Estudo da frequência de consumo de água e demais atividades de bovinos de corte criados à pasto - Watanabe, Rafael Nakamura [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022)
A aplicação da tecnologia na agropecuária auxilia a seleção de animais geneticamente superiores. A utilização de acelerômetros na predição do comportamento animal tem se mostrado como ferramenta com potencial para substituição de mão-de-obra humana, auxiliando na redução de custos para o produtor. Além disso, metodologias de sequência de RNA (RNAseq) para o conhecimento dos genes que são expressos em animais mais adaptados ao meio ambiente são fundamentais para o progresso genético de uma população. Portanto, os objetivos desse trabalho foram: (1) Estudar o diferencial de expressão e dispersão de genes em animais da raça Nelore e F1 (Nelore x Angus) com perfis extremos de frequência de consumo de água individual diário e demais atividades durante o período diurno mantidos em pastagens com diferentes níveis de adubação e com diferentes suplementações; (2) estudar diferentes estratégias na predição do comportamento de animais Nelore criados a pasto, especialmente para atividades de menor frequência, a partir de registros de acelerômetros. Foram observados os comportamentos de pastejo, ruminação, ócio em pé e em decúbito, frequência de consumo de água (WCF), frequência do animal no cocho e andar, de 36 animais Nelore e 33 animais F1, criados à pasto. A WCF foi anotada toda vez que o animal compareceu no bebedouro e as demais atividades a cada 10 minutos. Dez animais extremos (cinco extremos superiores e cinco extremos inferiores, para ambas as composições genéticas) foram selecionados para frequência relativa de WCF (razão entre WCF divido e a soma de todos os comportamentos) e frequência relativa da atividade geral (GA) (razão entre a soma de todos os comportamentos, exceto ócio e soma de todos os comportamentos). Estes animais extremos tiveram seu sangue coletado para subsequente sequenciamento de RNA. Nas análises de predição do comportamento animal, foram considerados nove animais da raça Nelore criados à pasto, acoplados com acelerômetros. Três metodologias de “Machine Learning” (“Random Forest” (RF), “Support Vector Machine” (SVM) e “Naive Bayes Classifier” (NBC)) foram comparadas para predição dos comportamentos de ruminação, pastejo, ócio, WCF, frequência do animal no cocho e andar. A fim de se verificar estratégias para melhor predição dos comportamentos devido ao desbalanceamento dos dados colhidos, foram utilizadas as metodologias de reamostragem “under” e “over-sampling”. As análises funcionais e de enriquecimento mostraram para a análise de diferencial de expressão gênica, um total de 13 e 3 genes distintos relacionados a processos biológicos, componentes celulares e vias de Kegg, para os grupos Nelore para frequência de consumo de água (NWCF) e Nelore para atividade geral (NGA), respectivamente. Para a análise de diferencial de dispersão, três e dois genes distintos foram enriquecidos, relacionados aos componentes celulares para NWCF e NGA, respectivamente. Nos grupos WCF e GA para F1 foram encontrados cinco genes distintos, relacionados a processos biológicos, componentes celulares e vias de Kegg. Os genes encontrados neste estudo foram associados a várias características importantes para a capacidade adaptativa dos animais. Nas predições iv do comportamento animal, a acurácia geral foi maior para modelos de RF, sendo a maior para o modelo de RF treinado com dados “over-sampled”. Portanto, em geral, a melhor estratégia para classificar e predizer comportamentos mais frequentes foi com o algoritmo de RF e, quando comportamentos menos frequentes são o principal interesse, a estratégia mais adequada foi utilizar técnica de “over-sampling” para treinamento dos dados.

Selecting animals able for increasing the sustainability of the production system and less degrading the environment is an essential part of the implementation of programs to intensify sustainable livestock. Knowing genes that influence beef cattle 8 water consumption frequency and general activity in grazing can help the animal 9 selection and genetic constitution knowledge about these traits. Therefore, the aim of this work was to verify the differential gene expression (DE) and dispersion (DD) profile associated with water consumption frequency (WCF) and general activity (GA) in grazing beef cattle. The animals’ behavior was monitored and recorded for hours daily for four days. For RNA sequence, extreme animals (five animals with greater frequency and five with less frequency) were selected for WCF and GA for Nelore and F1 (Nelore x Angus) animals. The functional and enrichment analysis showed, for DE analysis, a total of ten and three distinctive genes related to biological process, cellular components and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathways for Nelore water consumption frequency (NWCF) and Nelore general activity (NGA), respectively. No enriched genes were found for F1 groups. For the DD analysis, three and two distinctive genes were enriched, related to cellular components for NWCF and NGA, respectively. In the F1 animals’ water consumption frequency (F1WCF) and F1 animals’ general activity (F1GA) groups, four and five distinctive genes related to biological process, cellular components, and KEGG pathways, respectively, were found. Genes found in this study related to water consumption frequency and general activity were associated with several important traits for the adaptive capacity of animals. These genes can elucidate and help to select animals that are more adapted to challenging environments and degrade less the environment.
Study of water consumption frequency and other activities of beef cattle raised on pasture
Keywords: Expressão gênica; Bovinos de corte; Animais comportamento; Zebu; Inteligência Artificial