Estimación bayesiana de parámetros genéticos para producción de leche en bovino holandés

La baja eficiencia de la productividad del bovino lechero es notorio en mayoría de los países de América. Esto se debe a que falta una implementación de medidas que aumenten la eficiencia de los sistemas de la producción lechera. Y una de las herramientas para aumentar la eficiencia productiva del bovino Holandés, minimizando las pérdidas y maximizando el lucro económico es por medio del mejoramiento genético que identifica e selecciona animales genéticamente superiores en la evaluación genética que se establece en la varianza genética aditiva y en el valor genético del animal. Estas se obtienen a partir de los datos observados, la información genealógica y el control zootécnico del animal mediante el uso del muestreo Gibbs basado en el método Bayesiano. Este estudio tiene como objetivo estimar y comparar los parámetros genéticos obtenidos con las prioris informativas e no informativas de la producción de leche utilizando el método Bayesiano. Para ello, se utilizaron 60.647 mediciones (kg/día) de 5.439 vacas de la raza Holandesa recolectados entre 2012 y 2016. Estos datos fueron obtenidos con la colaboración de la Clínica do Leite (Departamento de Zootecnia, Escuela Superior de Agricultura “Luiz de Quieroz”, Universidade de São Paulo, ESALQ/USP). El análisis se basó en el modelo lineal mixto que incluyó efectos de grupo contemporáneo y la covariable del efecto cúbico de los días en lactación, y el efecto genético aditivo, ambiental y residual. Como resultado, las medias da distribución a posteriori de la heredabilidad utilizando a priori no informativo e informativo fueron bajos o que demuestran que existe alta influencia del ambiente en su fenotipo, con valores iguales a 0.142 y 0.131, respectivamente. La amplitud del intervalo de credibilidad considerando a priori informativa fue menor, indicando mayor precisión y además se obtuvieron bajos errores de Montecarlo.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Instituto de Ciências Exatas. Departamento de Estatística; Brasil.Fil: Petrini, Juliana. Universidade Federal de Alfenas. Instituto de Ciências Exatas. Departamento de Estatística; Brasil.Fil: Robles Colonia, Saditt Rocío. Universidade Federal de Alfenas. Instituto de Ciências Exatas. Departamento de Estatística; Brasil

Linkage disequilibrium in Brazilian Santa Inês breed, \u3ci\u3eOvis aries\u3c/i\u3e

For genomic selection to be successful, there must be sufficient linkage disequilibrium between the markers and the causal mutations. The objectives of this study were to evaluate the extent of LD in ovine using the Santa Inês breed and to infer the minimum number of markers required to reach reasonable prediction accuracy. In total, 38,168 SNPs and 395 samples were used. The mean LD between adjacent marker pairs measured by r2 and |D′| were 0.166 and 0.617, respectively. LD values between adjacent marker pairs ranged from 0.135 to 0.194 and from 0.568 to 0.650 for r2 for |D′| across all chromosomes. The average r2 between all pairwise SNPs on each chromosome was 0.018. SNPs separated by between 0.10 to 0.20 Mb had an estimated average r2 equal to 0.1033. The identified haplotype blocks consisted of 2 to 21 markers. Moreover, estimates of average coefficients of inbreeding and effective population size were 0.04 and 96, respectively. LD estimated in this study was lower than that reported in other species and was characterized by short haplotype blocks. Our results suggest that the use of a higher density SNP panel is recommended for the implementation of genomic selection in the Santa Inês breed

Grau de multicolinearidade e variáveis envolvidas na dependência linear em modelos aditivo-dominantes

The objective of this work was to assess the degree of multicollinearity and to identify the variables involved in linear dependence relations in additive-dominant models. Data of birth weight (n=141,567), yearling weight (n=58,124), and scrotal circumference (n=20,371) of Montana Tropical composite cattle were used. Diagnosis of multicollinearity was based on the variance inflation factor (VIF) and on the evaluation of the condition indexes and eigenvalues from the correlation matrix among explanatory variables. The first model studied (RM) included the fixed effect of dam age class at calving and the covariates associated to the direct and maternal additive and non-additive effects. The second model (R) included all the effects of the RM model except the maternal additive effects. Multicollinearity was detected in both models for all traits considered, with VIF values of 1.03 - 70.20 for RM and 1.03 - 60.70 for R. Collinearity increased with the increase of variables in the model and the decrease in the number of observations, and it was classified as weak, with condition index values between 10.00 and 26.77. In general, the variables associated with additive and non-additive effects were involved in multicollinearity, partially due to the natural connection between these covariables as fractions of the biological types in breed composition

Uso de probióticos no tratamento de pacientes com síndrome do intestino irritável / Use of probiotics in the treatment of patients with irritable bowel syndrome

INTRODUÇÃO: A Síndrome do Intestino Irritável (SII) é um dos distúrbios funcionais mais comuns do sistema gastrointestinal e diferenças na composição da microbiota luminal de pacientes com SII foram observadas em grande parte dos níveis taxonômicos bacterianos. Portanto, a utilização de probióticos é considerada uma terapia alternativa e coadjuvante no tratamento. METODOLOGIA: Trata-se de um estudo qualitativo de revisão narrativa, no qual foram utilizadas as bases de dados PubMed, Google Scholar, Cochrane Library, EMBASE, MedLine, Scopus e Clinicaltrial.gov. Os descritores encontrados no DeCS e Emtree foram os seguintes: “terapia”, “síndrome do intestino irritável” e “probióticos”, tendo sido selecionados 24 artigos. RESULTADOS: A maioria dos resultados são promissores, porém não é possível definir com precisão qual probiótico ou qual associação de probióticos é eficaz, bem como qual é a dose e a duração do tratamento. DISCUSSÃO: Diversos estudos apontam os efeitos benéficos do uso da combinação de probióticos em pacientes com SII, mesmo que o mecanismo de ação desses microrganismos no alívio dos sintomas continue incerto. CONCLUSÃO: É necessária a realização de maior número de ensaios clínicos randomizados, a fim de determinar quais linhagens bacterianas, concentrações e duração do tratamento são mais efetivas na abordagem dos pacientes

PesquisarCOM: efeitos de uma oficina de experimentação corporal com pessoas cegas e com baixa visão

A pesquisa Perceber sem Ver realiza-se no Instituto Benjamin Constant (IBC) e conta com um dispositivo-intervenção, as Oficinas de Experimentação Corporal, oferecidas às pessoas cegas e com baixa visão. Nas oficinas, exploramos o encontro entre corpos-músicas-bexigas-sons e investigamos aquilo que o corpo pode vir a criar. Definimos corpo como corporeidade, existência que se realiza na prática de experimentar-se. A perda da visão exige uma (re)eleboração da relação entre cada corpo singular e o mundo. Perguntamos: quais os efeitos de uma oficina de experimentação corporal com pessoas cegas e com baixa visão? Lançando mão do método pesquisarCOM, afirmamos que o trabalho corporal coloca em cena um eu-corpo sabido de si mesmo, que no caminho de experimentar-se, apreende de si e partilha essas descobertas em conjunto. O corporeisar-se, dado nas oficinas, passa corporeisar a cegueira, passa também pelo corporeisar nossos próprios corpos de pesquisadoras, nossos próprios referenciais visuocêntricos.Palavras-chave: Corporeidade; PesquisarCOM; Deficiência Visual

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Incorporation of genomic information in the development of economic indices for dairy cattle selection

A eficiência econômica da bovinocultura leiteira está relacionada à utilização de animais que apresentem, concomitantemente, bom desempenho quanto à produção, reprodução, saúde e longevidade. Nisto, o índice de seleção configura-se como ferramenta importante ao aumento da lucratividade nesse sistema, visto que permite a seleção de reprodutores para várias características simultaneamente, considerando a relação entre elas bem como a relevância econômica das mesmas. Com a recente disponibilidade de dados genômicos tornou-se ainda possível expandir a abrangência e acurácia dos índices de seleção por meio do aumento do número e qualidade das informações consideradas. Nesse contexto, dois estudos foram desenvolvidos. No primeiro, o objetivo foi estimar parâmetros genéticos e valores genéticos (VG) para características relacionadas à produção e qualidade do leite incluindo-se a informação genômica na avaliação genética. Foram utilizadas medidas de idade ao primeiro parto (IPP), produção de leite (PROD), teor de gordura (GOR), proteína (PROT), lactose, caseína, escore de células somáticas (ECS) e perfil de ácidos graxos de 4.218 vacas bem como os genótipos de 755 vacas para 57.368 polimorfismos de nucleotídeo único (SNP). Os componentes de variância e VG foram obtidos por meio de um modelo misto animal, incluindo-se os efeitos de grupos de contemporâneas, ordem de lactação, dias em lactação e os efeitos aditivo genético, ambiente permanente e residual. Duas abordagens foram desenvolvidas: uma tradicional, na qual a matriz de relacionamentos é baseada no pedigree; e uma genômica, na qual esta matriz é construída combinando-se a informação de pedigree e dos SNP. As herdabilidades variaram de 0,07 a 0,39. As correlações genéticas entre PROD e os componentes do leite variaram entre -0,45 e -0,13 enquanto correlações altas e positivas foram estimadas entre GOR e os ácidos graxos. O uso da abordagem genômica não alterou as estimativas de parâmetros genéticos; contudo, houve aumento entre 1,5% e 6,8% na acurácia dos VG, à exceção de IPP, para a qual houve uma redução de 1,9%. No segundo estudo, o objetivo foi incorporar a informação genômica no desenvolvimento de índices econômicos de seleção. Neste, os VG para PROD, GOR, PROT, teor de ácidos graxos insaturados (INSAT), ECS e vida produtiva foram combinados em índices de seleção ponderados por valores econômicos estimados sob três cenários de pagamento: exclusivamente por volume de leite (PAG1); por volume e por componentes do leite (PAG2); por volume e componentes do leite incluindo INSAT (PAG3). Esses VG foram preditos a partir de fenótipos de 4.293 vacas e genótipos de 755 animais em um modelo multi-característica sob as abordagens tradicional e genômica. O uso da informação genômica influenciou os componentes de variância, VG e a resposta à seleção. Entretanto, as correlações de ranking entre as abordagens foram altas nos três cenários, com valores entre 0,91 e 0,99. Diferenças foram principalmente observadas entre PAG1 e os demais cenários, com correlações entre 0,67 e 0,88. A importância relativa das características e o perfil dos melhores animais foram sensíveis ao cenário de remuneração considerado. Assim, verificou-se como essencial a consideração dos valores econômicos das características na avaliação genética e decisões de seleção.The economic efficiency in dairy cattle is related to the use of animals with good performance in production, reproduction, health and longevity. This way, the selection index can be an important tool to increase profitability in this system, since it allows sire selection for multiple traits simultaneously, considering the relationship between them and their economic relevance for the activity. Also, the recent availability of genomic data has permitted to expand the coverage and accuracy of selection indexes by increasing the number and quality of the information considered. In this context, two studies were developed. In the first, the aim was to estimate genetic parameters and breeding values (BV) for milk production and quality traits, including the genomic information in genetic evaluation. Measures of age at first calving (AFC), milk yield (MY), somatic cells score (SCS) and percentages of fat (FP), protein (PP), lactose, casein, and fatty acids in milk of 4,218 cows as well as the genotypes of 755 of these cows for 57,368 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were used. The variance components and BV were estimated from a mixed animal model which included the effects of contemporary groups, lactation order, days in lactation, and the additive genetic, permanent environmental and residual effects. Two approaches were developed: a traditional approach, in which the relationship matrix is based on pedigree information; and a genomic approach, in which the matrix is constructed by combining the pedigree and SNP information. The heritabilities ranged from 0.07 to 0.39. Genetic correlations between MY and milk components were between -0.45 and -0.13 whereas high and positive correlations were estimated between FP and fatty acids. The use of the genomic approach did not change genetic parameter estimates; however, there was an increase between 1.5% and 6.8% in BV accuracy; except for AFC, for which a reduction of 1.9% was observed. In the second study, the aim was to incorporate genomic information in the development of economic indexes for sire selection. In this, the BV for MY, FP, PP, total unsaturated fatty acids content (UFA), SCS and herd life were combined in selection indexes weighted by economic values estimated under three payment scenarios: exclusively by milk volume (PAY1); by milk volume and milk components (PAY2); and by milk volume and milk components including UFA (PAY3). These BV were predicted by using phenotypes of 4,293 cows and genotypes of 755 animals in a multi-trait model under traditional and genomic approaches. The use of genomic information influenced the estimates of variance component, BV and response to selection. However, the rank correlations between the approaches were high in all scenarios, with values between 0.91 and 0.99. Differences were mainly observed among PAY1 and the other scenarios, with correlations between 0.67 and 0.88. The relative importance of the traits and the profile of the best animals were sensitive to the scenario considered. Thus, it is essential to consider the economic values of the traits in genetic evaluation and selection decisions

Genetic groups on selection efficiency for composite beef cattle (Bos taurus x Bos indicus

A inclusão de grupos genéticos na avaliação de reprodutores tem sido comumente empregada para a representação de possíveis diferenças genéticas entre os animais não contabilizadas pela ausência de informações de parentesco. Entretanto, a definição destes grupos ainda é arbitrária, sendo inexistentes trabalhos que avaliem as estratégias de agrupamento genético quanto aos seus efeitos sobre a eficiência de seleção. Dessa forma, o objetivo desta pesquisa foi comparar estratégias de agrupamento genético na predição de valores genéticos, determinando-se a estrutura adequada à avaliação genética. Para tanto, foram utilizados dados de peso ao nascimento, peso ao desmame, ganho de peso pós-desmame, circunferência escrotal e escore de musculosidade de uma população de bovinos compostos da raça Montana Tropical. Foram avaliadas as estratégias de agrupamento envolvendo safra de nascimento do animal (SAF); sexo do parental desconhecido (SEX); fazenda de nascimento do animal (FAZ); caminho de seleção (SEL); composição racial (RACA) safra de nascimento do animal e sexo do parental desconhecido (SAFSEX); fazenda de nascimento do animal e sexo do parental desconhecido (FAZSEX); safra e fazenda de nascimento do animal (SAFFAZ); e safra, fazenda de nascimento do animal e sexo do parental desconhecido (SAFFAZSEX). Para cada estratégia, foram realizadas cem análises para a predição de valores genéticos simulando-se a perda de informação de parentesco de 10, 30 e 50% dos indivíduos. Posteriormente, estes valores genéticos foram comparados aos obtidos em uma análise envolvendo a matriz de relacionamentos completa, de maneira a se estimar a eficiência de seleção e as correlações entre os valores genéticos e a classificação dos animais. As estratégias de SAF e RACA apresentaram eficiências de seleção e correlações altas independente da característica e amostra de animais com parentesco desconhecido consideradas, mostrando-se adequadas à avaliação e seleção de reprodutores. Perdas de seleção elevadas foram observadas para SAFFAZ e SAFFAZSEX, possivelmente devido à formação de muitos grupos com poucos animais, dificultando-se assim a estimativa dos efeitos dos grupos genéticos. A partir dos resultados é possível concluir que a definição da estratégia de agrupamento deve considerar as decisões vinculadas à seleção de reprodutores e o número de grupos genéticos formados, de forma que os mesmos representem as diferenças genéticas da população e permitam a adequada predição dos valores genéticos.The inclusion of genetic groups in sire evaluation has been widely used to represent genetic differences among animals not accounted by the absence of parentage information. However, the definition of these groups is still arbitrary, and research assessing the effects of genetic grouping strategies on the selection efficiency is rare. Thus, the aim of this study was to compare genetic grouping strategies in breeding values prediction, determining the appropriate structure for the genetic evaluation. Data on birth weight, weaning weight, post-weaning weight gain, scrotal circumference and muscling score of Montana Tropical composite beef cattle population were used. Grouping strategies involving birth season of the animal (SAF), sex of the unknown parent (SEX), birth farm of the animal (FAZ), path selection (SEL), breed composition (RACA), birth season of the animal and sex of the unknown parent (SAFSEX), birth farm of the animal and sex of the unknown parent (FAZSEX), birth season and farm of the animal (SAFFAZ), and birth season and farm of the animal and sex of the unknown parent (SAFFAZSEX) were evaluated. For each strategy, one hundred analyses were performed to predict breeding values, simulating a loss of genealogy information of 10, 30 and 50% of individuals. Thereafter, these breeding values were compared to those obtained in an analysis involving the complete relationship matrix, in order to estimate the selection efficiency and the correlations between breeding values and animal rankings. The grouping strategies SAF and RACA showed high selection efficiencies and correlations, regardless of the trait and sample of animals with unknown parentage considered, and therefore, they are suitable for sire evaluation and selection. High selection losses were observed for SAFFAZ and SAFFAZSEX, possibly due to the formation of many groups with few animals, since this could lead to some confounding with other fixed effects and hamper the estimation effects of genetic groups. These results allow to conclude that the definition of grouping strategy must consider the decisions regarding the selection and the number of genetic groups formed, so that genetic groups represent the genetic differences in population and allow an adequate prediction of breeding values

Linkage disequilibrium in Brazilian Santa Inês breed, \u3ci\u3eOvis aries\u3c/i\u3e

For genomic selection to be successful, there must be sufficient linkage disequilibrium between the markers and the causal mutations. The objectives of this study were to evaluate the extent of LD in ovine using the Santa Inês breed and to infer the minimum number of markers required to reach reasonable prediction accuracy. In total, 38,168 SNPs and 395 samples were used. The mean LD between adjacent marker pairs measured by r2 and |D′| were 0.166 and 0.617, respectively. LD values between adjacent marker pairs ranged from 0.135 to 0.194 and from 0.568 to 0.650 for r2 for |D′| across all chromosomes. The average r2 between all pairwise SNPs on each chromosome was 0.018. SNPs separated by between 0.10 to 0.20 Mb had an estimated average r2 equal to 0.1033. The identified haplotype blocks consisted of 2 to 21 markers. Moreover, estimates of average coefficients of inbreeding and effective population size were 0.04 and 96, respectively. LD estimated in this study was lower than that reported in other species and was characterized by short haplotype blocks. Our results suggest that the use of a higher density SNP panel is recommended for the implementation of genomic selection in the Santa Inês breed