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Avaliação genômica em bovinos compostos da raça Montana utilizando dados reais e simulados, aplicando o método do passo único genômico BLUP

Processo: 17/21573-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2018
Situação:Interrompido
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
Pesquisador responsável:Fernando Sebastián Baldi Rey
Beneficiário:Sabrina Kluska
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/07566-2 - Genômica aplicada à produção de ruminantes, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):19/05516-1 - Metafundadores para predição genômica na raça montana, BE.EP.DR
Assunto(s):Genômica   Bovinos de corte

Resumo

Com o advento dos programas de melhoramento de bovinos de corte, a busca por características alternativas a serem avaliadas a fim de aumentar a eficiência produtiva do sistema, assim como de novas metodologias cada vez mais eficientes na predição do mérito genético dos animais são de grande importância. Nesse sentido, o objetivo deste projeto é testar diferentes abordagens para a matiz genômica de parentesco (G) utilizada no ssGBLUP e duas densidades de marcadores, afim de verificar a acurácia das predições genômicas, estimativas de parâmetros genéticos e classificação dos animais nas diferentes metodologias. Serão utilizados dois bancos de dados, sendo um simulado e outro real, compostos por animais puros e sintéticos (Montana), e três características. Sendo elas, probabilidade de prenhez aos 14 meses (PP14), idade ao primeiro parto (IPP), e peso aos 550 dias (P550). A matriz G será abordada de três maneiras diferentes, sendo elas: 1- a abordagem tradicional, default do programa ssGBLUP (G1); 2- a matriz G será centrada nas frequências alélicas específicas de cada população (G2); 3- será centrada e escalada para as frequências alélicas específicas de cada população (G3). Além disso, serão testadas as densidades de marcadores de 30 e 777K a fim de verificar qual a necessidade da imputação, ou genotipagem dos animais em painéis de alta densidade. Serão estimados os parâmetros genéticos, valores genéticos (EBV), a acurácia dos modelos e três formas diferentes de validação para testar a habilidade de predição dos modelos, para cada população, característica e modelo estudado. O resultado desse estudo deve fornecer subsídios para o uso da metodologia ssGBLUP de maneira adequada em populações multirraciais, a fim de aumentar a acurácia das avaliações genéticas e da seleção genômica. Com o advento dos programas de melhoramento de bovinos de corte, a busca por características alternativas a serem avaliadas a fim de aumentar a eficiência produtiva do sistema, assim como de novas metodologias cada vez mais eficientes na predição do mérito genético dos animais são de grande importância. Nesse sentido, o objetivo deste projeto é testar diferentes abordagens para a matiz genômica de parentesco (G) utilizada no ssGBLUP e duas densidades de marcadores, afim de verificar a acurácia das predições genômicas, estimativas de parâmetros genéticos e classificação dos animais nas diferentes metodologias. Serão utilizados dois bancos de dados, sendo um simulado e outro real, compostos por animais puros e sintéticos (Montana), e três características. Sendo elas, probabilidade de prenhez aos 14 meses (PP14), idade ao primeiro parto (IPP), e peso aos 550 dias (P550). A matriz G será abordada de três maneiras diferentes, sendo elas: 1- a abordagem tradicional, default do programa ssGBLUP (G1); 2- a matriz G será centrada nas frequências alélicas específicas de cada população (G2); 3- será centrada e escalada para as frequências alélicas específicas de cada população (G3). Além disso, serão testadas as densidades de marcadores de 30 e 777K a fim de verificar qual a necessidade da imputação, ou genotipagem dos animais em painéis de alta densidade. Serão estimados os parâmetros genéticos, valores genéticos (EBV), a acurácia dos modelos e três formas diferentes de validação para testar a habilidade de predição dos modelos, para cada população, característica e modelo estudado. O resultado desse estudo deve fornecer subsídios para o uso da metodologia ssGBLUP de maneira adequada em populações multirraciais, a fim de aumentar a acurácia das avaliações genéticas e da seleção genômica. (AU)

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