Orientadores: Stanley Robson de Medeiros Oliveira, Samuel Rezende Paiva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-26T01:06:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Vieira_FabioDanilo_M.pdf: 3608471 bytes, checksum: 4705c25d2fbd6794b8aa85559e3620a0 (MD5)
Previous issue date: 2014 / Resumo: As raças de ovinos localmente adaptadas descendem de animais trazidos durante o período colonial, e durante anos foram submetidas a cruzamentos indiscriminados com raças exóticas. Estas raças de ovinos são consideradas importantes por possuírem características adaptativas às diversas condições ambientais brasileiras. Para evitar a perda deste importante material genético, a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) decidiu incluí-las no seu Programa de Pesquisa em Recursos Genéticos, armazenando-as em seus bancos de germoplasma, sendo que as que possuem maior destaque nacional são as raças Crioula, Morada Nova e Santa Inês. A seleção dos ovinos para compor estes bancos é realizada por meio da avaliação de características morfológicas e produtivas. Entretanto, essa avaliação está sujeita a falhas, pois alguns animais cruzados mantêm características semelhantes àquelas dos animais locais. Desta forma, identificar se os animais depositados nos bancos são ou não pertencentes a uma raça é uma tarefa que exige muita cautela. Em busca de soluções, nos últimos anos houve um aumento significativo no uso de tecnologias que utilizam marcadores moleculares SNP (do inglês Single Nucleotide Polimorphism). No entanto, o grande número de marcadores gerados, que pode chegar a centenas de milhares por animal, torna-se um problema crucial. Para abordar esse problema, o objetivo deste trabalho é desenvolver modelos baseados em técnicas de mineração de dados para selecionar os principais marcadores SNP para as raças Crioula, Morada Nova e Santa Inês. Os dados utilizados neste estudo foram obtidos do Consórcio Internacional de Ovinos e são compostos por 72 animais destas três raças e 49.034 marcadores SNP para cada ovino. O resultado obtido com a conclusão deste trabalho foi um conjunto de modelos preditivos baseados em técnicas de mineração de dados que selecionaram os principais marcadores SNP para identificação das raças estudadas. A partir da intersecção desses modelos identificou-se um subconjunto de 15 marcadores com maior potencial de identificação das raças. Os modelos poderão ser utilizados para certificação das raças de ovinos já depositados nos bancos de germoplasma e de novos animais a serem inclusos, além de subsidiar associações de criadores interessadas em certificar seus animais, bem como o MAPA (Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento) no controle de animais registrados. Os modelos gerados poderão ser estendidos para outras espécies animais de produção / Abstract: The locally adapted breeds of sheep are descended from animals brought in during the colonial period, and for years were subjected to indiscriminate crossbreeding with exotic breeds. These breeds of sheep are considered important by having adaptive characteristics to several Brazilian environmental conditions. To avoid the loss of this important genetic material, the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) decided to include them in its Programme of Research in Genetic Resources, storing them in their genebanks, while those with greater national prominence are Creole breeds, Morada Nova and Santa Ines. The selection of sheep to compose these banks is performed through the evaluation of morphological and productive characteristics. However, this assessment is subject to failures, because some crossbred maintains similar characteristics to those of the local animals. Thus, identifying if the animals deposited in banks belong or not to a breed is a challenging task. In search for solutions in recent years there has been a significant increase in the use of technologies that use molecular markers SNP (Single Nucleotide Polimorphism). However, the large number of markers generated, which can reach hundreds of thousands per animal, becomes a crucial issue. To address this problem, the aim of this study is to develop models based on data mining techniques to select the main SNP markers for Creole, Morada Nova and Santa Ines breeds. The data used in this study were obtained from the International Consortium of Sheep and consist of 72 animals e of these three breeds and 49,034 SNP markers for each sheep. The result obtained with this study was a set of predictive models based on data mining techniques to selected major SNP markers to identify the breeds studied. The intersection of the generated models identified a subset of 15 markers, with greater potential for identification of sheep breeds. The models may be used for certification of sheep breeds already deposited in genebanks and new animals to be included, apart from subsidizing breeders associations interested in certifying their animals, as well as MAPA (Ministry of Agriculture, Livestock and Food Supply) in control registered animals. The proposed models can be extended to other species of production animals / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/257128 |
| Date | 26 August 2018 |
| Creators | Vieira, Fábio Danilo, 1977- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Paiva, Samuel Rezende, Oliveira, Stanley Robson de Medeiros, Higa, Roberto Hiroshi, Meira, Carlos Alberto Alves |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 88 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds