Seleção genômica para características longitudinais de bovinos da raça Holandesa

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Scalez, Daiane Cristina Becker [UNESP]
• Orientador(a): Queiroz, Sandra Aidar de, Neves, Haroldo Henrique de Rezende
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: LASSO Bayesiano; RR-BLUP; Modelos de regressão aleatória; Modelos não lineares
• Palavras-chave em Inglês: Bayesian LASSO; Random regression models; Nonlinear models; RRBLUP
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/138211

Características longitudinais são de grande importância para a produção animal, no entanto, quando se trata de seleção genômica vários métodos estão sendo avaliados para características pontuais, como produção de leite em idades específicas ou produção total. Dessa forma, a aplicação destes métodos a trajetórias completas do fenótipo de interesse ao longo do tempo pode ser uma ferramenta importante para a tomada de decisão do melhor momento para seleção dos animais. No presente estudo foram utilizados dados de produção de leite, porcentagem de gordura, porcentagem de proteína e escore de células somáticas de bovinos leiteiros da raça Holandesa em uma metodologia de dois estágios: i) os modelos não lineares de Wood (1967), Cobby & Le Du (1978) e Wilmink (1987) foram ajustados aos dados de cada característica; ii) as estimativas de parâmetros obtidas para as curvas individuais no modelo que proporcionou melhor ajuste aos dados (Wilmink) foram utilizadas como fenótipos nas análises genômicas. Além dos modelos não lineares, também foi utilizado um modelo de regressão aleatória (RRM), considerando polinômios de Legendre quadráticos para a modelagem dos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. No segundo estágio foram testados diferentes métodos para estimação dos valores genéticos genômicos (GEBV): RR-BLUP e LASSO, que consideraram como fenótipos as estimativas dos parâmetros obtidas anteriormente e os coeficientes de regressão estimados via RRM. A correspondência de fenótipos e GEBV foi verificada por meio de validação cruzada, utilizando o método k-fold. Para todas as características estudadas e todos os parâmetros estimados pelo modelo de Wilmink (1987), as acurácias da predição genômica foram baixas quando o RR-BLUP foi utilizado. Além disso, o parâmetro c apresentou acurácias próximas de zero para quase todas as características. As acurácias de predição obtidas para os coeficientes de regressão aleatória foram de magnitude moderada a alta (>0,67) demonstrando que o uso de coeficientes de regressão aleatória pode ser uma boa alternativa para predição genômica considerando dados longitudinais.