Este trabalho apresenta um estudo comparativo de fórmulas aproximadas para o cálculo da variância do coeficiente de herdabilidade considerando-se um modelo hierárquico. Foram utilizadas estimativas dos componentes de variâncias e covariâncias pelo método dos momentos no cálculo do coeficiente de herdabilidade. Os dados foram obtidos a partir de simulação de 50 experimentos com várias combinações do número de machos e fêmeas e 2 descendentes por acasalamento. A formúla de Osborne & Paterson (1952) adaptada por Barbin (1969) apresentou menor estimativa da variância do coeficiente de herdabilidade do que as fórmulas de Falconer (1960) e Dickerson (1969) / not available

Este trabalho apresenta um estudo comparativo de fórmulas aproximadas para o cálculo da variância do coeficiente de herdabilidade considerando-se um modelo hierárquico. Foram utilizadas estimativas dos componentes de variâncias e covariâncias pelo método dos momentos no cálculo do coeficiente de herdabilidade. Os dados foram obtidos a partir de simulação de 50 experimentos com várias combinações do número de machos e fêmeas e 2 descendentes por acasalamento. A formúla de Osborne & Paterson (1952) adaptada por Barbin (1969) apresentou menor estimativa da variância do coeficiente de herdabilidade do que as fórmulas de Falconer (1960) e Dickerson (1969) / not available

Informações de milhares de marcadores genéticos têm sido incluídas nos programas de melhoramento genético, permitindo a seleção dos animais considerando estas informações e a identificações de regiões genômicas associadas às características de interesse econômico. Devido ao alto custo associado a esta tecnologia e às coletas de dados, os dados simulados apresentam grande importância para que novas metodologias sejam estudadas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do método ssGBLUP utilizando pesos para os marcadores genéticos, informações de genótipo e fenótipos, com ou sem as informações de pedigree, para seleção e associação genômica ampla, considerando diferentes coeficientes de herdabilidade, presença de efeito poligênico, diferentes números de QTL (quantitative trait loci) e pressões de seleção. Adicionalmente, dados de qualidade da carne de ovinos da raça Santa Inês foram comparados com a os padrões descritos para esta raça. A população estudada foi obtida por simulação de dados, e foi composta por 8.150 animais, sendo 5.850 animais genotipados. Os dados simulados foram analisados utilizando o método ssGBLUP com matrizes de relacionamento com ou sem informações de pedigree, utilizando pesos para os marcadores genéticos obtidos em cada iteração. As características de qualidade da carne estudadas foram: área de olho de lombo, espessura de gordura subcutânea, cor, pH ao abate e após 24 horas de resfriamento das carcaças, perdas por cocção e força de cisalhamento. Quanto maior o coeficiente de herdabilidade, melhores foram os resultados de seleção e associação genômica. Para a identificação de regiões associadas a características de interesse, não houve influência do tipo de matriz de relacionamento utilizada. Para as características com e sem efeito poligênico, quando considerado o mesmo coeficiente de herdabilidade, não houve diferenças para seleção genômica, mas a identificação de QTL foi melhor nas características sem efeito poligênico. Quanto maior a pressão de seleção, mais acuradas foram as predições dos valores genéticos genômicos. Os dados de qualidade da carne obtidos de ovinos da raça Santa Inês estão dentro dos padrões descritos para esta raça e foram identificas diversas regiões genômicas associadas às características estudadas. / Thousands of genetic markers data have been included in animal breeding programs to allow the selection of animals considering this information and to identify genomic regions associated to traits of economic interest. Simulated data have great importance to the study of new methodologies due to the high cost associated with this technology and data collection. The objectives of this study were to evaluate the efficiency of the ssGBLUP method using genotype and phenotype information, with or without pedigree information, and attributing weights for genetic markers, for selection and genome-wide association considering different coefficients of heritability, the presence of polygenic effect, different numbers of quantitative trait loci and selection pressures. Additionally, meat quality data of Santa Ines sheep breed were compared with the standards for the breed. The population of simulated data was composed by 8.150 individuals and 5.850 genotyped animals. The simulated data was analysed by the ssGBLUP method and by two relationship matrix, with or without pedigree information, and weights for genetic markers were obtained in every iteration. The traits of meat quality evaluated were: rib eye area, fat thickness, color, pH at slaughter and 24 hours after the carcass cooling, cooking losses and shear force. The results of selection and genomic association were better for the traits with the highest heritability coefficients. For traits with the greater selection pressure, more accurate predictions of the genomic breeding values were obtained. There was no difference between the relationship matrix studied to identify the regions associated with traits of interest. For the traits with and without polygenic effect, considering the same heritability coefficient, they did not show differences in genomic selection, but the identification of the QTL was better for traits without polygenic effect. The meat quality data obtained from Santa Ines sheep breed are in accordance with the standards for this breed and different genomic regions associated to the studied characteristics were identified.

Informações de milhares de marcadores genéticos têm sido incluídas nos programas de melhoramento genético, permitindo a seleção dos animais considerando estas informações e a identificações de regiões genômicas associadas às características de interesse econômico. Devido ao alto custo associado a esta tecnologia e às coletas de dados, os dados simulados apresentam grande importância para que novas metodologias sejam estudadas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do método ssGBLUP utilizando pesos para os marcadores genéticos, informações de genótipo e fenótipos, com ou sem as informações de pedigree, para seleção e associação genômica ampla, considerando diferentes coeficientes de herdabilidade, presença de efeito poligênico, diferentes números de QTL (quantitative trait loci) e pressões de seleção. Adicionalmente, dados de qualidade da carne de ovinos da raça Santa Inês foram comparados com a os padrões descritos para esta raça. A população estudada foi obtida por simulação de dados, e foi composta por 8.150 animais, sendo 5.850 animais genotipados. Os dados simulados foram analisados utilizando o método ssGBLUP com matrizes de relacionamento com ou sem informações de pedigree, utilizando pesos para os marcadores genéticos obtidos em cada iteração. As características de qualidade da carne estudadas foram: área de olho de lombo, espessura de gordura subcutânea, cor, pH ao abate e após 24 horas de resfriamento das carcaças, perdas por cocção e força de cisalhamento. Quanto maior o coeficiente de herdabilidade, melhores foram os resultados de seleção e associação genômica. Para a identificação de regiões associadas a características de interesse, não houve influência do tipo de matriz de relacionamento utilizada. Para as características com e sem efeito poligênico, quando considerado o mesmo coeficiente de herdabilidade, não houve diferenças para seleção genômica, mas a identificação de QTL foi melhor nas características sem efeito poligênico. Quanto maior a pressão de seleção, mais acuradas foram as predições dos valores genéticos genômicos. Os dados de qualidade da carne obtidos de ovinos da raça Santa Inês estão dentro dos padrões descritos para esta raça e foram identificas diversas regiões genômicas associadas às características estudadas. / Thousands of genetic markers data have been included in animal breeding programs to allow the selection of animals considering this information and to identify genomic regions associated to traits of economic interest. Simulated data have great importance to the study of new methodologies due to the high cost associated with this technology and data collection. The objectives of this study were to evaluate the efficiency of the ssGBLUP method using genotype and phenotype information, with or without pedigree information, and attributing weights for genetic markers, for selection and genome-wide association considering different coefficients of heritability, the presence of polygenic effect, different numbers of quantitative trait loci and selection pressures. Additionally, meat quality data of Santa Ines sheep breed were compared with the standards for the breed. The population of simulated data was composed by 8.150 individuals and 5.850 genotyped animals. The simulated data was analysed by the ssGBLUP method and by two relationship matrix, with or without pedigree information, and weights for genetic markers were obtained in every iteration. The traits of meat quality evaluated were: rib eye area, fat thickness, color, pH at slaughter and 24 hours after the carcass cooling, cooking losses and shear force. The results of selection and genomic association were better for the traits with the highest heritability coefficients. For traits with the greater selection pressure, more accurate predictions of the genomic breeding values were obtained. There was no difference between the relationship matrix studied to identify the regions associated with traits of interest. For the traits with and without polygenic effect, considering the same heritability coefficient, they did not show differences in genomic selection, but the identification of the QTL was better for traits without polygenic effect. The meat quality data obtained from Santa Ines sheep breed are in accordance with the standards for this breed and different genomic regions associated to the studied characteristics were identified.