Genomic study for female sexual precocity, carcass, and meat quality traits in Nellore cattle

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Arikawa, Leonardo Machestropa [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/217357
Resumo: O Brasil é o maior exportador de carne bovina do mundo e o país com o maior rebanho bovino comercial. O Nelore é a principal raça de gado de corte do país; entretanto, os animais desta raça tendem a produzir carcaças e carne de qualidade inferior às raças Bos taurus. Além disso, as características de carcaça obtidas no post-mortem e a qualidade da carne são atributos de expressão tardia e de difícil mensuração e, consequentemente, são difíceis de selecionar pelos métodos convencionais. Em termos reprodutivos, os zebuínos atingem a puberdade tardiamente e essas características, principalmente as observadas nas fêmeas, são altamente influenciadas por fatores ambientais. Assim, o uso de abordagens genômicas torna-se uma alternativa para contornar esses desafios. Nesse contexto, os objetivos deste estudo foram: i) estimar parâmetros genéticos para características de precocidade sexual de fêmeas, carcaça e qualidade da carne, utilizando informação genômica; ii) conduzir um estudo de associação genômica ampla (GWAS) para características de carcaça e qualidade da carne em bovinos Nelore. A base de dados utilizada é composta por informações de características de carcaça obtidas no post-mortem (AOL: área de olho de lombo, EGS: espessura de gordura subcutânea e PCQ: peso da carcaça quente); qualidade da carne (MAC: maciez, MARM: marmoreio e LIP: teor de lipídios); e precocidade sexual (IPP: idade ao primeiro parto e PE: perímetro escrotal). No Capítulo 2, o conjunto de dados utilizado para estimação de parâmetros genéticos foi de 602.122 registros para características de precocidade sexual e 6.910 para características de carcaça/carne, e registros genotípicos de 15.000 animais Nelore genotipados ou imputados com o Illumina Bovine HD Beadchip. Os componentes de (co)variância e os parâmetros genéticos foram obtidos considerando a abordagem single-step (ssGBLUP) por dois métodos: 1) para características de carcaça e qualidade de carne, um modelo multi-característica e inferência bayesiana foram aplicados usando o software GIBBS2F90, e o peso ao sobreano (PS) foi incluído na análise como característica âncora; 2) modelos bi-característica e inferência frequentista foram adotados utilizando o software AIREMLF90 para estimar as correlações genéticas entre as características de precocidade sexual com as de carcaça e qualidade da carne. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,13 a 0,34 para as características de carcaça e qualidade de carne, e foram de 0,06 e 0,45 para IPP e PE, respectivamente. Correlações genéticas favoráveis foram estimadas entre PS–PCQ (0,79±0,03), PS–AOL (0,28±0,05), PCQ-AOL (0,44±0,05), MARM–LIP (0,90±0,07), MAC–LIP (-0,20±0,11), EGS–MARM (0,29±0,08), EGS–LIP (0,22±0,09), PCQ–MAC (-0,22±0,09) e EGS–IPP (-0,26±0,11). No Capítulo 3, um total de 6.910 animais Nelore fenotipados e 25.000 genotipados foram utilizados para o estudo de GWAS. Os efeitos dos SNP foram estimados com base na abordagem weighted single-step GBLUP (WssGBLUP). As 10 principais regiões genômicas explicaram 8,79%, 12,06% e 9,01% da variância genética aditiva e abrigaram um total de 134, 158 e 93 genes candidatos posicionais para AOL, EGS e PCQ, respectivamente. Para as características de qualidade da carne, as janelas de maior efeito foram responsáveis por 14,72%, 14,79% e 14,13% da variância aditiva, e 137, 163 e 89 genes candidatos foram encontrados para MAC, MARM e LIP, respectivamente. Entre os genes candidatos encontrados, estão PPARGC1A, AQP3, AQP7, MYLK2, PLAGL2, PLAG1, XKR4, MYOD1, KCNJ11, WWOX, CARTPT, RAC1, PSAP, PLA2G16 e PLCB3, genes que foram anteriormente associados a diversas características produtivas, como de crescimento, carcaça, qualidade da carne, ingestão alimentar e reprodutivas em Nelore e outras raças de bovinos.
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spelling Genomic study for female sexual precocity, carcass, and meat quality traits in Nellore cattleEstudo genômico para características de precocidade sexual de fêmeas, carcaça e qualidade da carne em bovinos da raça NeloreBovinos de corteCarcaçaQualidade da carneBeef cattleCarcassMeat qualityO Brasil é o maior exportador de carne bovina do mundo e o país com o maior rebanho bovino comercial. O Nelore é a principal raça de gado de corte do país; entretanto, os animais desta raça tendem a produzir carcaças e carne de qualidade inferior às raças Bos taurus. Além disso, as características de carcaça obtidas no post-mortem e a qualidade da carne são atributos de expressão tardia e de difícil mensuração e, consequentemente, são difíceis de selecionar pelos métodos convencionais. Em termos reprodutivos, os zebuínos atingem a puberdade tardiamente e essas características, principalmente as observadas nas fêmeas, são altamente influenciadas por fatores ambientais. Assim, o uso de abordagens genômicas torna-se uma alternativa para contornar esses desafios. Nesse contexto, os objetivos deste estudo foram: i) estimar parâmetros genéticos para características de precocidade sexual de fêmeas, carcaça e qualidade da carne, utilizando informação genômica; ii) conduzir um estudo de associação genômica ampla (GWAS) para características de carcaça e qualidade da carne em bovinos Nelore. A base de dados utilizada é composta por informações de características de carcaça obtidas no post-mortem (AOL: área de olho de lombo, EGS: espessura de gordura subcutânea e PCQ: peso da carcaça quente); qualidade da carne (MAC: maciez, MARM: marmoreio e LIP: teor de lipídios); e precocidade sexual (IPP: idade ao primeiro parto e PE: perímetro escrotal). No Capítulo 2, o conjunto de dados utilizado para estimação de parâmetros genéticos foi de 602.122 registros para características de precocidade sexual e 6.910 para características de carcaça/carne, e registros genotípicos de 15.000 animais Nelore genotipados ou imputados com o Illumina Bovine HD Beadchip. Os componentes de (co)variância e os parâmetros genéticos foram obtidos considerando a abordagem single-step (ssGBLUP) por dois métodos: 1) para características de carcaça e qualidade de carne, um modelo multi-característica e inferência bayesiana foram aplicados usando o software GIBBS2F90, e o peso ao sobreano (PS) foi incluído na análise como característica âncora; 2) modelos bi-característica e inferência frequentista foram adotados utilizando o software AIREMLF90 para estimar as correlações genéticas entre as características de precocidade sexual com as de carcaça e qualidade da carne. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,13 a 0,34 para as características de carcaça e qualidade de carne, e foram de 0,06 e 0,45 para IPP e PE, respectivamente. Correlações genéticas favoráveis foram estimadas entre PS–PCQ (0,79±0,03), PS–AOL (0,28±0,05), PCQ-AOL (0,44±0,05), MARM–LIP (0,90±0,07), MAC–LIP (-0,20±0,11), EGS–MARM (0,29±0,08), EGS–LIP (0,22±0,09), PCQ–MAC (-0,22±0,09) e EGS–IPP (-0,26±0,11). No Capítulo 3, um total de 6.910 animais Nelore fenotipados e 25.000 genotipados foram utilizados para o estudo de GWAS. Os efeitos dos SNP foram estimados com base na abordagem weighted single-step GBLUP (WssGBLUP). As 10 principais regiões genômicas explicaram 8,79%, 12,06% e 9,01% da variância genética aditiva e abrigaram um total de 134, 158 e 93 genes candidatos posicionais para AOL, EGS e PCQ, respectivamente. Para as características de qualidade da carne, as janelas de maior efeito foram responsáveis por 14,72%, 14,79% e 14,13% da variância aditiva, e 137, 163 e 89 genes candidatos foram encontrados para MAC, MARM e LIP, respectivamente. Entre os genes candidatos encontrados, estão PPARGC1A, AQP3, AQP7, MYLK2, PLAGL2, PLAG1, XKR4, MYOD1, KCNJ11, WWOX, CARTPT, RAC1, PSAP, PLA2G16 e PLCB3, genes que foram anteriormente associados a diversas características produtivas, como de crescimento, carcaça, qualidade da carne, ingestão alimentar e reprodutivas em Nelore e outras raças de bovinos.Brazil is the largest beef exporter in the world and the country with the largest commercial bovine herd. Nellore is the main beef cattle breed in Brazil; however, animals of this breed tend to produce carcasses and beef of lower quality than Bos taurus. In addition, carcass traits obtained in post-mortem and meat quality are attributes that are late expressed and difficult to measure, consequently, they are difficult to select by conventional methods. In reproductive terms, Zebu cattle reach puberty late and these traits, especially those observed in females, are highly influenced by environmental factors. Thus, the use of a genomic approach becomes an alternative to overcome these challenges. In this context, the aims of this study were: i) to estimate genetic parameters for female sexual precocity, carcass, and meat quality traits, using genomic information; ii) to perform a genome-wide association study (GWAS) for carcass and meat quality traits in Nellore cattle. The database used is composed of information for carcass traits obtained in the post-mortem (LMA: longissimus muscle area, BF: backfat thickness, and HCW: hot carcass weight); meat quality (SF: shear-force tenderness, MARB: marbling, and IMF: intramuscular fat content); and sexual precocity traits (AFC: age at first calving and SC: scrotal circumference). In Chapter 2, the dataset used to estimate genetic parameters consisted of 602,122 records for sexual precocity traits and 6,910 for carcass/meat traits, and genotypic records of 15,000 Nellore animals genotyped or imputed to the Illumina Bovine HD Beadchip. The (co)variance components and genetic parameters were obtained considering a Single-step approach (ssGBLUP) in two methods: 1) for carcass and meat quality traits, a multi-trait model and Bayesian inference were applied using the GIBBS2F90 software, and yearling weight (PW) was included in the analysis as an anchor trait; 2) bi-trait models and frequentist inference were adopted using the AIREMLF90 software to estimate the genetic correlations of sexual precocity traits with carcass and meat quality traits. Heritability estimates ranged from 0.13 to 0.34 for carcass and meat quality traits, and were 0.06 and 0.45 for AFC and SC, respectively. Favorable genetic correlations were estimated between YW–HCW (0.79±0.03), YW–LMA (0.28±0.05), HCW–LMA (0.44±0.05), MARB–IMF (0.90±0.07), SF–IMF (-0.20±0.11), BF–MARB (0.29±0.08), BF–IMF (0.22±0.09), HCW–SF (-0.22±0.09), and BF–AFC (-0.26±0.11). In Chapter 3, a total of 6,910 phenotyped and 25,000 genotyped Nellore animals were used for GWAS. The effects of SNPs were estimated based on the weighted single-step GBLUP (WssGBLUP) approach. The top 10 genomic regions explained 8.79, 12.06, and 9.01% of the additive genetic variance and harbored a total of 134, 158, and 93 positional candidate genes for LMA, BF, and HCW, respectively. For meat quality traits, the windows of greatest effect accounted for 14.72, 14.79, and 14.13% of the additive variance, and 137, 163, and 89 candidate genes were found for SF, MARB, and IMF, respectively. Among the candidate genes found, there are PPARGC1A, AQP3, AQP7, MYLK2, PLAGL2, PLAG1, XKR4, MYOD1, KCNJ11, WWOX, CARTPT, RAC1, PSAP, PLA2G16, and PLCB3, genes that were previously associated with several production traits, such as growth, carcass, quality of meat, feed intake and reproductive traits in Nellore and other cattle breeds.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Estadual Paulista (Unesp)Albuquerque, Lucia Galvão de [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Arikawa, Leonardo Machestropa [UNESP]2022-03-24T11:32:53Z2022-03-24T11:32:53Z2022-02-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/21735733004102030P4enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2025-10-22T06:30:17Zoai:repositorio.unesp.br:11449/217357Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462025-10-22T06:30:17Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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