Inclusão da informação genômica na avaliação genética de bubalinos leiteiros

Abstract

Este estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos e a acurácias de predição dos valores genéticos genômicos bem como sua acurácia, para as características produção de leite (PL), produção de gordura (PG), produção de proteína (PP), intervalo do primeiro parto (ITP), produção de mozzarella (PM), escore de células somáticas (SCS) e duração da lactação (DL ) em búfalos da raça Murrah. Para este estudo foram utilizados um total de 3.221 e 776 informações fenotípicas e genotípicas, respectivamente. As estimativas dos parâmetros genéticos foram obtidas usando uma análise multicaracterísitca e através de inferência Bayesiana. As estimativas de herdabilidade foram 0,29, 0,26, 0,25, 0,06, 0,28, 0,16 e 0,12, para PL, PG, PP, ITP, MP, SCS e DL, respectivamente. As correlações genéticas entre PL e PG e PP foram altas e de magnitude positiva (0,69 e 0,88). A característica reprodutiva ITP apresentou correlações genéticas moderadas e positivas com PM, 0,30. A correlação genética entre PL e PM foi alta e positiva (0,97) e entre PL e SCS foi baixa e positiva (0,10) e entre PL e DL foi alta (0,64). As correlações genéticas entre as características estudadas foram moderadas a altas e as correlações positivas e residuais seguiram a mesma tendência. Para estimação dos valores genéticos genômicos para todas as característica anteriormente descritas e suas respectivas acurácias de predição foram obtidos por meio do método ssGBLUP utilizando três diferentes matrizes de parentesco, a matriz de pedigree tradicional (A), genômica (G) e uma combinação da A com a G, a matriz H. As acurácias de predição dos GEBVs mais altas foram obtidas quando foi utilizada a matriz de relacionamentos H, que variaram de 0,49 para (CCS) a 0,58 para (PL/PM). Para todas as características foi observado aumento das acurácias de predição dos GEBVs, quando utilizada a matriz de relacionamento H. O método ssGBLUP (matriz H) que inclui as informações genômicas e do pedigree tradicional (matrizes G + A = H), melhorou as acurácias de predição dos valores genéticos, uma vez que deste modo uma melhor estrutura de relacionamentos entre os animais está disponível

This study aimed to estimate genetic parameters and the accuracy of prediction of genomic genetic values as well as their accuracy, for the characteristics milk production (MY), fat production (FY), protein production (PY), first calving interval (CI), mozzarella production (MP), somatic cell score (SCS) and lactation length (LL) in Murrah buffaloes. For this study a total of 3,221 and 776 phenotypic and genotypic information were used, respectively. Estimates of genetic parameters were obtained using a multi-trait analysis and through Bayesian inference. Heritability estimates were 0.29, 0.26, 0.25, 0.06, 0.28, 0.16 and 0.12, for MY, FY, PY, CI, MP, SCS and LL, respectively. Genetic correlations between MY and FY and PY were high and presented positive magnitude (0.69 and 0.88). The CI reproductive trait showed moderate and positive genetic correlations with MP, 0.30. The genetic correlation between MY and MP was high and positive (0.97) and between MY and SCS it was low and positive (0.10) and between MY and LL it was high (0.64). The genetic correlations between the characteristics studied were moderate to high and the positive and residual correlations followed the same trend. To estimate the genomic genetic values for all the traits described above and their respective prediction accuracy, we used ssGBLUP method using three different kinship matrices, the traditional pedigree (A), genomic (G) and a combination of A with G, H matrix. The prediction accuracy of the highest GEBVs was obtained when the H relationship matrix was used, which ranged from 0.49 for (SCS) to 0.58 for (MY / MP). For all characteristics, an increase in the prediction accuracy of the GEBVs was observed, when using the relationship H matrix. The ssGBLUP method (H matrix) that includes the genomic information and the traditional pedigree (matrices G + A = H), improved the accuracy prediction of genetic values, since in this way a better structure of relationships between animals is available.