Interação genótipo x ambiente térmico para características de consumo de matéria seca em touros Nelore utilizando modelos de normas de reação
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Arquivos
Data
2024-09-13
Autores
Orientador
Silva, Josineudson Augusto II de Vasconcelos 
Coorientador
Deniz, Matheus
Júnior, Mário Luiz Santana
Pós-graduação
Ciência Animal - FCAV
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
A interação genótipo x ambiente (IGA) refere-se às variações nas respostas genéticas dos organismos em diferentes ambientes. Essa interação pode modificar o desempenho dos genótipos e alterar a classificação dos indivíduos em diferentes condições ambientais. Para avaliar essa interação, podem ser usadas diversas metodologias, como a análise de correlações entre características em diferentes ambientes, a comparação entre valores observados e esperados, e a aplicação de modelos de regressão aleatória. Esses modelos ajudam a identificar como a genética dos animais responde às variações ambientais. O modelo de regressão aleatória também pode incorporar o método ssGBLUP (melhor predição linear não viesada genômica de etapa única), que combina informações de pedigree e dados genômicos para melhorar a precisão na predição dos valores genéticos. Dessa forma é possível identificar como certos genes podem afetar as características de maneira diferente dependendo do ambiente. O ambiente em questão são as variáveis climáticas, que influenciam no estresse térmico pois têm um importante impacto na produção animal. O estresse térmico afeta o consumo de matéria seca, o desempenho e o bem-estar dos animais. A capacidade de adaptação dos animais a diferentes condições climáticas impacta a eficiência produtiva e é influenciada por fatores como o tipo de pelagem, o comportamento alimentar e as alterações fisiológicas, como a taxa respiratória e a regulação da temperatura corporal. Portanto, a IGA é importante na seleção genética, permitindo identificar genótipos que demonstram resiliência e alta produtividade em diversos ambientes, especialmente diante das mudanças climáticas
Resumo (inglês)
Genotype x environment interaction (IGA) refers to variations in the genetic responses of organisms across different environments. This interaction can modify genotype performance and alter the ranking of individuals under varying environmental conditions. Various methodologies can be used to evaluate this interaction, such as analyzing correlations between traits in different environments, comparing observed and expected values, and applying random regression models. These models help identify how animal genetics respond to environmental variations. The random regression model can also incorporate the ssGBLUP method (single-step genomic best linear unbiased prediction), which combines pedigree and genomic data to enhance the accuracy of genetic value predictions. This allows for the identification of genes that may affect traits differently depending on the environment. Environmental variables, particularly climatic factors, influence thermal stress, which has a significant impact on animal production. Thermal stress affects dry matter intake, performance, and animal welfare. The ability of animals to adapt to different climatic conditions impacts their productivity and is influenced by factors such as coat type, feeding behavior, and physiological changes, including respiratory rate and body temperature regulation. Therefore, IGA is crucial in genetic selection, enabling the identification of genotypes that demonstrate resilience and high productivity across diverse environments, especially in the face of climate change
Descrição
Idioma
Português
Como citar
KELLES, K. R. – Interação genótipo x ambiente térmico para características de consumo de matéria seca em touros nelore utilizando modelos de normas de reação- 2025, 58f - Dissertação (Mestrado em Ciência Animal) - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho", Jaboticabal, 2024.
