Associação e seleção genômica para perfil de ácidos graxos utilizando haplótipos como marcadores em bovinos Nelore

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dc.contributor.advisorRey, Fernando Sebastián Baldi [UNESP]
dc.contributor.advisorCamargo, Gregório Miguel Ferreira de [UNESP]
dc.contributor.advisorSilva, Rafael Medeiros de Oliveira [UNESP]
dc.contributor.authorFeitosa, Fabieli Loise Braga [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2018-10-01T17:11:41Z
dc.date.available2018-10-01T17:11:41Z
dc.date.issued2018-07-30
dc.description.abstractO objetivo deste estudo foram realizar associação genômica ampla (GWAS) e predição genômica utilizando haplótipos como marcadores genéticos para o perfil de ácidos graxos da gordura intramuscular do músculo Longissimus dorsi em bovinos Nelore. Foram utilizados dados de 963 machos da raça Nelore terminados em confinamento, provenientes de fazendas que integram três programas de melhoramento genético. O grupo de contemporâneo foi formado por animais nascidos na mesma fazenda e safra, e do mesmo grupo de manejo ao sobreano. Para a determinação do perfil de ácidos graxos foi utilizado para a extração dos lipídeos o método Folch e para a metilação o método Kramer. Para a genotipagem foi utilizado um painel com mais de 777.000 SNPs do BovineHD BeadChip (High-Density Bovine BeadChip) da Illumina. O controle de qualidade foi feito considerando MAF < 0,05 e Call rate < 90%. Após o CQ, 469.981 SNPs permaneceram nas análises. A imputação dos “missing” e o “phasing” do genótipo foram realizados utilizando o software FImpute. A definição dos blocos de haplótipos foi realizada baseada no desequilíbrio de ligação utilizando o software HaploView. No capítulo 2 as análises estatísticas incorporando as informações dos haplótipos foram realizadas utilizando o software ASREML implementando o método REML. O modelo incluiu efeitos fixos do grupo contemporâneo (62 níveis), haplótipo (regressão linear no número de cópias) e idade ao abate como covariável linear. Os valores de p foram ajustados pelo método de FDR. Os haplótipos associados significativamente foram selecionados ao nível de 10% de significância. Para a prospecção dos genes foi utilizado o banco de dados do NCBI na versão UMD3.1 do genoma bovino, Ensembl Genome Browser, DAVID. Foram associados significativamente (p <0,05), 4, 3, 5, 1, 6, 2 e 7 haplótipos com AGS, AGMI, AGPI, AGPI/AGS, n3, n6 e n6/n3, respectivamente. Estes haplótipos significativos abrigam genes envolvidos no metabolismo lipídico, fatores de alongamento e síntese de ácidos graxos de cadeia longa, receptores de hormônios reprodutivos, transporte e uso de ácidos graxos e colesterol, biossíntese e hidrólise de fosfolipídios e constituintes de membrana, constituintes de membranas celulares, metabolismo energético e síntese de proteína quinase. Assim, a identificação desses haplótipos associados pode contribuir para estudos adicionais para validar essas regiões e prospectar genes candidatos que seriam úteis para programas de melhoramento genético para melhorar a qualidade da carne de bovino Nelore. No capítulo 3, o modelo utilizado para estimar componentes de variância, parâmetros genéticos e predizer os valores genômicos incluiu efeitos fixos de grupo contemporâneo e idade ao abate como uma covariável linear, e o efeito genético aleatório aditivo. A acurácia utilizando haplótipos variou de 0,07 a 0,31 e a utilizando SNPs variou de 0,06 a 0,33. O coeficiente de regressão usando os haplótipos variou de 0,07 a 0,74 e utilizando SNPs variou de 0,08 a 1,45. Apesar da precisão de predição não ter sido alta para ambas as abordagens, podemos considerar a utilização da abordagem SNP na seleção genômica, pois é um método computacional mais eficiente.pt
dc.description.abstractThe aim of this study were genome-wide association (GWAS) and genomic prediction using haplotypes approach for fatty acid profile of intramuscular fat of longissimus dorsi muscle in Nellore cattle. The investigated dataset contained records from 963 Nellore bulls, finished in feedlot (90 days) and slaughter with about two years old. Meat samples of Longissimus dorsi muscle, between the 12th and 13th ribs of the left half-carcasses, were taken to measure the fatty acids (FAs). FAs were quantified by gas chromatography (GC-2010 Plus - Shimadzu AOC 20i autoinjector) using SP-2560 capillary column (100 m x 0.25 mm diameter with 0.02 mm thickness, Supelco, Bellefonte, PA). The animals were genotyped using the high-density SNP panel (BovineHD BeadChip assay 777k, Illumina Inc., San Diego, CA). Those SNP markers with minor allele frequency less than 0.05, call rate less than 90%, monomorphic, located on sex chromosomes, and those with unknown position were removed from the analysis. After genomic quality control, 469,981 SNPs and 892 animals were available for the analyses. Missing genotypes were imputed and genotypes were phased to haplotypes using FImpute software. Haplotype blocks were defined based on linkage disequilibrium using HaploView software. In chapter 2, statistical analyzes incorporating the haplotype information were performed using ASREML software implementing the REML method. The model included fixed effects of the contemporary group (62 levels), haplotype (linear regression in number of copies) and age at slaughter as a linear covariate. The p values were adjusted by FDR method. Haplotypes significantly associated were selected at 10% significance level. For the prospection of the genes, the NCBI database was used in the UMD3.1 version of the bovine genome, the Ensembl Genome Browser and DAVID. There were significantly (p <0.05), 4, 3, 5, 1, 6, 2 and 7 haplotypes associated with SFA, MUFA, PUFA, PUFA/SFA ratio, n3, n6 and n6/n3 ratio, respectively. These significant haplotypes harboring genes involved in lipid metabolism elongation factors and long-chain fatty acid synthesis, reproductive hormone receptors, transport and use of fatty acids and cholesterol biosynthesis and hydrolysis of phospholipids and constituents membrane, cell membrane constituent , energetic metabolism and protein kinase synthesis. Thus, the identification of these associated haplotypes may contribute to further studies to validate these regions and prospect candidate genes that would be useful for breeding programs to improve the quality of Nellore beef. In chapter 3, the model used to estimate variance components, genetic parameters and predict the genomic values included fixed effects of contemporary group and age at slaughter as a linear covariate, and the additive random genetic effect. The accuracy using haplotype approach ranged from 0.07 to 0.31 and using SNP approach ranged from 0.06 to 0.33. The regression coefficient using haplotype approach ranged from 0.07 to 0.74 and using SNP approach ranged from 0.08 to 1.45. Despite prediction accuracy was not high for both approach we can consider use SNP approach in genomic selection because is more efficient computational.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.description.sponsorshipIdFAPESP: 2015/25304-8/Bolsa de doutorado no país
dc.description.sponsorshipIdFAPESP: 2016/24085-3/Bolsa de estágio e pesquisa no exterior
dc.description.sponsorshipIdCAPES: 001
dc.identifier.aleph000908495
dc.identifier.capes33004102030P4
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/157193
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectBos indicuspt
dc.subjectssGBLUPpt
dc.subjectMarcadores genéticospt
dc.subjectQualidade da carnept
dc.subjectGenetic markersen
dc.subjectMeat Qualityen
dc.titleAssociação e seleção genômica para perfil de ácidos graxos utilizando haplótipos como marcadores em bovinos Nelorept
dc.title.alternativeGenome selection and genome-wide association study for beef fatty acid composition using haplotypes in Nellore cattleen
dc.typeTese de doutorado
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Jaboticabalpt
unesp.embargoOnlinept
unesp.graduateProgramGenética e Melhoramento Animal - FCAVpt
unesp.knowledgeAreaGenética e melhoramento dos animais domésticospt
unesp.researchAreaGenômicapt

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