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Predição de valores genéticos em populações experimentais de camundongos utilizando genotipagem seletiva

Processo: 13/20091-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2014
Vigência (Término): 04 de novembro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
Pesquisador responsável:Danísio Prado Munari
Beneficiário:Rodrigo Pelicioni Savegnago
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
Assunto(s):Herdabilidade   Seleção genômica   Marcador molecular

Resumo

Devido aos custos de genotipagem, apenas alguns animais das populações referência são genotipados. O objetivo deste trabalho será avaliar quais os animais que devem ser genotipados para que se consiga melhores predições do mérito genético utilizando os modelos de predição genômica. Para as análises, serão utilizados dados de domínio público de uma população heterogênea de camundongos. A existência de bancos de dados de domínio público de animais genotipados permite que estes estudos de seleção genômica sejam realizados sem custo de genotipagem. O conjunto de dados será dividido aleatoriamente em 70% para treinar os modelos e 30% para validá-los. Serão utilizados seis estratégias de genotipagem seletiva dos animais: (1) 40% dos animais escolhidos ao acaso na população de treino (utilizado como controle para comparar a predição do mérito genético com as demais estratégias), (2) 40% dos animais com os maiores valores genéticos obtidos pelo BLUP baseado na matriz de parentesco tradicional, (3) 40% dos animais com os menores valores genéticos obtidos pelo BLUP baseado na matriz de parentesco tradicional, (4) 20% dos animais com maiores valores genéticos e 20% com menores valores genéticos (extremos da distribuição), (5) os 40% menos aparentados e (6) 40% mais aparentados. Estas estratégias serão avaliadas para o índice de massa corporal (IMC, h2 = 0,13) e colesterol total (CHOL, h2 = 0,38). Serão utilizados dois modelos de predição genômica: o lasso bayesiano e o BLUP genômico (GBLUP). A habilidade de predição será medida pela correlação do mérito genético dos animais preditos pelos modelos de predição genômica com os desvios de produção observados (dados reais), tanto na fase de treino como de validação dos modelos.

Publicações científicas (13)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BERNARDES, PRISCILA ARRIGUCCI; DO NASCIMENTO, GUILHERME BATISTA; SAVEGNAGO, RODRIGO PELICIONI; BUZANSKAS, MARCOS ELI; WATANABE, RAFAEL NAKAMURA; DE ALMEIDA REGITANO, LUCIANA CORREIA; COUTINHO, LUIZ LEHMANN; GONDRO, CEDRIC; MUNARI, DANISIO PRADO. Evaluation of imputation accuracy using the combination of two high-density panels in Nelore beef cattle. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, NOV 29 2019. Citações Web of Science: 0.
JOAQUIM, LETICIA BORGES; SELEGUIM CHUD, TATIANE CRISTINA; PETROLI MARCHESI, JORGE AUGUSTO; SAVEGNAGO, RODRIGO PELICIONI; BUZANSKAS, MARCOS ELI; ZANELLA, RICARDO; CANTAO, MAURICIO EGIDIO; PEIXOTO, JANE OLIVEIRA; LEDUR, MONICA CORREA; IRGANG, RENATO; MUNARI, DANISIO PRADO. Genomic structure of a crossbred Landrace pig population. PLoS One, v. 14, n. 2 FEB 28 2019. Citações Web of Science: 0.
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NICOLE COLUCCI TRAMONTE; NATALIA VINHAL GRUPIONI; NEDENIA BONVINO STAFUZZA; DIEGO GOMES FREIRE GUIDOLIN; RODRIGO PELICIONI SAVEGNAGO; LUIZ ANTONIO FRAMARTINO BEZERRA; RAYSILDO BARBOSA LÔBO; DANÍSIO PRADO MUNARI. Genetic parameters, genetic trends, and principal component analysis for productive and reproductive traits of Guzera beef cattle. REVISTA BRASILEIRA DE ZOOTECNIA-BRAZILIAN JOURNAL OF ANIMAL SCIENCE, v. 48, p. -, 2019. Citações Web of Science: 0.
OLIVEIRA, ELISA JUNQUEIRA; SAVEGNAGO, RODRIGO PELICIONI; DE FREITAS, LUARA AFONSO; FREITASO, ANIELLY PAULA; MAIA, SUELLEN RODRIGUES; SIMILI, FLAVIA FERNANDA; EL FARO, LENIRA; DIAS DA COSTA, RICARDO LOPES; SANTANA JUNIOR, MARIO LUIZ; PARO DE RAZ, CLAUDIA CRISTINA. Estimates of genetic parameters and cluster analysis for worm resistance and resilience in Santa Ines meat sheep. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 53, n. 12, p. 1338-1345, DEC 2018. Citações Web of Science: 0.
DE FREITAS, LUARA AFONSO; SAVEGNAGO, RODRIGO PELICIONI; GRUPIONI, NATALIA VINHAL; RAMOS, SALVADOR BOCCALETTI; STAFUZZA, NEDENIA BONVINO; PEREIRA DE FIGUEIREDO, ELSIO ANTONIO; SCHMIDT, GILBERTO SILBER; LEDUR, MONICA CORREA; MUNARI, DANISIO PRADO. Reduced-rank estimation of genetic parameters for egg production traits and cluster analyses with predicted breeding values. ACTA AGRICULTURAE SCANDINAVICA SECTION A-ANIMAL SCIENCE, v. 68, n. 2, p. 81-86, APR 3 2018. Citações Web of Science: 0.
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BUZANSKAS, M. E.; PIRES, P. S.; CHUD, T. C. S.; BERNARDES, P. A.; ROLA, L. D.; SAVEGNAGO, R. P.; LOBO, R. B.; MUNARI, D. P. Parameter estimates for reproductive and carcass traits in Nelore beef cattle. Theriogenology, v. 92, p. 204-209, APR 1 2017. Citações Web of Science: 10.
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BERNARDES, P. A.; GROSSI, D. A.; SAVEGNAGO, R. P.; BUZANSKAS, M. E.; RAMOS, S. B.; ROMANZINI, E. P.; GUIDOLIN, D. G. F.; BEZERRA, L. A. F.; LOBO, R. B.; MUNARI, D. P. Population structure of Tabapua beef cattle using pedigree analysis. LIVESTOCK SCIENCE, v. 187, p. 96-101, MAY 2016. Citações Web of Science: 2.
SAVEGNAGO, RODRIGO PELICIONI; DO NASCIMENTO, GUILHERME BATISTA; DE MAGALHAES ROSA, GUILHERME JORDAO; RESENDE DE CARNEIRO, RAUL LARA; SESANA, ROBERTA CRISTINA; EL FARO, LENIRA; MUNARI, DANISIO PRADO. Cluster analyses to explore the genetic curve pattern for milk yield of Holstein. LIVESTOCK SCIENCE, v. 183, p. 28-32, JAN 2016. Citações Web of Science: 4.
BERNARDES, P. A.; GROSSI, D. A.; SAVEGNAGO, R. P.; BUZANSKAS, M. E.; URBINATI, I.; BEZERRA, L. A. F.; LOBO, R. B.; MUNARI, D. P. Estimates of genetic parameters and genetic trends for reproductive traits and weaning weight in Tabapua cattle. JOURNAL OF ANIMAL SCIENCE, v. 93, n. 11, p. 5175-5185, NOV 2015. Citações Web of Science: 7.
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