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Academic year: 2021

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UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos

Campus de Pirassununga

MESTRADO E DOUTORADO EM ZOOTECNIA ZQP5703 TEORIAS E MÉTODOS EM MELHORAMENTO GENÉTICO ANIMAL

Profs. Drs. Joanir P. Eler /Fernando Baldi Plano de Aulas para 2018 - Carga Horária: 90 Horas

Inicio 8/05 - Término 10/07

DIA TÓPICO PROFESSOR

08/05/2018 Manhã

Aula1

Modos de Ação Gênica – Modelo Genético/ Introdução à Genética de Populações e Introdução à Genética Quantitativa

Joanir 08/05/2018

Tarde Aula 2

Endogamia e Parentesco Joanir

15/05/2018 Manhã Aula 3

Semelhança entre parentes e variância genética aditiva

Estimação de parâmetros genéticos: I – Herdabilidade Joanir 15/05/2018

Tarde Aula 4

Estimação de parâmetros genéticos: I – Herdabilidade

II – Correlações III - Repetibilidade Joanir 22/05/2018

Manhã Aula 5

Seleção – Conceitos – Intensidade Seletiva - Diferencial de

Seleção – Resposta à Seleção – Fontes de Informação Joanir 22/05/2018

Tarde Aula 6

Predição genética utilizando uma única fonte:

Predição com base em informações do próprio indivíduo Joanir 29/05/2018

Manhã Aula 7

Marcadores genéticos

Seleção assistida por marcadores Fernando

29/05/2018 Tarde Aula 8

1. Importância do desequilíbrio de ligação e medidas de desequilíbrio de ligação

2. Causas de desequilíbrio de ligação em populações de animais

Fernando

05/06/2018 Manhã Aula 9

Predição genética utilizando uma única fonte:

Predição com base em medidas repetidas do próprio indivíduo

Seleção Familiar (estudo individual)

Joanir 05/06/2018

Tarde Aula 10

Predição genética utilizando uma única fonte: Predição com base em informações de pedigree Predição com base em informações da progênie

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Campus de Pirassununga

DIA TÓPICO PROFESSOR

12/06/2018 Manhã Aula 11

Predição genética utilizando múltiplas fontes de informação 1 – Índices de Seleção Joanir 12/06/2018 Tarde Aula 12

Predição genética utilizando múltiplas fontes de informação

2 – Predição Genética com Base em Modelos Mistos - BLUP

Seleção simultânea para duas ou mais características

Joanir

19/06/2018 Manhã Aula 13

1. Controle de qualidade de dados genômicos 2. Estudos de associação do genoma global

3. Fatores que afetam a confiabilidade dos estudos de associação genômica Fernando 19/06/2018 Tarde Aula 14 Sistemas de Acasalamento 1.De acordo com o Desempenho:

2. De acordo com o Pedigree(Parentesco) a) Acasalamentos endogâmicos

- Depressão Pela Endogamia b) Cruzamentos

- Heterose

- Bases genéticas da heterose

Joanir

26/06/2018 Manhã Aula 15

1ª Avaliação Escrita Joanir 26/06/2018

Tarde Aula 16

Seleção genômica em populações de animais domésticos Fernando

03/07/2018 Manhã Aula 17

Sistemas de Acasalamento Cálculo de heterozigose e de heterose

Parâmetros Genéticos dos Cruzamentos - Delineamento experimental

- Efeitos Genéticos Direto e Materno da Raça - Cálculo de Heterose Direta e Heterose Materna

Joanir

03/07/2018 Tarde Aula 18

1.Modelos utilizados para a predição dos valores genômicos

2.Fatores que afetam a acurácia dos valores genômicos a) Método BLUP

b) Modelos Bayesianos Métodos não parametricos

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DIA TÓPICO PROFESSOR

10/07/2018 Manhã Aula 19

1.Matriz de parentesco com informações genômicas 2.Método GBLUP Método do passo-único Fernando 10/07/2018 Tarde Aula 20

1.Imputação de dados genômicos e painéis de baixa densidade

Estratégias de genotipagem para seleção genômica

Fernando 17/07/2018

Manhã Aula 21

2ª Avaliação Escrita Fernando

Obs: As aulas são de 4 horas.

CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO Média final: Média das duas avaliações com pesos iguais

BIBLIOGRAFIA LITERATURA BÁSICA

Aguilar I., I. Misztal, D. Johnson, A. Legarra, S. Tsuruta, T. Lawlor, 2010. A unified approach to utilize phenotypic, full pedigree, and genomic information for genetic evaluation of Holstein final score. Journal of Dairy Science, 93 :743–752.

Aguilar, I., Misztal, I., Legarra, S. Tsuruta 2011. Efficient computations of genomic relationship matrix and other matrices used in the single-step evaluation. Journal of Animal Breeding and Genetics, in press

ANDERSON, L. 2001. Genetic dissection of phenotypic diversity in farm animals. Natural Review Genetics, v. 2, p.130–138.

BARENDSE, W.; HARRISON, B. E.; BUNCH, R. J.; THOMAS, M. B.; TURNER, L. B. 2009. Genome wide signatures of positive selection: The comparison of independent samples and the identification of regions associated to traits. BMC Genomics. v.10, p.178.

BENJAMINI, Y.; HOCHBERG, Y. 1995. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, v.57, n.1, p.289–300.

Bourdon, R.M. Understanding Animal Breeding. Prentice Hall. Upper Saddle River, NJ 07458, 1997, 523p.

CALUS M. P. L. 2010. Genomic breeding value prediction: methods and procedures. Animal, 4:2, pp157–164

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CALUS, M. P. L., MEUWISSEN, T. H. E., DE ROOS, A. P. W. and VEERKAMP, R. F. 2007. Accuracy of genomic selection using different methods to define haplotypes. Genetics. 178, 553-561.

CALUS, M. P. L.; VEERKAMP, R. F. 2007. Accuracy of breeding value when using and ignoring the polygenic effect in genomic breeding value estimation with a marker density of one SNP per cM. Journal of Animal Breeding and Genetics, 124(6): p.362-368.

Chapman, A.B. General and Quantitative Genetics. New York, Elsevier, 1985. 408p. Chen C. Y., I. Misztal, I. Aguilar, A. Legarra, and W. M. Muir. Effect of different

genomic relationship matrices on accuracy and scale. Journal of Animal Science, in press.

Costa Neto, P.L. Estatística. Editora Edgard Blucher Ltda, 1977, 265p.

Crow, J.F. & Kimura, M. An Introduction to Population Genetics Theory. New York, Harper & Row, 1979, 591p.

De LOS CAMPOS, G., NAYA, H., GIANOLA, D., CROSSA, J., LEGARRA, A., MANFREDI, E., WEIGEL, K. and COTES, J.M. 2009. Predicting quantitative traits with regression models for dense molecular markers and pedigrees. Genetics 182, 375 - 385.

DEKKERS JC. 2004. Commercial application of marker- and gene-assisted selection in livestock: strategies and lessons. J Anim Sci. 82 E-Suppl:E313-328.

DEROOS, A. P. W, GODDARD, M. E. And HAYES, B. J. 2007. Extent of linkage disequilibrium within and across dairy breeds. J. Dairy Sci. Submitted.

Elandt_Johnson, R.C. Probability Models and statistical Methods in Genetics. New York, Wiley, 1971.

Falconer, D.S. Introduction to Quantitative Genetics. London, Longman Group Corp., 1981, 340p.

FARNIR, F., COPPIETERS, W., ARRANZ, J.J., BERZI, P., CAMBISANO, N., GRISART, B., KARIM, L., MARCQ, F., MOREAU, L., MNI, M., NEZER, C., SIMON, P., VANMANSHOVEN, P., WAGENAAR, D. and GEORGES, M. 2000. Extensive genome-wide linkage disequilibrium in cattle. Genome Research 10: 220-227.

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Gianoni, M.A. & Gianoni, M.L. Genética e Melhoramento dos Rebanhos nos Trópicos. São Paulo, Nobel, 1983, 460p.

GIANOLA, D. and J.B.C.H.M VAN KAAM. 2008 Reproducing kernel Hilbert spaces regression methods for genomic assisted prediction of quantitative traits. Genetics 178, 2289-2303.

GIBBS, R. A.; TAYLOR, J. F.; VAN TASSELL, C. P. 2009. Genome-Wide Survey of SNP Variation Uncovers the Genetic Structure of Cattle Breeds. Science, v.324, n.5926, p.528-532.

GONZALES-RECIO, O.; GIANOLA, D.; LONG, N.; WEIGEL, K. A.; ROSA, G. J. M.; AVENDANO, S. 2009. Nonparametric methods for incorporating genomic information into genetic evaluations: an application to mortality in broilers. Genetics, v.178, p.2305-2313.

HABIER D.; FERNANDO R.L.; DEKKERS J.C.M. 2009. Genomic selection using low-density marker panels. Genetics, 182:343-353.

HARTL, D.L. & Clark, A.G. Princípios de Genética de populações. 4ª Edição. Artmed, 2010, 660p.

HASSEN, A.; AVENDANO, S.; HILL, W. G.; FERNANDO, R. L.; LAMONT, S. J.; DEKKERS, J. C. M. 2009. The effect of heritability estimates on high-density single nucleotide polymorphism analyses with related animals. Journal of Animal Science, v.87, p.868-875.

HAYES, B. J. VISSCHER, P. M., MCPARTLAN, H. and GODDARD, M. E. 2003. A novel multi-locus measure of linkage disequilibrium and it use to estimate past effective population size. Genome Research 13:635.

HAYES, B. J., CHAMBERLAIN, A. C., MCPARTLAN, H., MCLEOD, I., SETHURAMAN, L., GODDARD, M. E. 2007. Accuracy of marker assisted selection with single markers and marker haplotypes in cattle. Genetical Research Submitted.

HAYES, B. J.; BOWMAN, P. J.; CHAMBERLAIN, A. J.; GODDARD, M. E. 2009. Genomic selection in dairy cattle: Progress and challenges. Journal of Dairy Science, v.92, p.433–443.

HAYES, B. J.; LIEN, S.; NILSEN, H.; OLSEN, H. G.; BERG, P.; MACEACHERN, S.; POTTER, S.; MEUWISWSEN, T. E. 2006. The origin of selection signatures on bovine chromosome 6. Animal Genetics, v.39, p.105-101.

HENDERSON, C. R. Applications of linear models in animal breeding. Guelph: Can. Catal. Publ. Data, University of Guelph, Canada, 1984.

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Johanson, I & Rendel, J. Genetica y Mejora Animal. Zaragoza, Acribia, 1972. Kempthorn, O. Introduction to Genetic Statistics. New York, Wiley, 1957.

KIJAS, J. W.; TOWNLEY, D.; DALRYMPLE, B. P.; HEATON, M. P.; MADDOX, J. F.; MCGRATH, A.; WILSON, P.; INGERSOLL, R. G.; MCCULLOCH, R.; MCWILLIAM, S.; TANG, D.; MCEWAN, J.; COCKETT, N. V.; ODDY, H.; NICHOLAS, F. W.; RAADSMA, H. A. A 2009. Genome Wide Survey of SNP Variation Reveals the Genetic Structure of Sheep Breeds. PLoS ONE, v.4, n.3, e4668. doi:10.1371/journal.pone.0004668.

Lasley, J.F. Genetics of Livestock Improvement. Prentice Hall, NJ, 1978, 492p.

Legarra A., F. Calenge, P. Mariani, P. Velge, C. Beaumont. Use of a reduced set of SNP

for genetic evaluation of resistance to Salmonella carrier state in laying hens. Poultry Science, 2011, 90:731-736.

Legarra A., I. Aguilar, I. Misztal. 2009. A relationship matrix including full pedigree and genomic information. Journal of Dairy Science, 92:4656-4663.

LEGARRA, A.; ROBERT-GRANIÉ, C.; MANFREDI, E.; ELSEN, J. M. 2008. Performance of genomic selection in mice. Genetics, v.180, p.611–618.

Li, CC. First Course in Populatin Genetics. Pacif Grove (California). The Boxwood Press, 1976, 631p.

LONG, N.; GIANOLA, D.; ROSA, G. J. M.; WEIGEL, K.; AVENDAÑO, S. 2007. Machine learning classification procedure for selecting SNPs in genomic selection: application to early mortality in broilers. Journal of Animal Breeding and Genetics, v.124, n.6, p.377–389.

LUSH, J.L. Melhoramento Genético dos Animais Domésticos. Rio de Janeiro, USAID, 1945.

MACEACHERN, S.; HAYES, B.; MC EWAN, J.; GODDARD, M. 2009. An examination of positive selection and changing effective population size in Angus and Holstein cattle populations (Bos taurus) using a high density SNP genotyping platform and the contribution of ancient polymorphism to genomic diversity in Domestic cattle. BMC Genomics, v.10, 181, p.1-19.

MACLEOD, I. M., HAYES, B. J., SAVIN, K., CHAMBERLAIN, A. J., MCPARTLAN, H. and GODDARD, M. E. 2007. Power of dense bovine single nucleotide polymorphisms (SNPs) for genome scans to detect and position quantitative trait loci (QTL). Genetics. Submitted.

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MCKAY, S. D.; SCHNABEL, R. D.; MURDOCH, B. M.; MATUKUMALLI, L. K.; AERTS, J.; COPPIETERS, W.; CREWS, D.; NETO, E. D.; GILL, C. A.; GAO, C.; MANNEN, H.; WANG, Z.; VAN TASSELL, C. P.; WILLIAMS, J. L.; TAYLOR, J. F.; MOORE, S. S. 2008. An assessment of population structure in eight breeds of cattle using a whole genome SNP panel. BMC Genetics. v.9, 37, Special section, p.1-9.

MEUWISSEN, T. H. E., B. HAYES, and M. E. GODDARD. 2001. Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics 157:1819–1829 Misztal I., A. Legarra, I. Aguilar. 2009. Computing procedures for genetic evaluation including phenotypic, full pedigree and genomic information. Journal of Dairy Science, 92:4648-4655.

MRODE, R.A. Linear Models for the prediction of Animal Breeding Values. CAB International, 1996, Reino Unido.187p.

MUIR, W. M. 2007. Comparison of genomic and traditional BLUP – estimated breeding value accuracy and selection response under alternative trait and genomic parameters. Journal of Animal Breeding and Genetics, v.124, p.342-355. NICHOLAS, F.W. Introdução à Genética Veterinária. ART MED Editora, Porto Alegre,

RS, 2011, 347p.

NIELSEN, M. K., 1992 - Animal Breeding. University of Nebraska, Lincoln.

PASCUAL J., BLASCO A., HERNANDEZ P., ROSELL, J., VICENTE J. 2007. Achievements of research in the field of Rabbits. In: Animal production and animal science worldwide. WAAP Book of the Year 2007. A. Rosati, A Tewolde, C. Mosconi (Ed.). Wageningen Academic Publ.

PEREIRA, J.C. Melhoramento Genético Aplicado à produção Animal. FEP-MVZ Editora, Belo Horizonte, 2012, 758p.

PIRCHNER, F. Population Genetics in Animals Breeding. London, Plenum Press, 1983. PIRES, A.V. (Editor). Bovinocultura de Corte. Volume I . FEALQ, 2010, 760p.

PIRES, A.V. (Editor). Bovinocultura de Corte. Volume II . FEALQ, 2010, 750p.

PRASAD, A.; SCHNABEL, R. D.; MCKAY, S. D.; MURDOCH, B.; STOTHARD, P.; KOLBEHDARI, D.; WANG, Z.; TAYLOR, J. F.; MOORE, S. S. 2008. Linkage disequilibrium and signatures of selection on chromosomes 19 and 29 in beef and dairy cattle. Animal Genetics, v.39, p.597-605.

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ROSA, A.N.; MARTINS, E.N.; MENEZES, G.R.O. et ali. Melhoramento Genético Aplicado em Gado de Corte: Programa Geneplus-Embrapa, 2013, 241p.

SEARLE, S.R.; CASELA, G.; McCULLOCH, E. Variance Components. John Willey & Sons.

SEARLE, S.R. Linear Models. John Willey & Sons, 1971, 532p. SEARLE, S.R. Matrix Algebra. John Willey & Sons, 1966, 296p.

SHERMAN, E. L.; NKRUMAH, J. D.; MOORE, S. S. 2009. Whole Genome SNP associations with feed intake and feed efficiency in beef cattle. Journal Animal Science first published on September 11, 2009 as doi:10.2527/jas.2008-1759. SILVA, R.G. Métodos de Genética Quantitativa Aplicados ao Melhoramento Genético

Animal. Ribeirão Preto, Sociedade Brasileira de Genética, 1982, 162p.

SOLBERG, T. R.; SONESSON, A. K.; WOOLLIAMS, J. A.; MEUWISSEN, T. H. E. 2008. Genomic selection using different marker types and densities. Journal Animal Science, v.86, p.2447-2454.

SPIEGEL, M.R. Manual de Fórmulas e Tabelas Matemáticas. Coleção Schaaum. McGraw-Hill, 1973.

STEEL, R.G.D.; TORRIE, J.H., 1980 – Principles and Procedures of Statistics. McGraw-Hill Book Company, New York. 633p.

STRICKBERGER, M.W. Genetics. New York, MacMilian Publishing Company, 1985, 842p

VAN TASSELL, C.P.; SMITH, T.P.L.; MATUKUMALLI, L.K.; TAYLOR, J.F.; SCHNABEL, R.D.; LAWLEY, C.T.; HAUDENSCHILD, C.D.; MOORE, S.S.; WARREN, W.C.; SONSTEGARD, T. S. 2008. SNP discovery and allele frequency estimation by deep sequencing of reduced representation libraries. Nature Methods, 5, 247-252.

Van VLECK, L. D.; POLLACK, E.J. ; OLTENACU, E.A.B. Gnetics for the animal Sciences. New York, W.H. Freeman and Company, 1987, 391p.

VAN VLECK, L.D., 1993 – Selection Index and Introduction to Mixed Models Methods. CRC Press, Boca Raton, FL. 481p.

VITEZICA, Z. G., I. AGUILAR, I. MISZTAL and A. LEGGARRA. Bias in Genomic Predictions for Populations Under Selection. Genetics Research, in press

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WARWICK, E.J. LEGATES, J.E. Breeding and Improvement of Farm Animals. New York, McGrow Hill, 1979, 624p.

WELLER, J.I. Economic Aspects of Animal Breeding. Padstow, TJ Press, 1994, 244p.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR Arquivos Brasileiros de Medicina Veterinária e Zootecnia

Revista Brasileira de Zootecnia | Revista Brasileira de Genética Pesquisa Agropecuária Brasileira | Journal of Animal Science Livestock Production Science | Journal of Dairy Science Australian Journal of Animal Science | Genetic and Molecular research Genetics, Selection and Evolution | Outros periódicos

Referências

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