CNV-based genome-wide association studies with performance traits in broilers (2020)
- Authors:
- Autor USP: FERNANDES, ANNA CAROLINA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LZT
- Subjects: DNA; FRANGOS DE CORTE; GALINHAS; GENÔMICA; MAPEAMENTO GENÉTICO; REAÇÃO EM CADEIA POR POLIMERASE; VARIAÇÃO GENÉTICA
- Language: Inglês
- Abstract: A galinha (Gallus Gallus) é uma importante fonte de proteína animal e é considerada um modelo biológico de pesquisa principalmente na área da genética. É notável que a produção de carne de frango tem extensa relevância na economia brasileira e mundial, consequência sobretudo da constante melhoria das características de desempenho. Neste sentido, a seleção de animais que apresentam tais características fenotípicas de interesse é fundamental. Nesta perspectiva, a identificação de variações genéticas e sua associação com características de importância zootécnica se apresentam como etapas cruciais para melhor compreensão dos mecanismos biológicos que controlam estas características complexas. Uma importante fonte de variação conhecida no DNA são as variações no número de cópias (CNVs), que podem contribuir significativamente com a variação fenotípica em diversas espécies. Neste contexto, foram utilizados os dados genotípicos de aproximadamente 1.500 animais de uma linha paterna de frangos de corte (TT), obtidos utilizando um chip de SNPs de alta densidade (600k, Affymetrix) para identificar regiões genômicas e genes candidatos associados à características de desempenho. Realizamos análises de associação genômica ampla (GWAS) baseadas em CNV usando o programa CNVRanger, ajustando um modelo linear misto, para identificar regiões no genoma associadas à: peso ao nascimento, peso aos 21 dias, peso aos 35 dias, peso aos 41 dias, peso aos 42 dias, consumo de ração, conversãoalimentar e ganho de peso. Segmentos CNV significativamente associados ao peso ao nascimento, peso aos 35, 41 e 42 dias e ganho de peso foram identificados. Após as análises de associação, foi feita a validação destes segmentos CNV signifcativos associados por meio da técnica de qPCR (PCR quantitativa). A busca por genes candidatos foi feita dentro de cada região genômica associada, considerando termos de Gene Ontology (GO) e também a informação da literatura. Foram identificadas novas regiões no genoma associadas a estas características e importantes genes candidatos para crescimento e desenvolvimento muscular, tais como KCNJ11, MyoD1 e SOX6, fornecendo novas informações para melhor compreensão acerca da regulação do controle genético para desempenho em frangos
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2020
- Data da defesa: 14.12.2020
-
ABNT
FERNANDES, Anna Carolina. CNV-based genome-wide association studies with performance traits in broilers. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-11022021-115104/. Acesso em: 16 abr. 2026. -
APA
Fernandes, A. C. (2020). CNV-based genome-wide association studies with performance traits in broilers (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-11022021-115104/ -
NLM
Fernandes AC. CNV-based genome-wide association studies with performance traits in broilers [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-11022021-115104/ -
Vancouver
Fernandes AC. CNV-based genome-wide association studies with performance traits in broilers [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-11022021-115104/ - Integration of multi-tissue transcriptomics and microbiome data to assess the effects of alternative feed on methane production and other phenotypes in cattle
- Transcriptional response to an alternative diet on liver, muscle, and rumen of beef cattle
- Exploring genome, transcriptome, and microbiome interactions related to feed efficiency and methane emissions in Bos indicus through multi-omics network analysis
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