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Aplicação da matriz genômica ponderada na predição do desempenho reprodutivo em bovinos Nelore

Processo: 23/08817-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Vigência (Início): 08 de janeiro de 2024
Vigência (Término): 07 de julho de 2024
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
Pesquisador responsável:Fernando Sebastián Baldi Rey
Beneficiário:Larissa Bordin Temp
Supervisor: Daniela Andressa Lino Lourenço
Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of Georgia, Athens (UGA), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:22/12134-0 - Predição genômica para características indicadoras de precocidade sexual e longevidade utilizando informações de Metafundadores através do Método Passo Único Genômico BLUP na raça Nelore, BP.MS
Assunto(s):Genômica   Seleção genômica   Reprodução animal   Precisão   Gado Nelore   Bos taurus indicus
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:accuracy | Bos indicus | genomic relationship matrix | Genomic selection | predictive ability | Seleção genômica

Resumo

Neste projeto, objetiva-se avaliar o uso da matriz genômica ponderada para as frequências alélicas das características reprodutivas stayability (STAY72) e probabilidade de parto precoce (PP30) em fêmeas, e circunferência escrotal (PE365) em machos da raça Nelore utilizando o método do passo único genômico BLUP (ssGBLUP). Para as características estudadas será utilizado um banco de dados disponível de aproximadamente 505.000, 152.000 e 240.000 animais para STAY72, PP30 e PE365. O pedigree contém informações de 1.500.000 animais, nascidos entre 1932 e 2022. Tambem será utilizado informações de aproximadamente 60 mil animais genotipados com painel de baixa densidade contendo mais de 30.000 marcadores, sendo que os genótipos serão imputados a um painel com 70.000 marcadores utilizando o software FIMPUTE 2.2. Para todas as análises genômicas, será utilizado o método ssGBLUP, em que a matriz de relações genômicas (G) e a matriz de relações de pedigree (A) são combinadas em uma matriz H. Para avaliar a habilidade de predição dos diferentes cenários, o conjunto de dados será dividido em subconjuntos completo e parcial conforme o método LR (regressão linear). Para os animais do subconjunto de dados parcial, será comparada a acurácia dos valores genômicos obtida na avaliação genômica de abordagem tradicional e com a matriz G centrada e escalada para as frequências alélicas específicas da raça Nelore. (AU)

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