Orientador: Danísio Prado Munari / Coorientador: Rodrigo Pelicioni Savegnago / Coorientador: Marcos Vinícius Gualberto Barbosa da Silva / Banca: Marcos Eli Buzanskas / Banca: Ana Fabrícia Braga Magalhães / Banca: Adriana Santana do Carmo / Banca: Fernando Sebastián Baldi Rey / Resumo: A implementação de dados de sequenciamento de nova geração - "next-generation sequence" (NGS) em programas de melhoramento genético animal representa a mais recente ferramenta na utilização de dados genotípicos nos modelos de associação genômica, tendo em vista que todo polimorfismo é considerado nas associações entre registros fenotípicos e dados de sequenciamento. Como em toda nova tecnologia, a prospecção das variantes ainda representa um desafio no sentido computacional e de viabilidade dos custos para sua implementação em larga escala. Diante desses desafios, neste trabalho buscou-se meios de explorar os benefícios na utilização da NGS nas predições genômicas e superar as limitações inerentes a esse processo. Registros fenotípicos e genotípicos (Illumina Bovine HD BeadChip) de 2.279 animais da raça Gir (Bos taurus indicus) foram disponibilizados pela Embrapa Gado de Leite (MG) e utilizados para as análises de associação genômica. Além disso, dados de sequenciamento de 53 animais do 1000 "Bulls Project" deram origem à população de referência de imputação. Visando verificar a eficiência de imputação, foram testados diferentes cenários quanto a sua acurácia de imputação por meio da análise "leave-one-out", utilizando apenas os dados de sequenciamento, que apresentaram eficiências de até 84%, no cenário com todos os 51 animais disponíveis após o controle de qualidade. Também foram verificadas as influências das variantes em baixa frequência na acurácia de imputação em difere... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: - Implementing "next-generation sequence" (NGS) data in animal breeding programs represents the latest tool in the use of genotypic data in genomic association models, since all polymorphisms are considered in the associations between phenotypic records and sequencing data. As with any new technology, variant prospecting still represents a computational and cost-effective challenge for large-scale implementation. Front to these challenges, this work sought ways to explore the benefits of using NGS in genomic predictions and overcome the inherent limitations of this process. Phenotypic and genotypic (Illumina Bovine HD BeadChip) records of 2,279 Gir animals (Bos taurus indicus) were made available by Embrapa Gado de Leite (MG) and used for genomic association analysis. In addition, sequence data of 53 animals from the 1000 Bulls Project gave rise to the imputation reference population. In order to verify the imputation efficiency, different scenarios were tested for their imputation accuracy through the leave-one-out analysis, using only the sequencing data, which presented efficiencies of up to 84%, in the scenario with all the 51 animals available after quality control. Influences from the low-frequency variants on the accuracy of imputation in different regions of the genome were also verified. After identifying the best reference population structure of imputation and applying the quality controls in the NGS and genomic data, it was possible to impute the 2 237 genotyped a... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000898356 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Nascimento, Guilherme Batista do. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias. |
| Publisher | Jaboticabal, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | iv, 60 p. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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