Autoregressive single-step test-day models for genomic prediction and GWAS in Portuguese Holstein cattle

• Autor(a) principal: Silva, Alessandra Alves
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/27125
• topic: Bovinos de leite - Melhoramento genético; Autocorrelação; Genômica; Lactação; Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos

As características de leite são denominadas características longitudinais porque são mensuradas ao longo do tempo. Portanto, essas características precisam ser avaliadas por meio de modelos estatísticos apropriados, que levem em consideração a estrutura de covariância existente entre as observações repetidas. Nesse contexto, o modelo autorregressivo test-day (AR) para múltiplas lactações tem sido rotineiramente usado na avaliação genética nacional de bovinos de leite em Portugal. Sob este modelo, assume-se que o ambiente permanente dos animais segue um processo autorregressivo de primeira ordem denominado long-term (auto correlações entre lactações) e short- term (auto correlações entre test-day dentro das lactações), levando em conta as correlações não-genéticas devido ao desempenho repetido das vacas. Atualmente, dada a relevância da predição genômica em bovinos leiteiros, é essencial incluir informações densas de marcadores em avaliações genéticas nacionais. Portanto, o objetivo principal desta tese foi avaliar a inclusão de informações genômicas no modelo test-day AR para múltiplas lactações para melhor compreensão dos aspectos genéticos e genômicos de características relacionadas ao leite em bovinos Holstein. Primeiramente, para realizar a avaliação genômica sob o modelo AR, foi necessário avaliar a acurácia da imputação para bovinos Holstein Portugueses, utilizando vários painéis de SNP comercialmente disponíveis em diferentes densidades, com um número relativamente pequeno de animais genotipados. A imputação de genótipos foi viável e pode ser vantajosa para as avaliações genômicas nacionais. Assim, foi possível investigar a viabilidade do single-step GBLUP (ssGBLUP) para produção de leite usando o modelo AR (H-AR). O modelo H-AR proporcionou um aumento na acurácia e reduziu o viés dos GEBVs em comparação com a avaliação tradicional. Portanto, estes resultados sugerem que a metodologia ssGBLUP aplicada aos modelos AR é viável e pode ser vantajosa para as avaliações genéticas nacionais. Com o aumento do número de animais genotipados (incluindo fêmeas), espera-se que o H-AR proporcione uma acurácia ainda maior, especialmente para animais jovens, contribuindo assim para melhorias no progresso genético. Em uma segunda etapa, foi avaliado a viabilidade de usar a metodologia ssGWAS ponderado sob o modelo AR, para encontrar regiões genômicas associadas a produção de leite, gordura e proteína, e escore de células somáticas (SCS). As regiões genômicas associadas às características analisadas foram identificadas simultaneamente ao longo das lactações, para melhor compreensão da arquitetura genética dessas características. Os achados descritos nesta tese poderão contribuir para o avanço do conhecimento sobre predição genômica e GWAS para as características relacionadas a produção de leite. Além disso, esta tese fornece os primeiros resultados sobre a inclusão de informações genômicas em modelos AR, o que será importante para futuras avaliações genéticas nacionais. Palavras-chave: Autocorrelação. Avaliação genômica. Bovinos de leite. Função gênica. Imputação. Múltiplas lactações.