Strategies to implement genomic selection in Montana composite beef cattle - Kluska, Sabrina [UNESP] (2021)
A busca por novas características e métodos capazes de incrementar o ganho genético em programas de melhoramento é constante. Com o advento da seleção genômica um grande progresso genético tem sido observado. Entretanto, a seleção genômica em animais cruzados, compostos ou populações multirraciais ainda é pouco difundida. Desta forma, os objetivos do presente estudo foram: i) Investigar o impacto do uso de diferentes matrizes de parentesco na avaliação genética de bovinos Montana; ii) Investigar o efeito do uso de metafundadores (MFs) e grupos de pais desconhecidos (UPG) na avaliação genética de bovinos Montana. Foram utilizados registros de 680.551 animais no pedigree, dos quais, 1899 foram genotipados com painéis de diferentes densidades e posteriormente imputados para o painel da Neogen GeneSeek® Genomic Profiler (GGP) com aproximadamente 30.000 SNPs. Informações fenotípicas de circunferência escrotal aos 12 meses de idade (SC12), ganho de peso pós desmame (PWG), peso à desmama (WW) e peso ao nascimento (BW) foram utilizadas. Quatro matrizes de parentesco distintas, e um modelo unicaracterística, foram utilizadas: 1) Matriz de parentesco aditivo baseada no pedigree (A); 2) Matriz de parentesco genômico, construída como no ssGBLUP default (G_1); 3) Matriz de parentesco genômico, centrada com base nas frequências alélicas dos grupos de tipo biológico ou de componentes principais (G_2); 4) Matriz de parentesco genômico, centrada e escalada com base nas frequências alélicas dos grupos de tipo biológico ou de componentes principais (G_3). Além disso, metafundadores e grupos de pais desconhecidos foram utilizados, os quais foram empregados em modelos multicaracterística BLUP e ssGBLUP. Foram testados modelos com quatro ou dez MFs e UPGs. UPGs foram adicionados na matriz H no ssGBLUP (ssGBLUP_UPG) ou apenas nas matrizes A^(-1) e A_22^(-1) (ssGBLUP_UPGA). Para a validação dos resultados, o método baseado em estatísticas de regressão linear (LR), e 436 animais com fenótipos omitidos, foram utilizados. Ajustes nas matrizes de parentesco genômico não foram capazes de captar maior proporção de variância genética aditiva em relação a variância fenotípica, ou seja, produzir maior herdabilidade. A adição da informação genômica, no modelo, em ambos os estudos, foi capaz de incrementar a estabilidade dos GEBVs. Contudo, a estabilidade dos GEBVs foi superior quando o modelo unicaracterística foi utilizado. Todos os parâmetros de comparação utilizados (estabilidade dos (G)EBVs, acurácia dos modelos, acurácia BIF, dispersão, viés, média dos (G)EBVs e correlação de Spearman) não indicaram nenhuma diferença significativa nas predições quando as matrizes de relacionamento genômico foram ajustadas com base em tipos biológicos ou grupos de componentes principais. As correlações de Spearman dos valores genéticos, entre os modelos baseados em pedigree e genômicos foram baixas, indicando mudanças no ranking dos animais quando a seleção é praticada com estes modelos. Entretanto, quando comparados os modelos genômicos, com G ajustada ou não, a correlação entre os GEBV foi alta, indicando pouca ou nenhuma mudança na classificação dos candidatos a seleção quando a seleção é realizada com base em qualquer um dos modelos genômicos. No geral a inclusão de UPGs nos modelos produziu estabilidade e dispersão similar aos demais modelos genômicos, entretanto, tendências genéticas viesadas foram observadas quando estes foram incluídos somente nas matrizes de parentesco baseado no pedigree. A inclusão de metafundadores no modelo não foi capaz de provocar mudanças consideráveis na estabilidade dos (G)EBVs em avaliações subsequentes, exceto para PWG, e dispersão dos modelos. Entretanto, os modelos com metafundadores, quatro ou dez, produziram um viés menor do que os demais modelos genômicos, e semelhante ao BLUP baseado no pedigree. Estes resultados indicam que o uso de metafundadores pode reduzir o viés das avaliações genômicas em bovinos Montana ao mesmo nível dos modelos baseados em pedigree, com acurácia levemente menor e correlação ou estabilidade dos (G)EBV similar ao ssGBLUP default.