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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.10.2021.tde-24112021-100938
Document
Auteur
Nom complet
Fernando de Oliveira Bussiman
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Pirassununga, 2021
Directeur
Jury
Balieiro, Júlio César de Carvalho (Président)
Carvalheiro, Roberto
Ferraz, José Bento Sterman
Rey, Fernando Sebastiãn Baldi
Ventura, Ricardo Vieira
Titre en portugais
Avaliação genética de cavalos Campolina: do pedigree à possibilidade de seleção genômica
Mots-clés en portugais
Análise confirmatória de fatores
Estratégias de genotipagem
Linhagens
Modelos de equações estruturais
Redução de posto
Resumé en portugais
Embora os custos da genotipagem tenham diminuído ao longo dos últimos anos, em cavalos, chips comerciais ainda apresentam um preço elevado e, atualmente, há no mercado apenas duas alternativas disponíveis. Com efeito, o número de cavalos genotipados nos estudos publicados é baixo e, em geral, os pesquisadores encontram problemas quanto a representatividade das populações por parte dos animais genotipados. Assim, o objetivo do presente trabalho foi propor estratégias de genotipagem em populações de cavalos não genotipadas, prospectando, antes de investimentos financeiros, quais os melhores métodos para seleção genômica nesta espécie. Foi utilizada como material de estudo, a população de cavalos Campolina. Inicialmente um estudo sobre os fundadores, bem como a formação de linhagens no pedigree foi conduzido. Para tanto, foi utilizada análise de componentes principais e conseguiu-se determinar a ocorrência de três linhagens fundadoras na população recente desta raça. Além disso foi conduzido um estudo de redução de posto, no qual testaram-se 19 modelos sendo nove modelos de componentes principais; nove modelos fatores analíticos e um modelo multicaracterística padrão. Em abordagem frequentista, via máxima verossimilhança restrita em algoritmo de informação média, pôde-se determinar que o melhor modelo é um modelo fator analítico com cinco fatores. Foi ainda empregado um estudo utilizando análise confirmatória de fatores para determinar como as características mensuradas na população Campolina se combinam e quais os efeitos causais entre as características latentes que, de fato, causam os fenótipos observáveis. Como resultados, a qualidade morfológica tem um efeito causal sobre a morfologia que, por sua vez, tem um efeito causal sobre o andamento. A partir destes resultados, um estudo com modelos recursivos bem como estruturais permitiu concluir como os atributos de andamento se interconectam causando uns aos outros para criar a pontuação total de andamento. Por fim, um estudo com dados simulados foi feito. Para tanto foram simulados três cenários com diferentes estruturas populacionais e quatro características. Foram então testadas seis diferentes estratégias de genotipagem juntamente quatro diferentes modelos estatísticos para predições genômicas. Houve efeito significativo da interação entre característica e cenário, bem como da interação entre característica e estratégia de genotipagem sobre a acurácia de predição do valor genômico. Sobre a porcentagem de viés, houve efeito significativo apenas da estratégia de genotipagem. No tocante a modelos, os métodos em passo único foram mais acurados e menos viesados tanto para características contínuas quanto para binárias. Futuras implementações de seleção genômica em cavalos deveriam considerar a amostragem de animais com o maior número de progênies para genotipagem, implementando modelos de passo único semi-paramétricos para as predições genômicas.
Titre en anglais
Genetic evaluation of Campolina horses: from pedigree to the genomic selection
Mots-clés en anglais
Confirmatory factor analysis
Genotyping strategy
Pedigree lines
Rank reduction
Structural equation Models
Resumé en anglais
Although genotyping costs have decreased over the last few years, in horses, commercial chips still carry a high price and, currently, there are only two alternatives available on the market. In fact, the number of genotyped horses in the published studies is low and, in general, researchers find problems regarding the representativeness of populations by the genotyped animals. Thus, the aim of the present work was to propose genotyping strategies in non-genotyped horse populations, prospecting, before financial investments, which are the best methods for genomic selection in this species. The Campolina horse population was used as study material. Initially a study on the founders as well as the formation of pedigree lines was conducted. Therefore, principal component analysis was used, and it was possible to determine the occurrence of three founder lines in the recent population of this breed. In addition, a study of rank reduction was conducted, in which 19 models were tested, being nine models of principal components; nine factor analytic models and one standard multi-trait model. In a frequentist approach, through restricted maximum likelihood in an average information algorithm, was found best model is a factor-analytic model with five common factors. A study using confirmatory factor analysis was also employed to determine how measured traits in the Campolina population are combined and what causal effects among latent traits causes the observable phenotypes. As a result, morphological quality has a causal effect on morphology which, in turn, has a causal effect on gait. From these results, a study with recursive as well as structural equation models allowed to conclude how the gait attributes interconnect causing each other to create the total gait score. Finally, a study with simulated data was carried out. For this, three scenarios with different population structures and four traits were simulated. Six different genotyping strategies were then tested along with four different statistical models for genomic predictions. There was a significant effect of the interaction between trait and scenario, as well as the interaction between trait and genotyping strategy on prediction accuracy. On the percentage of bias, there was only a significant effect of the genotyping strategy. About models, the single-step methods were more accurate and less biased for both continuous and binary traits. Future implementations of genomic selection in horses should consider sampling animals with the largest number of progenies for genotyping, implementing semi-parametric single-step models for genomic predictions.
 
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Date de Publication
2021-12-15
 
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