Submitted by GUILHERME LUÍS PEREIRA null (guipicoia@hotmail.com) on 2017-05-22T14:29:57Z No. of bitstreams: 1 Tese_Guilherme_Luis_Pereira.pdf: 2598868 bytes, checksum: aeb7dc177e4d5e4c0f7a8c7a59a11697 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-05-23T17:26:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pereira_gl_dr_jabo.pdf: 2598868 bytes, checksum: aeb7dc177e4d5e4c0f7a8c7a59a11697 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T17:26:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pereira_gl_dr_jabo.pdf: 2598868 bytes, checksum: aeb7dc177e4d5e4c0f7a8c7a59a11697 (MD5) Previous issue date: 2017-04-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Dentre os equinos selecionados para velocidade, a linhagem de corrida da raça Quarto de Milha se destaca pelo alto desempenho em provas de curtas distâncias, sendo considerados os mais velozes do mundo. Apesar de, no Brasil, o efetivo de animais ser relativamente menor na linhagem de corrida do que nas demais, sua importância econômica é substancial. Tendo em vista o interesse econômico e científico relacionado a esta característica atlética, poucos esforços têm sido realizados para a maior compreensão de seus mecanismos genéticos e fisiológicos. Este trabalho teve como objetivos: 1) realizar a imputação de genótipos em duas vias entre indivíduos de uma amostra populacional relativamente pequena de cavalos de corrida da raça Quarto de Milha genotipados com painéis de 54k ou de 65k, bem como avaliar a acurácia de imputação por meio de simulações; 2) realizar estudo de associação ampla do genoma (GWAS) em cavalos da linhagem de corrida da raça Quarto de Milha por meio da utilização de chips equinos de genotipagem de SNPs, visando a prospecção de regiões cromossômicas, genes e polimorfismos relacionados ao desempenho; 3) analisar exomas de equinos de corrida da raça Quarto de Milha contrastantes para Índice de Velocidade máximo (IV max) em regiões previamente associadas à característica por meio de GWAS, visando a prospecção de polimorfismos gênicos causais, ligados ou em forte desequilíbrio de ligação com o desempenho em corridas. A imputação foi realizada utilizando 116 cavalos genotipados com o arranjo de SNPs de 54k e 233 genotipados com arranjo de 65k. Nas simulações foram escolhidas amostras aleatórias para constituírem as populações imputadas e referências em dois cenários. O cenário A simulou a imputação genótipos na primeira via (65k para 54k) e o cenário B na segunda (54k para 65k). No cenário A foram considerados 113 indivíduos para a população referência e 236 para a imputada, dos quais 116 e 120 foram genotipados com os arranjos de 54k e 65k, respectivamente. No cenário B foram considerados 50 indivíduos para a população referência e 299 para a imputada, dos quais 66 e 233 foram genotipados com os arranjos de 54k e 65k, respectivamente. Com isso, após o controle de qualidade, os painéis de 54k e de 65k contaram com 7.048 e 16.940 marcadores exclusivos, respectivamente. As médias de taxa de concordância para os cenários A e B foram 0,9815 e 0,9751 e para r2 alélico foram 0,9791 e 0,9740, respectivamente. O GWAS foi realizado com base no método single step GBLUP por meio de duas abordagens: ssGWAS1, em que somente efeitos de SNPs são reestimados a cada iteração, e ssGWAS2, em que a cada iteração são reestimados efeitos de SNPs a partir de valores genético genômico (GEBVs) reestimados. Vinte e uma regiões foram encontradas explicando mais que 1% da variância genética total (gVar) da característica índice de velocidade máximo (IV max) para ssGWAS1 e doze parassGWAS2. No total mais de 40% da gVar foi explicada por estas regiões para ssGWAS1 e cerca de 30% para ssGWAS2. Entre os cromossomos que explicaram mais de 1% da variância genética, cinco foram comuns aos dois métodos (ECA 3, 10, 15, 22, 25). Foram identificados 108 genes na primeira abordagem e 59 na segunda. A partir de informações de GEBVs de cada cavalo foram formados dois grupos de animais contrastantes para desempenho em corridas (20 animais de IV max superior e 20 IV max inferior), para ser sequenciados. Foram observadas leituras de boa qualidade para toda extensão das reads sequenciadas (até 100pb) e cobertura média de 43x. Foram identificadas 1.203 variantes (1.105 SNPs e 93 InDels) em 33 regiões de interesse obtidas, anteriormente, por meio de estudo de GWAS, das quais 61,3% não estavam registradas/depositadas no banco de dados de variantes equino. Do total de polimorfismos, 29 (24 SNPs e 5 InDels) foram considerados de importância com base em três abordagens distintas e independentes: escores SIFT classificado como deletério (<0,05), grau de impacto na região consenso de cada polimorfismo, e frequências alélicas diferentes, identificadas pelo teste de Fisher (p< 0,01), entre os grupos de cavalos contrastantes para IV max. Com isso, oito genes descritos como candidatos em trabalhos anteriores (ABCG5, COL11A1, GEN1, SOCS3, MICAL1, SPTBN1, EPB41L3 e SHQ1), e oito genes candidatos novos (AKNA, ARMC2, FKBP15, LHX1, NOL10, TMEM192, ZFP37, FIG4 e HNRNPU) foram relacionados ao desempenho em corridas de cavalos da raça Quarto de Milha. Assim, os resultados obtidos neste trabalho mostraram que o desempenho em corridas na raça Quarto de Milha, dado pelo IV max, é característica quantitativa e que não há ocorrência de major genes. / Among horses selected for speed, the racing line of Quarter Horses is characterized by high performance in sprint races, with these animals being considered the fastest horses in the world. Although in Brazil the effective number of animals in the racing line is relatively smaller compared to the other lines, its economic importance is substantial. Despite economic and scientific interest in this athletic trait, few efforts have been made to better understand the genetic and physiological mechanisms underlying this trait. The objectives of this study were: 1) to perform two-step genotype imputation between individuals in a relatively small population sample of racing Quarter Horses genotyped with the 54k or 65k panel, and to evaluate the accuracy of imputation through simulations; 2) to perform genome-wide association studies (GWAS) in Quarter Horses of the racing line using equine SNP genotyping chips for prospecting chromosome regions, genes and polymorphisms related to performance; 3) analyze exomes and UTRs in regions previously associated with this trait by GWAS in Quarter Horse racehorses with contrasting maximum speed index (SImax), prospecting causal gene polymorphisms that are related to or are in strong linkage disequilibrium with racing performance. Genotypes were imputed using 116 horses genotyped with the 54k SNP array and 233 animals genotyped with the 65k array. For the simulations, random samples were chosen to compose the imputed and reference populations in two scenarios. Scenario A simulated the genotype imputation in the first step (from 65k to 54k) and scenario B in the second step (from 54k to 65k). Thus, after quality control, the 54k and 65k panels contained 7,048 and 16,940 exclusive markers, respectively. The mean concordance rate was 0.9815 and 0.9751 for scenarios A and B, and the mean allelic r2 was 0.9791 and 0.974, respectively. After imputation was performed by the single-step GBLUP method using two approaches: ssGWAS1 in which only SNP effects are recalculated at each iteration, and ssGWAS2 in which SNP effects are recalculated from genomic estimated breeding values (GEBVs) at each iteration. Twenty-one regions that explained more than 1% of the total genetic variance (gVar) in the maximum speed index were identified by ssGWAS1 and 12 by ssGWAS2. More than 40% of gVar was explained by these regions in ssGWAS1 and about 30% in ssGWAS2. Among chromosomes that explained more than 1% of genetic variance, five were common to both methods (ECA 3, 10, 15, 22, 25). A total of 108 genes were identified with the first approach and 59 with the second approach. To exome sequencing, GEBVs were used for the formation of two groups of animals with contrasting racing performance (20 animals with superior SI max and 20 with inferior SI max). Good quality data were obtained throughout the reads sequenced, with an average coverage of 43x. A total of 1,203 variants (1,105 SNPs and 93 InDels) were identified in 33 regions of interest obtained previously by GWAS; of these, 61.3% were not registered/deposited in the horse genomic variant database. Twenty-nine of the polymorphisms (24 SNPs and 5 InDels) were considered to be important based on three different and independent approaches: SIFT scores classified as deleterious (<0.05), degree of impact on the consensus region of each polymorphism, and different allele frequencies identified by Fisher’s exact test (p< 0.01) between the groups of horses with contrasting SImax. Thus, eight genes described as functional and positional candidates in previous studies (ABCG5, COL11A1, GEN1, SOCS3, MICAL1, SPTBN1, EPB41L3, and SHQ1) and eight new candidate genes (AKNA, ARMC2, FKBP15, LHX1, NOL10, TMEM192, ZFP37, FIG4, and HNRNPU), some of them with known function, were related to racing performance in Quarter Horses. Taken together, the present results show that the racing performance of Quarter Horses, given by the maximum speed index, is a quantitative trait and that no major genes exist.

Muitas são as características quantitativas que são, significativamente, influenciadas por fatores genéticos, em geral, existem vários genes que colaboram para a variação de uma ou mais características quantitativas. As informações ausentes a respeito dos genótipos nos marcadores moleculares é um problema comum em estudo de mapeamento genético e, por conseguinte, no mapeamento dos locus que controlam estas características fenotípicas (QTL). Os dados que não foram observados ocorrem, principalmente, devido a erros de genotipagem e de marcadores não informativos. Para solucionar este problema foi utilizado o método do modelo oculto de Markov para inferir estes dados. Os métodos de acurácias evidenciaram o sucesso da aplicação desta técnica de imputa- ção. Uma vez imputado, na inferência bayesiana estes dados não serão mais tratados como uma variável aleatória resultando assim, numa redução no espaço paramétrico do modelo. Outra grande dificuldade no mapeamento de QTL se deve ao fato de que não se conhece ao certo a quantidade destes que influenciam uma dada característica, fazendo com que surjam diversos problemas, um deles é a dimensão do espaço paramétrico e, consequentemente, a obtenção da amostra a posteriori. Assim, com o objetivo de contornar este problema foi proposta a utilização do método Monte Carlo via cadeia de Markov com Saltos Reversíveis, uma vez que este permite flutuar, entre cada iteração, modelos com diferentes quantidades de parâmetros. A utilização da abordagem bayesiana permitiu detectar cinco QTL para a característica estudada. Todas as análises foram implementadas no programa estatístico R. / There are many quantitative characteristics which are significantly influenced by genetic factors, in general, there are several genes that contribute to the variation of one or more quantitative trait. The missing information about the genotypes in molecular markers is a common problem in studying genetic mapping and therefore the mapping of loci that control these phenotypic traits (QTL). The data were not observed occur mainly due to errors in genotyping and uninformative markers. To solve this problem the method of occult Markov model to infer this information was used. Techniques accuracies demonstrated the successful application of this technique of imputation. Once allocated, in the Bayesian inference this data will no longer be treated as a random variable thus resulting in a reduction in the parameter space of the model. Another great difficulty in mapping QTL is due to the fact that no one knows exactly the amount of these which influence a given characteristic, so that several problems arise, one of them is dimension of the parameter space and, consequently, obtaining the sample a posterior. Thus, in order to solve this problem using the method via Monte Carlo Markov chain Reversible Jump was proposed, since this allows fluctuate between each iteration, models with different numbers of parameters. The use of the Bayesian approach allowed five QTL detected for the studied trait. All analyzes were implemented in the statistical software R.

Muitas são as características quantitativas que são, significativamente, influenciadas por fatores genéticos, em geral, existem vários genes que colaboram para a variação de uma ou mais características quantitativas. As informações ausentes a respeito dos genótipos nos marcadores moleculares é um problema comum em estudo de mapeamento genético e, por conseguinte, no mapeamento dos locus que controlam estas características fenotípicas (QTL). Os dados que não foram observados ocorrem, principalmente, devido a erros de genotipagem e de marcadores não informativos. Para solucionar este problema foi utilizado o método do modelo oculto de Markov para inferir estes dados. Os métodos de acurácias evidenciaram o sucesso da aplicação desta técnica de imputa- ção. Uma vez imputado, na inferência bayesiana estes dados não serão mais tratados como uma variável aleatória resultando assim, numa redução no espaço paramétrico do modelo. Outra grande dificuldade no mapeamento de QTL se deve ao fato de que não se conhece ao certo a quantidade destes que influenciam uma dada característica, fazendo com que surjam diversos problemas, um deles é a dimensão do espaço paramétrico e, consequentemente, a obtenção da amostra a posteriori. Assim, com o objetivo de contornar este problema foi proposta a utilização do método Monte Carlo via cadeia de Markov com Saltos Reversíveis, uma vez que este permite flutuar, entre cada iteração, modelos com diferentes quantidades de parâmetros. A utilização da abordagem bayesiana permitiu detectar cinco QTL para a característica estudada. Todas as análises foram implementadas no programa estatístico R. / There are many quantitative characteristics which are significantly influenced by genetic factors, in general, there are several genes that contribute to the variation of one or more quantitative trait. The missing information about the genotypes in molecular markers is a common problem in studying genetic mapping and therefore the mapping of loci that control these phenotypic traits (QTL). The data were not observed occur mainly due to errors in genotyping and uninformative markers. To solve this problem the method of occult Markov model to infer this information was used. Techniques accuracies demonstrated the successful application of this technique of imputation. Once allocated, in the Bayesian inference this data will no longer be treated as a random variable thus resulting in a reduction in the parameter space of the model. Another great difficulty in mapping QTL is due to the fact that no one knows exactly the amount of these which influence a given characteristic, so that several problems arise, one of them is dimension of the parameter space and, consequently, obtaining the sample a posterior. Thus, in order to solve this problem using the method via Monte Carlo Markov chain Reversible Jump was proposed, since this allows fluctuate between each iteration, models with different numbers of parameters. The use of the Bayesian approach allowed five QTL detected for the studied trait. All analyzes were implemented in the statistical software R.

Estudos genético quantitativos e moleculares são fundamentais para o melhoramento animal e sua realização com a raça Nelore é de grande importância devido a ampla participação dessa no rebanho de corte nacional. A estimação constante dos parâmetros genéticos das características de produção é necessário para a adequada condução do processo de seleção dos animais. A melhoria de características relacionadas à carcaça bovina é essencial para a eficiência e sustentabilidade da atividade e a implementação de métodos de seleção animal baseados em informações moleculares pode revolucionar a produção zootécnica e deve ser profundamente estudado. Sendo assim, os objetivos do presente estudo foram estimar parâmetros genéticos e componentes de variância através de diferentes modelos matemáticos para um total de 14 características fenotípicas (o peso ao nascimento, peso a desmama, peso ao sobreano, ganho de peso entre a desmama e o sobreano ajustado para um intervalo de 345 dias, perímetro escrotal ao sobreano, altura de garupa ao sobreano, escores visuais avaliados ao sobreano de conformação, precocidade, musculosidade, comprimento de umbigo e ossatura, e ainda características de carcaça mensuradas por ultrassonografia realizada após 30 a 45 dias de confinamento como a área de olho de lombo, espessura de gordura subcutânea, espessura de gordura na picanha). Foram estimadas correlações entre todas estas características com as de carcaça mensuradas por ultrassonografia. Sob o enfoque molecular, desenvolveu-se um programa para imputação de genótipos faltantes e estudaram-se diferentes métodos de associação de marcadores moleculares do tipo mutação de base nitrogenada única (SNP) a características de produção incluídas no índice de seleção de um programa de melhoramento da raça Nelore, utilizando inferência bayesiana. Todas as características estudadas podem ser selecionadas esperando-se progresso genético na população. Os efeitos maternos foram importantes em algumas características onde normalmente estes efeitos não têm sido considerados atualmente. A quantidade de escores atribuídos a uma característica categórica assim como o número de observações fenotípicas resultam em diferenças nas estimativas quando avaliadas por modelos lineares ou de limiar. Não deverão ser obtidos resultados satisfatórios na melhoria das características de carcaça se a seleção for baseada nas tradicionais avaliações visuais utilizadas no momento. Os métodos utilizados na análise de associação dos marcadores podem originar diferentes resultados. Os marcadores que apresentaram efeitos altamente relevantes (P<0,01) geralmente apresentaram resultados semelhantes, independentemente do método utilizado. Certos marcadores podem ter efeitos positivos para algumas características componentes do índice de seleção e negativos para as demais. A análise em conjunto com todos os SNP\'s e todos os dados fenotípicos disponíveis é viável e parece ser a mais adequada. O método desenvolvido de imputação de genótipos faltantes a partir do parentesco de animais genotipados foi eficiente. / Quantitative and molecular genetic studies are very important for animal breeding and studies with Nellore cattle have great importance due to the large participation of that breed in the Brazilian beef cattle industry (around 80% of the herd). The constant estimation of genetic parameters for traits linked to production is necessary for properly perform selection of animals. The improvement of carcass traits is essential for efficiency and profitability of the activity. The implementation of methods for animal selection based on molecular information could revolutionize animal production and should be deeply studied. Thus, the objectives of this study were to estimate genetic parameters and variance components using different mathematical models for a total of 14 traits, such as birth weight, weaning weight, yearling weight, post-weaning weight gain between weaning and yearling adjusted for 345 days, yearling scrotal circumference, yearling hip height, yearling visual scores like conformation, finishing, muscularity, bone structure and navel length. Ultrasound measurements for carcass traits performed at feedlot (30 to 45 days, at approximate age of 20 months) such as rib-eye area, fat thickness, rump fat thickness were, also, evaluated. Estimate correlations between all these traits with the carcass traits measured by ultrasound were estimated. As concerned to molecular study, an algorithm for imputation of missing genotypes was developed and different methods to analyze molecular marker (single nucleotide polymorphism - SNP) association with traits components of the selection index of a breeding program that is applied to the population studied, using bayesian inference, were used. Genetic progress will be expected for selection of all the traits studied. Maternal effects were important in some traits in which those effects are not usually considered. The amount of scores assigned to a categorical trait and the number of observations could result in different estimates when evaluated by linear or threshold models. The selection for visual scores traditionally used in that population will not improve carcass traits. The methods used to analyze the association of markers may lead to different results. The SNP\'s with association effects of high relevance (P<0.01) generally express their effects regardless of the method used to analyze. Some markers may have positive effects for some traits of selection index, but negative for others. The joint analysis with all SNPs and with all available phenotypes is feasible and appears to be more appropriate. The algorithm developed for imputation of missing genotypes from pedigree information of genotyped animals was efficient.

Estudos genético quantitativos e moleculares são fundamentais para o melhoramento animal e sua realização com a raça Nelore é de grande importância devido a ampla participação dessa no rebanho de corte nacional. A estimação constante dos parâmetros genéticos das características de produção é necessário para a adequada condução do processo de seleção dos animais. A melhoria de características relacionadas à carcaça bovina é essencial para a eficiência e sustentabilidade da atividade e a implementação de métodos de seleção animal baseados em informações moleculares pode revolucionar a produção zootécnica e deve ser profundamente estudado. Sendo assim, os objetivos do presente estudo foram estimar parâmetros genéticos e componentes de variância através de diferentes modelos matemáticos para um total de 14 características fenotípicas (o peso ao nascimento, peso a desmama, peso ao sobreano, ganho de peso entre a desmama e o sobreano ajustado para um intervalo de 345 dias, perímetro escrotal ao sobreano, altura de garupa ao sobreano, escores visuais avaliados ao sobreano de conformação, precocidade, musculosidade, comprimento de umbigo e ossatura, e ainda características de carcaça mensuradas por ultrassonografia realizada após 30 a 45 dias de confinamento como a área de olho de lombo, espessura de gordura subcutânea, espessura de gordura na picanha). Foram estimadas correlações entre todas estas características com as de carcaça mensuradas por ultrassonografia. Sob o enfoque molecular, desenvolveu-se um programa para imputação de genótipos faltantes e estudaram-se diferentes métodos de associação de marcadores moleculares do tipo mutação de base nitrogenada única (SNP) a características de produção incluídas no índice de seleção de um programa de melhoramento da raça Nelore, utilizando inferência bayesiana. Todas as características estudadas podem ser selecionadas esperando-se progresso genético na população. Os efeitos maternos foram importantes em algumas características onde normalmente estes efeitos não têm sido considerados atualmente. A quantidade de escores atribuídos a uma característica categórica assim como o número de observações fenotípicas resultam em diferenças nas estimativas quando avaliadas por modelos lineares ou de limiar. Não deverão ser obtidos resultados satisfatórios na melhoria das características de carcaça se a seleção for baseada nas tradicionais avaliações visuais utilizadas no momento. Os métodos utilizados na análise de associação dos marcadores podem originar diferentes resultados. Os marcadores que apresentaram efeitos altamente relevantes (P<0,01) geralmente apresentaram resultados semelhantes, independentemente do método utilizado. Certos marcadores podem ter efeitos positivos para algumas características componentes do índice de seleção e negativos para as demais. A análise em conjunto com todos os SNP\'s e todos os dados fenotípicos disponíveis é viável e parece ser a mais adequada. O método desenvolvido de imputação de genótipos faltantes a partir do parentesco de animais genotipados foi eficiente. / Quantitative and molecular genetic studies are very important for animal breeding and studies with Nellore cattle have great importance due to the large participation of that breed in the Brazilian beef cattle industry (around 80% of the herd). The constant estimation of genetic parameters for traits linked to production is necessary for properly perform selection of animals. The improvement of carcass traits is essential for efficiency and profitability of the activity. The implementation of methods for animal selection based on molecular information could revolutionize animal production and should be deeply studied. Thus, the objectives of this study were to estimate genetic parameters and variance components using different mathematical models for a total of 14 traits, such as birth weight, weaning weight, yearling weight, post-weaning weight gain between weaning and yearling adjusted for 345 days, yearling scrotal circumference, yearling hip height, yearling visual scores like conformation, finishing, muscularity, bone structure and navel length. Ultrasound measurements for carcass traits performed at feedlot (30 to 45 days, at approximate age of 20 months) such as rib-eye area, fat thickness, rump fat thickness were, also, evaluated. Estimate correlations between all these traits with the carcass traits measured by ultrasound were estimated. As concerned to molecular study, an algorithm for imputation of missing genotypes was developed and different methods to analyze molecular marker (single nucleotide polymorphism - SNP) association with traits components of the selection index of a breeding program that is applied to the population studied, using bayesian inference, were used. Genetic progress will be expected for selection of all the traits studied. Maternal effects were important in some traits in which those effects are not usually considered. The amount of scores assigned to a categorical trait and the number of observations could result in different estimates when evaluated by linear or threshold models. The selection for visual scores traditionally used in that population will not improve carcass traits. The methods used to analyze the association of markers may lead to different results. The SNP\'s with association effects of high relevance (P<0.01) generally express their effects regardless of the method used to analyze. Some markers may have positive effects for some traits of selection index, but negative for others. The joint analysis with all SNPs and with all available phenotypes is feasible and appears to be more appropriate. The algorithm developed for imputation of missing genotypes from pedigree information of genotyped animals was efficient.