UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA - UNESP CENTRO DE AQUICULTURA DA UNESP Estudos genéticos de características de crescimento e rendimento corpóreo por meio da análise de imagens em pacu (Piaractus mesopotamicus) Milena Vieira de Freitas Bióloga Jaboticabal, São Paulo 2022 UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA - UNESP CENTRO DE AQUICULTURA DA UNESP Estudos genéticos de características de crescimento e rendimento corpóreo por meio da análise de imagens em pacu (Piaractus mesopotamicus) Milena Vieira de Freitas Orientador: Pro. Dr. Diogo Teruo Hashimoto Jaboticabal, São Paulo 2022 Tese apresentada ao Programa de Pós-graduação em Aquicultura do Centro de Aquicultura da UNESP - CAUNESP, como parte dos requisitos para obtenção do título de Doutor. Freitas, Milena Vieira F866e Estudos genéticos de características de crescimento e rendimento corpóreo por meio da análise de imagens em pacu (Piaractus mesopotamicus) / Milena Vieira Freitas. – – Jaboticabal, 2022 xvii, 101 p. : il. ; 29 cm Tese (doutorado) - Universidade Estadual Paulista, Centro de Aquicultura, 2022 Orientador: Diogo Teruo Hashimoto Banca examinadora: Liane Bassini, Fabio Porto Foresti, Luciana Shiotsuki, Ricardo Utsunomia Bibliografia 1. Genética animal. 2. Melhoramento genético. 3. Peixes. 4. Rendimento. 5. Inteligência artificial. I. Título. II. Jaboticabal-Centro de Aquicultura. CDU 639.3:636.082 Ficha Catalográfica elaborada pela STATI - Biblioteca da UNESP Campus de Jaboticabal/SP - Karina Gimenes Fernandes - CRB 8/7418 UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA “JÚLIO DE MESQUITA FILHO” Centro de Aqüicultura da Unesp - CAUNESP CERTIFICADO DE APROVAÇÃO TÍTULO: Estudos genéticos de características de crescimento e rendimento corpóreo por meio da análise de imagens em pacu (Piaractus mesopotamicus) AUTORA: MILENA VIEIRA DE FREITAS ORIENTADOR: DIOGO TERUO HASHIMOTO Aprovada como parte das exigências para obtenção do Título de Doutora em AQUICULTURA, pela Comissão Examinadora: Prof. Dr. DIOGO TERUO HASHIMOTO (Participação Virtual) Laboratório de Genética / Centro de Aquicultura da Unesp, Jaboticabal-SP Prof. Dr. RICARDO UTSUNOMIA (Participação Virtual) Departamento de Genética / Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, UFRRJ, Rio de Janeiro-RJ Pesquisadora LUCIANA SHIOTSUKI (Participação Virtual) Embrapa Pesca e Aquicultura, Palmas-TO Departamento de Ciencias Biologicas / Faculdade de Ciencias de Bauru - UNESP Profa. Dra. LIANE NEY BASSINI (Participação Virtual) Universidad Andrés Bello, Santiago-Chile Jaboticabal, 30 de março de 2022 Centro de Aqüicultura da Unesp Coordenação do Programa de Pós-Graduação Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane, s/n CEP 14884-900 Jaboticabal SP Brasil Tel 55 16 32032110 ramal 214 fax 55 16 32032268 pgaqui@caunesp.unesp.br www.caunesp.unesp.br DEDICATÓRIA A minha mãe Tereza F. Vieira e minha irmã Fabiana Vieira Que sempre me apoiaram durante a minha caminhada AGRADECIMENTOS O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 88882.433852/2019- 01. Primeiramente agradeço a Deus por ter cuidado de mim durante todo esse período e ter me dado forças para enfrentar as dificuldades que apareceram no meu caminho. Agradeço imensamente a minha mãe, Tereza, que mesmo com todas as dificuldades sempre se dedicou a conseguir o melhor para a minha formação e estudos. Agradeço por ela sempre ter acreditado em mim, principalmente quando eu mesma mais duvidei. Mãe, muito obrigada ! você é, e sempre será a minha maior inspiração. Sou grata ao Prof. Dr. Diogo Teruo Hashimoto pela oportunidade, por ter me orientado durante toda a minha pós-graduação, desde o mestrado até agora. Muito obrigada pelos seus ensinamentos, e por toda a ajuda durante o desenvolvimento dessa tese. A todos do Laboratório de Genética em Aquicultura e Conservação e que passaram por ele durante este período, Raquel, Celma, Marcelo, Rubens, John, Carol, Shisley, Valeria e Vito. Sou imensamente grata por toda ajuda durante meus experimentos, afinal, não conseguimos fazer nada sozinhos. Acredito que Deus coloca as pessoas certas em nosso caminho, para aprendermos e contribuirmos de alguma forma, assim como aprendi muito com vocês espero também ter contribuído de alguma forma para a vida de vocês. Em especial agradeço a Raquel. Celma e Marcelo no qual desenvolvi laços que espero levar para minha vida. Meus queridos, muito obrigada pela ajuda, conselhos, por toda força durante os meus piores dias, por trazerem um sorriso no meu rosto mesmo nos dias mais nublados. Eu sou imensamente grata por tudo que fizeram por mim e pelo cuidado que tiveram comigo durante esse tempo em Jaboticabal. Aos meus colegas do Centro de Aquicultura da UNESP e aos técnicos Valdecir e Márcio que sempre estiveram disponíveis para a realização dos experimentos e coletas, sempre com muito bom humor, deixando os momentos mais estressantes mais descontraídos. Meus sinceros agradecimentos. RESUMO O pacu (Piaractus mesopotamicus) é uma espécie nativa das bacias do rio Paraná-Paraguai e corresponde a uma das espécies mais produzidas no Brasil. Contudo, o aumento da produção dessa espécie é limitado devido à falta de programas de melhoramento genético, principalmente com relação aos seus aspectos de crescimento e rendimento corpóreo. Tendo isso em vista este trabalho teve como objetivo estimar parâmetros genéticos para características de crescimento, interação genótipo ambiente (GxE) e rendimento corpóreo no pacu. Além disso, um sistema de visão computacional (CVS) foi desenvolvido com a finalidade de automatizar o processo de medição desses animais e realizar correlações indiretas com o rendimento corpóreo. Ao total, os parâmetros de genética quantitativa foram avaliados em 48 famílias de irmãos completos para dez características de crescimento (peso inicial, peso final, ganho médio diário, comprimento total, comprimento padrão, comprimento da cabeça, comprimento da pelve, altura total, altura da cabeça e altura da região posterior) em dois ambientes distintos (núcleo de melhoramento: env1; piscicultura comercial: env2) aos 15 e 28 meses de idade. Apenas 20 famílias compartilhavam os dois ambientes simultaneamente, e somente os peixes do env1 foram avaliados aos 28 meses de idade, nos quais o sexo também foi registrado e foi realizada a filetagem, para a obtenção dos seguintes cortes: cabeça, costela, lombo e filé . De forma geral os resultados obtidos para as características de crescimento indicaram elevada herdabilidade e correlação entre as medidas morfométricas, além disso, também foi observada fortes correlações entre as características de crescimento e rendimento corpóreo no pacu. O CVS se mostrou eficiente para a automatização das medidas morfométricas. Dessa forma, as informações geradas por este projeto, aliadas a estudos de desempenho zootécnico, permitirão acelerar e maximizar a produção do principal grupo de peixes nativos, auxiliando na demanda e produção de melhor qualidade. ABSTRACT Pacu (Piaractus mesopotamicus) is a native species of the Paraná-Paraguay River basins and corresponds to one of the most produced species in Brazil. However, the increase in the production of this species is limited due to the lack of genetic improvement programs, mainly in relation to its growth and body yield aspects. With that in mind, this work aimed to estimate genetic parameters for growth traits, genotype-environment interaction (GxE) and body yield in pacu. In addition, a computer vision system (CVS) was developed with the aim of automating the measurement process of these animals and performing indirect correlations with body performance. Quantitative genetic parameters were evaluated in 48 full-sib families for ten growth traits (initial weight, final weight, average daily gain, total length, standard length, head length, pelvis length, total height, height head, height of posterior region) in two distinct environments (breeding nucleus: env1; commercial fish farming: env2) at 15 and 28 months of age. Only 20 families shared the two environments simultaneously, and only fish from env1 were evaluated at 28 months of age, in which sex was also recorded, and filleting was performed to obtain the following cuts: head, rib, loin and fillet. In general, the results obtained for the growth traits indicated high heritability and correlation between the morphometric measures, in addition, strong correlations were also observed between the growth traits and body yield in pacu. The CVS proved to be efficient for the automation of morphometric measurements. That way, the information generated by this project, combined with studies of zootechnical performance, will allow accelerating and maximizing the production of the main group of native fish, helping to demand and produce better quality. I. LISTA DE ILUSTRAÇÕES Capítulo 1: Interação genótipo ambiente e parâmetros genéticos para características de crescimento no peixe neotropical pacu (Piaractus mesopotamicus) • Figura 1. Medidas morfométricas para características de crescimento em pacu: comprimento total (tl); comprimento padrão (sl); comprimento da cabeça (hl); comprimento da pelve (pl), altura total (th); altura da cabeça (hh), altura na região posterior (ph). • Figura 2. Média de peso entre as famílias de pacu nos dois ambientes analisados. • Figura 3. Análise de componentes principais e morfotipos de pacu. Morfótipos elípticos (abaixo) e arredondados (acima). fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pelve Capítulo 2: Fenotipagem de alto rendimento por deep learning para predição genética da forma corporal em pacu (Piaractus mesopotamicus) • Figura 1. Elipticidade do pacu, realizada pelas proporções de comprimento total (tl) e altura total (th) • Figura 2. Segmentação manual pelo software Labelbox das regiões do corpo: A) cabeça (ha); B) corpo (ba); C) nadadeiras (fa); e D) pelve (pa). • Figura 3. Gráfico de avaliação: A) representa a perda de treinamento (sem suavização) e B) representa a perda de treinamento (fator de suavização 0.9). • Figura 4. Segmentação de instâncias por deep learning das regiões do corpo. A) (forma elíptica) e B) (forma arredondada) são os resultados do CVS inicial incluindo apenas cabeça (azul), corpo (vermelho) e nadadeiras (branco). C) é o CVS final incluindo todas as regiões de interesse: cabeça (vermelho), corpo (amarelo), nadadeiras (azul) e pelve (roxo). • Figura 5. Log10 (w1 e w2) plotado contra Log10 (tl) aos 15 e 28 meses de idade. Capítulo 3 Avaliação de parâmetros genéticos para desempenho de crescimento e rendimento corpóreo em pacu (Piaractus mesopotamicus) • Figura 1. A) Características morfométricas mensuradas no pacu e suas áreas; área da cabeça (ha) em azul e área do corpo (ba) em verde; B) Área do dorso (da); C) Cortes realizados para rendimento corpóreo: L= lombo e R = costela e F = Filé. II. LISTA DE TABELAS Capítulo 1: Interação genótipo ambiente e parâmetros genéticos para características de crescimento no peixe neotropical pacu (Piaractus mesopotamicus) • Tabela 1. Média e desvio padrão das características analisadas em diferentes ambientes. O peso está em gramas (g) e as medidas morfométricas em milímetros (mm). • Tabela 2. Estimativas de herdabilidade (erro padrão) para peso e características morfométricas em pacu. • Tabela 3. Correlação genética (erro padrão) (acima) e correlação fenotípica (erro padrão) (abaixo) para medidas corporais, peso final e ganho médio diário em pacu. • Tabela 4. Autovetores (λi) e proporção (%) sobre os oito componentes para análise de componentes principais (PCA). • Tabela 5. Correlação de genótipo por ambiente (erro padrão) entre dois ambientes (env1 e env2). Material suplementar: • Tabela S1. Médias dos mínimos quadrados (LSM) (erro padrão) para as características das 20 famílias presentes em ambos os ambientes. O peso está em gramas (g) e as medidas morfométricas em milímetros (mm). • Tabela S2. Médias dos mínimos quadrados (LSM) (erro padrão) para as características analisadas em diferentes ambientes. O peso está em gramas (g) e as medidas morfométricas em milímetros (mm). • Tabela S3. Estimativas de variância genética aditiva (σa²), variância residual (σp²) e variância fenotípica (σe²) (erro padrão) para peso e características morfométricas em pacu. iw: peso inicial; fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pelve e adg: ganho médio diário Capítulo 2: Fenotipagem de alto rendimento por deep learning para predição genética da forma corporal em pacu (Piaractus mesopotamicus) • Tabela 1. Média e desvio padrão para o fator de condição (K) e elipticidade (E), aos 15 e 28 meses. • Tabela 2. Herdabilidade para fator de condição (K) e elipticidade nos dois ambientes de cultivo aos 15 e 28 meses. • Tabela 3. Os resultados da avaliação. Capítulo 3 Avaliação de parâmetros genéticos para desempenho de crescimento e rendimento corpóreo em pacu (Piaractus mesopotamicus) • Tabela 1. Estatísticas descritivas para as características morfométricas (mm) e rendimento corpóreo (g) no pacu. • Tabela 2. Média e desvio padrão para as características analisadas no pacu. O peso está em gramas (g) e as medidas morfométricas em milímetro (mm). • Tabela 3. Estimativas de herdabilidade, componentes de variância genética aditiva e variância residual para características de desempenho de crescimento utilizando modelo linear animal. • Tabela 4. Correlação genética ± desvio padrão (acima da diagonal) e correlações fenotípicas (abaixo da diagonal) para características de crescimento e rendimento no pacu (Piaractus mesopotamicus). • Tabela 5. Correlações genéticas e desvio padrão entre características morfométricas e características de rendimento expressa em porcentagem. • Tabela 6. Correlações genéticas e desvio padrão entre características de rendimento expressa como porcentagem e log-residual. • Tabela 7. Correlações genéticas e desvio padrão entre a área da cabeça (ha), do corpo (ba) e área do dorso (da) em relação ao peso das partes corporais no momento do abate. SUMÁRIO I. LISTA DE ILUSTRAÇÕES ............................................................................................... 6 II. LISTA DE TABELAS ........................................................................................................ 8 1. INTRODUÇÃO ......................................................................................................................... 1 1.1. Aspectos gerais da produção aquícola ..................................................................................... 1 1.2. Produção e caracterização do pacu (Piaractus mesopotamicus) ............................................ 2 1.3. Melhoramento genético em peixes ........................................................................................... 3 1.4. Seleção para taxas de crescimento e características morfométricas ....................................... 4 1.5. Seleção para características de aparência ............................................................................... 6 1.6. Interação genótipo ambiente (GxE) ......................................................................................... 7 1.7. Uso do deep learning para análise de imagens ........................................................................ 9 2. OBJETIVOS ........................................................................................................................... 11 2.1. Objetivo geral .......................................................................................................................... 11 2.2. Objetivos específicos ............................................................................................................... 11 3. DESENVOLVIMENTO.......................................................................................................... 12 Capítulo 1 ............................................................................................................................................. 13 Interação genótipo ambiente e parâmetros genéticos para características de crescimento no peixe neotropical pacu (Piaractus mesopotamicus ....................................................................................... 13 RESUMO .......................................................................................................................................... 14 1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 16 2. MATERIAL E MÉTODOS .................................................................................................. 18 2.1. Comitê ética .......................................................................................................................... 18 2.2. População experimental....................................................................................................... 19 2.3. Experimento de performance de crescimento ..................................................................... 21 2.4. Modelo estatístico ................................................................................................................. 23 2.5. Estimativa dos parâmetros genéticos ................................................................................... 25 3. RESULTADOS ..................................................................................................................... 26 3.1. Estatísticas descritivas .......................................................................................................... 26 3.2. Parâmetros genéticos ........................................................................................................... 27 3.3. Correlações genéticas e fenotípicas ..................................................................................... 28 3.4. Análise de componentes principais ..................................................................................... 29 3.5. Interação Genótipo x Ambiente ........................................................................................... 30 4. DISCUSSÃO ........................................................................................................................ 31 4.1. Parâmetros genéticos ........................................................................................................... 31 4.2. Identificação de morfotipos ................................................................................................. 33 4.3. Interação genótipo ambiente (GxE) .................................................................................... 35 5. CONCLUSÃO ...................................................................................................................... 36 6. MATERIAL SUPLEMENTAR ........................................................................................... 37 7. REFERENCIAS ................................................................................................................... 41 Capítulo 2 ............................................................................................................................................. 48 Fenotipagem de alto rendimento por deep learning para predição genética da forma corporal em pacu (Piaractus mesopotamicus) ......................................................................................................... 48 RESUMO .......................................................................................................................................... 49 1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 50 2. MATERIAL E MÉTODOS .................................................................................................. 52 2.1. Experimento de crescimento ................................................................................................ 52 2.2. Aquisição do banco de dados de imagem e conjuntos de dados ......................................... 54 2.3. Segmentação e análise das imagens .................................................................................... 55 2.4. Modelo estatístico para as análises genéticas ..................................................................... 58 3. RESULTADOS ..................................................................................................................... 60 3.1. Sistema de visão computacional .......................................................................................... 60 3.2. Estatísticas descritivas .......................................................................................................... 62 3.3. Parâmetros genéticos para a forma do corpo ..................................................................... 64 4. DISCUSSÃO ........................................................................................................................ 64 4.1. Estratégia Deep learning ..................................................................................................... 64 4.2. Parâmetros genéticos para forma do corpo ........................................................................ 67 4. CONCLUSÃO ...................................................................................................................... 68 5. REFERENCIAS ................................................................................................................... 69 Capítulo 3 ............................................................................................................................................. 73 Avaliação de parâmetros genéticos para desempenho de crescimento e rendimento corpóreo em pacu (Piaractus mesopotamicus) ......................................................................................................... 73 RESUMO .......................................................................................................................................... 74 1. INTRODUÇÃO ....................................................................................................................... 75 2. MATERIAL E MÉTODOS ..................................................................................................... 76 2.1. Comitê de ética ..................................................................................................................... 77 2.2. População experimental....................................................................................................... 77 2.3. Experimento de desempenho de crescimento e rendimento corpóreo ............................... 77 2.4. Modelos estatísticos .............................................................................................................. 79 3. RESULTADOS ....................................................................................................................... 81 3.1. Estatísticas descritivas .......................................................................................................... 81 3.2. Análises dos parâmetros genéticos ...................................................................................... 83 3.3. Estudo das correlações genéticas e fenotípicas ................................................................... 84 4. DISCUSSÃO ........................................................................................................................... 87 4.1. Estimativas de herdabilidade ............................................................................................... 87 4.2. Estudo das correlações genéticas e fenotípicas ................................................................... 89 5. CONCLUSÃO ......................................................................................................................... 90 6. REFERENCIAS ..................................................................................................................... 91 5. CONSIDERAÇOES FINAIS .......................................................................................................... 95 7. BIBLIOGRAFIA ..................................................................................................................... 95 1 1. INTRODUÇÃO 1.1. Aspectos gerais da produção aquícola O consumo de produtos de origem animal, principalmente de pescado vem aumentando ao longo dos anos. Este aumento expressivo está relacionado ao crescimento populacional, aumento da riqueza, urbanização e a preferência por uma alimentação mais saudável (Bacher, 2015). Segundo o relatório da Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO, 2020), o consumo per capita no ano de 2017 foi de 20 kg, sendo um dos maiores já registrado. No ano de 2018, os índices de captura pela pesca predatória atingiram valores máximos de 96,4 milhões de toneladas, caracterizando uma sobre-exploração deste recurso ao longo dos anos e, consequentemente, a estagnação da pesca (FAO, 2020). De acordo com a FAO, a produção de peixes pela aquicultura apresentou um rápido aumento ao decorrer dos anos e, atualmente, a aquicultura é responsável por metade de todos os peixes destinados ao consumo humano (FAO, 2016). O Brasil possui a maior reserva de água doce do mundo, com aproximadamente 8 mil km3 e mais de 3,5 milhões de hectares de lâmina d’água que podem ser aproveitadas para a aquicultura. A fim de consolidar o Brasil como um potencial produtor de pescado, uma série de políticas públicas e investimentos foram adotadas pelo extinto Ministério da Pesca e Aquicultura, como o Plano Safra da Pesca e Aquicultura, que investiu aproximadamente 4 bilhões no setor (MPA, 2014). Como consequência, foi possível observar um incremento significativo na produção nacional, que resultou em uma produção de 599 mil toneladas de pescado no ano de 2019 (IBGE, 2019). Diante do exposto, a utilização de produtos oriundos de melhoramento genético e práticas genéticas nos sistemas de produção são fundamentais para atender a demanda do mercado nacional. 2 1.2. Produção e caracterização do pacu (Piaractus mesopotamicus) O pacu Piaractus mesopotamicus é um peixe nativo das bacias dos rios Paraná, Paraguai e Uruguai (Resende, 2003). É uma das mais importantes espécies Neotropicais cultivadas na América do Sul, especialmente no Brasil (IBGE, 2019; Valladão et al., 2016). Porém, os estoques das populações selvagens de pacu têm diminuído nas últimas décadas, principalmente devido à sobrepesca e às alterações em seu habitat (Resende, 2003). Esta espécie representa um dos peixes mais capturados em águas continentais do Brasil e já foi considerada como criticamente em perigo no Estado SP (Decreto Estadual – Nº 56.031). Assim, o aproveitamento desta espécie pela piscicultura tem sido uma alternativa para suprir a demanda do mercado e reduzir o impacto nas populações naturais devido ao alto nível de exploração pela pesca. No Brasil, o cultivo de pacu (juntamente com seu híbrido com a pirapitinga) alcança o quarto maior valor de produção de pescado entre as espécies nativas (aproximadamente 12 mil toneladas). Do total, a produção se apresenta distribuída por quase todo o país, e concentrada nas regiões Sudeste (31.76%), Centro-Oeste (19.50%) e Norte (17.78%) (IBGE, 2019). Essa espécie também tem considerável importância econômica para a aquicultura de outros países da América do Sul (especialmente Argentina), e em países asiáticos (China, Mianmar, Tailândia e Vietnã) (Flores Nava, 2007; Honglang, 2007; FAO 2010). A seleção de genótipos superiores para o pacu poderá maximizar a produção sustentável deste pescado, principalmente se estes subsídios forem desenvolvidos para uso rotineiro em programas de manejo e melhoramento genético. 3 1.3. Melhoramento genético em peixes Existem basicamente duas alternativas para piscicultores melhorarem o desempenho produtivo nos sistemas de cultivo. O primeiro é por meio de uma ampliação em suas instalações, o que frequentemente é inviável, pois nem sempre existem áreas ou volume de água disponíveis (especialmente devido a atual crise hídrica do planeta), além da ampliação quase sempre resultar em elevação nos custos de produção. O segundo é maximizar sua produtividade, ou seja, aprimorar o rendimento da produção do peixe por unidade de área cultivada, tanto por meio de melhorias ambientais e práticas de manejo adequadas (ex., equilibrada taxa de arraçoamento e controle da qualidade da água), quanto por meio de um programa de melhoramento genético com o objetivo de aumentar o ganho genético nos peixes que estão sendo cultivados (Tave, 1995; Nguyen, 2016). A seleção genética de plantas e animais terrestres tem sido praticada desde que a agricultura começou (Brander, 2007). Em comparação com as principais espécies da pecuária, que têm sido selecionados por milhares de anos, os piscicultores de salmão e tilápia têm selecionado os peixes por apenas algumas décadas. Em animais terrestres a maior parte da produção baseia-se em espécies geneticamente melhoradas (Gjedrem et al., 2012). Entretanto, a maioria da produção aquícola (mais de 90%) ainda é baseada em unidades geneticamente não tratadas, ou em populações selvagens, ou seja, a aplicação de princípios genéticos quantitativos para peixes é limitada até recentemente. Ainda existem vários entraves para que o melhoramento genético baseado na seleção seja amplamente difundido para as principais espécies da aquicultura, como insuficiente conhecimento sobre a biologia de espécies e programas de melhoramento, além da captura regular de espécimes selvagens para reposição de matrizes reprodutoras (Gjedren, 2005). A América do Sul apresenta excelentes recursos naturais e uma rica biodiversidade de peixes com 4 potencial para melhoramento genético. Aproximadamente 40 espécies nativas são utilizadas para aquicultura brasileira (Godinho, 2007). Embora apresentem potencial, a maioria dos cultivos na América do Sul é realizada com espécies exóticas de outros países, especialmente a tilápia, carpa e truta (Valadão et al., 2016). Contudo, o desenvolvimento de programas genéticos para espécies nativas é uma realidade a ser explorada. Estudos recentes têm elucidado a viabilidade de melhoramento para características de resistência a doenças em duas espécies nativas (pacu e tambaqui) (Mastrochirico-Filho et al., 2019; Lira et al., 2020 Ariede et al., 2020), além disso estudos de parâmetros genéticos para crescimento e características morfométricas em tambaqui identificaram alta herdabilidade para estas características de interesse (Mello et al., 2016; Perazza et al., 2019). Tendo isso em vista, as respostas promissoras para estas espécies apontam o desenvolvimento desta área no Brasil. A tilápia GIFT (Genetically Improved Farmed Tilapia), uma variedade que sofreu um processo de seleção genética, é a principal espécie cultivada no Brasil. Esta variedade foi desenvolvida em dez anos de pesquisa (1988-1997), conduzido pela cooperação do WorldFish Center com AKVAFORSK, além de várias instituições de pesquisa nas Filipinas (WorldFish Center, 2004; Ponzoni et al., 2011). Após cinco gerações, o desempenho de crescimento da GIFT resultou em ganhos na ordem superior a 80% (WorldFish Center, 2004). Isto demonstra que são necessários investimentos em projetos de melhoramento genético na América do Sul, para que as espécies nativas neotropicais também possam suprir a demanda de pescado com qualidade. 1.4. Seleção para taxas de crescimento e características morfométricas O crescimento é a característica mais visada nos programas de melhoramento genético (Gjedrem, 2005). Os custos com a alimentação durante o período de crescimento representam 5 o maior investimento na maioria dos sistemas de produção (Edwards et al., 2000; El-Sayed, 2006; Parker, 2012). Levando isso em consideração, os produtores começaram a se preocupar mais efetivamente com o manejo dessa característica, principalmente em resposta a uma maior eficiência alimentar (Henryon et al., 2002). Estudos demonstram uma grande variação entre os valores de herdabilidade para as taxas de crescimento nas diferentes espécies da aquicultura (0 a 0,83) (Gjedrem et al., 2005). Sabe-se que parte dessa variação ocorre pelo fato das estimativas de herdabilidade serem afetadas por diversos fatores, dentre eles: histórico genético, variabilidade, tamanho amostral, condições de cultivo e as gerações pelas quais a população já foi submetida (Gjedrem et al, 2005; Visscher Hill e Wray, 2008 ). Contudo, estima-se que o ganho genético para o peso corporal pode variar de 2,3% a 42% por geração com média geral de 12,7%. Um resultado notável principalmente se comparado com as demais espécies convencionais de cultivo (Eikje et al., 2008; Andersen- Ranberg, 2013). Mais adiante, essa característica tem os seus componentes baseados principalmente em medidas e índices morfométricos (Reist, 1985). Tendo isso em vista, compreender os processos envolvidos no crescimento, tais como alterações no tamanho, formato e composição corpórea é de importância para o processo de seleção e produção animal, refletindo diretamente no produto destinado ao consumidor (Lawrence e Fowler, 1997; Allaman et al., 2013). Além disso, análises de parâmetros genéticos para medidas morfométricas podem ser usadas para prever respostas correlacionadas no peso e no rendimento de filé, assim como observado para tilápia do Nilo, onde forte correlação genética entre comprimento, altura e espessura corporal com o peso de abate foi observada (Rutten et al., 2005; Charo-Karisa et al., 2006; Nguyen et al., 2007; Gjerde et al., 2012). Sabe-se que animais com uma maior largura e 6 profundidade levam a um maior rendimento, e são em grande parte os preferidos pelos consumidores (Nguyen et al., 2007). Logo, a produção de peixes geneticamente melhorados para taxas de crescimento e medidas morfométricas levam a uma maior eficiência produtiva, aumentando a produção por unidade de área e otimizando o uso de recursos, melhorando em grande parte o valor econômico dos produtos aquícolas e contribuindo para uma aquicultura mais sustentável e lucrativa (Jobling, 2003; Dumas et al., 2010; Gjedrem et al., 2012). 1.5. Seleção para características de aparência Com o passar do tempo a seleção para características de aparência se tornaram valiosas no comércio de pescado. Grande parte das características tradicionais de seleção, como tamanho e qualidade de carne já não são mais suficientes para o mercado consumidor. Tendo isso em vista, a obtenção de animais com uma aparência mais desejável, seja ela no formato do corpo ou pigmentação, se tornaram alvos frequentes nos programas de melhoramento (Colihueque e Araneda, 2014). Contudo, o manejo destas características não é facilmente adquirido, já que grande parte dos fenótipos envolvem complexos processos genéticos e ambientais, principalmente nos peixes (Colihueque e Araneda, 2014). Por exemplo, em populações selvagens o formato do corpo está extremamente associado com seus comportamentos de forrageamento, predação, natação e ambiente (como velocidade do fluxo da água) (Webb, 1984; Walker, 1997). Alterações externas também são observadas no processo de domesticação e cultivo. A seleção para determinadas características de interesse comercial pode influenciar indiretamente na aparência externa dos animais (Colihueque e Araneda, 2014). Estudos recentes já demonstram que a seleção para rápido crescimento, por exemplo, pode levar a obtenção de animais mais arredondados, devido a correlação positiva entre a massa corporal e o fator de 7 condição (Gjerde e Schaeffer, 1989; Kause et al., 2003 ) dessa forma, a seleção de animais com um crescimento mais acelerado tende a gerar peixes com um ganho de massa associado ao aumento na largura e altura, e não ao comprimento. Dentre os diferentes métodos usados para a análise da forma corpórea, o fator de condição (K) é o parâmetro mais comum utilizado neste âmbito. A aplicação do fator de condição (K) na identificação da forma do corpo já foi observada em diversos estudos com espécies de relevância comercial, dentre elas, truta arco-íris (Salmo gairdneri) (Gjerde, 1989), dourada (Sparus auratus) (Navarro et al., 2009), linguado (Paralichthys olivaceus) (Kim et al., 2011) e tilápia do Nilo (Trong et al., 2013). Contudo apenas o fator de condição não consegue descrever notoriamente a aparência dos peixes. Tendo isso em vista a utilização da elipticidade (E) também tem sido observada com o intuito de identificar padrões morfométricos, tais como em Solea Solea e tilápia do Nilo ( Blonk et al., 2010; Trong et al., 2013). Atualmente, estimativas de parâmetros genéticos para o fator de condição (K) e elipticidade (E) para o pacu são inexistentes, assim como a utilização destes coeficientes na identificação de diferentes padrões morfométricos (redondo e elíptico). Desta forma, a aplicação destas metodologias se faz necessária, principalmente a fim de se determinar um melhor padrão morfotípico para o mercado consumidor. 1.6. Interação genótipo ambiente (GxE) Idealmente os processos de seleção tendem a almejar um melhor desempenho produtivo independentemente do ambiente em que esse animal esteja inserido. Contudo, as grandes diferenças ambientais nos sistemas de produção, principalmente quando falamos da produção aquícola, pode submeter estes animais a uma forte interação genótipo ambiente (GxE). Logo, quando objetiva-se melhorar geneticamente o desempenho animal simultaneamente em 8 diferentes ambientes a possível interação GxE é um fator a ser levado em consideração (Falconer 1952; Mulder e Bijma 2005; Martinez et al. 2006; Ponzoni et al. 2008; Sae-Lim et al. 2013). A interação genótipo ambiente (GxE) já foi extensamente estuda em diferentes espécies de interesse comercial, tais como, tilápia do Nilo (Bentsen et al., 2012; Khaw et al., 2009, 2012; Thodesen et al., 2011), carpa comum (Cyprinus carpio) (Moav et al., 1975), robalo europeu (Dicentrarchus labrax) (Dupont-Nivet et al., 2010), truta arco-íris (Kause et al., 2003; Sylvén et al., 1991), e outros salmonídeos (Hutchings, 2011). Grande parte dos resultados apresentados para a tilápia do Nilo não evidenciaram fortes interações GxE para peso corporal, variando de 0,73 a 0,99. Contudo interações substanciais foram apresentadas para taxa de crescimento por Dupont-Nivet et al., 2010 no robalo europeu. Um dos principais problemas associados a presença da interação GxE é a reclassificação dos animais, ou seja, os genótipos de melhor desempenho em um determinado ambiente não necessariamente apresentarão a mesma performance em um ambiente produtivo diferente do qual foi selecionado. Dessa forma, quando a reclassificação ocorre, um viés na seleção é observado (Sae-Lim et al., 2016). O uso da correlação genética (rg) pode ser uma ferramenta usada para identificar a presença de reclassificação de uma determinada característica em diferentes ambientes de cultivo (Falconer, 1952), sendo consideravelmente significativa quando rg é inferior a 0,8 (Robertson, 1959). Portanto, como observado, a reclassificação dos genótipos é um desafio particularmente interessante no processo de seleção, e que precisa ser levada em consideração durante o processo de desenvolvimento de programas de melhoramento, já que os a identificação de melhores genótipos em um ambiente não necessariamente resultará em melhores desempenhos em outros ambientes (Sae-Lim et al., 2016). 9 Desta forma, para o desenvolvimento do programa de melhoramento genético do pacu possíveis estudos relacionados a interação genótipo ambiente se fazem necessários, principalmente por esta espécie ser atualmente produzida em diferentes condições de cultivo ao longo do país. 1.7. Uso do deep learning para análise de imagens Como observado anteriormente, a medição individual de característica externas (morfometria e forma do corpo) são essenciais para os sistemas de produção e programas de melhoramento genético. Contudo, atualmente, grande parte dos métodos utilizados para a obtenção destas características requerem medições manuais, o que leva a um processo extremamente trabalhoso e estressante para os animais envolvidos, podendo afetar negativamente o desempenho ou até mesmo levar estes animais a morte. Desta forma, o desenvolvimento de métodos otimizados para a medição destas características é fundamental para a aquicultura. Atualmente, os sistemas de visão computacional podem ser utilizados como uma ferramenta valiosa a respeito da otimização das medidas morfométricas em peixes, já que a utilização de fotos e vídeos de cada animal podem ser adquiridos e utilizados para medir as características virtualmente. Ademais, a evolução recente em inteligência artificial tem demonstrado respostas propícias nas áreas de processamento e segmentação de imagens na previsibilidade de características de interesse (Goodfellow et al., 2016). Dos diversos métodos de classificação e segmentação de imagens descritos, a metodologia deep learning tem se destacado nos últimos anos, apresentando uma melhor eficácia comparada com as demais tecnologias já desenvolvidas e aprimorando o machine learning. O primeiro uso bem-sucedido desta técnica foi apresentado para o reconhecimento 10 óptico de caracteres, aplicados por Lecun e colaboradores em 1998, desenvolvendo uma rede neural artificial (rede neural convolucional – CNN). Atualmente, diversos estudos já têm inserido a visão computacional na aquicultura, principalmente em trabalhos relacionados a classificação, comportamento, contagem e medição dos animais (principalmente comprimento) (Hao et al., 2016; Saberioon et al., 2017). Contudo, pouquíssimos trabalhos sobre mensuração da área corporal ou previsão do peso corporal são observados utilizando esta metodologia (Fernandes et al., 2015; Turra et al., 2018). Até então o desenvolvimento e aplicação de CVS para a otimização da medição de características morfométricas no pacu são inexistentes. Além disso, a necessidade de uma segmentação eficiente para as demais áreas do corpo do animal também é necessária, principalmente para futuros trabalhos com relação ao seu rendimento de filé e aplicação para demais espécies da aquicultura brasileira. 11 2. OBJETIVOS 2.1. Objetivo geral • Estimar parâmetros genéticos para uma melhor taxa de crescimento e rendimento corpóreo, por meio da integração de análises de visão computacional (CVS). no pacu (Piaractus mesopotamicus). 2.2. Objetivos específicos • Verificar parâmetros de genética quantitativa das famílias de pacu em relação às características de crescimento; • Avaliar a presença de interação genótipo ambiente (GxE) em diferentes ambientes de cultivo para o pacu; • Identificar os principais fatores relacionados a forma do corpo do pacu no programa de melhoramento genético; • Desenvolver um sistema automatizado de visão computacional (CVS) para a obtenção de medidas morfométricas e identificação de morfotipos no pacu. • Correlacionar as medidas preditas pelo CVS com o rendimento corpóreo do pacu 12 3. DESENVOLVIMENTO Os dados desta tese serão apresentados por meio de três capítulos sendo eles: • Capítulo 1: Interação genótipo ambiente e parâmetros genéticos para características de crescimento do peixe Neotropical pacu (Piaractus mesopotamicus). • Capítulo 2: Fenotipagem de alto rendimento por deep learning para predição genética da forma corporal em pacu (Piaractus mesopotamicus). • Capítulo 3: Avaliação de parâmetros genéticos para desempenho de crescimento e rendimento corpóreo em pacu (Piaractus mesopotamicus) O primeiro capítulo foi previamente publicado em 2021 na revista Aquaculture (https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2020.735933). Posteriormente, pretende-se publicar o segundo e terceiro capítulos no mesmo periódico. O material e métodos estará detalhadamente explicado nos devidos capítulos. 13 Capítulo 1 Interação genótipo ambiente e parâmetros genéticos para características de crescimento no peixe neotropical pacu (Piaractus mesopotamicu 14 RESUMO O pacu (Piaractus mesopotamicus) pertence ao principal grupo de peixes nativos destinados a aquicultura continental da América do Sul. Contudo, programas de melhoramento genético não estão disponíveis para esta espécie. Desta forma, a estimativa de parâmetros para diferentes características e em diferentes ambientes são necessários para configurar programas de melhoramentos otimizados. Portanto, os objetivos deste estudo foram estimar parâmetros genéticos, avaliar a interação genótipo ambiente (GxE) e identificar morfotipos para características de crescimento no pacu, utilizando dados experimentais de uma população com pedigree no Brasil. Dados de 1,380 indivíduos correspondentes a 48 famílias de irmãos completos foram avaliados para dez características de crescimento (peso inicial, peso final, ganho de peso diário, comprimento total, comprimento padrão, comprimento da cabeça, comprimento da pelve, altura total, altura da cabeça e altura de região posterior) em dois ambientes distintos (núcleo de melhoramento: env1; piscicultura comercial: env2) aos 15 meses de idade. A média de peso ao final do experimento foi de 591.90 ± 274.60 g no env1 e 1,035.80 ± 270,00 g no env2. As estimativas de herdabilidade foram registradas como moderada/alta, variando de h2 = 0.27 a 0.70. Os valores de correlação entre as características de crescimento foram positivos e baixo-alto, variando entre 0.32 ± 0.04 a 0.96 ± 0.10 (fenotípica) e 0.33 ± 0.10 a 0.98 ± 0.01 (genética). Nossos resultados também revelaram diferentes padrões morfológicos para o pacu (elíptico e arredondado). A interação GxE foi considerada baixa para todas as características entre os dois ambientes (valores de correlação de 0.80 ± 0.34 a 0.98 ± 0.23). Em conclusão, nossos resultados sugerem que as características de crescimento podem ser incorporadas em programas de melhoramento para o pacu, ademais, os animais avaliados de forma superior no núcleo de melhoramento, também são previstos 15 como superiores no ambiente comercial. Além disso, a seleção pode ser conduzida de acordo com o morfotipo desejado comercialmente para o pacu. 16 1. INTRODUÇÃO O pacu (Piaractus mesopotamicus) é um peixe de água doce pertencente a mesma família das famosas piranhas (Serrasalmidae). Embora o formato do corpo seja similar ao das piranhas (peixes com formato arredondado), o pacu é considerado um peixe onívoro, com preferência por frutos e sementes. Naturalmente, o pacu está distribuído em cinco países da América do Sul (Brasil, Uruguai, Bolívia, Paraguai e Argentina). Em relação a produção aquícola, o pacu é uma das espécies de peixes mais cultivadas da América do Sul. No Brasil, a produção do pacu (em conjunto com seu híbrido com a piraptinga, Piaractus brachypomus) representa um dos principais grupos de peixes nativos produzidos (cerca de 13 mil toneladas) (IBGE, 2017). Devido a viabilidade produtiva, seu cultivo tem aumentado inclusive em outras partes do mundo, tais como, China, Mianmar, Tailândia e Vietnã (Honglang, 2007; FAO, 2010). Os programas de melhoramento genético destinados aos peixes foram implementados recentemente, e a maior parte da produção aquícola (mais de 90%) ainda é baseada em populações não selecionadas ( Gjedrem et al., 2012). Em geral, cerca de 100 programas de melhoramento de base familiar foram estabelecidos na aquicultura, no entanto, a maioria deles é relatado para a tilápia, seguida pelo salmão do atlântico, truta arco-íris e ciprinídeos (Neira, 2010; Rye et al., 2010). A aquicultura continental de espécies nativas da América do Sul ainda é resultante de peixes geneticamente não selecionados, revelando a necessidade de projetos de melhoramento genético para as espécies neotropicais, principalmente para o pacu. O desempenho de crescimento é o principal objetivo dos programas de melhoramento para espécies da aquicultura ( Gjedrem e Rye, 2018). Atualmente, não há informações sobre parâmetros genéticos para características de crescimento no pacu. O elevado número de estudos relacionados ao crescimento nos peixes reflete a importância econômica de aumentar o peso 17 final rapidamente. Por ser de mais fácil mensuração, muitos programas de melhoramento optam por selecionar apenas o peso como critério de seleção; no entanto, estudos associando o peso corporal e comprimento tem ganhado destaque na aquicultura, sugerindo que a seleção para características morfométricas é viável para espécies da aquicultura, principalmente porque pode resultar em um melhor rendimento de filé ( Kause et al., 2003; Gejdrem e Rye, 2018; Vu et al., 2019). Na tilápia (Oreochromis nioloticus), a herdabilidade para o peso e características morfometrias foi estimada como moderada (h2 = 0.28 – 0.31), e as correlações genéticas entre essas características foram todas superiores a 0.8 (Reis-Neto et al., 2014). Em tambaqui (Colossoma macropomum), espécie intimamente relacionada ao pacu, os valores de herdabilidade foram estimados como moderados para peso corporal (h2 = 0.4), e baixo- moderados para características morfométricas (h2 = 0.1 a 0.4) (Melo et al., 2016; Perazza et al., 2019). Diversos fatores podem modificar a forma corporal dos peixes, tais como, o ambiente de criação, densidade e dieta (Colihueque e Araneda, 2014). Em truta arco-íris, por exemplo, animais selecionados para o desempenho de crescimento resultam em peixes mais redondos, principalmente porque a massa corporal é positivamente correlacionada com a forma do corpo e fator de condição, ou seja, o ganho de massa nos peixes é conseguido com o aumento da largura e altura do corpo, ao invés do aumento do comprimento do corpo (Gjerde e Schaeffer, 1989; Kause et al., 2003). A variação fenotípica total resulta de fontes de variação genéticas e ambientais, bem como da interação entre elas (Falconer, 1990). Para estabelecer e gerenciar programas de melhoramento de forma eficiente, o conhecimento da interação genótipo ambiente (GxE) é crucial para evitar reações genéticas reduzidas (Mulder e Bijma, 2005). A interação GxE, , é importante para os programas de melhoramento, especialmente devido a possível reclassificação de genótipos na qual genótipos superiores em um ambiente não são 18 necessariamente os mesmos em ambientes diferentes (Sae-Lim et al., 2010, 2014). Segundo Sae-Lim et al., (2013), o desenvolvimento de programas de melhoramento genético de peixes separadamente é recomendado quando a correlação genética é inferior a 0.7. Além disso, devido à alta fecundidade observada na criação dos peixes, espera-se um ponto de correlação mais alto (correlação genética ≥ 0.7) levando a uma maior intensidade de seleção (Sae-Lim et al., 2015). Alguns autores não relatam efeitos significativos de reclassificação para características de crescimento em espécies da aquicultura, como em tilápia do Nilo e barramundi, por exemplo (Trọng et al., 2013; Domingos et al., 2013). No entanto, uma forte reclassificação foi observada em Solea solea e robalo europeu (Dupont-Nivet et al., 2010; Mas- Muñoz et al., 2012). A fim de incluir características de crescimento como objetivo em programas de melhoramento, a estimativa de parâmetros genéticos é necessária para entender o nível de variação genética e a relação entre as características analisadas. A produção de pacu é realizada em sistemas distintos de produção e manejo, portanto, as correlações de uma mesma característica em diferentes ambientes também são necessárias para estabelecer programas de melhoramento otimizados. Desta forma, o presente estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos, analisar a interação genótipo ambiente (GxE) e identificar morfotipos para a característica de crescimento em pacu, utilizando dados experimentais de uma população de pedigree do Brasil. 2. MATERIAL E MÉTODOS 2.1. Comitê ética Este estudo foi conduzido em estrita conformidade com as recomendações do Conselho Nacional de Controle de Experimentação Animal (CONCEA) (Ministério da Ciência, 19 Tecnologia e Inovação) e foi aprovado pelo Comitê de Ética no Uso de Animais (CEUA nº 19.005/17) da Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, UNESP, Campus Jaboticabal, SP, Brasil. 2.2. População experimental Foram obtidos dados de 1,380 indivíduos de pacu P. mesopotamicus pertencentes a 48 famílias de irmãos completos, gerados por esquema de acasalamento fatorial parcial. Este sistema foi composto predominantemente por grupos de 3x3 (ou seja, acasalamentos de 3 fêmeas com 3 machos). Inicialmente, foram gerados 10 grupos de acasalamento fatorial utilizando cerca de 30 fêmeas e 30 machos, o que resultou em aproximadamente 90 famílias. No entanto, várias famílias não foram viáveis devido a problemas na progênie nas fases iniciais de vida, como baixa taxa de fertilização, baixa taxa de eclosão de ovos e alta mortalidade de larvas. Portanto, apenas 48 famílias de irmãos completos foram viáveis para o estudo de crescimento, provenientes de 16 fêmeas e 20 machos. As famílias foram produzidas durante o período de aproximadamente 30 dias (época reprodutiva de dezembro de 2018). Os reprodutores foram obtidos a partir de cinco diferentes pisciculturas comerciais do Brasil, com a finalidade de obter uma representação adequada de variação genética presentes nos estoques da aquicultura, similarmente ao que foi utilizado em Mastrochirico et al. (2019a, b). Esses estudos prévios revelaram a partir de marcadores moleculares multilocus que a formação do estoque de reprodutores para a iniciação de programas de melhoramento genético para o pacu deve ser formada a partir de diferentes pisciculturas com a finalidade de aumentar a diversidade genética e evitar riscos de endogamia. Além disso, com base na análise de parentesco, acasalar criadores de uma piscicultura com os de outra é a estratégia mais viável a ser adotada para obter acasalamentos não aparentados (Mastrochirico et al. 2019a, b). Assim, as famílias do presente estudo foram resultantes de acasalamentos entre machos de uma 20 piscicultura com fêmeas de outra piscicultura. Devido a ocorrência de híbridos interespecíficos utilizados como reprodutores (principalmente entre pacu Piaractus mesopotamicus e pirapitinga Piaractus brachypomus), todos os reprodutores aqui utilizados foram avaliados por técnicas moleculares confirmando a pureza da espécie, conforme protocolos descritos por Hashimoto et al. (2011). A desova induzida foi realizada com extrato de hipófise de carpa dissolvido em solução salina (0,9% NaCl) e aplicado em duas dosagens, com intervalo de 12 h (primeira e segunda dosagem de 0.6 e 5.4 mg/kg, respectivamente). As fêmeas também receberam 2 ml de prostaglandina sintética (Ciosin®, contendo 0.25 mg/ml de cloprostenol) no momento da segunda dosagem do extrato hipofisário, conforme protocolo descrito por Criscuolo-Urbinati et al. (2012). Para os machos, foi utilizada uma dose única, ao mesmo tempo da segunda dose das matrizes, equivalente a 1.5 mg/kg de extrato hipofisário de carpa. Após a eclosão em incubadoras cônicas de fibra de vidro de 20 l, as larvas foram transferidas para hapas familiares (250 l). As larvas foram alimentadas com náuplios de artêmia por 20 dias. Gradualmente, a ração foi substituída por 50% de proteína bruta. Na fase de alevino foram utilizadas rações peletizadas de 1.2 mm (40% de proteína bruta) e fornecidas duas vezes ao dia (ração comercial Nutripiscis Presence). A população experimental foi marcada por inoculação intraperitoneal quando o menor animal atingiu um mínimo de 5.0 g (aproximadamente 4 meses de idade), para manter as informações de pedigree durante os experimentos. Todo o processo de marcação foi realizado em um período de sete dias. Os peixes que apresentaram anormalidades morfológicas foram excluídos dos experimentos. Todos os experimentos foram conduzidos no Laboratório de Genética em Aquicultura e Conservação (LaGeAC), da Universidade Estadual Paulista (UNESP), Jaboticabal (Estado de São Paulo, Brasil). 21 2.3. Experimento de performance de crescimento Cada família de irmãos completos foi mantida separadamente em hapas individuais até a marcação. Após marcação (cerca de 4 meses de idade), os juvenis de diferentes famílias foram distribuídos aleatoriamente em tanques de 1 m3, mantidos em sistema de recirculação de água, dotados de filtros mecânicos e biológicos, sistema de aeração externa e temperatura controlada a 30°C (SD= 0.50) usando controlador térmico conectado a aquecedores (2x500 w). Temperatura, oxigênio dissolvido e pH foram medidos com um Multiparameter Water Quality Checker U-50 (Horiba, Kyoto, Japão). Animais de diferentes famílias compartilharam este ambiente comum (tanques) até cerca de 8 meses de idade. Nesse momento, o peso de todos os animais foi registrado por balança analítica (chamada de peso inicial iw). O iw médio foi de 30 g. Em seguida, os peixes foram avaliados por 6 meses em dois ambientes diferentes, denominados como env1, tanques de concreto experimentais (220 m2, de cerca de 10x22m); e env2, viveiros de uma piscicultura comercial (800 m2, de cerca de 18x44m). Os tanques experimentais pertencem às instalações onde está localizado o núcleo de criação (Centro de Aquicultura da Unesp, Caunesp, Jaboticabal, Brasil), enquanto os viveiros comerciais são provenientes das instalações de uma piscicultura localizada no Estado de São Paulo (Brasil), que foi selecionada para validar o pescado em condições comerciais. Esta empresa é considerada uma das principais pisciculturas do Estado de São Paulo que realiza engorda de pacus. Esta piscicultura foi selecionada devido às diferenças ambientais observadas em relação ao núcleo de criação (parâmetros da água, tanque concretado x viveiros escavados), o que permitiu testar a interação genótipo por ambiente (GxE). Além disso, a outra razão se deve à confiabilidade do piscicultor em realizar um ensaio experimental com procedimentos de manejo rigorosos para o experimento de crescimento. Durante a avaliação, os peixes foram 22 alimentados ad libitum por ração peletizada de 2 a 6 mm (36% de proteína bruta, ração comercial Nutripiscis Presence) duas vezes ao dia em ambos os ambientes. No env1 foram avaliadas 20 famílias, com aproximadamente 21 indivíduos por família, distribuídos aleatoriamente em três tanques. Assim, cada tanque do env1 foi composto por cerca de 140 animais (7 indivíduos x 20 famílias = 140), representando um total de 420 peixes (140 indivíduos x 3 tanques). No env2, foram avaliadas 48 famílias; cerca de 20 indivíduos por família foram distribuídos aleatoriamente em dois viveiros. Cada viveiro do env2 era composto por 480 peixes (10 indivíduos x 48 famílias = 480), representando o sistema de produção desta piscicultura (no total, 960 animais no env2). A diferença no número de famílias avaliadas em cada ambiente se deve ao fato de os tanques env1 serem menores e devido ao baixo número de indivíduos disponíveis em cada família, ou seja, apenas 20 famílias apresentaram número amostral suficiente para serem avaliadas em ambos os ambientes simultaneamente. Portanto, 28 famílias foram avaliadas exclusivamente em env2. No entanto, tanto os tanques quanto os viveiros apresentaram densidades semelhantes, de aproximadamente 1,6 peixes por m2. Os valores médios dos parâmetros da água medidos em env1 e env2 foram, respectivamente: temperatura (28.30 ± 1.36 e 31.20 ± 1.65 oC), pH (6.60 ± 0.29 e 6.60 ± 0.34) e oxigênio (5.60 ± 1.10 e 5.80 ± 1.21 mg /I) Dez características de crescimento foram avaliadas (Figura 1) através das seguintes medidas: peso inicial (iw); peso final (fw); comprimento total (tl); comprimento padrão (sl); comprimento da cabeça (hl); comprimento da pelve (pl), compreendido entre a base anterior da nadadeira pélvica e a base anterior da nadadeira anal; altura total (th); altura da cabeça (hh); altura na região posterior (ph), entre a base anterior da nadadeira adiposa e a base anterior da nadadeira anal. Para análise ganho de peso diário (adg), foi utilizada a seguinte equação: adg = (peso individual final – peso individual inicial)/dias. 23 2.4. Modelo estatístico Primeiramente, todas as características foram analisadas usando um modelo animal univariado (modelo 1), conforme definido abaixo: 𝒚𝒊𝒋 = 𝝁 + 𝒕𝒊 + 𝒌𝒋 + 𝒂𝒋 + 𝒆𝒊𝒋 [1] Onde yij foi o fenótipo observado para o peixe j (peso ou medidas morfométricas), no tanque ou viveiro i; μ foi o efeito fixo da média geral; ti foi o efeito fixo do tanque ou viveiro i, e a covariável do peso inicial iw (não incluído para adg); ki foi o efeito aleatório (hapa) familiar para o peixe j (efeito do ambiente familiar comum, que foi utilizado apenas para analisar iw; ou seja, o efeito causado quando os animais foram alocados em hapas até serem marcados); aj efeito aleatório genético animal do indivíduo j; e eij foi o efeito residual aleatório para o peixe j. Assumiu-se que: a ~ N(0, A𝜎𝑎 2) e ~ N(0, I𝜎𝑒 2), onde 𝜎𝑎 2 e 𝜎𝑒 2 são as variâncias Figura 1. Medidas morfométricas para características de crescimento em pacu: comprimento total (tl); comprimento padrão (sl); comprimento da cabeça (hl); comprimento da pelve (pl), altura total (th); altura da cabeça (hh), altura na região posterior (ph). 24 genéticas aditivas e residuais, respectivamente. A e I são as matrizes de relacionamento do numerador e as matrizes de identidade, respectivamente. Em segundo lugar, um modelo animal bivariado foi ajustado para estimar a correlação genética entre todas as características, aplicando o seguinte (modelo 2): [ 𝑦𝑖𝑗 𝑦𝑡𝑗 ] = 𝝁 + 𝒕𝒊 + 𝒌𝒋 + 𝒂𝒋 + 𝒆𝒊𝒋 [2] onde yij e ytj são as diferentes características medidas para o mesmo peixe j. Os efeitos fixos e aleatórios foram os mesmos descritos no modelo 1 e estão ligadas as características i e t, respectivamente. As correlações foram classificadas de acordo com Navarro et al. (2009), sendo os valores 0 – 0.40 considerados baixos, 0.45-0.55 moderados e 0.60-1 altos. Por fim, realizamos modelo animal bivariado para estimar a interação genótipo por ambiente considerando a mesma característica como distinta em env1 e env2. A correlação genética entre a característica medida em ambos os ambientes pode indicar a tendência e magnitude da interação GxE (Falconer e Mackay, 1996). O modelo de interação GxE para todas as características pode ser representado como (modelo 3): [ 𝑦𝑖𝑒𝑛𝑣1 𝑦𝑖𝑒𝑛𝑣2 ] = 𝝁 + 𝒕𝒊 + 𝒌𝒋 + 𝒂𝒋 + 𝒆𝒊𝒋 [3] onde env1 e env2 representam o traço i medidos nos diferentes ambientes. Os demais parâmetros são os mesmos descritos anteriormente, exceto pela covariância residual entre os ambientes que agora foi definida como 0, pois as características foram registradas em indivíduos de apenas um ambiente de cada vez, ou seja, a covariância residual é uma matriz diagonal para estes modelos. Além disso, os animais do env1 são classificados como ausentes 25 para o env2 e vice-versa. Os demais efeitos são os mesmos descritos nos modelos 1 e 2. Todas as análises foram realizadas utilizando o programa ASReml 4.0 (Gilmour et al., 2015). 2.5. Estimativa dos parâmetros genéticos Por meio do modelo 1 a herdabilidade (h²) foi calculada como: ℎ2 = 𝜎𝑎 2 𝜎𝑎 2+𝜎𝑒 2, onde σa 2 é a variância genética aditiva e σe 2 é a variância residual. A correlação genética (rg) foi calculada pelos parâmetros estimados no modelo 2 e 3 usando: 𝑟𝑔 = 𝜎𝑖𝑡 √𝜎𝑖 2𝜎𝑡 2 , onde, 𝜎𝑖𝑡 é a covariância genética aditiva entre as características i e t, 𝜎𝑖 2 e 𝜎𝑡 2 são as variâncias genéticas aditivas da característica i e t, respectivamente. Quando i e t são características diferentes medidas no mesmo ambiente, a correlação genética indica puramente em que medida eles são influenciados por alguns dos mesmos genes, também chamados de pleiotropia. Por outro lado, quando essas características são as mesmas registradas em diferentes ambientes, é possível estimar a tendência e a magnitude da interação GxE. Os componentes principais (PC) foram calculados a partir da autodecomposição da matriz de covariâncias usando a função eigen implementada no software R (R Code Team, 2017). O autovalor do PC está associado à variância de todas as características incluídas no PC. Cada autovalor tem um vetor unitário correspondente (peso) denominado autovetor (Rencher, 2002), que representa a força e a direção da variância de cada variável dentro do PC. Assim, na prática, os PCs são uma combinação de traços que potencialmente têm um significado biológico. Utilizou-se o critério de Kaiser (Kaiser, 1960) para identificar os PCs que explicavam a maior proporção da variação genética total das características. De acordo com o critério Kaiser, apenas os PCs com autovalores acima da unidade devem ser considerados. O primeiro PC (PC1) explica o maior percentual da variação genética dos caracteres, enquanto o segundo (PC2) explica o segundo maior percentual, e assim 26 sucessivamente. Esta análise foi realizada para identificar morfotipos comerciais de pacu que possam ser utilizados para fins de seleção. 3. RESULTADOS 3.1. Estatísticas descritivas As estatísticas descritivas para cada ambiente tanque/viveiro durante o período de avaliação de crescimento está apresentados na Tabela 1 e no material suplementar Tabela S1 e Tabela S2. A média geral do peso corporal ao final do experimento foi de 813.90 g ± 220.80; e o peso médio foi de 591.90 ± 274.60 g e 1,035.80 ± 270.00 g para o env1 e env2, respectivamente (Tabela 1). O indivíduo com maior peso apresentou 1,755.00 g no env2, enquanto o indivíduo de menor peso registrou 206.00 g no env1. O peso variou de 260.00 a 1,390.00 g no env1 e 455.00 a 1,755.00 g no env2. As famílias com maior média de peso apresentaram 773.50 (família 5 no env1) e 1,297.80 g (família 39 no env2), enquanto as famílias com menor peso médio foram registradas com 449.20 (família 15 no env1) e 856.20 g (família 19 no env2) (Figura 2). Em relação as medidas morfométricas, os indivíduos do env2 apresentaram as maiores medidas (mm) (Tabela1) Tabela 1. Média e desvio padrão das características analisadas nos diferentes ambientes. O peso está em gramas (g) e as medidas morfométricas em milímetros (mm). fw hh th ph hl tl sl pl env1 tanque 1 568.15 ± 271.30 72.60 ± 6.70 116.30 ± 15.40 83.90 ± 10.70 66.70 ± 6.80 248.90 ± 28.60 185.00 ± 23.60 57.60 ± 9.60 tanque 2 698.20 ± 274.50 73.70 ± 6.70 122.80 ± 15.60 87.00 ± 10.80 65.50 ± 6.80 254.00 ± 29.00 190.80 ± 23.90 62.50 ± 9.70 tanque 3 507.90 ± 274.00 68.80 ± 6.70 111.30 ± 15.60 80.10 ± 10.80 62.00 ± 6.80 241.20 ± 28.90 178.60 ± 23.80 56.50 ± 9.70 média 591.90 ± 274.60 71.80 ± 6.70 116.80 ± 15.60 83.70 ± 10.80 64.80 ± 6.80 248.10 ± 29.00 184.90 ± 23.90 58.90 ± 9.70 env2 viveiro 4 1,072.00 ± 270.10 80.00 ± 6.60 144.50 ± 15.30 102.80 ± 10.70 74.50 ± 6.70 292.10 ± 28.60 221.00 ± 23.60 73.50 ± 9.60 viveiro 5 997.70 ± 270.10 82.60 ± 6.60 139.60 ± 15.30 100.60 ± 10.70 74.00 ± 6.70 291.40 ± 28.60 220.40 ± 23.60 69.40 ± 9.60 média 1,035.80 ± 270.00 81.20 ± 6.70 142.10 ± 15.40 101.70 ± 10.70 74.20 ± 6.70 291.80 ± 28.60 220.70 ± 23.70 71.50 ± 9.70 Geral 813.90 ± 220.80 76.50 ± 5.37 129.50 ± 12.60 92.70 ± 8.70 69.50 ± 5.34 270.00 ± 22.7 202.80 ± 19.00 65.20± 7.80 27 fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pélvis 3.2. Parâmetros genéticos Os componentes de variância e herdabilidade estimados para cada característica são apresentados no material suplementar Tabela S3 e Tabela S2. De forma geral, a herdabilidade das características variou de moderada a alta, com hh apresentando o menor valor (h2 = 0.37 ± 0.09) e iw o maior valor (h2 = 0.57 ± 0.15). Em relação aos dois ambientes, foram observados valores similares de herdabilidade entre as características, principalmente levando em consideração o erro padrão. Os resultados das estimativas de herdabilidade para todas as características no env2 usando apenas as famílias que também estavam presentes no env1 (n = 20) foram semelhantes ao utilizar todas as famílias (n = 48), portanto, apenas os últimos resultados foram relatados. Figura 2. Peso médio entre as famílias de pacu nos dois ambientes analisados. 28 Tabela 2. Estimativas de herdabilidade (erro padrão) para peso e características morfométricas em pacu. iw fw hh hl tl sl th ph pl adg env1 - 0.27 ± 0.12 0.34 ± 0.14 0.53 ± 0.17 0.69 ± 0.19 0.74 ± 0.19 0.30 ± 0.13 0.42 ± 0.15 0.59 ± 0.18 0.70 ± 0.18 env2 - 0.41 ± 0.10 0.40 ± 0.10 0.40 ± 0.10 0.51 ± 0.12 0.47 ± 0.11 0.34 ± 0.09 0.40 ± 0.10 0.33 ± 0.09 0.50 ± 0.13 Geral 0.57 ± 0.15 0.45 ± 0.10 0.37 ± 0.09 0.40 ± 0.09 0.50 ± 0.10 0.51 ± 0.11 0.38 ± 0.09 0.41 ± 0.10 0.39 ± 0.10 0.50 ± 0.10 iw: peso inicial, fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pélvis, adg: ganho de peso diário 3.3. Correlações genéticas e fenotípicas As correlações genéticas e fenotípicas para as características analisadas estão presentes na tabela 3. Os valores de correlação entre as características de crescimento foram positivos e baixo-alto, variando entre 0.32 ± 0.04 a 0.96 ± 0.10 (fenotípica) e 0.33 ± 0.10 a 0.98 ± 0.01 (genética). As correlações genéticas entre o peso final e as características morfométricas foram significativos e altos (variando de 0.74 ± 0.10 a 0.88 ± 0.05). Tabela 3. Correlação genética (erro padrão) (acima) e correlação fenotípica (erro padrão) (abaixo) para as medidas corporais, peso final e ganho de peso médio diário em pacu fw hh hl tl sl th ph pl adg fw * 0.70 ± 0.10 0.82 ± 0.07 0.80 ± 0.07 0.80 ± 0.08 0.78 ± 0.08 0.88 ± 0.05 0.74 ± 0.10 0.90 ± 0.01 hh 0.57 ± 0.02 * 0.85 ± 0.06 0.42 ± 0.10 0.37 ± 0.10 0.92 ± 0.04 0.77 ± 0.09 0.38 ± 0.10 0.90 ± 0.02 hl 0.61 ± 0.02 0.57 ± 0.02 * 0.67 ± 0.10 0.56 ± 0.10 0.71 ± 0.10 0.75 ± 0.10 0.58 ± 0.10 0.90 ± 0.02 tl 0.75 ± 0.02 0.52 ± 0.04 0.59 ± 0.03 * 0.98 ± 0.01 0.34 ± 0.10 0.61 ± 0.10 0.86 ± 0.06 0.90 ± 0.01 sl 0.69 ± 0.02 0.45 ± 0.04 0.40 ± 0.04 0.94 ± 0.0 * 0.33 ± 0.10 0.59 ± 0.10 0.86 ± 0.05 0.90 ± 0.02 th 0.69 ± 0.02 0.6 ± 0.02 0.50 ± 0.03 0.60 ± 0.04 0.6 ± 0.04 * 0.83 ± 0.06 0.37 ± 0.10 0.90 ± 0.01 ph 0.88 ± 0.02 0.66 ± 0.02 0.52 ± 0.03 0.73 ± 0.02 0.7 ± 0.02 0.80 ± 0.01 * 0.55 ± 0.10 0.90 ± 0.01 pl 0.56 ± 0.03 0.32 ± 0.04 0.33 ± 0.04 0.70 ± 0.02 0.7 ± 0.02 0.52 ± 0.03 0.56 ± 0.03 * 0.80 ± 0.03 adg 0.90 ± 0.10 0.70 ± 0.09 0.80 ± 0.10 0.80 ± 0.10 0.8 ± 0.07 0.91 ± 0.10 0.96 ± 0.10 0.80 ± 0.10 * fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pélvis, adg: ganho de peso diário 29 3.4. Análise de componentes principais A Tabela 4 apresenta os autovalores, proporção e soma cumulativa da variância explicada pelos oito componentes. Os primeiros PCs representam 91 % da variância genética aditiva total para os caracteres. O PC1 explicou 72% da variação e apresentou valores negativos e semelhantes para todas as características, contrastando peixes com alto e baixo desempenho (peixes “grandes x pequenos”). O PC2, que explicou 19% da variação genética, não está associado ao peso, e diferencia os peixes principalmente de acordo com dois morfotipos: elíptico e arredondado (Figura 3). Table 4. Autovalores (λi) e proporção (%) sobre os oito componentes para a análise de componentes principais (PCA). traços PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 fw -0.41 -0.01 0.26 -0.03 -0.30 0.61 -0.19 -0.52 hh -0.33 0.43 -0.33 0.12 0.52 -0.24 -0.22 -0.44 hl -0.37 0.16 -0.66 -0.33 -0.39 0.11 -0.07 0.35 tl -0.35 -0.41 -0.09 -0.30 0.24 -0.05 0.71 -0.20 sl -0.34 -0.45 0.15 -0.12 0.47 0.13 -0.49 0.41 th -0.33 0.46 0.25 0.40 0.15 0.28 0.39 0.45 ph -0.37 0.21 0.52 -0.33 -0.27 -0.60 -0.07 0.05 pl -0.33 -0.40 -0.15 0.71 -0.32 -0.32 -0.04 -0.03 λi 5.7 1.5 0.3 0.2 0.1 0.07 0.00 -0.02 (%) 0.72 0.19 0.04 0.02 0.01 0.00 0.00 -0.00 30 Figura 3. Análise de componentes principais e morfotipos de pacu. Morfótipos elípticos (abaixo) e arredondados (acima). fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pelve 3.5. Interação Genótipo x Ambiente As correlações genótipo ambiente (GxE) de todas as características estão descritas na Tabela 5. As correlações GxE entre os dois ambientes foram altas e positivas, variando entre 0.80 ± 0.34 (th) e 0.96 ± 0.01 (fw), o que indica baixa interação GxE entre as características analisadas nos dois ambientes. Tabela 5. Correlação genótipo ambiente (erro padrão) entre dois ambientes (env1 e env2). Traits GxE correlation fw 0.96 ± 0.01 hh 0.81 ± 0.29 hl 0.93 ± 0.31 tl 0.92 ± 0.17 sl 0.98 ± 0.23 th 0.80 ± 0.34 ph 0.85 ± 0.22 pl 0.84 ± 0.26 adg 0.90 ± 0.01 31 fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pélvis, adg: ganho de peso diário 4. DISCUSSÃO 4.1. Parâmetros genéticos Considerável potencial para o melhoramento genético tem sido relatado em espécies da aquicultura, especialmente para características como taxa de crescimento e resistência a doenças (Gjedrem e Rye, 2018). Recentemente, foram descritos parâmetros genéticos para resistência a bactéria Aeromonas hydrophila no pacu, o que indicou uma variação fenotípica significativa e que a resistência contra esse patógeno pode ser melhorada por meio de melhoramento seletivo (Mastrochirico-Filho et al., 2019). Da mesma forma, o presente estudo registrou variação genética significativa para o desempenho de crescimento (peso e características morfométricas) em pacu, demonstrando o potencial de aplicação da seleção genética para aumentar sua produção na aquicultura. No presente estudo, os parâmetros de herdabilidade para o peso corporal foram significativos e corroboram valores de moderado a alto parâmetros em várias espécies de peixes, incluindo o robalo (h2 = 0.29-0.61) (Dupont-Nivet et al., 2010), tilápia do Nilo (h2 = 0.19-0.55) (Gjerde et al., 2012; Trong et al., 2013), e tambaqui (h2 = 0.26-0.49) (Mello et al., 2016; Perazza et al., 2019), espécie proximamente relacionada ao pacu. Estimativas de herdabilidade para características morfométricas também foram relatadas como moderada- altas em tambaqui (Mello et al., 2016, Perazza et al., 2019), com maiores valores atribuídos ao comprimento total ou comprimento corporal padrão, da mesma forma que detectamos aqui para o pacu. Em contraste, a herdabilidade para o comprimento da cabeça foi demonstrada como baixa-moderada no tambaqui (h2 = 0.10-0.29), enquanto se revelou maior no pacu (h2 = 0.40). Esta característica é interessante para ser incorporada em programas de seleção, pois o pacu 32 apresenta uma cabeça menor que o tambaqui, o que é atrativo para o setor comercial por aumentar o rendimento corpóreo. De forma geral, nossos dados revelaram diferenças nas estimativas de herdabilidade para iw (h2 = 0.57 ± 0.15) e fw (h2 = 0.45 ± 0.10), o que pode ser atribuído ao efeito de ambiente comum resultante do processo de criação das famílias de irmãos completos antes do período de marcação. Essa condição também foi registrada em diferentes espécies de peixes, nas quais os valores de herdabilidade são superestimados devido aos efeitos de ambiente comum (Gallardo et al., 2010; Vandeputte and Haffray, 2014). Portanto, a avaliação de características de crescimento por períodos mais longos também é mais adequada (melhor do que em fases iniciais de vida, como peso em juvenis de pacu – iw), devido aos reduzidos efeitos ambientais (e de erro) sobre os fenótipos ao longo do tempo e por acumulação dos efeitos genéticos aditivos em períodos mais longos (Domingos et al., 2013). Em termos práticos, o efeito de ambiente comum poderia ser reduzido usando a estratégia de manter todas as famílias unidas desde o processo inicial de criação (sem marcação) e, então, reconstruir o pedigree por meio de análises moleculares (Dupont-Nivet et al., 2008). No entanto, devido aos maiores custos e maior tempo de genotipagem por marcadores moleculares, a estratégia de pit-tagging foi mais vantajosa no presente estudo. Neste trabalho, foi possível verificar ligeira divergência nos valores de herdabilidade comparando todas as características entre os dois ambientes (env1 e env2); no entanto, essas diferenças não foram significativas, principalmente considerando o erro padrão (SE). Portanto, qualquer hipótese para discutir essas pequenas discrepâncias será superficial, principalmente porque o SE é influenciado pelo baixo número amostral e a herdabilidade pelas diferenças na composição populacional em cada ambiente. Outra informação destacada deste estudo é a variação nas estimativas de herdabilidade para fw (h2 = 0.27 ± 0.12) e adg (h2 = 0.70 ± 0.18), principalmente em env1, o que indica que adg 33 poderia ser uma característica melhor (do que usando apenas fw) para ser incorporado ao processo de seleção em pacu, como também relatado em outras espécies de peixes (Bureau et al., 2000). A maioria das correlações genéticas entre as características de crescimento em pacu foram descritas como positivas (favoráveis) e de alta magnitude, com exceção das características envolvendo altura (th, ph and hh) e comprimento (tl, sl and pl), cujos baixos valores de correlação positiva foram detectados. Além disso, também foi encontrada moderada correlação para hl (comprimento da cabeça) contra outras características de comprimento (tl, sl e pl), indicando que a seleção para comprimento do corpo não resulta necessariamente em uma cabeça mais longa. De forma geral, o peso (fw e adg) foi altamente correlacionado com as características morfométricas (altura e comprimento), sugerindo que ganhos genéticos em peso podem ser obtidos pelas respostas correlacionadas dessas características (exceto para características de cabeça, que não são desejáveis). Da mesma forma, no presente estudo, valores altos e positivos de correlação genética foram observados, o que já haviam sido reportados para o tambaqui (Colossoma macropomum) (Mello et al., 2016; Perazza et al., 2019), flatfish (Paralichthys olivaceus) (Li et al., 2018; Liu et al., 2011; Tian et al., 2011) e tilápia do Nilo (Rutten et al., 2005), no qual também sugere a previsão de rendimento de filé. 4.2. Identificação de morfotipos A forma do corpo e a pigmentação da pele tornaram-se características valiosas de aparência em peixes comerciais (Colihueque e Araneda, 2014). Devido a crescente sofisticação do mercado, o tamanho do peixe, a qualidade da carne e outras características tradicionais não são os únicos atributos que influenciam a escolha do consumidor na venda, especialmente quando o peixe é vendido inteiro. Portanto, para satisfazer as demandas do mercado moderno e aumentar a lucratividade, os produtores são obrigados a gerenciar características externas de 34 forma mais intensiva e em escala industrial, em particular a forma do corpo e a cor da pele (Colihueque e Araneda, 2014). Na maioria dos casos, a seleção ocorre apenas para desempenho de crescimento nas espécies da aquicultura; no entanto, a seleção multicaracaterísticas tem sido aplicada em muitas espécies (Gjedrem e Rye, 2018), onde várias características podem ser selecionadas para aumentar o tamanho do corpo e rendimento do filé. Portanto, com base na análise de correlação, na qual foi observada baixa magnitude para características envolvendo altura e comprimento, investigamos a ocorrência de diferentes morfotipos no pacu. Nós identificamos um PC significativo (PC2) que distinguiu dois morfotipos animais: elíptico e arredondado. Moderadas correlações genéticas de elipticidade com peso de abate e taxa de crescimento foram observadas para tilápia do Nilo (Oreochromis niloticus) (Trong et al., 2013). Na truta arco-íris, os animais selecionados para um crescimento mais rápido resultaram em peixes mais arredondados, o que se deve a uma correlação positiva entre a massa e forma corporal (Gjerd and Schaeffer., 1989, Kause et al., 2003), ou seja, o ganho de massa ocorre aumentando a largura e a altura do corpo e não pelo comprimento. Esses resultados apoiam a observação geral de que a seleção para o crescimento rápido levará a peixes mais redondos (Elvingson e Johansson, 1993; Gjerde e Schaeffer, 1989; Kause et al., 2003). Portanto, uma condição semelhante pode estar associada aos diferentes morfotipos observados no pacu; no entanto, ainda são necessários mais estudos para corroborar essa hipótese e verificar qual morfotipo (elíptico e arredondado) apresentará melhor rendimento de filé. Nossos resultados sugerem que o PCA pode ser implementado em programas de melhoramento de pacu para realizar a seleção para um morfotipo específico. Por exemplo, como o pacu é consumido principalmente como peixe inteiro, animais elípticos poderiam ser selecionados para esse mercado consumidor. No entanto, quando utilizados como subprodutos processados (por exemplo, costela e lombo), peixes arredondados podem ter preferência para 35 fins de seleção, principalmente porque esse morfotipo pode estar associado a maior rendimento de lombo, semelhante ao descrito em truta e tilápia para rendimento de filé (Gjerde e Schaeffer, 1989; Kause et al., 2003; Trong et al., 2013). 4.3. Interação genótipo ambiente (GxE) Em programas de melhoramento genético, particularmente para a aquicultura, forte GxE pode resultar em um ganho genético abaixo do ideal (Ponzoni et al., 2008), principalmente quando a prole do núcleo de melhoramento é transferida para um ambiente de produção. Em contraste, fraca GxE sugere que os indivíduos com genótipos superiores não são significativamente diferentes entre os dois ambientes (núcleo x ambiente de cultivo), similarmente ao que foi observado no presente estudo, ou seja, a baixa interação GxE entre os ambientes env1 e env2 (rg > 0.8). Essa situação também foi relatada para características relacionadas ao crescimento em outras espécies da aquicultura em diferentes ambientes, como: tilápia do Nilo (rg = 0.85–0.96), robalo europeu (rg = 0.96–0.99), e barramundi (rg > 0.97) (Dupont-Nivet et al., 2008; Trọng et al., 2013; Domingos et al., 2013). Embora tenhamos detectado baixa interação GxE, o peso final médio em env1 (591.90 ± 274.60) foi menor que em env2 (1,035.80 ± 270.00). Essa diferença pode ser atribuída a dois fatores: 1) diferenças ambientais, principalmente a menor temperatura da água em env1, de modo que os peixes crescem lentamente; 2) composição da população, pois foi encontrado desempenho semelhante para todas as características ao analisar apenas as 20 famílias em ambos os ambientes (ver material complementar Tabela S1 e Tabela S2), ou seja, as 28 famílias adicionais avaliadas apenas em env2 provavelmente estão influenciando os valores mais altos para características de crescimento em env2. No entanto, as estimativas de interação G×E em espécies da aquicultura podem diferir entre os estudos, dependendo do grau de diferenças entre os macroambientes, incluindo 36 temperatura, fotoperíodo, dieta, densidade de estocagem, qualidade da água, substrato, localização da piscicultura e sistema de criação (Mas-Muñoz et al., 2013; Sae-Lim et al., 2013; Li et al., 2019). Portanto, mais estudos sobre a interação G×E em pacu usando desenhos de estudo mais robustos (ou seja, testando ambientes e condições extremas) são necessários para confirmar nossos achados. Se esta hipótese for corroborada, a fraca interação G×E encontrada em diferentes ambientes indica que animais de um único programa de reprodução seletiva podem ser amplamente dispersos no sistema de produção comercial em pacu, onde os pequenos produtores são predominantes. Isto é particularmente interessante para esta espécie, que é considerada um peixe não modelo com baixo investimento aplicado em programas de melhoramento. 5. CONCLUSÃO No geral, as estimativas de herdabilidade para desempenho de crescimento (peso e características morfométricas) sugerem que essas características estão sob controle genético moderado-alto e devem responder à seleção. O peso apresentou alta correlação genética com as características morfométricas, o que implica que a seleção simultânea pode ser realizada entre essas características de crescimento. A análise de componentes principais revelou que os dois primeiros componentes principais são suficientes para explicar a maior parte da variância genética para peso, altura e comprimento em pacu, indicando que a seleção para morfotipo específico pode ser realizada (morfotipos elípticos e arredondados). Nossos resultados sugerem fraca reclassificação de genótipos (baixa interação G×E) para características de crescimento entre os ambientes; portanto, espera-se que os animais superiores avaliados no núcleo de reprodução sejam superiores neste ambiente comercial. Em conclusão, a significativa variação 37 genética encontrada para as características de crescimento indica que o melhoramento seletivo é uma abordagem viável para aumentar a produtividade do pacu na aquicultura. 6. MATERIAL SUPLEMENTAR 38 Tabela S1. Médias dos mínimos quadrados (LSM) (erro padrão) para as características das 20 famílias presentes em ambos os ambientes. O peso está em gramas (g) e as medidas morfométricas em milímetros (mm). Média dos mínimos quadrados (LSM) Famílias Traços 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 env1 fw 718.0 0 ± 37.40 655.00 ± 32.70 783.00 ± 37.40 583.00 ± 40.00 619.00 ± 34.30 673.00 ± 34.30 711.00 ± 38.60 624.00 ± 37.40 632.00 ± 36.30 693.00 ± 32.70 676.00 ± 40.0 478.00 ± 36.30 505.00 ± 41.50 591.00 ± 38.60 447.00 ± 34.30 505.00 ± 41.50 469.00 ± 37.40 469.00 ± 37.40 497.00 ± 38.60 461.00 ± 38.60 tl 269.0 0 ± 4.55 263.00 ± 3.98 272.00 ± 4.55 243.00 ± 4.87 256.00 ± 4.18 264.00 ± 4.18 266.00 ± 4.70 251.00 ± 4.55 253.00 ± 4.42 264.00 ± 3.98 255.00 ± 4.87 231.00 ± 4.70 235.00 ± 4.18 250.00 ± 5.05 225.00 ± 4.29 233.00 ± 4.55 230.00 ± 4.70 227.00 ± 4.55 238.00 ± 4.70 229.00 ± 4.70 sl 203.0 0 ± 3.78 197.00 ± 3.30 203.00 ± 3.78 181.00 ± 4.04 192.00 ± 3.46 197.00 ± 3.46 200.00 ± 3.90 186.00 ± 3.78 190.00 ± 3.66 196.00 ±3.30 192.00 ± 4.04 170.00 ± 3.66 176.00 ± 4.04 186.00 ± 3.90 165.00 ± 3.46 173.00 ± 4.19 170.00 ± 3.56 170.00 ± 3.78 176.00 ± 3.90 169.00 ± 3.90 hl 67.80 ± 1.17 67.80 ± 1.02 69.20 ± 1.17 63.90 ± 1.25 66.20 ± 1.07 67.50 ± 1.07 68.50 ± 1.21 66.30 ± 1.17 66.20 ± 1.13 70.50 ± 1.02 67.00 ± 1.25 62.40 ± 1.13 61.40 ±1.25 64.50 ± 1.21 60.10 ± 1.07 61.50 ± 1.30 60.40 ± 1.10 59.20 ± 1.17 62.90 ± 1.21 61.20 ± 1.21 pl 61.80 ± 1.54 62.30 ± 1.34 65.90 ± 1.54 57.70 ± 1.64 61.10 ± 1.41 65.00 ± 1.41 66.00 ± 1.59 60.80 ± 1.54 60.30 ± 1.49 63.40 ± 1.34 64.20 ± 1.64 51.80 ± 1.49 54.80 ± 1.64 59.00 ± 1.59 51.90 ± 1.41 54.00 ± 1.71 53.30 ± 1.45 53.30 ± 1.45 55.90 ± 1.59 53.10 ± 1.59 th 125.0 0 ± 2.38 122.00 ± 2.07 131.00 ± 2.38 117.00 ± 2.54 119.00 ± 2.18 120.00 ± 2.18 123.00 ± 2.45 119.00 ± 2.18 120.00 ± 2.18 122.00 ± 2.07 124.00 ± 2.54 109.00 ± 2.30 113.00 ± 2.54 118.00 ± 2.45 106.00 ± 2.18 110.00 ± 2.64 109.00 ± 2.24 109.00 2.38 110.00 ± 2.45 112.00 2.45 hh 74.30 ± 1.08 73.70 ± 0.95 77.20 ± 1.08 71.30 ± 1.16 72.50 ± 0.99 73.00 ± 1.12 74.30 ± 1.08 71.90 ± 1.05 73.60 ± 0.95 75.30 ± 1.16 76.30 ± 10.05 69.70 ± 1.16 68.60 ± 1.12 72.00 ± 0.99 67.40 ± 1.20 69.70 ± 1.02 68.00 ± 1.08 67.70 ± 1.12 69.50 ± 1.12 69.5 ± 1.12 ph 88.80 ± 1.63 86.50 ± 1.43 90.80 ± 1.63 82.40 ± 1.75 84.20 ± 1.50 87.50 ± 1.50 88.60 ± 1.69 84.70 ± 1.63 86.30 ± 1.58 88.20 ± 1.43 87.60 ± 1.75 79.80 ± 1.58 81.60 ± 1.75 85.80 ± 1.69 76.70 ± 1.50 78.30 ± 1.81 78.50 ± 1.54 77.80 ± 1.63 79.80 ± 1.69 79.60 ± 1.69 adg 4.71 ± 0.13 4.62 ± 0.11 4.96 ± 0.13 4.47 ± 0.14 4.75 ± 0.12 5.05 ± 0.12 4.86 ± 0.13 4.83 ± 0.13 4.86 ± 0.12 4.77 ± 0.11 4.94 ± 0.14 4.35 ± 0.12 4.59 ± 0.14 4.73 ± 0.13 4.23 ± 0.12 4.43 ± 0.14 4.38 ± 0.13 4.38 ± 0.13 4.50 ± 0.13 4.47 ± 0.13 env2 fw 1149. 00 ± 33.40 1038.00 ± 32.50 1033.00 ± 34.50 964.00 ± 35.60 1018.00 ± 29.40 1092.00 ± 31.60 1098.00 ± 34.50 976.00 ± 36.80 1084.0 0 ± 38.2 1056 ± 29.40 1089 ± 38.20 904.00 ± 38.20 872.00 ± 38.20 917.00 ± 35.60 904.00 ± 43.60 905.00 ± 36.80 879.00 ± 36.80 890.00 ± 45.90 854.00 ± 35.60 944.00 ± 35.60 tl 305.0 0 ± 3.61 299.00 ± 3.51 291.00 ± 3.72 279.00 ± 3.84 299.00 ± 3.17 300.00 ± 3.42 298.00 ± 3.72 281.00 ± 3.98 292.00 ± 4.13 296.00 ± 3.17 291.00 ± 4.13 280.00 ± 3.84 278.00 ± 4.13 280.00 ± 3.84 276.00 ± 4.71 279.00 ± 3.98 277.00 ± 3.98 274.00 ± 4.96 283.00 ± 3.84 274.00 ± 3.84 sl 233.0 0 ± 3.23 227.00 ± 3/14 221.00 ± 3.33 212.00 ± 3.44 226.00 ± 2.84 229.00 ± 3.05 228.00 ± 3.33 214.00 ± 3.56 220.00 ± 3.69 222.00 ± 2.84 221.00 3.69 209.00 ± 3.69 212.00 ± 3.69 213.00 ± 3.44 209.00 ± 3.56 208.00 ± 3.56 209.00 ± 3.56 209.00 ± 4.44 213.00 ± 3.44 207.00 ± 3.44 hl 75.20 ± 0.98 73.80 ± 0.95 73.80 ± 1.00 70.50 ± 1.04 75.00 ± 0.86 73.80 ± 0.92 74.80 ± 1.11 73.30 ± 1.07 76.70 ± 1.11 76.40 ± 0.86 74.80 ± 1.11 72.60 ± 1.11 70.70 ± 1.11 71.20 ± 1.04 71.90 ± 1.27 72.80 ± 1.07 70.80 ± 1.07 67.60 ± 1.34 72.30 ± 1.04 71.90 ± 1.04 39 pl 88.80 ± 1.63 86.50 ± 1.63 90.80 ± 1.63 82.40 ± 1.75 84.20 ± 1.50 87.50 ± 1.50 88.60 ± 1.69 84.70 ± 1.63 86.30 ± 1.58 88.20 ± 1.43 87.60 ± 1.75 79.80 ± 1.58 81.60 ± 1.75 85.80 ± 1.69 76.70 ± 1.50 78.30 ± 1.81 78.50 ± 1.54 77.80 ± 1.63 79.80 ± 1.69 79.60 ± 1.69 th 125.0 0 ± 2.38 122.00 ± 2.07 131.00 ± 2.38 117.00 ± 2.54 119.00 ± 2.18 120.00 ± 2.30 123.00 ± 2.45 119.00 ± 2.38 120.00 ± 2.30 122.00 ± 2.07 124.00 ± 2.54 109.00 ± 2.30 113.00 ± 2.54 118.00 ± 2.45 106.00 ± 2.18 110.00 ± 2.64 109.00 ± 2.24 109.00 ± 2.38 110.00 ± 2.45 112.00 ± 2.45 hh 81.60 ± 0.98 79.50 ± 0.95 81.20 ± 1.01 78.30 ± 1.04 79.90 ± 0.86 82.40 ± 0.92 82.70 ± 1.01 81.70 ± 1.08 84.60 ± 1.12 81.40 ± 0.86 84.50 ± 1.12 78.20 ± 1.12 78.60 ± 1.04 76.60 ± 1.04 78.00 ± 1.27 80.80 ± 1.08 78.30 ± 1.08 76.30 ± 1.34 78.00 ± 1.04 79.40 ± 1.04 ph 88.80 ± 1.63 86.50 ± 1.43 90.80 ± 1.63 82.40 ± 1.75 84.20 ± 1.50 87.50 ± 1.50 88.60 ± 1.69 84.70 ± 1.63 86.30 ± 1.58 88.20 ± 1.43 87.60 ± 1.75 79.80 ± 1.58 81.60 ± 1.75 85.80 ± 1.69 76.70 ± 1.50 78.30 ± 1.81 78.50 ± 1.54 77.80 ± 1.63 79.80 ± 1.69 79.60 ± 1.69 adg 4.71 ± 0.13 4.62 ± 0.11 4.96 ± 0.13 4.47 ± 0.14 4.75 ± 0.12 5.05 ± 0.12 4.86 ± 0.13 4.83 ± 0.13 4.86 ± 0.12 4.77 ± 0.11 4.94 ± 0.14 4.35 ± 0.12 4.59 ± 0.14 4.73 ± 0.13 4.23 ± 0.12 4.43 ± 0.14 4.38 ± 0.12 4.38 ± 0.13 4.50 ± 0.13 4.47 ± 0.13 40 Tabela S2. Médias dos mínimos quadrados (LSM) (erro padrão) para as características analisadas em diferentes ambientes. O peso está em gramas (g) e as medidas morfométricas em milímetros (mm). Tabela S3. Estimativas de variância genética aditiva (σa²), variância residual (σp²) e variância fenotípica (σe²) (erro padrão) para peso e características morfométricas em pacu. iw: peso inicial; fw: peso final; hh: altura da cabeça; th: altura total; ph: altura posterior; hl: comprimento da cabeça; tl: comprimento total; sl: comprimento padrão; pl: comprimento da pelve Traços σa 2 σp 2 σe2 Geral iw 78.64 ± 22.16 123.19 ± 11.64 44.54 ± 11.75 fw 7115.80 ± 2156.20 15679.00 ± 1193.00 8563.39 ± 1221.60 hh 6.99 ± 2.14 18.50 ± 1.24 11.51 ± 1.27 hl 7.85 ± 2.40 19.59 ± 1.37 11.74 ± 1.40 tl 130.11 ± 38.80 255.54 ± 20.98 125.42 ± 21.44 sl 100.55 ± 30.52 196.86 ± 16.41 96.31 ± 16.83 th 23.46 ± 7.42 61.459 ± 4.26 37.99 ± 4.40 ph 11.37 ± 3.48 27.63 ± 1.97 16.25 ± 2.02 pl 16.65 ± 5.26 42.33 ± 2.99 25.68 ± 3.09 env1 fw 3,673,00 ± 1864.6 1,3402.70 ± 2597.2 9,729.70 ± 1408.6 hh 5.50 ± 2.60 16.02 ± 3.80 10.50 ± 1.80 hl 8.52 ± 3.40 15.99 ± 5.20 7.47 ± 2.00 tl 182.01 ± 70.10 261.01 ± 55.80 79.00 ± 38.40 sl 143.40 ± 53.70 192.17 ± 34.40 48.77 ± 28.90 th 17.92 ± 8.60 58.01 ± 12.70 40.09 ± 6.20 ph 11.05 ± 4.80 26.23 ± 7.80 15.18 ± 3.00 pl 20.80 ± 8.60 35.15 ± 10.11 14.32 ± 4.90 adg 0.88 ± 0.17 1.09 ± 0.14 0.21 ± 0.09 env2 fw 7,391.90 ± 2349.4 17,828.90 ± 5226.8 10,437.00 ± 1430.50 hh 7.90 ± 2.40 19.76 ± 5.50 11.85 ± 1.50 hl 8.09 ± 2.50 19.94 ± 5.70 11.85 ± 1.50 tl 125.02 ± 38.30 241.39 ± 82.20 116.37 ± 21.80 sl 92.48 ± 29.30 196.37 ± 65.40 103.89 ± 17.10 th 21.43 ± 7.00 61.82 ±15.20 40.39 ± 4.50 ph 10.94 ± 3.40 27.17 ± 7.70 16.23 ± 2.10 pl 15.64 ± 5.20 46.06 ± 11.00 30.42 ± 3.40 adg 0.41 ± 0.16 0.87 ± 0.20 0.47 ± 0.09 Média dos mínimos quadrados (LSM) fw hh hl tl sl th ph pl adg Tanque 1 584.00 ± 14.25 73.10 ± 0.42 67.30 ± 0.43 251.00 ± 1.64 187.00 ± 1.40 117.00 ± 0.82 84.60 ± 0.57 58.40 ± 0.63 4.24 ± 0.02 Tanque 2 708.00 ± 14.85 74.00 ± 0.44 65.70 ± 0.45 255.00 ± 1.71 192.00 ± 1.46 123.00 ± 0.85 87.40 ± 0.59 62.90 ± 0.66 5.18 ± 0.02 Tanque 3 512.00 ± 15.15 69.00 ± 0.45 62.20 ± 0.46 242.00 ± 1.74 179.00 ± 1.49 112.00 ± 0.87 80.30 ± 0.60 56.70 ± 0.67 4.60 ± 0.02 Viveiro 4 1072.00 ± 8.15 80.00 ± 0.24 74.50 ± 0.24 292.00 ± 0.94 221.00 ± 0.80 145.00 ± 0.47 102.80 ± 0.32 73.50 ± 0.36 4.43 ± 0.01 Viveiro 5 994.00 ± 8.27 82.60 ± 0.24 74.00 ± 0.25 291.00 ± 0.95 220.00 ± 0.81 139.00 ± 0.47 100.50 ± 0.33 69.40 ± 0.36 4.04 ± 0.01 41 7. 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