O uso e descobertas de novas metodologias no melhoramento têm favorecido o progresso genético. No entanto, não há relatos científicos sobre a associação de variação do número de cópias (CNVs) com características influenciadas pelo estresse térmico (sob clima tropical), principalmente com enfoque genômico, o que torna indispensável o desenvolvimento de trabalhos neste segmento. Diante disso, foram utilizadas informações genotípicas de 389 vacas genotipadas com chip de média densidade (50k SNP). Os fenótipos foram ajustados aos efeitos fixos e aleatórios por meio de um modelo linear, e posteriormente foram calculados os valores genéticos genômicos. A detecção foi realizada utilizando o algoritmo PennCNV, desenvolvido com base nos modelos ocultos de Markov (HMM). Um total de 1.231 CNVs foram identificados no genoma das vacas leiteiras, posteriormente foram identificadas 219 regiões de variação do número de cópias (CNVRs), utilizadas na associação com as características de produção de leite, ácidos graxos e gordura, na população. A detecção de CNVs foi realizada por meio do algoritmo PennCNV, e as CNVRs pelo pacote do R, denominado de CNVRanger. Foram encontrados 2 CNVs significamente associados à produção de leite. Adicionalmente, o desdobramento deste projeto continuará contribuindo para o progresso científico no estudo genômico em bovinos leiteiros.

The use and discoveries of new methodologies in breeding have favored genetic progress. However, there are no scientific reports on the association of copy number variation (CNVs) with characteristics influenced by heat stress (under tropical climate), especially with a genomic focus, which makes the development of work in this segment indispensable. Therefore, genotypic information from 389 cows genotyped with medium density chip (50k SNP) were used. Detection was performed using the PennCNV algorithm, developed based on the hidden Markov models (HMM). The phenotypes were adjusted to fixed and random effects using a linear model, and then the genomic breeding values were calculated. A total of 1,231 CNVs were identified in the genome of dairy cows, later 219 copy number variation regions (CNVRs) were identified, used in association with the characteristics of milk production, fatty acids, fat, in the population. The detection of CNVs was performed using the PennCNV algorithm, and the CNVRs using the R package, called CNVRanger. The phenotypes were adjusted to fixed and random effects using a general linear model, and then the genomic breeding values were calculated. 2 CNVs were found significantly associated with milk production. Additionally, the development of this project will continue to contribute to scientific progress in the genomic study of dairy cattle.