Banca de DEFESA: ARNALDO DANTAS BARRETO NETO
24/09/2014 15:28
Procurou-se avaliar a estrutura populacional e o progresso genético observado em ovinos da raça Santa Inês, distribuídos em 51 núcleos de seleção que fazem parte do programa de melhoramento genético ASCCO/USP e o uso de algoritmos genéticos para encontrar a contribuição genética ótima, para a próxima geração, de animais componentes de núcleos de seleção que tenham pedigree estruturado e valores genéticos para características de importância econômica, estimados através de Preditores Lineares Não Viesados (DEP-BLUP). Foram utilizadas informações de ascendência e valores genéticos para peso aos 60 dias do banco de dados do Programa de Melhoramento Genético da Raça Santa Inês – ASCCO/USP, e o programa EVA, desenvolvido pela NORDGEN, de uso livre, para estas análises. Os dados populacionais descritos foram o número de animais nascidos, o número de animais consanguíneos, o coeficiente de consanguinidade médio, a coancestralidade média, o tamanho efetivo da população, a diferença esperada da progênie média para a característica Peso aos 60 dias (DEP P60) e o grau de completude do pedigree. Os resultados encontrados indicam valores de efetivo populacional decrescente, aumento na coancestralidade e alto índice de completude do pedigree. Apontam ainda para o baixo uso das técnicas de reprodução, a exemplo da inseminação artificial, e uma taxa de ganho genético não otimizada. A teoria da ótima contribuição permite estabelecer uma função objetivo a ser otimizada, para exercer um controle sobre a evolução da consanguinidade nas gerações seguintes, ao mesmo tempo que se encontra o conjunto ideal de machos e fêmeas para acasalarem, num processo denominado acasalamento seletivo que unifica etapas anteriormente distintas a seleção e o acasalamento. A otimização matemática utiliza algoritmos genéticos contidos no programa EVA. Foi constatada a utilidade do uso do programa EVA para otimizar o ganho genético com controle da consanguinidade em núcleos de seleção com banco de dados de tamanho médio. Os requisitos computacionais mínimos crescem exponencialmente em relação à quantidade de candidatos a seleção, podendo se tornar um sério empecilho à sua utilização em banco de dados de maior tamanho. Os valores obtidos também foram comparados com os resultantes de acasalamentos a partir da seleção pelas DEP-BLUP com um ponto de truncamento, bem como com os de acasalamentos ao acaso. O número e a distribuição dos machos selecionados variaram de acordo com a penalidade atribuída à consaguinidade na função objetivo. Os resultados obtidos comprovaram a eficácia do método para obter melhores ganhos genéticos em relação ao acasalamento ao acaso e melhor controle sobre a consanguinidade comparativamente a seleção BLUP.
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