Tese do PPGCA é premiada no XI Congresso Nordestino de Produção Animal

A tese intitulada “Associação e seleção genômica ampla em ovinos Santa Inês para características relacionadas à resistência a endoparasitas”, desenvolvida no Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal do Centro de Ciências Agrárias da Universidade Federal do Piauí (UFPI), pelo docente do Colégio Técnico de Bom Jesus (CTBJ), Prof. Dr. Daniel Biagiotti, sob orientação do Prof. Dr. José Lindenberg Rocha Sarmento, foi contemplada como a melhor tese desenvolvida no ano de 2016 pela comissão avaliadora do XI Congresso Nordestino de Produção Animal, que acontece em Recife (PE), de 07 a 10 de novembro.

A pesquisa, que foi defendida e aprovada em março de 2016, destaca-se pelo o uso de SNP CHIP para genotipagem de ovinos nativos do Nordeste do Brasil, com apoio financeiro do CNPq e da UFPI, além do empenho dos estudantes na logística de coleta de informações, dos criadores de ovinos do Piauí e do Maranhão e parceiros do Grupo de Melhoramento Genético Animal (GEMA) da UFPI.

Banca da defesa da tese durante apresentação na UFPI

A genotipagem foi realizada com o SNP Chip Ovine da Illumina que disponibilizou 44.580 SNPs para as análises genômicas. A análise de associação genômica ampla revelou marcadores significativos nos cromossomos 2, 6, 8, 12 e 21 para diferentes características associadas a verminose. Com estas análises foi possível identificar regiões do genoma ovino ainda não descritas como associadas à resistência a verminose em ovinos. Os resultados da pesquisa propõem novos QTLs (regiões do genoma) relacionados à resistência a verminose.

No que se refere à seleção genômica foram testados cinco modelos bayesianos para estimação dos efeitos de substituição alélica para as características relacionadas à resistência a parasitose: Modelo Bayesian Ride Regression (BRR) por meio de regressão aleatória, Bayes A, Bayes B, Bayes C e Bayesian Least Absolut Shrinkage and Selection Operator (BLASSO). Para definição do melhor modelo foi analisada a acurácia de predição do valor genético genômico. Os métodos Bayesianos testados proporcionaram maior acurácia de predição quando comparados à predição obtida pelo método tradicional utilizando a matriz de parentesco calculada pela relação média de parentesco.

Neste sentido, a tese em questão empregou alta tecnologia e contribuiu com a geração de informações pioneiras para a ovinocultura nacional e nordestina, que podem contribuir para acelerar o progresso genético em populações sob seleção.

Atualmente, o Prof. Dr. Daniel Biagiotti, autor da tese premiada, desenvolve pesquisas relacionadas ao melhoramento genético e produção de animais domésticos em parceria com docentes da graduação tanto do Campus de Bom Jesus (CPCE) como de Teresina (CCA).