| Processo: | 12/23702-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2013 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2015 |
| Área de conhecimento: | Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos |
| Pesquisador responsável: | Danísio Prado Munari |
| Beneficiário: | Adriana Luiza Somavilla |
| Instituição Sede: | Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 13/21644-3 - Métodos bayesianos aplicados à predição de valores genômicos para ganho de peso médio diário em bovinos Nelore, BE.EP.DR |
| Assunto(s): | Bovinos Bos taurus indicus Gado Nelore Predição de genes Genomas Ganho de peso Crescimento e desenvolvimento Inferência bayesiana |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | anotação funcional | Bos taurus indicus | Inferência Bayesiana | taxa de crescimento | Genômica Animal |
Resumo O rebanho bovino brasileiro é composto principalmente por animais de raças zebuínas, sendo a Nelore a mais utilizada e de maior importância econômica. Esses indivíduos são mais adaptados ao ambiente tropical, apresentam melhor tolerância ao calor e resistência a parasitas, além de bom desempenho reprodutivo, fatores que contribuem para maior produtividade. O foco dos programas de melhoramento genético da raça tem sido principalmente características ponderais, como o ganho de peso e utilizam informações de desempenho de todos os indivíduos relacionados na população, conferindo maior ganho genético e aumento nas taxas de endogamia. Por outro lado, a seleção genômica pode contribuir para a diminuição nas taxas de endogamia, intervalo entre gerações e manutenção da variabilidade genética, consequências da maior acurácia de predição dos valores genômicos de animais jovens. Sendo assim, estudos de metodologias adequadas para viabilizar a seleção genômica podem contribuir para o melhoramento genético da raça Nelore. (AU) | |
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