Genética da tolerância ao estresse calórico sobre a produção de leite em búfalas leiteiras avaliado por modelo de norma de reação genômica

Abstract

O objetivo deste estudo foi avaliar o impacto da inclusão de informação genômica na predição do valor genético para produção de leite sob diferentes ambientes térmicos. Desta forma, estudamos 58.070 produções de leite no dia do controle de 3.459 primeiras lactações de búfalas, coletadas entre 1987 e 2018, pertencentes a 6 rebanhos (RN, SP e CE). Um total de 870 genótipos para 45.405 marcadores foram utilizados na análise. As variáveis climáticas foram fornecidas pelo INMET e combinadas em um índice de temperatura e umidade (THI). A estimativa dos valores genéticos para produção de leite no dia do controle ao longo dos valores de THI e dos dias em lactação foi realizada usando um modelo animal de regressão aleatória sob abordagens BLUP e ssGBLUP. O método ssGBLUP resultou em maiores estimativas de herdabilidade e variância genética aditiva, além de maiores acurácias em situações de estresse calórico e melhor modelagem da interação genótipo-ambiente, representando uma alternativa adequada para predizer os valores genéticos. Os resultados da análise GWAS foram apresentados com base na proporção de variância explicada por janelas de 5 SNPs adjacentes, e selecionadas as regiões que explicaram mais que 1% da variância da tolerância ao estresse calórico. Os genes ESRRG, SH3BGRL3, MYL9, IGSF5 e PCP4 são fortes candidatos para a associação com a tolerância ao estresse calórico na produção de leite.

The aim of this study was to evaluate the impact of including genomic information on prediction of breeding values for milk yield under different thermal environments. Thus, we studied 58,070 test-day milk yields of 3,459 first lactations, collected between 1987 and 2018, belonging to 6 herds (RN, SP and CE). A total of 870 genotypes for 45,405 markers were used in the analysis. The climatic variables were provided by INMET and combined into a temperature and humidity index (THI). The estimation of breeding values for test-day milk yield over the THI values and the days in milk was performed using a random regression animal model under BLUP and ssGBLUP approaches. The ssGBLUP method resulted in higher estimates of heritability and additive genetic variance, in addition to higher accuracy in heat stress situations and better modeling of the genotype by environment interaction, representing a suitable alternative to predict breeding values. The results of the GWAS analysis were presented based on the proportion of variance explained by windows of 5 adjacent SNPs, and the regions that explained more than 1% of the variance of tolerance to heat stress were selected. The ESRRG, IGSF5 and PCP4 genes are strong candidates for association with heat tolerance in milk yield.