O mercado da carne possui enorme importância para a economia mundial, e a qualidade do produto oferecido ao consumidor é fundamental para o sucesso do setor. Com isso, é essencial identificar regiões genômicas e genes candidatos que ajudem a otimizar a seleção genética em bovinos de corte. Portanto, o objetivo deste estudo foi identificar regiões genômicas associadas com as características de qualidade de carcaça e carne de bovinos Nelore, bem como identificar os possíveis genes candidatos envolvidos nos processos biológicos associados a tais características. O banco de dados utilizado no estudo continha informações de 2.417 animais, oriundos de uma fazenda comercial do estado de São Paulo, Brasil. Deste total, 2.181 animais foram genotipados usando um Chip de Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) de alta densidade com 777K SNPs, destes, 468.321 passaram pelo controle de qualidade. As análises de associação genômica ampla (GWAS), para as características de Área de Olho de Lombo (AOL), Espessura de Gordura Subcutânea (EGS), Maciez aos 7 dias de maturação (MAC7) e Gordura Intramuscular (GIM), foram realizadas com auxílio do método Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) de etapa única (ssGBLUP), com a finalidade de identificar possíveis janelas genômicas (~1 Mb) responsáveis por explicar ao menos 0,5% da variância genética das características em análise (≥ 0,5%). Para análise de anotações e enriquecimento funcional com os termos MeSH, os genes contidos nas regiões de interesse foram utilizados. Os coeficientes de herdabilidade observados foram de 0,14, 0,20, 0,18 e 0,21 para AOL, EGS, MAC7 e GIM respectivamente. Os resultados do GWAS indicaram janelas genômicas significativas em um total de 17 cromossomos para as características analisadas. As análises de enriquecimento demonstraram termos significativos (FDR ≤ 0,05) associados com AOL: Heat Stress Disorders e Life Cycle Stages, com EGS: Insulin e Fatty Acids Nonesterified, com MAC7: Apoptosis e Heat-Shock Proteins (HSP27), e com GIM: Metalloproteinase 2. Os resultados obtidos proporcionam uma melhor compreensão dos processos moleculares envolvidos na expressão das características estudadas e podem contribuir com o delineamento de estratégias de seleção e estudos futuros visando a melhoria da produtividade de bovinos da raça Nelore.

The meat market is of enormous importance to the world economy, and the quality of the product offered to the consumer is essential for the success of the sector. Therefore, it is essential to identify genomic regions and candidate genes that help optimize genetic selection in beef cattle. Therefore, the objective of this study was to identify genomic regions associated with meat and carcass quality traits of Nellore cattle, as well to identify possible candidate genes involved in the biological processes associated with such traits. The database used in the study contained information on 2,417 animals, from a commercial farm in the state of São Paulo in Brazil. Of this total, 2,181 animals were genotyped using 777,962 Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs). After the quality control analyses, information on the number of genotyped animals and 468,321 SNPs remained. The genomic wide association analyzes (GWAS) to the characteristics of Ribeye Area (REA), Backfat Thickness (BFT), Tenderness at 7 days of maturation (T7) and Intramuscular Fat (IMF) were used with the aid of the single-step Genomic Best Linear Unbiased Prediction method (ssGBLUP), in order to identify possible genomic windows (~ 1 Mb) responsible for explaining at least 0.5% of the genetic variance of features under review (≥ 0.5%). Such genomic regions were used in gene research and functional enrichment analyzes using the MeSH terms. The observed heritability coefficients were 0.14, 0.20, 0.18 and 0.21 for REA, BT, T7 and IF respectively. The GWAS results indicated significant genomic windows in a total of 17 chromosomes for the analyzed traits. Enrichment analyzes demonstrated significant terms (FDR ≤ 0.05) associated with REA: Heat Stress Disorders and Life Cycle Stages, BT: Insulin and Fatty Acids Nonesterified; T7: Apoptosis and Heat-Shock Proteins (HSP27), and IF: Metalloproteinase 2. The results obtained provide a better understanding of the molecular processes involved in the expression of the studied characteristics and may contribute to the design of selection strategies and future studies to improve the productivity of Nellore cattle.