todos os modelos incluíram grupos de contemporâneos e classe de idade da vaca como efeitos fixos. A acurácia do valor genético (EBV / GEBV) foi calculada em cada cenário para oito grupos de animais: ALL = todos os animais, BULL = apenas touros com dez ou mais progênies; GEN = animais genotipados, GENwithPHEN = animais genotipados com fenótipos, GENwithoutPHEN = animais genotipados sem fenótipos, YOUNG = machos e fêmeas jovens sem fenótipos, YwithoutGEN = animais jovens sem fenótipos e genótipos e YwithGEN = animais jovens sem fenótipos e com genótipos. As acurácias do EBV (método BLUP) variaram de 0,02 a 0,46 para P455 e 0,04 a 0,18 para IPP, enquanto que as acurácias do GEBV (ssGBLUP) variaram de 0,13 a 0,48 para P455 e 0,16 a 0,33 para IPP. Os resultados obtidos com dados simulados e reais mostraram que acurácias do EBV e GEBV diminuíram à medida que as proporções de RM aumentaram. Além disso, o uso da informação genômica na avaliação genética pelo ssGBLUP aumentou a acurácia da avaliação, especialmente para animais com menos informações e para animais jovens.