Variabilidade genética no Complexo Principal de Histocompatibilidade (MHC) de três espécies de mamíferos marinhos da costa do Rio grande do Sul

O MHC (Major Histocompatibility Complex) é um sistema genético importante para a manutenção de espécies ameaçadas, uma vez que baixa variabilidade para locos MHC tem sido associada a uma menor capacidade de resposta a doenças e diminuição do sucesso reprodutivo. Deste modo, pesquisas sobre a variabilidade genética do MHC têm demonstrado ser bastante informativas em estudos populacionais voltados para aspectos referentes à conservação. No presente trabalho foi investigada a variabilidade genética do MHC para três espécies de mamíferos marinhos (toninha, baleia franca austral e lobo marinho sul-americano) do sul do Brasil, com intensa mortalidade provocada por atividades humanas atuais ou passadas. As amostras foram coletadas de animais mortos encalhados na costa, de animais capturados acidentalmente por barcos pesqueiros, e também através de um sistema de biópsia. A região variável do exon 2 do gene DQB do MHC foi amplificada por PCR (Polymerase Chain Reaction) em 109 amostras de toninhas (Rio de Janeiro n=32, Rio Grande do Sul n=52, Argentina n=25), 35 amostras de lobo marinho sul-americano e 30 amostras de baleia franca austral, utilizando-se um par de primers heterólogos. O fragmento resultante de 172 pares de bases foi analisado quanto ao polimorfismo de seqüência através da técnica de SSCP (Polimorfismo de Conformação de Fita Simples) em todas as amostras de toninha e de lobo marinho sul-americano e 14 amostras de baleia franca austral. Dificuldades associadas à amplificação resultaram em padrões de SSCP pouco informativos para as amostras de lobo marinho sul-americano e baleia franca austral Todas as amostras de toninha apresentaram um padrão de pelo menos 4 bandas por indivíduo. As 4 bandas de um único indivíduo do Rio Grande do Sul foram seqüenciadas, tendo sido possível verificar que 2 seqüências relacionadas ao genes DQB estão sendo amplificadas com estes primers. Pelas análises de SSCP foi possível detectar ausência de variabilidade para as amostras de toninha provenientes do Rio de Janeiro e diferenciá-las da população da Argentina, que é polimórfica. A população do Rio Grande do Sul parece apresentar níveis intermediários de variação em relação aos extremos da distribuição da espécie. Analisando as três populações amostradas, conclui-se que a espécie apresenta baixos níveis de variabilidade para o loco DQB, a exemplo do que é reportado para os genes de MHC de outros mamíferos marinhos.

Modelagem da composição química do leite através de indicadores metabólicos em vacas leiteiras de alta produção

A lactação é um processo fisiológico complexo que ainda não foi compreendido na sua totalidade. Inúmeros fatores intervêm na síntese e secreção do leite, sendo os mais importantes a nutrição e o metabolismo endógeno dos nutrientes. A qualidade do leite é valorizada tanto pela sua composição química, como pelo conteúdo de células somáticas. No entanto, visando a comercialização do leite, as maiores mudanças e melhoras na qualidade podem ser atingidas através da manipulação da dieta dos animais, em especial em vacas leiteiras de alta produção. Avaliar os processos de absorção de alimentos, bem como o metabolismo catabólico e anabólico direcionado para a síntese do leite, têm sido uma grande preocupação na pesquisa de nutrição e bioquímica da produção animal. O principal objetivo da presente pesquisa foi gerar modelos matemáticos que pudessem explicar a participação de diferentes metabólitos sobre a composição química do leite. Neste intuito foram coletadas amostras de fluído ruminal, sangue, urina e leite de 140 vacas da raça Holandesa nas primeiras semanas de lactação e mantidas sob sistema semi-intensivo de produção e dieta controlada. Os animais foram selecionados de sistemas de produção no ecossistema do Planalto Médio de Rio Grande do Sul e foram amostrados em dois períodos climáticos críticos. No fluido ruminal foram avaliados o pH e o tempo de redução do azul de metileno. No sangue foram determinados os metabólitos: glicose, colesterol, β-hidroxibutirato (BHB), triglicerídeos, fructosamina, ácidos graxos não esterificados (NEFA), proteínas totais, albumina, globulina, uréia, creatinina, cálcio, fósforo e magnésio. As enzimas: aspartato amino transferase (AST), gama glutamil transferase (GGT) e creatina kinase (CK). Os hormônios: cortisol, insulina, triiodotironina (T3), tiroxina (T4), e leptina. Foi efetuado hemograma, para conhecer: hematócrito, hemoglobina, e contagem total e diferencial de células brancas. Na urina foram dosados: corpos cetônicos, pH e densidade. No leite foi determinada: proteína, gordura, lactose, sólidos totais, sólidos não gordurosos, contagem de células somáticas e uréia. Para a determinação de cada um dos metabólitos ou compostos foram usadas técnicas específicas validadas internacionalmente. Os diferentes valores obtidos constituíram os parâmetros básicos de entrada para a construção dos diversos modelos matemáticos executados para predizer a composição do leite. Mediante procedimentos de regressão linear múltipla algoritmo Stepwise, procedimentos de correlação linear simples de Pearson e procedimentos de análise computacional através de redes neurais, foram gerados diferentes modelos para identificar os parâmetros endógenos de maior relevância na predição dos diferentes componentes do leite. A parametrização das principais rotas bioquímicas, do controle endócrino, do estado de funcionamento hepático, da dinâmica ruminal e da excreção de corpos cetônicos aportou informação suficiente para predizer com diferente grau de precisão o conteúdo dos diferentes sólidos no leite. O presente trabalho é apresentado na forma de quatro artigos correspondentes aos parâmetros energéticos, de controle endócrino, modelagem matemática linear múltipla e predição através de Artificial Neural Networks (ANN).