Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Tonussi, Rafael Lara [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
eng |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/148596
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Resumo: |
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. |