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Submitted by Thomaz Marques Sena (thomaz.sena@unesp.br) on 2019-08-30T20:15:08Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Thomaz_Sena_Julho_2019_DCBS.pdf: 982685 bytes, checksum: ec6f8cf7067e48b7d243514cc1950578 (MD5) Approved for entry into archive by Laudicélia Martins Arantes (lm.arantes@unesp.br) on 2019-09-02T17:14:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 sena_tm_me_jabo.pdf: 982685 bytes, checksum: ec6f8cf7067e48b7d243514cc1950578 (MD5) Made available in DSpace on 2019-09-02T17:14:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 sena_tm_me_jabo.pdf: 982685 bytes, checksum: ec6f8cf7067e48b7d243514cc1950578 (MD5) Previous issue date: 2019-07-31 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) A espécie bubalina (Bubalus bubalis) é originária do continente Asiático e hoje encontra-se difundida mundialmente. Os criadores têm optado pela atividade leiteira nessa espécie, destinando a produção leiteira à elaboração de produtos lácteos. A espécie tem como atrativo econômico a alta produção de proteína e gorgura, que aliada a boa capacidade de produção leiteira, resulta em alto rendimento queijeiro. A crescente demanda pelos derivados do leite bubalino nos últimos anos incentivou os produtores a incrementarem a produção iniciando à seleção de animais superiores. O termo repetibilidade é uma estimativa que sugere que as produções anteriores podem ser utilizadas como indicadoras de produções futuras, auxiliando no descarte de fêmeas do rebanho. As estimativas de herdabilidade determina a resposta a seleção e a correlação genética nos informa como as características estão associadas em um nível genético, ambas as estimativas tendo impacto nas estimativas de tendência genética apresentados pelas características. Objetivou-se nesse estudo a avaliação dos parâmetros genéticos e dos progressos fenotípico e genético para produção total de leite truncada aos 305 dias (PL), de gordura (PTG) e de proteína (PTP), em 13 rebanhos que fazem parte do programa de controle leiteiro mantido pelo Departamento de Zootecnia da FCAV/UNESP. As análises foram realizadas considerando um modelo multicaracterística, cujos efeitos fixos considerados foram os grupos de contemporâneos (GC), formados por rebanho, estação do ano (seca: de abril a outubro; e águas: de novembro a março) e ano do parto, além da duração da lactação e número de ordenhas, e idade da vaca ao parto como efeito linear e quadrático, como (co)variável idade da vaca ao parto com efeito linear e quadrático, como efeitos aleatórios foram considerados o efeito genético aditivo, de ambiente permanente e o efeito residual. Um número mínimo de 4 animais por GC foi considerado. A tendência fenotípica e genética foi estimada por meio de regressão do valor fenotípico e dos valores genéticos dos animais sobre o ano de nascimento. O coeficiente angular foi submetido ao teste t. A PL, PTG e PTP, foram respectivamente, 2111,65 kg, 134,30 kg e 93,42 Kg. As estimativas de herdabilidade para PL, PTG e PTP, foram respectivamente, 0,24, 0,20 e 0,20. As estimativas de herdabilidade para PL, PTG e PTP, foram respectivamente 0,45, 0,31 e 0,40. A correlação genética entre PL e PTG, PTP, foi 0,96 e 1,0, respectivamente. Os ganhos fenotípicos e genéticos foram 11,67 kg (p-valor< 0,001) e 5,987 kg (p-valor< 0,001) de leite por ano, 0,17 kg (p-valor = 0,76) e 0,052 kg (p-valor = 0,161) de gordura por ano, 0,032 kg (p-valor = 0,92) e 0,0566 kg (p-valor = 0,04525) de proteína por ano. O ganho genético e fenotípico mais expressivo foi para produção de leite. As estimativas de herdabilidade para PL, PTG PTP sugerem que é possível os animais responderem a programas de seleção. The bubaline species (Bubalus bubalis) originates from the Asian continent and is now widespread worldwide. The breeders have opted for the dairy activity in this species, destining the dairy production to the elaboration of dairy products. The species has as economical attraction the high protein and weevil production, which allied to the good milk production capacity, results in high cheese yield. The increasing demand for buffalo milk derivatives in recent years has encouraged producers to increase production by starting to select superior animals. The term repeatability is an estimate that suggests that previous productions can be used as indicators of future productions, assisting in the discarding of females from the herd. Heritability estimates determine the selection response and genetic correlation informs us how traits are associated at a genetic level, both estimates having an impact on genetic trend estimates presented by traits. The objective of this study was to evaluate the genetic parameters and the phenotypic and genetic progress for total truncated milk yield at 305 days (MY), fat (FY) and protein (PY) in 13 herds that are part of the breeding program. dairy control maintained by the Department of Animal Science of FCAV / UNESP. The analyzes were performed considering a multivariate model, whose fixed effects considered were the groups of contemporaries (CG), formed by herd, season (drought: from April to October; and waters: from November to March) and year of calving. In addition to the duration of lactation and number of milkings, and age of cow at calving as linear and quadratic effect, as (co) variable age of cow at calving with linear and quadratic effect, as random effects were considered the additive genetic effect of environment. permanent and residual effect. A minimum number of 4 animals per GC was considered. Phenotypic and genetic trends were estimated by regression of phenotypic value and genetic values of animals over year of birth. The angular coefficient was submitted to the t test. The MY, FY and PY, respectively, were 2111.65 kg, 134.30 kg and 93.42 Kg. The heritability estimates for MY, FY and PY were, respectively, 0.24, 0.20 and 0.20. The heritability estimates for MY, FY and PY were respectively 0.45, 0.31 and 0.40. The genetic correlation between MY, FY and PY, was 0.96 and 1.0, respectively. Phenotypic and genetic gains were 11.67 kg (p-value

Submitted by Rebeka Magalhães da Costa (rebeka.magalhaes@gmail.com) on 2019-04-17T00:08:21Z No. of bitstreams: 1 costa_rm_me_jabo.pdf: 1492473 bytes, checksum: 2f4c04840575f6c11071b0720f211f17 (MD5) Approved for entry into archive by Tatiana Camila Gricio (tatiana.gricio@unesp.br) on 2019-04-17T12:00:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 costa_rm_me_jabo.pdf: 1492473 bytes, checksum: 2f4c04840575f6c11071b0720f211f17 (MD5) Made available in DSpace on 2019-04-17T12:00:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 costa_rm_me_jabo.pdf: 1492473 bytes, checksum: 2f4c04840575f6c11071b0720f211f17 (MD5) Previous issue date: 2019-02-20 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) A seleção tradicional para características quantitativas de importância econômica é realizada geralmente com base nos valores genéticos preditos a partir de registros fenotípicos de um indivíduo e de seus parentes. Com a disponibilidade da informação genômica, a predição do valor genético para características complexas tem sido amplamente aperfeiçoada. A utilização da predição genômica poderá levar a um ganho genético mais rápido do que o alcançado com métodos tradicionais de seleção, com base apenas em dados de pedigree e fenotípicos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da inclusão da informação genômica nas estimativas dos parâmetros genéticos e tendências genéticas para ganho de peso diário do nascimento aos 120 dias de idade (GP1), dos 120 aos 210 dias de idade (GP2), dos 210 aos 365 dias de idade (GP3), dos 365 aos 450 dias de idade (GP4), área de olho de lombo (AOL), espessura de gordura subcutânea (EGS) e espessura de gordura subcutânea na garupa (EGP8) em bovinos da raça Nelore. Além disso, avaliou-se a associação genética entre as características estudadas e, por meio das análises de agrupamento não-hierárquicas, verificou-se quais os grupos de animais mais indicados para atender aos objetivos de seleção, visando contribuir para o processo de seleção do programa de melhoramento da raça Nelore. As estimativas de parâmetros genéticos foram obtidas com base em registros de pedigree de 192.483 animais, nascidos entre 1934 e 2016, registros fenotípicos de 80.114 animais e genótipos de 8.652 animais, os quais foram cedidos pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP). Os componentes de (co)variância foram obtidos por meio de metodologia bayesiana via amostragem de Gibbs. Os valores genéticos (EBVs) foram estimados por meio do modelo animal, via equações de modelos mistos (o qual utiliza apenas a matriz A) e os valores genéticos genômicos (GEBVs) por meio da metodologia “single-step genomic BLUP” (ssGBLUP) (a qual utiliza a matriz H). As tendências genéticas foram estimadas por meio de regressão linear considerando-se a variação dos EBVs e dos GEBVs médios anuais em função do ano de nascimento. As análises multivariadas de agrupamento foram utilizadas para agrupar os animais com base nos EBVs e GEBVs para as características estudadas e explorar o padrão genético em cada agrupamento obtido. Essas análises foram divididas em dois cenários, sendo um cenário considerando somente as fêmeas e outro somente os machos. Utilizando somente a matriz A, construída com base apenas em registros de pedigree, as médias das estimativas de herdabilidade direta (ℎ2) foram 0,14±0,02, 0,18±0,01, 0,14±0,02, 0,12±0,02, 0,37±0,03, 0,17±0,02, 0,28±0,02, respectivamente para GP1, GP2, GP3, GP4, AOL, EGS e EGP8. Com a inclusão de informação genômica, utilizando a matriz H, as estimativas de ℎ2 para GP1, GP2, GP3, GP4, AOL, EGS e EGP8 foram 0,17±0,02, 0,19±0,01, 0,15±0,02, 0,11±0,01, 0,32±0,02, 0,18±0,02 e 0,25±0,02, respectivamente. As correlações genéticas médias obtidas pelos dois métodos foram muito semelhantes. As maiores médias de correlações genéticas obtidas (matriz A/matriz H) foram entre AOL e as características GP1 (0,34±0,10/0,40±0,08), GP2 (0,52±0,06/0,48±0,06) e GP3 (0,37±0,09/0,39±0,07) e entre EGS e EGP8 (0,69±0,05/0,66±0,04). Com a inclusão de informações genômicas, as acurácias dos valores genéticos apresentaram pequeno aumento e maiores mudanças nas acurácias foram observadas para os touros com poucos filhos. Para as tendências genéticas foram obtidos coeficientes angulares significativos (p

Submitted by Rafael Nakamura Watanabe (nakamurawatanabe@bol.com.br) on 2018-08-28T20:29:27Z No. of bitstreams: 1 Mestrado_RNW_Final.pdf: 2038241 bytes, checksum: 087a401b275752207a4d438175e9a974 (MD5) Approved for entry into archive by Neli Silvia Pereira null (nelisps@fcav.unesp.br) on 2018-08-29T17:47:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 watanabe_rn_me_jabo.pdf: 2038241 bytes, checksum: 087a401b275752207a4d438175e9a974 (MD5) Made available in DSpace on 2018-08-29T17:47:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 watanabe_rn_me_jabo.pdf: 2038241 bytes, checksum: 087a401b275752207a4d438175e9a974 (MD5) Previous issue date: 2018-07-31 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Programas de melhoramento genético na bovinocultura de corte são importantes para o progresso genético do rebanho e consequentemente para a economia do país. Os avanços nas tecnologias de genotipagem permitiram estimativas de parâmetros genéticos a partir de informações genômicas por meio dos painéis de marcadores do tipo SNP (single nucleotide polymorphism). Estes avanços permitem estimativas de parâmetros genéticos, a partir de informações genômicas mais acuradas, acelerando o progresso genético dos rebanhos brasileiros. O objetivo deste trabalho foi a estimação de parâmetros genéticos, tendência genética e análise de componentes principais de características de peso corporal ao nascer (PN), aos 210 (P210), 365 (P365), e 450 (P450) dias de idade e escores visuais de Estrutura (ES), Precocidade (PS) e Musculosidade (MS), medidas ao sobreano. Os dados utilizados nesse estudo foram obtidos junto ao Programa Nelore Brasil, mantido pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP). As estimativas foram obtidas com base em registros de pedigree de 192.483 animais, 80.114 registros fenotípicos e 8.652 registros de animais genotipados. Os valores genéticos preditos (EBV) foram estimados a partir da equação dos modelos mistos e metodologia bayesiana, enquanto os valores genéticos genômicos preditos (GEBV) foram obtidos a partir do melhor preditor genômico linear não-viesado de único estágio (ssGBLUP). As estimativas de herdabilidade (h2) para as características de PN, P210, P365, P450, ES, PS e MS foram respectivamente de 0,81±0,01, 0,38±0,02, 0,34±0,02, 0,35±0,02, 0,31±0,04, 0,38±0,05, 0,39±0,05, com a inclusão de informações de SNPs e para estimativas apenas com informações de pedigree e fenótipos, as h2 foram de 0,82±0,01, 0,33±0,02, 0,31±0,02, 0,32±0,02, 0,32±0,05, 0,37±0,05, 0,38±0,05, respectivamente. A análise de componentes principais dos EBVs e GEBVs médios evidenciaram que a utilização de informações genômicas resultou em melhor identificação de variabilidade genética das características, sendo o componente principal 1 responsável por 66,08% da variabilidade utilizando informações de SNPs, enquanto que pela metodologia bayesiana, 64,74%. As tendências genéticas das médias dos EBVs e GEBVs por ano de nascimento dos animais indicaram que houve progresso genético para todas as características deste estudo. Conclui-se que a análise de componentes principais mostrou que a variabilidade das características foi melhor identificada quando se têm as informações de genótipos dos animais. Os resultados das tendências genéticas indicaram que o rebanho estudado está respondendo de forma favorável a seleção em todas as características segundo os critérios adotados pelo programa de melhoramento genético Nelore Brasil. Genetic improvement programs of Brazilian beef cattle are important for herd’s genetic progress and consequently for the country’s economy. With the advances in sequencing and genotyping technologies, high density panels with SNP (single nucleotide polymorphism) type polymorphic markers are available on the market. These advances allow genetic parameters estimation from genomic information to be more accurate, leading to a faster genetic progress of Brazilian herds. The aim of this study was the genetic parameters estimation, genetic trend and principal components analysis for body weight measured at birth (PN), 210 (P210), 365 (P365) and 450 (P450) days of age and visual scores of Structure (ES), Precocity (PS) and Musculoskeletal (MS), measured in yearling period (from 12 to 20 months of age). The data were obtained from the Nelore Brazil breeding program maintained by the National Association of Breeders and Researchers (ANCP). The estimates were obtained on pedigree records of 192,483 animals, 80,114 phenotypic records and 8,652 records of genotyped animals. The genomic estimated breeding value (GEBV) and estimated breeding value (GEBV) were obtained from the single step best genomic linear unbiased predictor (ssGBLUP), mixed models’ equation and bayesian methodology, respectively. The (co)variance components were estimated from Bayesian methodology. The heritability estimates (h2) for PN, P210, P365, P450, ES, PS and MS were respectively 0.81±0.01. 0.38±0.02. 0.34±0.02. 0.35±0.02. 0.31±0.04. 0.38±0.05. 0.39±0.05, with information from SNPs and for estimates only with pedigree and phenotypes information, h2 were 0.82±0.01. 0.33±0.02. 0.31±0.02. 0.32±0.02. 0.32±0.05. 0.37±0.05. 0.38±0.05, respectively. The principal components analysis for the mean values for EBVs and GEBVs showed that the use of genomic information resulted in a greater capture of variability for the traits. The principal component 1 was responsible for 66.08% of the variability using information from SNPs, whereas for the analysis with only from pedigree and phenotype, 64.74%. The genetic trends for EBVs and GEBVs by year of birth of the animals indicated that there was genetic progress for all traits of this study. It is concluded that all the principal component analysis showed that the genotypes information provides better identification on trait’s variability. Genetic trends indicated genetic progress made by the Nelore Brazil breeding program for all traits.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-02-27Bitstream added on 2014-06-13T19:54:01Z : No. of bitstreams: 1 campos_rv_me_jabo.pdf: 253429 bytes, checksum: 8d9f4fe4ec3cc0553b735dfab36c9a5a (MD5) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) A eficiência em produção de uma propriedade depende de fatores técnicos, biológicos, financeiros e gerenciais. Avanços na genética, nos métodos estatísticos e na melhoria da capacidade de processamento dos computadores podem contribuir para o progresso genético do rebanho bubalino. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi verificar a associação genética entre a produção de “mozzarella” (PM) com a produção e os constituintes do leite bubalino considerando como objetivo de seleção a PM. Para isso, estimaram-se os parâmetros genéticos das produções de leite (PL) e “mozzarella”, bem como das porcentagens de gordura (PG) e proteína (PP), utilizandose 4389 lactações ocorridas entre os anos 1985 e 2005. Estimou-se ainda o ganho e a tendência genética das características ao longo dos anos bem como a eficiência da seleção. Estimou-se os componentes de variância por meio de análises bi-característica usando modelos animal, pela metodologia REML, ao qual foram obtidas as estimativas de herdabilidade que variaram de 0,17 a 0,37 entre todas as características analisadas, o que indica que existe variabilidade passível de seleção. As repetibilidades também foram altas, de 0,42 a 0,63, indicando que poucos desempenhos podem ser considerados para se praticar o descarte de animais através da seleção. A correlação genética entre as PL acumuladas aos 270 (P270) e 305 (P305) dias com a PP foram negativas e mediana (-0,04 e -0,29, respectivamente) e com a PG foram negativas e alta (-0,56 e -0,68, respectivamente) acarretando na diminuição dos constituintes à medida que se seleciona para as PL. Com base nas altas correlações genéticas entre as PL com a PM (acima de 0,86) e nas respostas correlacionadas visando à PM, é mais indicado praticar seleção direta para a PL devido ao seu maior peso na fórmula de estimação da mesma, ainda que os teores dos... The efficiency in production of a farm depends factors technical, biological, financial and managerial. Progresses in the genetics, in the statistical methods and in the improvement of the capacity of processing of the computers they can contribute with the genetic progress of the herd buffalo. The objective of this study was to verify the genetic association among the mozzarella yield (MY) with the yield and components composition of the milk buffalo considering as selection objective the MY. They were considered the genetic parameters of the yield of milk (YM) and mozzarella, as well as of the fat percentages (FP) and protein (PP), being used 4389 lactations happened among the years 1985 and 2005. Estimation also the genetic gain, the efficiency and the tendency of the selection along the years. It was used for the analysis of the environmental factors and definition of the models of the characteristics the procedure GLM of the SAS. For the study of the genetic factors, they were considered the variance components across analyses bi-characteristic using models animal, across of the methodology REML of MTDFREML, to which was obtained the heritability estimates that varied from 0,17 to 0,37 among the characteristics, what indicates that variability susceptible to selection. The repeatability were also high, from 0,42 to 0,63, indicating that few performance can be considered to be practiced the selection. With base in the correlated answers to the MY, it is more suitable to practice direct selection for the MY due to your largest weight in the formula of estimate of the mozzarella, even if the representative’s component constituents are maximum. Besides, it is treated of a characteristic of easy measure and low cost, allowing larger number of animals to be controlled...(Complete abstract, click electronic access below)