"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"

5 a 7 de outubro de 2021

Trabalho 15355

ISSN 2237-9045
Instituição Universidade Federal de Viçosa
Nível Graduação
Modalidade Pesquisa
Área de conhecimento Ciências Agrárias
Área temática Zootecnia
Setor Departamento de Zootecnia
Bolsa PIBIC/CNPq
Conclusão de bolsa Sim
Apoio financeiro CNPq
Primeiro autor Rafaella Gripp Bom Amorim
Orientador FABYANO FONSECA E SILVA
Outros membros Talita Estéfani Zunino Santana
Título Seleção genômica em gado de corte utilizando imagens de satélites via redes neurais artificias
Resumo Sob o ponto de vista do melhoramento de gado de corte, a análise da interação genótipo-ambiente (IGA) pode ser utilizada para desenvolver estratégias de seleção ajustadas a cada sistema de produção, incluindo àqueles menos intensivos. Dentre as metodologias de IGA, destaca-se a norma de reação genômica (NRG). Esta abordagem permite calcular os valores genéticos genômicos (GEBV) dos indivíduos ao longo de diferentes índices ambientais, tal como o de temperatura e umidade (ITU), o qual pode ser obtido diretamente por meio do Sistema de Informação Geográfica (SIG). Assim, torna-se possível desenvolver uma plataforma interativa onde o usuário pode inferir diretamente sobre os GEBV para cada ambiente específico no mapa. O agrupamento dos mapas gerados possibilita identificar grupos de animais geneticamente apropriados para cada região, o que otimiza a prática da seleção via indicação dos melhores genitores para cada região de interesse. Para tanto, faz-se necessário a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial, tal como as Redes Neurais Convolucionais (RNC). No presente estudo, as RNC foram utilizadas para classificação de mapas individuais de GEBV em função do ITU para a característica peso ao sobreano (PS) de 2000 touros jovens genotipados com o BOVINE SNP50 e registrados na ABCZ (Associação Brasileira dos Criadores de Zebu). As imagens originais (mapas gerados pelo software QGIS) foram transformadas em pixels utilizando o pacote imager do software R, e posteriormente inseridas no processo de classificação via RNC. Utilizou-se o pacote h2o do software R para ajuste da RNC e posterior classificação dos animais por meio da análise de imagens dos mapas digitais. Os modelos de NRG permitiram estimar herdabilidades variando entre 0.42 a 0.47 ao longo dos valores de ITU, mostrando assim que o PS é uma característica passível de ser utilizada em seleção genômica sob o enfoque de IGA. As RNC apresentaram-se como uma alternativa viável para classificação dos touros utilizando como respostas os mapas digitais gerados pelo software QGIS. Os resultados mostrados podem ser usados para otimizar os acasalamentos visando a obtenção de progênies que estejam em plena conformidade com o ambiente em que serão criadas. Neste estudo, a classificação dos mapas foi aplicada para três regiões específicas: Uberaba-MG (Latitude: -19.7502, Longitude: -47.9325 19° 45′ 1″ Sul, 47° 55′ 57″ Oeste), Campo Grande-MS (Latitude -20.4435, Longitude: -54.6478 20° 26′ 37″ Sul, 54° 38′ 52″ Oeste) e Porto Velho-RO (Latitude: 8° 45' 43'' Sul, Longitude: 63° 54' 7'' Oeste). Para facilitar a visualização e interpretação dos GEBV, foi desenvolvido um protótipo de um sistema geográfico a ser utilizado na prática, no qual os próprios criadores podem gerar os grupos de animais genomicamente mais indicados para cada um dos três ambientes reportados. Diante do exposto, espera-se motivar mais estudos para extrapolar a metodologia descrita para outros propósitos, como bovinos de leite.
Palavras-chave Interação genótipo x ambiente, Redes Neurais Convolucionais, SNP
Forma de apresentação..... Painel
Link para apresentação Painel
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