Clusters De Robustez Como Critério De Seleção No Melhoramento Genético Para Mitigação De Impactos Das Mudanças Climáticas

Abstract

RESUMOMudanças climáticas são previstas para as próximas décadas e, consequentemente, seus impactos na pecuária bovina, sendo a seleção nos rebanhos uma maneira de amenizá-los. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema de seleção baseado nos parâmetros genéticos gerados por modelos de norma de reação adaptativa em bovinos da raça Nelore. Foram utilizados dados genealógicos e de crescimento fornecidos pela Associação Brasileira de Criadores de Bovinos. Definiu-se um gradiente ambiental baseado em valores médios de grupos contemporâneos padronizados. Para a predição de coeficientes das normas de reação adaptativas utilizou-se a regressão aleatória com polinômios cúbicos para pesos aos 450 dias com análise de sexos separados. Foram calculados os valores genéticos dos diferentes indivíduos em função de um gradiente ambiental utilizando o software BLUPF90. Os indivíduos foram classificados considerando coeficientes que gerassem normas com valores genéticos elevados e com menor variação ao longo do gradiente ambiental. Compensou-se, então, a elevação do valor genético e a sua robustez, criando clusters de robustez (CRs) com base na comparação direta entre os coeficientes. Os resultados da classificação mostraram que a seleção de indivíduos das classes de maior robustez devem gerar progênies com menor sensibilidade ambiental, visto que os coeficientes são componentes genéticos aditivos. Conclui-se que a seleção por clusters de robustez é uma forma de amenizar os impactos produzidos nos sistemas de produção por alterações nos ambientes de criação.Palavras-chave: norma de reação, sensibilidade ambiental, mitigação, mudanças climáticas. ROBUSTNESS CLUSTERS AS SELECTION CRITERIUM IN GENETIC IMPROVEMENT FOR MITIGATION OF THE IMPACTS OF CLIMATE CHANGE ABSTRACTClimate changes are expected for the next decades and, consequently, their impacts on cattle breeding, with artificial selection a possible method to mitigate them. This work aimed to develop a selection system based on the genetic parameters generated by adaptive reaction norm models in Nellore cattle. Genetic and growth data were provided by the Brazilian Association of Cattle Breeders. An environmental gradient was created using contemporary group averages standardized to a mean of zero and standard deviation of one. For the prediction of coefficients of the adaptive reaction norms, the random regression model was *