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Previous issue date: 2017-10-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Existem diferentes métodos e pseudo-fenótipos utilizados em predições genômicas, sendo necessário determinar o ideal para a característica de interesse. Os ácidos graxos da carne que contribuem de forma prejudicial para a saúde humana têm recebido considerável atenção nos últimos anos. O objetivo desse estudo foi avaliar a acurácia de predição genômica de diferentes métodos (SNP-BLUP, BayesC, BayesCπ e Bayesian Lasso) e pseudo-fenótipos (fenótipo ajustado para os efeitos fixos, valor genético estimado via pedigree e valor genético genômico obtido pelo método single step GBLUP) em dados simulados e reais de perfil de ácidos graxos no músculo Longissimus thoracis da raça Nelore terminados em confinamento. A proposta de inclusão do GEBV obtido pelo método passo único genômico BLUP (ssGBLUP) como pseudofenótipo nesta pesquisa é inédita em predição genômica, para responder um dos problemas frequentes ao utilizar a matriz advinda da informação genealógica, pela maioria dos produtores de gado de corte utilizarem o sistema de acasalamento que utiliza reprodutores multiplos. Foram utilizados cerca de 963 bovinos machos inteiros da raça Nelore terminados em confinamento e genotipados com um painel de 777.962 SNPs do Ilumina BovineSNP BeadChip. A informação genômica pode servir para melhorar o perfil de ácidos graxos em animais do grupo Zebu, por ter-se observado valores genômicos preditos com com acurácia de baixa a moderada magnitude. Nenhum dos métodos foi melhor para todos os ácidos graxos em termos de acurácia, no entanto, o método SNP-BLUP permitiu realizar avaliação menos viesada. O método ssGBLUP apresentou-se como ferramenta alternativa para obter GBVs como pseudo-fenôtipo mais acurado em situações de pedigree incompleto, pela alta proporção de de reprodutores múltiplos, sendo mais apropriado que o EBV e o fenótipo ajustado aos efeitos fixos para predizer o valor genômico dos animais. / There are different methods and pseudo-phenotypes used in genomic predictions, being necessary to determine the ideal for each trait of interest. Beef fatty acids that contribute to human health have received considerable attention in the last years. Thus, the objective of this study was to evaluate genomic predition accuracy of different methodologies (SNP-BLUP, BayesCπ, BayesC and Bayesian Lasso) pseudo-phenotypes (adjusted phenotype, estimated breeding value and genomic estimated breeding value by ssGBLUP) in simulated and real data of fatty acid profile in the Longissimus thoracis muscle of Nelore cattle finished in feedlot. The inclusion of the GEBV obtained by single step genomic BLUP (ssGBLUP) method as pseudo-phenotype in this research is innovator in genomic prediction, to answer one of the frequent problems when using the matrix derived from pedigree, by the mating system that uses multiple sires for many cattle breeders. A total of 963 Nelore bulls with phenotype for fatty acid profiles, were genotyped using the Illumina Bovine HD Bead Chip with 777,962 SNPs. Genomic information can assist in improving fatty acid profile in Zebu animals, since the use of genomic information yielded genomic values for fatty acid profile with accuracies ranging from low to moderate. None of the methods excelled in terms of accuracy, however the SNP-BLUP method allows obtaining less biased genomic evaluations. The ssGBLUP model is an appropriate alternative to obtaining more reliable and less biased GEBVs as pseudo-phenotypes in situations of missing pedigree, due to high proportion of multiple sires, being more appropriate than the EBVs or adjusted phenotypes for fixed effect to predict direct genomic values.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/152029 |
| Date | 19 October 2017 |
| Creators | Chiaia, Hermenegildo Lucas Justino [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Rey, Fernando Sebastián Baldi [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1 |
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