Estudo de diferentes estratégias de genotipagem seletiva e comparação de modelos para predição de valores genômicos usando dados simulados

• Processo: 11/09393-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2011
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
• Pesquisador responsável: Lucia Galvão de Albuquerque
• Beneficiário: Arione Augusti Boligon
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 09/16118-5 - Ferramentas genômicas no melhoramento genético de características de importância econômica direta em bovinos da raça Nelore, AP.TEM
• Assunto(s): Genomas Marcador molecular Técnicas de genotipagem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: habilidade de predição | marcadores moleculares | modelo de Lasso Bayesiano | Radial basis function | selecao genomica | Genética quantitativa

Resumo

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)