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Previous issue date: 2017-09-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O uso generalizado da inseminação artificial (IA) contribuiu grandemente para o sucesso da indústria de suínos, por meio do auxílio e disseminação do progresso genético. Atualmente, reprodutores suínos jovens são selecionados para IA com base em seus valores genéticos para características de produção e, a seleção de reprodutores para características de sêmen, como volume, concentração, motilidade e morfologia, bem como para menor variação intra- reprodutor na sua produção e qualidade, ainda não é uma prática comum. Esta seleção é importante para melhorar o desempenho dos reprodutores nas estações de IA, cujo objetivo é maximizar o número de doses inseminantes produzidas por cada ejaculado. A estimação de parâmetros genéticos e quantificação da variação genética para características de sêmen e para variação intra-reprodutor permitem analisar se essas características devem ser incluídas nos objetivos do melhoramento. Além da estimação de parâmetros genéticos para fins de seleção, o interesse em estudar os processos moleculares e os mecanismos genéticos que afetam as características de sêmen está aumentando nos últimos anos. Os estudos de associação genômica ampla (GWAS) são comumente usados para identificar polimorfismos de base única (SNPs) associados a loci de características quantitativas (QTL) com maiores efeitos. O GWAS em passo único ponderado (WssGWAS) é um método que permite a estimação de efeitos de SNP utilizando informações de todos os animais genotipados, fenotipados e com pedigree na população. Expandindo as fronteiras dos estudos de reprodução em suínos, outro campo importante a ser explorado em programas de melhoramento é a fertilidade dos reprodutores. As características reprodutivas, como a duração da gestação (GL), o número total de leitões nascidos (TNB) e nascidos mortos (SB) são algumas características-chave para a produção eficiente de suínos. Devido às baixas ou moderadas herdabilidades para essas características, é importante identificar todos os fatores que as influenciam e incluir esses fatores nos modelos de avaliação genética. Os efeitos do reprodutor cujo ejaculado foi utilizado para inseminar a matriz e do ejaculado são dois desses fatores importantes que têm o potencial de melhorar os modelos tradicionais utilizados nas avaliações genéticas das características reprodutivas. Dentre os elementos que controlam o tamanho da leitegada, as taxas de fertilização e de sobrevivência pré-natal podem ser influenciadas pelo reprodutor, devido às diferenças genéticas na capacidade de fertilização relacionadas à qualidade do sêmen e/ou à contribuição genética do reprodutor para a viabilidade do embrião. Nesse contexto, os objetivos gerais com este estudo foram 1) estimar os parâmetros genéticos para qualidade e quantidade de sêmen, bem como para a variação intra-reprodutor para essas características; 2) identificar regiões de QTL e genes candidatos associados a características de sêmen por meio do WssGWAS e, subsequentemente, realizar análises de redes gênicas para investigar os processos biológicos compartilhados por genes identificados em diferentes linhas de suínos e 3) estimar parâmetros genéticos para o efeito do reprodutor na GL, TNB e SB e avaliar a inclusão dos efeitos do reprodutor e do ejaculado nos modelos de avaliação genética dessas características. Os resultados desta tese mostraram estimativas moderadas de herdabilidade e correlações genéticas favoráveis entre características de sêmen, indicando que a seleção de reprodutores para essas características pode resultar em razoável progresso genético. Além disso, variação genética relevante foi encontrada para a variabilidade intra-reprodutor para essas características, revelando a possibilidade de seleção de reprodutores para uma menor variação na qualidade e produção de sêmen. Os resultados do WssGWAS apontaram regiões relevantes de QTL que explicaram grandes proporções da variância genética (até 10,8%) para as características de sêmen em vários cromossomos suínos, confirmando a suposição de complexidade genética dessas características. Esta identificação foi possível com o baixo número de animais com fenótipos e genótipos, devido à escolha apropriada do método. Os genes candidatos SCN8A, PTGS2, PLA2G4A, DNAI2, IQCG, LOC102167830, NME5, AZIN2, SPATA7, METTL3 e HPGDS foram identificados associados às características de sêmen nas regiões de QTL identificadas para as linhas de suínos avaliadas. A análise de redes gênicas mostrou genes candidatos encontrados para diferentes linhas de suínos compartilhando caminhos biológicos que ocorrem nos testículos de mamíferos. No que diz respeito à fertilidade do reprodutor, os resultados mostraram que há variação genética devido ao efeito do reprodutor em GL, TNB e SB; e o modelo com inclusão de efeitos de ambiente permanente e genéticos do reprodutor, além do efeito do ejaculado, mostrou o melhor ajuste para os dados. Esta tese resultou em informações científicas importantes e inovadoras na área de reprodução em machos, o que contribuirá para aumentar o conhecimento ainda escasso sobre a seleção genética e a arquitetura genômica de características de qualidade de sêmen e de fertilidade em reprodutores suínos. / The widespread use of artificial insemination (AI) has greatly contributed to the success of the pig industry by assisting and disseminating the genetic progress. Currently, young boars are selected for AI based on their breeding values for production traits and selecting boars for semen traits, such as volume, concentration, motility and morphology, and for low variation in semen quality and production is still not a common practice. This selection is important for better performance of boars at AI stations, whose objective is to maximize the number of insemination doses produced by each ejaculate. The estimation of genetic parameters and the quantification of genetic variation for semen traits and within-boar variation allow an analysis of whether these traits should be included in the breeding goal. Besides the estimation of genetic parameters for selection purposes, the interest in studying the molecular processes and genetic mechanisms affecting semen traits is increasing in recent years. Genome-wide association studies (GWAS) are commonly used to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with quantitative trait loci (QTL) with major effect. The weighted single-step GWAS (WssGWAS) is a method that allows estimation of SNP effects using information from all genotyped, phenotyped and pedigree animals. Expanding the frontiers of reproduction studies in pigs, another important field to be explored in breeding programs is the boar fertility. Reproductive traits, such as gestation length (GL), total number of piglets born (TNB) and stillborn (SB) are some of the bottleneck traits for efficient pig production. Because of the low to moderate heritabilities for these traits, it is important to identify all factors influencing them and to include these factors in the genetic evaluation models. The service sire (boar which ejaculate dose was used to inseminate the sow) and ejaculate effects are two of those important factors that have the potential to improve the traditional models used in the genetic evaluations of reproductive traits. Among the elements controlling the litter size, the fertilization rate and prenatal survival rate might be influenced by the service sire due to genetic differences in the capacity of fertilization, which is related to sperm quality and/or the boar genetic contribution to viability of the embryo. In this context, my overall aims were 1) to estimate genetic parameters for semen quality and quantity traits, as well as for within-boar variation of these traits; 2) to identify QTL regions and candidate genes associated with semen traits through a WssGWAS and, subsequently, to perform gene network analyses to investigate the biological processes shared by genes identified in different pig lines and 3) to estimate genetic parameters for service sire on reproductive traits GL, TNB and SB and to evaluate the inclusion of service sire and ejaculate effects in the genetic evaluation models of these traits. The results of this thesis showed moderate estimates of heritability and favorable genetic correlations between semen traits, indicating that boar selection for these traits could make reasonable genetic progress. In addition, relevant genetic variation was found for within-boar variability of these traits, revealing the possibility of selection of boars for reduced variation in semen quality and production. Results from WssGWAS pinpointed relevant QTL regions explaining high proportions of genetic variance (up to 10.8%) for semen traits in several pig chromosomes, confirming the assumption of genetic complexity of these traits. This identification was possible with low number of animals having both phenotypes and genotypes due to the appropriate choice of the method. Candidate genes SCN8A, PTGS2, PLA2G4A, DNAI2, IQCG, LOC102167830, NME5, AZIN2, SPATA7, METTL3 and HPGDS were identified associated with semen traits in the QTL regions identified for the pig lines evaluated. The gene network analysis showed candidate genes found for different pig lines sharing biological pathways that occur in mammalian testes. Regarding boar fertility, the results showed that there is genetic variation due to service sire effect on GL, TNB and SB; and the model with inclusion of permanent environmental and genetic effects due to service sire, in addition to ejaculate effect, showed the best fit to the data. This thesis resulted in important and innovative scientific information on male reproduction field in pigs, which will contribute to increase the still scarce knowledge about genetic selection and genomic architecture of boar semen quality and fertility traits.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/18797 |
| Date | 04 September 2017 |
| Creators | Marques, Daniele Botelho Diniz |
| Contributors | Guimarães, Simone Eliza Facioni, Silva, Fabyano Fonseca e, Lopes, Paulo Sávio |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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