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

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.