Study of different selective genotyping strategies and comparison of models to predict genomic values using simulated data

• Grant number: 11/09393-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Post-Doctoral
• Start date: September 01, 2011
• End date: September 30, 2012
• Field of knowledge: Agronomical Sciences - Animal Husbandry - Genetics and Improvement of Domestic Animals
• Principal Investigator: Lucia Galvão de Albuquerque
• Grantee: Arione Augusti Boligon
• Host Institution: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brazil
• Associated research grant: 09/16118-5 - Genomic tools to genetic improvement of direct economic important traits in Nelore cattle, AP.TEM

Abstract

A utilização de informações de marcadores distribuídos ao longo do genoma pode aumentar a acurácia associada aos valores genéticos preditos de animais jovens, candidatos à seleção. Em rebanhos comerciais, devido ao custo da genotipagem, apenas um subconjunto de animais selecionados são genotipados, sendo essa estratégia conhecida como genotipagem seletiva. Apesar do custo da genotipagem comercial limitar o seu uso aos animais de "elite", pouco se sabe se esta estratégia é a melhor em termos da capacidade de prever o mérito genético dos animais da próxima geração. A predição de valores genômicos utilizando informações de marcadores moleculares presentes ao longo do genoma, assumindo ação aditiva dos genes, nos últimos anos tem sido amplamente estudada devido a sua relevância na seleção artificial. Por outro lado, a influência de efeitos não-aditivos, como dominância e epistasia, ainda é pouco conhecida. Um dos principais desafios na implementação de modelos que incluem grande quantidade de marcadores visando à predição de valores genômicos mais acurados é a necessidade de se estimar muitos efeitos a partir de um número limitado de observações. Nesse sentido, têm-se sugerido a utilização de modelos não-paramétricos que permitem considerar os genótipos para todos os marcadores de um indivíduo simultaneamente e, consequentemente, as estimativas obtidas com modelos não-paramétricos incluiriam os efeitos aditivos, de dominância e epistasia. A partir do valor genômico total, o valor genômico aditivo pode ser obtido facilmente por aproximações lineares. Com o presente projeto, pretende-se avaliar a habilidade de predição de valores genômicos de animais candidatos à seleção com base em diferentes estratégias de genotipagem seletiva, utilizando dados simulados. Posteriormente, será estudada e comparada a habilidade de modelos conhecidos como Bayesian Lasso (BL) e regressão usando Radial Basis Function (RBF) para predição de valores genômicos considerando diferentes modos de ação gênica, com foco na ação gênica não-aditiva. (AU)