It has been sought to evaluate the population structure and the genetic progress observed in Santa Ines breed sheep, distributed in 51 selection nucleus herds which are part of the ASCCO/USP Genetic Breeding Program. Also the usage of genetic algorithms to find the optimal genetic contribution to the next generation of animals that are part of this nucleus herds with structured pedigree and genetic value for traits of economic relevance estimated by Best Linear Unbiased Predictors (DEP-BLUP). Information about and genetic ancestry and genetic values at 60 days weight from ASCCO/USP Santa Ines Breed Genetic Breeding Program database were used, the analysis were been made by the EVA program, developed by NORDGEN, of open usage. The population data described were the number of animals born, the number of inbred animals, the average inbreeding coefficient, the average rate of coancestry, the effective population size, the expected difference in average progeny breeding value for the trait weight at 60 days (DEP P60) and the level of pedigree completeness. Results suggest a decrease in effective population size, increment in coancestry and high level of pedigree completeness. Also, the results indicate low use of reproduction techniques such as artificial insemination and a suboptimal rate of genetic gain. The mathematical optimization use genetic algorithms contained in the EVA program, where its usefulness was demonstrated to optimize the genetic gain with inbreeding control, in nucleus herds with mid-sized databases. Minimum computer requirements grow exponentially with the number of candidates for selection which can become a serious restriction to their use in large databases. The results were additionally compared to the breeding results from DEP-BLUP selection with a truncation point and to random breeding. The number and distribution of selected males varies according to a penalty attributed to inbreeding in the objective function. The results proved the effectiveness of the method for better genetic gains than random mating and better control over inbreeding compared to selection by DEP-BLUP. / Procurou-se avaliar a estrutura populacional e o progresso genético observado em ovinos da raça Santa Inês, distribuídos em 51 núcleos de seleção que fazem parte do Programa de Melhoramento Genético da Raça Santa Inês ASCCO/USP. Bem como o uso de algoritmos genéticos para encontrar a contribuição genética ótima, para a próxima geração, de animais componentes de núcleos de seleção que tenham pedigree estruturado e valores genéticos para características de importância econômica, estimados através de Preditores Lineares Não Viesados (DEP-BLUP). Foram utilizadas informações de ascendência e valores genéticos para peso aos 60 dias do banco de dados do Programa de Melhoramento Genético da Raça Santa Inês ASCCO/USP, e as análises foram realizadas utilizando o programa EVA, desenvolvido pela NORDGEN, de uso livre. Os dados populacionais descritos foram o número de animais nascidos, o número de animais consanguíneos, o coeficiente de consanguinidade médio, a coancestralidade média, o tamanho efetivo da população, a diferença esperada da progênie média para a característica Peso aos 60 dias (DEP P60) e o grau de completude do pedigree. Os resultados encontrados indicam valores de efetivo populacional decrescente, aumento na coancestralidade e alto índice de completude do pedigree. Apontam ainda para o baixo uso das técnicas de reprodução, a exemplo da inseminação artificial, e uma taxa de ganho genético não otimizada. A otimização matemática utiliza algoritmos genéticos contidos no programa EVA, em que foi constatada a utilidade do uso do programa EVA para otimizar o ganho genético com controle da consanguinidade em núcleos de seleção com banco de dados de tamanho médio. Os requisitos computacionais mínimos crescem exponencialmente em relação à quantidade de candidatos a seleção, podendo se tornar um sério empecilho à sua utilização em banco de dados de maior tamanho. Os valores obtidos também foram comparados com os resultantes de acasalamentos a partir da seleção pelas DEP-BLUP com um ponto de truncamento, bem como com os de acasalamentos ao acaso. O número e a distribuição dos machos selecionados variaram de acordo com a penalidade atribuída à consaguinidade na função objetivo. Os resultados obtidos comprovaram a eficácia do método para obter melhores ganhos genéticos em relação ao acasalamento ao acaso e melhor controle sobre a consanguinidade comparativamente a seleção pelas DEP- BLUP.

Orientador: Marcus Aloizio Martinez de Aguiar / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-15T21:06:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_ElizabethMachadoBaptestini_D.pdf: 4491574 bytes, checksum: 117d970a1c273ecd6ef9533aa742bb0f (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Nesse trabalho, estudamos doismecanismos de formação de espécies. No primeiro deles, consideramos um modelo espacial de especiação neutra totalmente probabilístico, sem barreiras geográficas ou interações ecológicas. A população evolui devido a influência de reprodução sexuada, mutações e recombinação. O modelo é baseado em acasalamento seletivo dependente de duas distâncias críticas, uma no espaço físico e outra no espaço dos genomas. Os vínculos introduzidos por essas duas distâncias permitem que a população se divida em grupos reprodutivamente isolados. Nossos resultados mostram que essa dinâmica gera padrões de diversidade consistentes com padrões observados na natureza, como distribuição de abundâncias do tipo log-normal, lei de potência para curvas espécie-área, taxas de especiação e extinção constantes e maior número de espécies para baixas dimensões. No segundo, nós generalizamos um modelo de especiação simpátrica baseado em competição intraespecífica, proposto por Dieckmann e Doebeli. Nesse modelo, uma população assexuada, inicialmente idêntica, evolui por seleção direcional para um fenótipo ótimo, onde a competição intraespecífica induz à seleção disruptiva. Nós mostramos que a forma das funções de competição e distribuição de recursos afetam a probabilidade de dois fenótipos coexistirem. Nós desenvolvemos um modelo analítico e simulações computacionais e comparamos os resultados de ambas abordagens / Abstract: In this work, we have studied two different mechanisms of species formation. In the first one, we considered a probabilistic spatial neutral model of speciation, without physical barriers or any kind of ecological interaction. The population evolves under the combined influences of sexual reproduction, mutation and recombination. The model is based on assortative mating and it depends on two critical distances, one in the genetic space and one in the physical space. The constraints imposed by these two distances allow the population to split in reproductively separated groups. Our results show that this kind of dynamics creates patterns of biodiversity in agreement with observed data, like lognormal distributions of species abundance, power law species-area relationships, steady speciation and extinctions rates and more species in low dimensions. In the second model, we generalized a sympatric speciation model based on intraspecific competition, proposed by Dieckmann and Doebeli. In that model, an assexual population, initially identical, evolves by directional selection to an optimal phenotype, where intraspecific competition induces disruptive selection. We show that the shape of the competition and carrying capacity kernels affects the likelihood of emergence of two coexisting phenotypes. We developed an analytical and a computational model and we compared the results of both approaches / Doutorado / Física da Matéria Condensada / Doutora em Ciências