Abstract:
RESUMO: Estudos de associação e seleção genômica ampla em programas de melhoramento
genético de ovinos vêm sendo executados com o objetivo de promover melhorias na produção
e seleção de animais. O objetivo com esta pesquisa foi identificar marcadores SNPs associados
a fenótipos de resistência à parasitose em ovinos Santa Inês, para posteriormente realizar
levantamento de genes relacionados às características nos diversos cromossomos, além de
encontrar o melhor modelo de seleção genômica e aplicá-lo. Foram utilizados dados de 271
ovinos criados nos estados do Piauí e Maranhão com registro na Associação Brasileira de
Criadores de Ovinos. A genotipagem foi realizada com o SNP Chip Ovine da Illumina, de modo
que após aplicação de critérios de qualidade, foram utilizados 44.580 SNPs para as análises
genômicas. A análise de associação genômica ampla foi realizada pelo método de regressão
corrigido para efeitos aleatórios poligênicos e após encontrar marcadores significativos foi
realizada busca no NCBI para verificar a existência de genes descritos relacio nados com a
característica associada. Com os resultados da GWAS verificou-se que os cromossomos 8 e 12
apresentaram marcadores significativos para a característica presença de ovos de Strongylus e
nos cromossomos 2 e 6 marcadores significativos para OPG. Verificou-se também, no
cromossomo 2, marcador associado a característica escore da condição corporal e no
cromossomo 21 marcadores associados a característica presença de pelo arrepiado. No que
refere-se a seleção genômica foram testados cinco modelos bayesianos para estimação dos
efeitos dos marcadores para as características relacionadas a resistência à parasitose: Modelo
Bayesian Ride Regression (BRR) através de regressão aleatória, Bayes A, Bayes B, Bayes C e
Bayesian Least Absolut Shrinkage and Selection Operator (BLASSO). Para definição do
melhor modelo foi analisada a acurácia do valor genético genômico. Os métodos Bayesianos
testados proporcionaram maior acurácia de predição quando comparados à predição obtida pelo
método tradicional utilizando a matriz de parentesco calculada pela relação média de
parentesco. O modelo BRR foi escolhido como melhor modelo por possuir menor número de
parâmetros a ser estimado e proporcionar acurácia de predição dos valores genômicos
semelhante aos demais modelos estudados. ABSTRACT: Association studies and genome-wide selection in breeding of sheep are being
implemented with the aim to promote improvements in the production and selection of animals.
The aim of this research was to identify SNPs markers associated with phenotypes of resistance
to parasites in Santa Ines sheep, carry out a survey of genes related to these traits in different
chromosomes, besides finding the best model of genomic selection and applying it. We used
data from 271 sheep bred in the states of Piauí and Maranhão, with registration at ARCO
(Brazilian Association of Sheep Breeders). Genotyping was carried out using the Illumina
Ovine SNP Chip, so that after application of quality criteria, 44,580 SNPs were used for
genomic analysis. The genome wide association analysis was performed by regression method
corrected for random polygenic effects and after finding significant markers a search was
conducted on NCBI to check for genes related to the trait associated with it. With the results of
GWAS it was found that chromosomes 8 and 12 showed significant markers for presence of
Strongylus eggs and on chromosomes 2 and 6 significant markers for Log-OPG were found. It
was also verified, on chromosome 2, a marker associated with body score condition, and on
chromosome 21 markers associated with the presence of bristled hair were found. With regard
to genomic selection five Bayesian models to estimate the effects of markers were tested (for
traits related to resistance to parasites): best linear unbiased estimator (BLUE) using random
regression, Bayes A, Bayes B, Bayes C and Bayesian Least Absolut Shrinkage and Selection
Operator (BLASSO). For the best model definition we analyzed the accuracy of genomic
breeding value. The bayesian methods tested provided more accurate prediction when
compared to the prediction obtained by the traditional method using the relationship matrix
calculated by the average pedigree. The BRR model was selected as the best model because it
has fewer parameters to be estimated and provide accurate prediction of genomic values similar
to other models studied.