Publicação: Genetic study of Babesia bovis infection level and the association with tick resistance in Hereford and Braford cattle
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Data
Autores
Orientador
Oliveira, Henrique Nunes de 
Cardoso, Fernando Flores
Giglioti, Rodrigo
Coorientador
Pós-graduação
Zootecnia - FCAV
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Tese de doutorado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Babesiose bovina é uma doença transmitida pelo carrapato, sendo que a Babesia bovis é considerada a espécie mais patogênica. Ambos são considerados como um entrave na melhoria da produtividade da bovinocultura de corte nos trópicos, especialmente para animais de raças taurinas e suas cruzas. Esse estudo analisou uma população de bovinos Hereford e Braford e foi composto por quatro capítulos com os seguintes objetivos: Capítulo 1) Revisão de literatura; Capítulo 2) Estimação de parâmetros genéticos para contagem de carrapatos (TC) e B. bovis usando modelos lineares e modelos lineares generalizados; Capítulo 3) Avaliar a habilidade de predição e a possibilidade de aplicação da seleção genômica e conduzir estudos de associação genômica ampla (GWAS) para nível de infecção de B. bovis (IB); Capítulo 4) Procurar por estruturas causais entre TC, IB, ganho de peso do nascimento a desmama (WG) e ganho de peso da desmama ao sobreano (YG) usando a abordagem do modelo de equação estrutural (SEM). Os carrapatos foram contados manualmente em um lado do animal. A quantificação de B. bovis foi feita por meio de ensaios de qPCR. No Capítulo 2, os dados de contagem de carrapato e B. bovis estavam em escala logaritímica para as análises usando modelos lineares. O modelo de Poisson foi aplicado para contagem de carrapato sem tranformação logarítimica e para os modelos probit o fenótipo foi considerado como ausência (0) ou presença (1) de B. bovis baseado em três diferentes limiares (BBt1: IB usando o limiar observado; BBt2: IB usando valor médio do Cq do qPCR igual a 38; BBt3: IB usando valor médio do Cq do qPCR igual a 37). No Capítulo 4 as análises estatísticas foram conduzidas em 3 etapas: 1) Partição das (co)variâncias genéticas e residuais usando modelo Bayesiano multicaracterístico (MTM); 2) Procura por estrutura causal plausível usando o algoritmo de indução causal (IC) aplicado na matriz de covariância residual obtida pela análise do MTM; 3) Análises finais usando SEM. A herdabilidade estimada para TC foi alta (0,363) aplicando o modelo de Poisson e moderada (0,189) usando modelo linear. Enquanto que para B. bovis as estimativas de herdabilidade foram baixas correspondendo a 0,021 para BBt1, 0,027 para BBt2, e 0.041 para BBt3 para modelos probit, e 0,121 para modelo linear. A correlação genética estimada entre IB e TC foi baixa. A acurácia de predição genômica para IB variou de 0,18 a 0,35 e de 0,29 a 0,32 para grupos de validação divididos por k-means e aletório, respectivamente. Os resultados de GWAS mostraram que os 10 SNPs principais explicaram 5,04% da variância genética total de IB e foram identificados 40 genes candidatos. O SEM mais plausível mostrou três conecções entre as características: WG→YG, TC→WG, e WG→IB com coeficientes estruturais médios a posterior iguais a -0,3026, 6,3620 e 0,0004, respectivamente. A seleção para TC e e animais possivelmente resistentes a B. bovis irá render uma resposta a curto e a longo prazo, respectivamente. Predições genômicas podem ser utilizadas como uma ferramenta para melhorar genéticamente IB, especialmente para grandes populações de treinamento formadas de maneira randomizada. Algumas regiões associadas com genes candidatos estão relacionadas com o sistema imume. O gráfico final inferido sugeri que WG tem um efeito causal negativo em YG e TC tem um efeito causal positivo em WG.
Resumo (inglês)
Bovine babesiosis is a tick-borne disease, and the Babesia bovis is considered the most pathogenic species. Both parasites constitute major drawbacks for improvement of beef cattle productivity in the tropics, especially when purebred and crossbred taurine animals are used. This study analyzed a population of Hereford and Braford cattle and it was composed of four chapters with the following objectives: Chapter 1) Literature review; Chapter 2) Estimate genetic parameters for tick count (TC) and B. bovis using linear and generalized linear models; Chapter 3) Evaluate predictive ability and application of genomic selection and performed genome wide association studies (GWAS) for B. bovis infection level (IB) using single step GBLUP model; Chapter 4) Search for causal structures to investigate potential functional relationships among TC, IB, weight gain from birth to weaning (WG), and weight gain from weaning to yearling (YG) using structural equation modeling (SEM). Tick counts were performed by manually counting adult female ticks on one side of each animal. The B. bovis quantification was performed using a qPCR assay. In the Chapter 2, the tick count and B. bovis records were in log scale for analysis using linear model. A Poisson model was applied for tick count without log transformation and for probit model the phenotype was assessed by absence or presence of B. bovis based on three different thresholds (BBt1: IB using the threshold observed; BBt2: BB using threshold as a Cq (quantification cycle) mean from a qPCR assay equal to 38; BBt3: BB using threshold as a Cq mean from a qPCR assay equal to 37). In the Chapter 4, statistical analyses were conducted in three steps: 1) Partition of genetic and residual (co)variances using Bayesian multiple-trait modeling (MTM); 2) Search for plausible causal structures using the inductive causation (IC) algorithm applied to the residual (co)variances obtained from the MTM analysis; and 3) Final analysis using SEM. Estimates of heritability for TC were high using Poisson model (0.363) and moderate using linear model (0.189). While for B. bovis heritability estimates were low corresponding to 0.021 for BBt1, 0.027 for BBt2, 0.041 for BBt3 for probit model, and 0.121 for linear model. The estimated correlation between IB and TC was very low. The cross validation genomic prediction accuracy for IB ranged from 0.18 to 0.35, and from 0.29 to 0.32 for k-means and random clustering. The GWAS results showed that the top 10 SNP explained a total of 5.04% of the genetic variance for IB, and identified 40 candidate genes. The most plausible SEM comprised three direct links between traits: WG→YG, TC→WG, and WG→IB with structural coefficients posterior means equal to -0.3026, 6.3620, and 0.0004, respectively. The selection for TC and for animals that possibly maintain lower levels of infection by B. bovis will render short-term and long-term responses, respectively. Genomic predictions could be used as a tool to improve genetics for IB, especially for larger and randomly training populations. Some genomic regions associated with candidate genes related to immunity system were identified. The final inferred directed acyclic graph suggests that WG imposes a negative causal effect on YG, and TC has a positive causal effect on WG.
Descrição
Palavras-chave
Bos taurus, Genetic parameters, GWAS, SEM
Idioma
Inglês
