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Uso de machine learning e dados genômicos para melhoria de características econômicas em bovinos de leite

Processo: 20/04461-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2020
Vigência (Término): 31 de março de 2022
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
Pesquisador responsável:Ricardo Vieira Ventura
Beneficiário:Lucas Tassoni Andrietta
Instituição-sede: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Genômica   Melhoramento genético animal   Inteligência artificial   Aprendizado computacional   Bovinos leiteiros

Resumo

Estratégias de acasalamento dirigido são consideradas ferramentas essenciais em programas de melhoramento animal, desempenhando importante papel como forma de se alcançar progresso genético. Com o advento da Seleção Genômica, na última década, em associação aos avanços nas técnicas reprodutivas, nota-se a diminuição no intervalo de gerações,aumentos na acurácia de predição e na intensidade de seleção, proporcionando expressivo ganho genético para os animais das cadeias produtivas. Condições essas, que revolucionaram a maneira em se selecionar animais reprodutores, refletindo na melhoria de características associadas à produção de leite e aspectos de saúde em bovinos leiteiros. Algumas facetas negativas, como a diminuição da diversidade genética e o aumento da endogamia podem ser observadas em raças sob pressão de seleção. A fim de se otimizar acasalamentos, visando a manutenção da diversidade associada ao progresso genético, ferramentas de inteligência artificial podem ser uma alternativa aos métodos lineares tradicionais. O uso de algoritmos não lineares de Machine Learning e a respectiva capacidade de detecção de padrões não tradicionais pode melhorar o direcionamento de acasalamentos, impactando desta forma em importantes características econômicas em bovinos leiteiros. (AU)