GENOTYPE BY ENVIRONMENT INTERACTION FOR REPRODUCTIVE AND GROWTH TRAITS IN NELORE CATTLE

Abstract

Os modelos de normas de reação podem ser utilizados para predizer o valor genético nos diferentes a fim de obter avaliações genéticas mais acuradas. A inclusão de informações genômicas também corroboram para o aumento da acurácia de predição, além de permitir identificar regiões e/ou genes candidatos para as características. Assim, objetivou-se comparar diferentes modelos de normas de reação para onze características relacionadas ao crescimento, reprodução e de escore visual avaliadas em bovinos Nelore. Além de comparar a acurácia de predição com inclusão dos marcadores moleculares quando provenientes de painel de alta densidade ou de sequenciamento completo do genoma, além de realizar estudos de associação genômica ampla (GWAS) considerando a presença de interação genótipo ambiente. Dados fenotípicos para ganho de peso do nascimento a desmama, conformação, precocidade de acabamento e musculatura à desmama, ganho de peso da desmama ao sobreano, conformação, precocidade de acabamento e musculatura ao sobreano, peso ao sobreano, perímetro escrotal e idade ao primeiro parto, foram obtidos do banco dados Aliança Nelore. Primeiramente, foi realizada uma análise com modelo animal, a fim de obter as soluções dos grupos de contemporâneos a serem utilizadas como gradientes ambientais. No total foram testados cinco modelos de normas de reação, sendo encontrado superioridade para os modelos heterocedásticos. Para as características que exibiram a interação genótipo ambiente, os modelos spline, superaram os demais, sugerindo a existência de um componente não-linear na norma de reação dessas características. Após, seguiu-se com um modelo linear heteroscedático, em que foi observado que os modelos que continham informações genômicas superaram o modelo sem a inclusão, porém sem grande diferença entre ambos. Além disso, também não houve diferença entre os genes encontrados para os coeficientes de norma de reação nas análises de GWAS considerando o modelo linear heteroscedástico com inclusão de marcadores provenientes de sequenciamento completo do genoma. Em resumo foi observada a presença de interação genótipo ambiente para as características avaliadas utilizando modelos de norma de reação. Além disso, foi possível notar o ganho em acurácia de predição quando se utilizam informações genômicas em comparação quando não se utilizou informações genômicas, porém sem diferença quando se utilizou painel de alta densidade ou sequenciamento completo do genoma. O GWAS, considerando a presença da interação genótipo ambiente, possibilitou encontrar genes candidatos ligados às características.

Reaction norm models can be used to predict estimated breeding values in different environments in order to obtain more accurate genetic evaluations. The inclusion of genomic information also corroborates to increase the accuracy of prediction, in addition to allowing to identify regions and/or candidate genes for the traits. Thus, the objective was to compare different models of reaction norms for eleven traits related to growth, reproduction, and visual score evaluated in Nellore cattle. In addition to comparing the accuracy of prediction with the inclusion of molecular markers when coming from a high-density panel or whole genome sequencing, in addition to carrying out genome-wide association studies (GWAS) considering the presence of genotype by environment interaction. Phenotypic data for weight gain from birth to weaning, conformation, finishing precocity and muscling to weaning, weight gain from weaning to yearling, conformation, finishing precocity and muscling at yearling, yearling weight, scrotal circumference and age at first calving were obtained from the Aliança Nelore database. First, an animal model analysis was performed in order to obtain the contemporary group solutions to be used as environmental gradients. In total, five models of reaction norms were tested, with superiority being found for the heteroscedastic models. For the traits that showed the genotype-environment interaction, the spline models outperformed the others, suggesting the existence of a non-linear component in the reaction norm of these traits. Subsequently, a heteroscedastic linear model was followed, in which it was observed that the models that contained genomic information outperformed the model without the inclusion, but that there was no difference between both. Furthermore, there was also no difference between the genes found for the reaction norm coefficients in the GWAS analyses considering the linear heteroscedastic model with the inclusion of markers from whole genome sequencing. In summary, the presence of genotype-environment interaction was observed for the traits evaluated using reaction norm models. In addition to obtaining gains in prediction accuracy when using genomic information in compare without using genomic information, but with no difference when using a high-density panel or whole genome sequencing. The GWAS, considering the presence of the genotype-environment interaction, made it possible to find candidate genes linked to the traits.