Comparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs

A significant contribution of molecular genetics is the direct use of DNA information to identify genetically superior individuals. With this approach, genome-wide selection (GWS) can be used for this purpose. GWS consists of analyzing a large number of single nucleotide polymorphism markers widely distributed in the genome; however, because the number of markers is much larger than the number of genotyped individuals, and such markers are highly correlated, special statistical methods are widely required. Among these methods, independent component regression, principal component regression, partial least squares, and partial principal components stand out. Thus, the aim of this study was to propose an application of the methods of dimensionality reduction to GWS of carcass traits in an F2 (Piau x commercial line) pig population. The results show similarities between the principal and the independent component methods and provided the most accurate genomic breeding estimates for most carcass traits in pigs

Seleção genômica ampla para curvas de crescimento

Foi proposta uma metodologia para avaliação genética de curvas de crescimento considerando-se informações de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms). Em um primeiro passo foram ajustados modelos de crescimento não lineares (logístico) aos dados de peso-idade de cada animal, e em um segundo passo as estimativas dos parâmetros de tais modelos foram consideradas como fenótipos em um modelo de regressão (LASSO Bayesiano – BL) cujas covariáveis foram os genótipos dos marcadores SNPs. Este enfoque possibilitou estimar os valores genéticos genômicos (GBV) para peso em qualquer tempo da trajetória de crescimento, refletindo na confecção de curvas de crescimento genômicas, as quais permitiram a identificação de grupos de indivíduos geneticamente superiores em relação à eficiência de crescimento. Os dados simulados utilizados neste estudo foram constituídos de 2000 indivíduos (1000 na população de treinamento e 1000 na população de validação) contendo 453 marcadores SNPs distribuídos sobre cinco cromossomos. Os resultados indicaram a alta eficiência do método BL em predizer GBVs da população de validação com base na população de treinamento (coeficientes de correlação variaram entre 0,79 e 0,93), bem como a alta eficiência na detecção de QTLs, uma vez que os marcadores com maiores efeitos estimados encontravam-se em posições dos cromossomos próximas àquelas nas quais se encontravam os verdadeiros QTLs postulados na simulação.A methodology was proposed for the genetic evaluation of growth curves considering SNP (Single Nucleotide Polymorphisms) markers. At the first step, nonlinear regression growth models (Logistic) were fitted to the weight-age of each animal, and on second step the parameter estimates of the Logistic model were used as phenotype in a regression model (Bayesian LASSO - BL) which covariates were given by SNP genotypes. This approach allows the estimation of GBV (Genomic Breeding Values) for weight at either time of growth trajectory, allowing also the production of genomic growth curves, which selected groups of individuals with larger growth efficiency. The simulated data set was constituted of 2,000 individuals (being 1,000 in the training and 1,000 in the validation population) each one with 453 SNP markers distributed along 5 chromosomes. The results indicated high efficiency of the BL method to predict GBV in the validation population using information from the training population (correlation coefficients varying between 0.79 and 0.93). The BL also presented high efficiency to detect QTL, once the most expressive estimated SNP effects were located at positions closed to true QTL position fixed in the simulation

Differential expression of genes in follicular cells of swines

The main purpose of the present study was to identify for candidate genes related to ovulation in swines. To do so, it was investigated in ovarian follicular cells through quantitative real-time PCR the differential expression of the following genes: steroidogenic acute regulator (STAR), GATA-binding protein 4 (GATA), prostaglandin F2α (PGF2α), progesterone receptor (P4R), follicle-stimulating hormone receptor (FSHR), and cytochrome P450 aromatase (CYP19). These genes encode hormone receptors (FSHR and P4R), hormone (PGF2α), steroidogenic proteins (STAR and CYP19) and transcription factor (GATA). Folicular cells were collected from sows with high and low number of piglets/litters during the follicular phase of the estrus cycle. There was difference in transcript abundance among low and high prolific sows for the STAR, GATA, PGF2α, P4R and CYP19 genes. For the FSHR gene, the fold change was not considered to be significantly different. Because in the present study only the transcript level of the above mentioned genes was analyzed, no inference can be made regarded to protein translation or activity. Therefore, gene sequence trials and other functional studies will be necessary to complement the present results, allowing a better understanding on biological complexity of these genes and their use as markers for prolificity in swines.O objetivo neste trabalho foi identificar genes candidatos relacionados à ovulação em suínos. Para tanto, investigou-se a expressão diferencial dos genes STAR (steroidogenic acute regulator), GATA (GATA-binding protein 4), PGF2α (prostaglandin F2α), P4R (progesterone receptor), FSHR (follicle-stimulating hormone receptor) e CYP19 (cytochrome P450 aromatase) em células foliculares ovarianas por meio de reação em cadeia da polimerase em tempo real (qRT-PCR) quantitativo em tempo real. Esses genes codificam para receptores hormonais (FSHR e P4R) hormônio (PGF2α), proteínas esteroidogênicas (STAR e CYP19) e fator de transcrição (GATA). As células foliculares foram coletadas durante a fase folicular do ciclo estral de porcas com alto e baixo número de leitões/leitegada. Houve diferença na abundância de transcritos entre porcas com alta e baixa prolificidade para os genes STAR, GATA, PGF2α, P4R and CYP19. Para o gene do FSHR, a alteração na abundância dos transcritos não foi significativamente diferente. Considerando que foi analisado somente o nível de transcrição desses genes mencionados, não se pode fazer inferências com relação à tradução ou atividade proteica. Portanto, ensaios de sequenciamento gênico e outras análises funcionais serão necessários para complementar esses achados e possibilitar melhor entendimento da complexidade biológica desses genes e seu uso como marcadores para prolificidade em suínos