Quadrados mínimos parciais uni e multivariado aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos

• Autores: Camila Ferreira Azevedo, Fabyano Fonseca e Silva, Marcos Deon Vilela de Resende, Luiz Alexandre Peternelli, Simone Eliza Facioni Guimarães, Paulo Sávio Lopes
• Localización: Ciencia rural, ISSN 0103-8478, Vol. 43, Nº. 9, 2013, págs. 1642-1649
• Idioma: portugués
• DOI: 10.1590/S0103-84782013000900017
• Títulos paralelos:
  • Uni and multivariate partial least squares applied to genomic selection for carcass traits in pigs
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• Resumen
  • português

    A principal contribuição da genética molecular é a utilização direta das informações de DNA no processo de identificação de indivíduos geneticamente superiores. Sob esse enfoque, idealizou-se a seleção genômica ampla (Genome Wide Selection - GWS), a qual consiste na análise de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) amplamente distribuídos no genoma. Devido a esse grande número de SNPs, geralmente maior que o número de indivíduos genotipados, e à alta colinearidade entre eles, métodos de redução de dimensionalidade são requeridos. Dentre estes, destaca-se o método de regressão via Quadrados Mínimos Parciais (Partial Least Squares - PLS), que além de solucionar tais problemas, permite uma abordagem multivariada, considerando múltiplos fenótipos. Diante do exposto, objetivou-se aplicar e comparar a regressão PLS univariada (UPLS) e multivariada (MPLS) na GWS para características de carcaça em uma população F2 de suínos Piau×Comercial. Os resultados evidenciaram a superioridade do método MPLS, uma vez que este proporcionou maiores valores de acurácia em relação à abordagem univariada.

  • English

    The main contribution of molecular genetics is the direct use of DNA information to identify genetically superior individuals. Under this approach, genome-wide selection (GWS) can be used with this purpose. GWS consists in analyzing of a large number of SNP markers widely distributed in the genome, and due to the fact that the number of markers is much larger than the number of genotyped individuals and also to the fact that such markers are highly correlated special statistical methods, like Partial Least Squares (PLS), are widely required. Thus, the aim of this paper was to propose an application of Uni (UPLS) and Multivariate (MPLS) Partial Least Squares regression to GWS of carcass traits in an F2 (Piau × commercial) pig population. The results showed that MPLS method provided most accurate genomic breeding values estimates than univariate method.

• Referencias bibliográficas
  • BEECKMANN, P.. (2003). Linkage and QTL mapping for Sus scrofa chromosome 1. Journal of Animal Breeding and Genetics. 120. 1-10
  • EVANS, G.J.. (2003). Identification of quantitative trait loci for production traits in commercial pig populations. Genetics. 164. 621-627
  • FONTANESI, L.. (2010). The IGF2 intron3-g.3072G>A polymorphism is not the only SSC2p mutation affecting meat production and carcass traits...
  • GARTHWAITE, P.H.. (1994). An interpretation of partial least squares. Journal of the American Statistical Association. 89. 122-127
  • HIDALGO, A.M.. Fine mapping and single nucleotide polymorphism effects estimation on pig chromossomes 1,4,7,8,17 and x. p.31, 2011: Dissertation...
  • MENDONÇA, P.T.. (2012). Estimação de parâmetros genéticos de uma população F2 de suínos. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal. 13....
  • MEUWISSEN, T.H.E.. (2001). Prediction of total genetic value using genome wide dense marker maps. Genetics. 157. 1819-1829
  • MOSER, G.. (2009). A comparison of five methods to predict genomic breeding values of dairy bulls from genome-wide SNP markers. Genetics Selection...
  • PEIXOTO, J.O.. (2006). Associations of leptin gene polymorphisms with production traits in pigs. Journal of Animal Breeding and Genetics....
  • (2010). R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Viena.
  • RESENDE, M.D.V.. (2008). Genômica quantitativa e seleção no melhoramento de plantas perenes e animais. Embrapa Florestas. Colombo.
  • RESENDE, M.D.V.. (2010). Computação da seleção genômica ampla (GWS). Embrapa Florestas. Colombo.
  • ROHRER, G.A.. (1998). Identification of quantitative trait loci affecting carcass composition inswine: I. Fat deposition traits. Journal of...
  • ROSA, A.F.. (2008). Características de carcaça de suínos de três linhagens genéticas em diferentes idades ao abate. Ciência Rural. 38. 1718-1724
  • SILVA, F.F.. (2011). Three-step Bayesian factor analysis applied to QTL detection in crosses between outbred pig populations. Livestock Science....
  • SOLGERG, T.R.. (2009). Reducing dimensionality for prediction of genome-wide breeding values. Genetics Selection Evolution. 41. 29
  • UIMARI, P.. (2011). Whole-genome SNP association analysis of reproduction traits in the Finnish Landrace pig breed. Genetics Selection Evolution....
  • ZANGERONIMO, M.G.. (2009). Desempenho e características de carcaça de suínos dos 20 aos 50kg recebendo rações com reduzido teor de proteína...