Notícias

Banca de QUALIFICAÇÃO: LUCIANO SILVA SENA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCIANO SILVA SENA
DATA: 18/12/2018
HORA: 14:00
LOCAL: Núcleo de Pós-Graduação em Ciências Agrárias
TÍTULO: Estudo genômico aplicado ao melhoramento genético de ovinos Santa Inês para características de carcaça
PALAVRAS-CHAVES: avaliação genética; GWAS; Longissimus dorsi; ovinocultura; single-step GBLUP
PÁGINAS: 90
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Zootecnia
SUBÁREA: Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
RESUMO:

A seleção de animais geneticamente superiores com o objetivo de melhorar a qualidade de carcaça é de grande importância para maior aceitação dos produtos oriundos da ovinocultura de corte pelo mercado consumidor. Neste sentido, a inclusão de informação genômica em programas de melhoramento genético tradicionais proporciona aumento da resposta à seleção e possibilita redução de custos. Objetivou-se com esta pesquisa estimar parâmetros genéticos para características de carcaça mensuradas por ultrassonografia in vivo, em ovinos Santa Inês selecionados para a produção de carne, realizar a predição do valor genético genômico para as características em estudo e identificar polimorfismos de base única (SNPs) relacionados a essas características, por meio de estudos de associação genômica ampla (GWAS). Foram utilizadas informações de 1.867 indivíduos incluídos na matriz de parentesco, dos quais 390 foram genotipados com o OvineSNP50 BeadChip da Illumina. Após o controle de qualidade dos dados genômicos, foram utilizados 42.871 SNPs e 389 amostras para as análises estatísticas. As características avaliadas foram área de olho de lombo (AOL), marmoreio do olho de lombo (MOL), espessura de gordura subcutânea (EGS), espessura de gordura da garupa (EGG) e perímetro da perna (PER). No Capítulo 1, foi realizada a estimação de componentes de variância e parâmetros genéticos com uso de modelo animal por meio de análises uni e multicaracterísticas, com uso de informação genômica e com uso apenas de informações de pedigree, adotando inferência Bayesiana. As estimativas de herdabilidade obtidas com uso de ambos os modelos variaram de 0,11 a 0,26, nas análises unicaracterísticas, e de 0,25 a 0,33, nas análises multicaracterísticas, de modo que os maiores valores foram obtidos com uso da informação genômica. No capítulo 2, foi realizada a avaliação genética dos animais para as características em estudo, com uso dos métodos BLUP Genômico em passo único (ssGBLUP) e BLUP tradicional, em análises unicaracterísticas, e comparada a eficiência do uso de informações genômicas na acurácia de predição dos valores genéticos genômicos (GEBVs). Houve ganho em acurácia com a utilização de informação genômica, com exceção da característica AOL. No capítulo 3, foi utilizada a metodologia de associação genômica ampla em passo único (ssGWAS) para identificar regiões cromossômicas associadas às características em estudo. Foram encontrados SNPs que explicam pelo menos 0,5% da variância genética nos cromossomos OAR1, OAR3 e OAR7, simultaneamente para todas as características em estudo. Apenas para AOL (OAR1 e OAR10) e PER (OAR7) foram encontrados SNPs que explicam 1% ou mais das variâncias genéticas destas características. As estimativas de herdabilidade sugerem que há potencial para a melhoria da carcaça de ovinos Santa Inês por meio da seleção para as características em estudo. O uso de informação genômica favoreceu à predições mais acuradas dos valores genéticos. As regiões candidatas encontradas neste estudo poderão auxiliar no entendimento da arquitetura genética das características estudadas, o que poderá contribuir na seleção de ovinos Santa Inês com melhores características de carcaça e, consequentemente, favorecer a oferta de carne de maior qualidade. 


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1550485 - JOSE LINDENBERG ROCHA SARMENTO
Externo ao Programa - 1737174 - FABIO BARROS BRITTO
Externo ao Programa - 2993761 - NATANAEL PEREIRA DA SILVA SANTOS
Externo à Instituição - LUIZ ANTONIO SILVA FIGUEIREDO FILHO - IFMA
Notícia cadastrada em: 19/11/2018 14:53
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb06.ufpi.br.instancia1 17/06/2024 19:22