Impactos de se ignorarem os efeitos genéticos não-aditivos de dominância na avaliação genética animal

Abstract

RESUMO -Objetivou-se com este estudo avaliar os impactos de se ignorarem os efeitos de dominância sobre a estimação de parâmetros genéticos e a predição de valores genéticos pelo método da máxima verossimilhança restrita sob modelo animal aditivo empregando-se o MTDFREML. Para a mesma arquitetura genômica, foram simulados dois modelos de ação gênica: um deles incluiu apenas efeitos aditivos dos genes e o outro, efeitos aditivos e dominância completa e positiva para 100% dos locos. Sob cada modelo genético, foram geradas três populações-base correspondentes às características com herdabilidades de 0,15 (baixa), 0,30 (média) e 0,60 (alta). A partir das populações-base, foram geradas as populações iniciais, que, submetidas a seleção e a acasalamentos ao acaso, durante seis gerações consecutivas e discretas, resultaram cada uma em 18.000 indivíduos com registro. As estimativas dos componentes de variância e herdabilidade obtidas no modelo com ação gênica aditiva foram semelhantes aos seus valores reais para todas as características, ao passo que, sob ação gênica de dominância, todos os componentes foram superestimados, principalmente a variância genética aditiva.A variância de dominância não-estimada pelo modelo animal adotado foi redistribuída entre os componentes genético aditivo e residual estimados. Houve perda na acurácia da avaliação genética sob o modelo genético com dominância e essa perda foi traduzida por correlações mais baixas entre os valores genéticos verdadeiros e preditos dos animais. Há necessidade de novos estudos, já que os genomas simulados podem não corresponder aos sistemas biológicos verdadeiros.Palavras-chave: BLUP, componentes de variância, herdabilidade, interação intraloco, modelo animal, simulação Impacts of ignoring the non-additive genetic effects of dominance on animal genetic evaluationABSTRACT -The objective of this study was to evaluate impacts of ignoring the dominance effects on the estimation of genetic parameters and prediction of genetic values by the restricted maximum likelihood method, under the additive animal model, using MTDFREML. Two gene action models were simulated for the same genomic architecture: one model that included only additive effects of the genes and the other with additive effects and positive and complete dominance into 100% of the loci. Under each genetic model, three base populations were generated corresponding to the characteristics with heritabilities of 0.15 (low), 0.30 (average) and 0.60 (high). Starting from the base populations the initial populations were generated which by selection and mating at random, for six consecutive and discrete generations, each one produced 18,000 animals with record. The estimates of the components of variance and heritability obtained in the model with additive gene action were similar to the actual values for all traits, while under dominance gene action, every component was overestimated, especially the additive genetic variance. The non-estimated dominance variance by the animal model adopted was redistributed bet...

Behavior of genetic (co)variance components in populations simulated from non-additive genetic models of dominance and overdominance

“…However, in the successive models, genotypic variance increased mainly by the increase in dominance variance because of the increase in the number of loci with dominance deviation or in the value of this deviation. Thus, the increase in dominance variance, more pronounced under low heritability, directly resulted in a higher genotypic variance, as well as indirectly in a slight increase in additive genetic variance, since dominance deviations are incorporated into the latter calculation (Cunha et al, 2009b). The behaviors described in this study corroborate those obtained by Fuerst et al (1997) in simulations involving 15 distinct genetic models, which included different combinations of additive, dominance and epistatic genetic variances.…”

Progresso científico em melhoramento animal no Brasil na primeira década do século XXI

“…A inclusão de mais efeitos (fixos ou aleatórios) nos modelos estatísticos também tem sido objetivo de estudo. Cunha et al (2009) comprovaram por simulação que a variância de dominância real, não-acomodada pelo modelo misto aditivo, é redistribuída entre os componentes genético aditivo e residual, com conseqüente superestimação desses componentes e redução da acurácia das avaliações genéticas. Corrêa et al 2010compararam as estimativas dos valores genéticos de reprodutores utilizando modelos animal e hierárquico normas de reação, que considera o efeito da interação genótipo-ambiente, e constataram que é necessário considerar esta interação no processo seletivo a fim de aumentar o ganho genético em cada ambiente específico.…”