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

Processo: 15/25304-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2016
Vigência (Término): 31 de julho de 2018
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
Pesquisador responsável:Fernando Sebastián Baldi Rey
Beneficiário:Fabieli Loise Braga Feitosa
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal, SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:09/16118-5 - Ferramentas genômicas no melhoramento genético de características de importância econômica direta em bovinos da raça Nelore, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):16/24085-3 - Seleção genômica e vias metabólicas associadas com o perfil de ácidos graxos da carne utilizando haplótipos em bovinos da raça Nelore, BE.EP.DR
Assunto(s):Marcadores genéticos   Qualidade da carne   Bovinos de corte   Genômica

Resumo

Atualmente, há uma contínua e crescente preocupação por parte da população e dos órgãos de saúde pública quanto ao consumo excessivo de gorduras, especialmente as gorduras de origem animal, bem como do tipo de gordura ou perfil de ácidos graxos na carne, e seu impacto sobre a saúde do consumidor. Por mais que os marcadores individuais possam levar a resultados significativos, a análise baseada em haplótipos pode identificar loci que não são captados por um único marcador ou revelar o efeito combinatório entre loci. O objetivo deste projeto será inferir a fase de ligação entre marcadores SNP visando estimar os haplótipos presentes no genoma de bovinos Nelore, e utilizar estes haplótipos como marcadores em estudos de associação e seleção genômica para o perfil de ácidos graxos da carne. Serão utilizados dados já obtidos para o perfil de ácidos graxos de 943 animais machos da raça Nelore terminados em confinamento, com idade próxima a dois anos, provenientes de fazendas que integram três programas de melhoramento genético. O grupo de contemporâneo foi formado por animais nascidos na mesma fazenda e safra, e do mesmo grupo de manejo ao sobreano. Para a determinação do perfil de ácidos graxos foi utilizado para a extração dos lipídeos o método Folch e para a metilação o método Kramer. Para a genotipagem dos animais foi utilizado um painel com mais de 777.000 SNPs do BovineHD BeadChip (High-Density Bovine BeadChip). Os haplótipos serão construídos utilizando o software fastPHASE. A fase de ligação entre os marcadores SNPs será determinada para obter os haplótipos utilizando o algoritmo (EM) presente no programa Haploview. O modelo a ser utilizado para a estimação dos componentes de variâncias incluirá o efeito aleatório genético direto, o efeito fixo do GC, e idade do animal ao abate como covariável (linear e quadrático). Os componentes de variância e os parâmetros genéticos serão estimados utilizando inferência Bayesiana aplicando o método do passo único (ssGBLUP), utilizando-se os programas computacionais GIBBS2F90. Os efeitos dos haplótipos e ponderações para a análise de associação serão derivados utilizando o programa postGSf90. Para determinar as possíveis regiões de QTL serão selecionados os segmentos que explicam valores iguais ou superiores a 1% da variância genética aditiva. Serão utilizados dados de banco de dados disponíveis no NCBI na versão UMD3.1 do genoma bovino e Ensembl Genome Browser. Para a análise de seleção genômica (GS) os efeitos dos haplótipos serão estimados em uma população de treinamento. Para predizer o GEBV (valor genômico) será utilizada a metodologia de validação cruzada (cross-validation). O software GS3 será utilizado para obter os GEBV com 500.000 de iterações. Para os efeitos dos haplótipos serão consideradas diferentes distribuições a priori (GBLUP, Bayesian Lasso, BayesCÀ e BayesC). O presente projeto fornece uma oportunidade de estudar a associação e seleção genômica ampla baseada em haplótipos para o perfil de ácidos graxos da carne de bovinos da raça Nelore.