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

Resumo

O sistema de reprodutores múltiplos (RM) é o sistema de acasalamento mais utilizado no país para bovinos de corte, levando em conta os poucos estudos com animais da raça Nelore e a importância da seleção genômica, são necessários estudos que avaliem a inclusão nos modelos de animais com paternidade incerta e a criação da matriz de pedigree com dados genômicos em diferentes cenários de produção e verificar o impacto sobre as avaliações genéticas. Dessa forma, objetivou-se com este trabalho avaliar o impacto da aplicação de informações genômicas em situações de incerteza de paternidade e diferentes estratégias de genotipagem sobre as avaliações genéticas em bovinos de corte utilizando dados reais e simulados. Para o estudo de simulação, será criada uma matriz de relações de parentesco esperada (A), e a partir dela serão criados cenários onde haverá 50, 75 e 100% dos pais (touros) conhecidos. Em relação à criação da matriz G, serão testadas estratégias de genotipagem com diferentes proporções de animais filhos de RM nos cenários propostos. Portanto, serão simulados diversos cenários, sendo testados vários modelos com diferentes proporções de animais com paternidade conhecida na matriz A, para as duas características, de herdabilidade baixa e moderada, considerando duas situações (50 e 100%) de animais genotipados com paternidade conhecida. Os modelos utilizados serão: BLUP, modelo animal hierárquico, multiple e single-step. Para o estudo com dados reais serão avaliadas duas situações, onde na primeira serão incluídas informações genômicas para todos os animais e na segunda serão incluídos apenas os genótipos dos animais com paternidade conhecida na matriz G. No estudo de simulação será calculado a correlação entre TBV (valor genético verdadeiro) e EBV (valor genético estimado), para avaliar a acurácia de predição dos modelos. Para estimar viés das estimativas, o valor genético verdadeiro será regredido sobre a estimativa do respectivo valor genético para cada cenário. No estudo com dados reais, a habilidade de predição dos modelos propostos será testada por meio de validação cruzada.