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Título: Análise genética da taxa de crescimento em músculo e de características de carcaça em um rebanho de suínos Large White
Título Alternativo: enetic Analyze of the Lean Tissue Growth and Carcass Traits in a Large White swine herd
Autor(es): Costa, Ana Luisa Lopes da
Orientador: Gonçalves, Tarcísio de Moraes
Membro da banca: Santos, João Bosco dos
Lima, José Augusto de Freitas
Oliveira, Antonio Ilson Gomes de
Área de concentração: Produção animal
Assunto: Modelo poligênico finito
Método Bayesiano
MCMC análises
Data de Defesa: 29-Fev-2008
Data de publicação: 5-Ago-2014
Referência: COSTA, A. L. L. da; Análise genética da taxa de crescimento em músculo e de características de carcaça em um rebanho de suínos Large White. 2008. 83 p. Dissertação (Mestrado em Zootecnia)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
Resumo: The objective was to study alternative models to know the genetic composition of some carcass traits and lean tissue growth; to detect major genes (GEP) and to estimate genetics parameters in a Large White herd using a Bayesian methodology. Were used data of dressing percentage (RC), carcass length by MBCC (CCMB), carcass length by the American method (CCMA), average backfat thickness (ETM), backfat thickness at 6.5cm from the dorsal line (P2), loin eye area (AOL), lean:fat ratio (RCG), ham yield (RP), lean (PC) fat (PG) and lean cuts percentages (PCM), fat weight:lean weight ratio (RGC), and lean tissue growth rate (TCM) obtained from 711 Large White swine. Finite Polygenic Model (MPF), Infinite Polygenic Model (MPI) and MPF combined with MPI were tested. A Bayesian methodology through the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) implemented with Gibbs Sampler and "Reversible Jump Sampler (Metropolis-Hastings)"with the computational package FlexQTLTM was used. Considering the MPF model, almost all the studied traits are oligogenics. Analyzing the Bayes Factor for this model, there is positive evidence that P2 and RP are influenced by only one GEP. For CCMB, CCMA, PG and RGC this evidence is strong and for RC, AOL, PCM and TCM is decisive. When the combined model (MPF + MPI) was considered, decisive evidence for the presence of one GEP was found only for RC, AOL and TCM traits. Considering this model, RC and TCM have the gene expression of over dominance and AOL of partial dominance. The estimates of the true heritability for RC, AOL and TCM were 0.11; 0.36 e 0.17, respectively. For the other traits, with polygenic effect, the estimates were 0.30 (CCMB); 0.18 (CCMA); 0.15 (ETM); 0.16 (P2); 0.20 (RP); 0.13 (RCG); 0.51 (PC); 0.38 (PG); 0.38 (PCM) and 0.42 (RGC). To confirm the genetic composition of quantitative traits is necessary to adjust models that combine oligogenic and polygenic effects, considering the number of GEP as a random variable. The results obtained with the adjustment of the studied models suggests that are evidence that RC, AOL and TCM, that were considered only polygenic, were influenced by GEPs and the values of the true heritability estimations for these traits should be calculated considering those effects.
O objetivo do presente trabalho foi estudar modelos alternativos para conhecer a genética de características de classificação e dissecação de carcaça e taxa de crescimento em músculo; detectar genes de efeito principal (GEP) e estimar parâmetros genéticos em um rebanho Large White, empregando metodologia Bayesiana. Foram utilizados dados de rendimento de carcaça (RC), comprimento de carcaça pelo MBCC (CCMB), comprimento de carcaça pelo método americano (CCMA), espessura de toucinho média (ETM), espessura de toucinho a 6,5cm da linha dorsal (P2), área de olho de lombo (AOL), relação carne:gordura (RCG), rendimento de pernil (RP), porcentagens de carne (PC), de gordura (PG) e de cortes magros (PCM), relação peso da gordura / peso da carne (RGC) e taxa de crescimento em músculo (TCM) obtidos de 711 suínos Large White. Modelo Poligênico Finito (MPF), Modelo Poligênico Infinitesimal (MPI) e MPF combinado com MPI foram empiricamente testados. Foi usada uma metodologia Bayesiana através do uso da Cadeia de Markov, algorítmos de Monte Carlo (MCMC), via Amostrador de Gibbs e Reversible Jump Sampler (Metropolis-Hastings) usando o pacote computacional FlexQTLTM. Considerando o modelo MPF, observamos que a maioria das características estudadas são oligogênicas. Analisando os fatores de Bayes ao ajustar este modelo, existe uma evidência positiva de que as características P2 e RP sejam influenciadas por um GEP. Para CCMB, CCMA, PG e RGC essa evidência é forte e para RC, AOL, PCM e TCM ela é decisiva. Quando considerado o modelo combinado MPF + MPI só encontramos evidência decisiva da presença de um GEP para as características RC, AOL e TCM. Considerando este modelo, RC e TCM têm expressão gênica de sobre dominância e AOL de dominância parcial. As estimativas da verdadeira herdabilidade encontradas para as características RC, AOL e TCM foram de 0,11; 0,36 e 0,17, respectivamente. Já para as demais características, de efeito poligênico, as estimativas foram de 0,30 (CCMB); 0,18 (CCMA); 0,15 (ETM); 0,16 (P2); 0,20 (RP); 0,13 (RCG); 0,51 (PC); 0,38 (PG); 0,38 (PCM) e 0,42 (RGC). Para diagnósticos que confirmem a composição genética de características quantitativas há necessidade do ajuste de modelos combinando efeitos oligogênicos e poligênicos com o número de GEP considerado como uma variável aleatória. A consistência dos resultados obtidos com o ajuste dos modelos propostos sugere que há evidências de que RC, AOL e TCM, que eram consideradas somente de efeito poligênico, sejam influenciadas por GEPs e os valores das estimativas de herdabilidade para estas características devem ser calculados considerando esses efeitos, sendo assim chamadas de herdabilidades verdadeiras.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/2207
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
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