1) O documento discute estratégias de melhoramento genético em gado, incluindo seleção, cruzamento e uso de marcadores genéticos. 2) É destacada a importância do uso de ferramentas genômicas como chips de DNA para avaliação genética e seleção genômica. 3) A seleção genômica promete aumentar a acurácia das predições de mérito genético em comparação com métodos tradicionais.

1. Marcos Vinicius Barbosa da Silva
Bioinformática e Genômica Animal
Embrapa Gado de Leite
Ribeirão Preto, 25/04/2014
Entendendo e usando as DEPs genômicas

2. 2
• Alvo ⇨ aumentar a produção
e a rentabilidade da pecuária
pelo uso de animais mais
eficientes, adaptados ao
ambiente e com melhor
qualidade do produto.
Melhoramento Genético

3. 2
Ferramentas e estratégias
! Seleção: escolha dos pais da próxima
geração
• Aquisição de animais “superiores”
• Programas de melhoramento genético
!
! Acasalamento: consiste na reprodução
dirigida dos indivíduos selecionados
• Diferenças entre raças/linhagens/indivíduos
• Programas de cruzamento sistemático
• Raças compostas
Melhoramento Genético

4. 3
Fatores determinantes para avanços no
melhoramento
! Ampliação do papel da pecuária de corte
▪ Produção de carne -> geração de alimentos saudáveis e seguros
▪ Diminuir o impacto ambiental
▪ Gases de efeito estufa (principalmente o metano)
▪ Bem-estar animal
! Competição por terras com agricultura e geração energia
▪ Eficiência da utilização de alimentos
▪ Adaptação dos animais ao ambiente (menos favoráveis)
▪ Resistência a doenças e parasitas

5. 3
Fatores determinantes para avanços no
melhoramento
! Revolução nos métodos genômicos
▪ Sequenciamento de DNA e de genotipagem de marcadores
moleculares
▪ Avaliação genética que associa métodos quantitativos tradicionais
com informações de dezenas de milhares de marcadores
moleculares

6. 1
A evolução das metodologias de estimação
do valor genético
" Seleção genômica, associada com DEPs (single-step) ou não (em desenvolvimento, já
em uso em gado de leite)
" Biologia molecular, seleção assistida por marcadores genéticos (começando a ser
usada)
" DEP’s com alta acurácia (“Modelos Animais”, ~20 anos)
" DEP’s com média acurácia (“Modelos touro”, >30 anos)
" DEP’s com baixa acurácia (“Quad. Mínimos”, >50 anos)
" Índices (desvios de grupos, e.g. provas de ganho de peso, > 60-80 anos)
" medições ajustadas (>80 anos)
" medições (pesos, dimensões, tempos, etc.) (>100 anos)
" Tradição, fama do criador dos animais
" Pedigree (>100 anos)
" Avaliação visual (>2.000 anos)
Eficácia
Vamos ser mais eficientes?
Prof. Dr. José Bento Sterman Ferraz, 2011

7. ! Coleta dos dados fenotípicos dos animais (produção e composição
do leite, pesos às diversas idades etc.)
! Predição do mérito genético (DEP) dos indivíduos
! Seleção dos animais superiores como pais da futura geração e
comercialização de reprodutores com indicação de desempenho
Predição do Mérito Genético
Fenótipo
Pedigree
Metodologia
Estatística
Antiga “caixa-preta”
Programas de Seleção Tradicional em
Bovinos

8. Geneticistas usam a semelhança entre parentes para
efetuar a escolha dos indivíduos que serão pais na
próxima geração e promover ganhos genéticos!
Animal breeders use the resemblance
between relatives to select parents of the
next generation and make genetic change

9. As taxas de ganho são aumentadas quando se
consegue identificar apropriadamente (com alta
acurácia) aqueles indivíduos de melhor genética
(DEPs)

10. Marcadores Genéticos
Seleção Assistida por Marcadores
-Aumento dos ganhos genéticos
! Redução do intervalo de gerações
# Aumento da acurácia para seleção, da
variabilidade genética e da pressão de seleção

11. Marcadores Moleculares Usados
! Def.: Marcador molecular é todo e qualquer fenótipo molecular
oriundo de um gene expresso (como em isoenzimas) ou de um
segmento específico de DNA (expresso ou não)
! Sistemas sanguíneos
! Polimorfismos Bioquímicos (Albumina, Amilase, Transferrina, Anidrase Carbônica)
! Restriction Fragment Length (RFLPs)
! Random Amplified Polymorphic DNA (RAPDs)
! Sequence Tagged Sites (STS)
! Amplified Fragment Length Polymorphisms (AFLPs)
! Microssatélites (SSR)

12. n Eenennaam Missouri 8/31/2011 Animal Genomics and Biotechnology Education
A lot of detail about the marker
Marcadores Genéticos
Leptina: proteína que influencia o apetite e o metabolismo
energético

14. First multi-gene test arrives
Animal Genomics and Biotechnology Educationan Eenennaam Missouri 8/31/2011

15. Pfizer Animal Genetics
aquired Bovigen – results
reported as GPD
aquired Bovigen – results
reported as GPD

16. Genoma Bovino:
Sequenciamento e Anotação

17. # Permitem que a herança seja
seguida na região através das
gerações
# Single nucleotide polymorphisms
(SNiP) são os marcadores do futuro!
# Grande quantidade!
* 6-12 milhões no genoma!
Polimorfismo
“poly” = muitas “morph” =
formas
94%
6%
Single nucleotide
polymorphism
(SNP)
População
Geral
Enfim, os SNPs

18. Desenvolvimento de ferramentas
(chip de DNA)
!
- Affymetrix 10K chip
- Affymetrix 25K chip
- Illumina Bovine SNP50K chip
- Illumina High-Density Bovine BeadChip (777K)
- Affymetrix Axiom Genome-Wide BOS 1 Array (648K)
- Affymetrix 3K, 6K
- GeneSeek Genomic Profiler (GGP) LD (9K) e HD (78K)
- GGP Indicus LD (20K) e HD (80K)
50K777K 648K

19. Uso de microarranjos (chips) de DNA
! Estudos de prospecção de genes de interesse:
Genome-wide Association Study (GWAS)
! Programas de avaliação e melhoramento:
Seleção Genômica Como
usar essa
ferramenta?

20. Seleção Genômica
! Definição: seleção simultânea para vários (dezenas
ou centenas de milhares) marcadores cobrindo de
modo denso todo o genoma, de tal forma que todos
os genes estejam em desequilíbrio de ligação com
pelo menos alguns desses marcadores
!
! Apresentada por Meuwissen et al. (2001)

21. DNA
Nova e melhor!!
Fenótipo
Predição do Mérito Genético
Pedigree??
Seleção Genômica

22. Seleção Genômica
Qual a importância de um único SNP?







Regressão linear simples: a substituição do alelo C pelo A, aumenta
em média, 5 unidades na característica de interesse
0 1y =  +  x + e, x={0,1,2}Prof. Fabyano Fonseca (UFV)

23. Individual 1
Individual 2
Individual N
Phenotype
2.5
4.8
4.7
Genotype
. . C . . . . . T . . . . . . . . . T . . .
. . C . . . . . A . . . . . . . . . T . . .
. . G . . . . . A . . . . . . . . . A . . .
. . C . . . . . T . . . . . . . . . T . . .
. . G . . . . . T . . . . . . . . . T . . .
. . G . . . . . T . . . . . . . . . T . . .
…
Individual 1
Individual 2
Individual N
Phenotype
2.5
4.8
4.7
Genotype
. . 0 . . . . . 1 . . . . . . . . . 2 . . .
. . 1 . . . . . 1 . . . . . . . . . 1 . . .
. . 2 . . . . . 2 . . . . . . . . . 2 . . .
…
1,…, m efeitos a
serem estimados
simultaneamente







0 1 1 m my =  + x  ... x  e+ + +
Regressão múltipla
y: fenótipo
X: 0,1 e 2 (aa, aA, AA)
Qual a importância de vários SNPs?
Um efeito para cada SNP
Seleção Genômica
Prof. Fabyano Fonseca (UFV)

24. 1.2 Valor Genético Genômico (EGBV)
  
1 1,1 1 2,1 2 2500,1 2500
1
ˆ ˆ ˆEGBV =z b z b ... z b
: EGBV = 0 (0.25) 1 ( 0.10) ... 2 (0.12)= 2.5
Aa AAaa
Example
+ + +
+ − + +
  
2 1,2 1 2,2 2 2500,2 2500
2
ˆ ˆ ˆEGBV =z b z b ... z b
: EGBV = 1 (0.25) 0 ( 0.10) ... 2 (0.12)=1.6
Aa AAaa
Example
+ + +
+ − + +
  
634 1,634 1 2,634 2 2500,634 2500
634
ˆ ˆ ˆEGBV =z b z b ... z b
: EGBV = 1 (0.25) 2 ( 0.10) ... 2 (0.12)=0.5
Aa AA AA
Example
+ + +
+ − + +
2500 SNPs
634 animais
Seleção Genômica
Prof. Fabyano Fonseca (UFV)

25. Confiabilidades comparando predição
genômica e método tradicional
Confiabilidade
Tradicional Genômico Genômico
Característica PA Realizado Ganho
Mérito total 30 53 23
Leite 35 58 23
Gordura 35 68 33
Proteína 35 57 22
Gordura % 35 78 43
Proteína % 35 69 34
VanRaden et al. (2009)

26. Aumento das acurácias das
DEPs da raça Angus - EUA
How much do DNA tests help increase
accuracy of EPDs? (Table 4)
Data from Kent Anderson, Pfizer Animal Genetics, presented at BIF 2011

27. Touros testados (Avaliação
Genômica em ABR/2009)
Idade (ano) Conf Lucro Liq.
Freddie 4 74 905
Twist 1 68 874
Cassino 1 69 871
Al 1 69 866
ManOMan 5 83 779

28. Novo Modo de Responder à Uma
Antiga Questão!!!
✓ Qual dos bezerros candidatos a reprodutor é o
melhor??

29. Genômica, Avaliações Genômicas ou
Seleção Genômica
O que e por quê?
! Genômica: Estudo do genoma completo de um
organismo;
! Avaliações Genômicas: Inclusão de informações de
marcadores moleculares
! Seleção Genômica: Seleção com base nas DEPs
originadas das avaliações genômicas

30. DEP genômica
! DEP Genômica: Conceito semelhante à DEP
tradicional. É a mesma DEP, mas agora calculada
com uma informação a mais (marcadores
moleculares)
! Touros avaliados pela genômica são melhores que
os touros avaliados pela metodologia tradicional?
Não necessariamente!
! DEP Genômica é mais confiável que a tradicional?
Depende!

31. Uso de microarranjos (chips) de DNA
! Estudos de prospecção de genes de interesse:
Genome-wide Association Study (GWAS)
! Programas de avaliação e melhoramento:
Seleção Genômica

32. DEP genômica
! DEP Genômica: “If a test was developed for
Angus, it will work best for Angus cattle. The
test will not be as accurate if it is used in other
breeds. An Angus test used on Charolais will not
work as well, and you will be really disappointed if
you use it in Bos indicus cattle”
Dr. Matt Spangler, University of Nebraska

33. DEP genômica
! Mais fenótipos!!!
! Os erros de pedigree serão todos
corrigidos pela genômica? Depende!
! Parentesco entre os animais serão estimados de
forma mais precisa? Depende!

34. Problemas no Pedigree
Manfred
O-Man
Jezebel
O-Style
Teamster
Deva
Dima
34

35. AvôP AvóP AvôM AvóM Pai Mãe Touro
Manfred 1.053 .090 .090 .105 .571 .098 .334
Jezebel .090 1.037 .051 .099 .563 .075 .319
Teamster .090 .051 1.035 .120 .071 .578 .324
Dima .105 .099 .120 1.042 .102 .581 .342
O-Man .571 .563 .071 .102 1.045 .086 .566
Deva .098 .075 .578 .581 .086 1.060 .573
O-Style .334 .319 .324 .342 .566 .573 1.043
Matriz de parentesco esperada
(considerado parentesco entre avôs e avós)
35

36. Matriz de parentesco genômico
AvôP AvóP AvôM AvóM Pai Mãe Touro
Manfred 1.201 .058 .050 .093 .609 .054 .344
Jezebel .058 1.131 .008 .135 .618 .079 .357
Teamster .050 .008 1.110 .100 .014 .613 .292
Dima .093 .135 .100 1.139 .131 .610 .401
O-Man .609 .618 .014 .131 1.166 .080 .626
Deva .054 .079 .613 .610 .080 1.148 .613
O-Style .344 .357 .292 .401 .626 .613 1.157
36

37. Diferença (Genômico – Pedigree)
AvôP AvóP AvôM AvóM Pai Mãe Touro
Manfred .149 -.032 -.040 -.012 .038 -.043 .010
Jezebel -.032 .095 -.043 .036 .055 .004 .038
Teamster -.040 -.043 .075 -.021 -.057 .035 -.032
Dima -.012 .036 -.021 .097 .029 .029 .059
O-Man .038 .055 -.057 .029 .121 -.006 .060
Deva -.043 .004 .035 .029 -.006 .087 .040
O-Style .010 .038 -.032 .059 .060 .040 .114
37

38. ! Situação: escolha entre dois touros jovens com
DEPs idênticas para peso ao sobreano, então, qual
deles escolher?
Uma informação genômica adicional pode ser
importante!
Por exemplo, facilidade de parto (+11 e -2)
DEP genômica

39. SG em Gado de Corte
! Baixo uso de IA;
! Baixa acurácia dos touros para pop. de treinamento;
! Objetivos de seleção às vezes não são claros;
! Ausência de fenótipos para características de
importância econômica;
! Custo de genotipagem;
! Cada programa deve estabelecer seu próprio modelo.

40. Modelo atual de seleção genômica
em gado de corte (Angus EUA)
Associação
Base dados: fenótipo (F)
+ pedigree (P)
AGI
F + P DEPgenômica
Criadores
F + P
DEPgenômica
Pfizer/Igenity
Base dados: DNA +
genótipo + equação
predição
“DNA”
valor molecular
➢ População de treinamento estática
➢ Genótipos não são repassados aos produtores, somente valores moleculares
➢ Animais selecionados não retroalimentam o sistema a medida que tem fenótipos
➢ Acurácias vão decrescendo com o tempo
Adaptado de Carvalheiro, 2012

41. “Carpe diem…”
Marcos Vinicius Barbosa da Silva
marcos.vb.silva@embrapa.br