Aplicação de ferramentas genômicas na avaliação genética da idade ao primeiro parto em búfalas da raça Murrah

Abstract

A idade ao primeiro parto (IPP) é uma das características reprodutivas mais importante em um rebanho leiteiro, pois está associada ao início da vida produtiva das fêmeas. No entanto, a IPP tem estimativa de herdabilidade baixa, com maior parte da variância fenotípica composta por fatores ambientais. O ambiente é um fator determinante para a expressão e funcionalidade dos genes, e a interação entre os genes e o ambiente são responsáveis pelas variações fenotípicas das características. Assim, é importante que o efeito da interação genótipo-ambiente (IGA) seja incluído em avaliações genéticas para identificar a sensibilidade dos animais em uma ampla gama de condições ambientais. Uma das formas de aumentar o desempenho reprodutivo das fêmeas, é por meio da seleção de animais robustos, e por meio da compreensão da base molecular subjacente à IGA da IPP. Além disso, a inclusão de informações genômicas pode contribuir para maiores ganhos genéticos de características de baixa herdabilidade como a IPP, pois fornecem avaliações genéticas mais acuradas e menos tendenciosas que os modelos tradicionais. Existem diferentes métodos que podem ser utilizados para a predição genômica, no entanto, estes podem diferir na capacidade preditiva dos valores genômicos. Dessa forma, os objetivos deste estudo foram: i) avaliar a IGA da IPP por meio do modelo de norma de reação (RNM); ii) avaliar a habilidade de predição do RNM obtidos via BLUP e ssGBLUP; iii) identificar genes relacionados a IGA da IPP e iv) avaliar a acurácia e a dispersão das predições genômicas para a IPP em búfalos Murrah utilizando PBLUP, ssGBLUP, WssGBLUP e ssBR (ssBA, ssBBπ, ssBCπ, ssBL e ssBRR). Foi observado um efeito importante da IGA na IPP, com incremento de acurácia nos valores genéticos preditos para o intercepto e inclinação da RNM quando foram incluídas informações genômicas. Foram identificadas regiões genômicas importantes decorrentes dos efeitos de IGA sobre a IPP. Após análise funcional, foram detectados cinco genes principais, envolvidos em dois processos biológicos ligados ao metabolismo de lipídios e a imunidade. Os métodos de predição indicaram que a utilização de informação genômica pode melhorar o ganho genético para a IPP, aumentando a acurácia e reduzindo a inflação/deflação das predições desta característica em comparação com o modelo tradicional baseado em pedigree. Além disso, entre todos os modelos genômicos de passo único estudados, o WssGBLUP e o ssBA foram os métodos mais vantajosos a serem utilizados na avaliação genômica da IPP de búfalos desta população.

Age at first calving (AFC) is one of the most important reproductive traits in a dairy herd, since it is associated with the beginning of the productive life of females. However, AFC has a low heritability estimate, with most of the phenotypic variance composed of environmental factors. The environment is a determining factor for the expression and functionality of genes and the interaction between genes and environment are responsible for the phenotypic variations of traits. Thus, it is important that the effect of genotype-environment interaction (GEI) be included in genetic evaluations to identify the sensitivity of animals over a wide range of environmental conditions. One way to increase reproductive performance of females, is by selecting robust animals, and by understanding the molecular basis underlying the GEI of AFC. In addition, the inclusion of genomic information can contribute to greater genetic gains for traits of low heritability such as AFC, as they provide more accurate and less biased genetic evaluations than traditional models. There are different methods that can be used for genomic prediction. However, these may differ in the predictive ability of genomic values. Thus, the objectives of this study were: (i) evaluate the GEI of AFC via reaction norm model (RNM); (ii) evaluate the prediction ability of the RNM obtained via BLUP and ssGBLUP; iii) identify genes related to GEI of AFC and iv) evaluate the accuracy and dispersion of genomic predictions for AFC in Murrah buffaloes using BLUP, ssGBLUP, WssGBLUP and ssBR (ssBA, ssBB𝝅� , ssBC𝝅� , ssBL and ssBRR). An important effect of GEI on AFC was observed, with increased accuracy in the predicted genetic values for the RNM intercept and slope when genomic information was included. Important genomic regions resulting from the effects of GEI on AFC were identified. After functional analysis, five major genes were detected, involved in two biological processes linked to lipid metabolism and immunity. The prediction methods indicated that the use of genomic information can improve the genetic gain for AFC by increasing the accuracy and reducing the inflation/deflation of the predictions of this trait compared to the traditional pedigree-based model. Furthermore, among all the single-step genomic models studied, WssGBLUP and ssBA were the most advantageous methods to be used in the genomic evaluation of AFC of buffaloes in this population.