Predição genômica para o peso ao sobreano via norma de reação em bovinos de corte

Abstract

A expansão dos programas de melhoramento de gado de corte buscam animais com maior peso ao abate em idades mais jovens associados a diversidade de climas aumentou o interesse por estudos com interação genótipo ambiente (G x A). Uma alternativa para identificar animais de maior potencial genético em idade jovens é a inclusão das informações genômicas nas avaliações genéticas. Com este trabalho objetivou-se analisar modelos de normas de reação com a inclusão da informação genômica por meio da matriz de relacionamento com pedigree e genótipos e identificar regiões genômicas associadas com o peso ao sobreano. Foram utilizados registros de peso de bovinos da raça Nelore com aproximadamente 520 dias de idade. Foram genotipados 5.091 animais com um painel de 777.962 SNPs (Illumina BovineHD Beadchip). As estimativas dos componentes de variância foram obtidas pela máxima verossimilhança restrita para os modelos com a matriz A-1 e H-1. Para comparar a habilidade de predição dos métodos no gradiente ambiental (GA) foram calculadas: a correlação entre o valor genômico (GEBV) e o fenótipo predito; a correlação foi dividida pela raiz quadrada da herdabilidade referente ao GA. A população de validação foi composta por animais nascidos entre 2009 e 2011. Os resultados das análises de associação genômica ampla foram apresentados com base na proporção de variância explicada em janelas de 200 SNPs adjacentes, e foram consideradas as duas janelas de maior valor. No Capítulo 2, os GAs foram considerados por fazenda e ano de nascimento dos animais. Os resultados para os parâmetros genéticos indicam que houve G x A, e que o modelo com a matriz H foi, em média, 19% superior ao modelo com a matriz A. Os cromossomos 14 e 27 se destacaram nos GAs. No capítulo 3, foi utilizado um processo iterativo proposto na literatura na definição dos GA. Os resultados dos componentes de variância para o intercepto e a inclinação foram semelhantes nos dois modelos. Entre os genes identificados para a inclinação da curva o gene CSMD3 se destacou, pois já foi identificado em bovinos com características de crescimento.

The growing of beef cattle breeding programs and the demand for animals for slaughter at young ages related with variety of climates conduced researches in genotype environmental interaction (GxE). The way to choose the top animals in young ages is include the genomic information on genetic evaluations. The aim of this study was to examine reaction norm models with genomic information by the relationship matrix with pedigree plus genotypes and looking for related genes with the yearling weight. The yearling weights from Nellore animals with about 520 days of age were used. A total of 5.091 animals were genotyped with a panel of 777,962 SNPs (IlluminaBovineHDBeadchip). The variance components were estimated through restricted maximum likelihood with A -1 and H -1 matrix. To compare the predictive ability of the methods, the following procedures were used: correlation between the genomic values (GEBV) and the predicted phenotypes and the correlation value divided by the square root of the heritability for each GA. Genotyped animals born between 2009 and 2011 were the test population. The results of the genome association analysis (GWAS) have been presented based on the proportion of variance explained by windows of 200 adjacent SNPs; and the top of two windows were studied. In chapter 2 the environmental gradients (EG) were composed by farm and birth age effects. Estimates of genetic parameters suggest the GxE; and the model with H matrix was 19% higher compared with the model with only pedigree on relationship matrix. Chromosomes 14 and 27 were the most important on the EG. In chapter 3 the EG were based on iterative process proposed in prior researches. The results of variance components for intercept and slope were almost the same for both models. The CSDM3 was the most important gene identified on reaction norm slope, because it was found in beef cattle before.