Genetic relationship between reproductive traits in Nellore cattle

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Estimativas de parâmetros genéticos para produção de leite em búfalas por modelos de repetibilidade, multi-característica e de regressão aleatória

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimativas de parâmetros genéticos para escores visuais e características de crescimento na raça Nelore

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Avaliação da diversidade genética de populações de Pacu (Piaractus mesopotamicus Holmberg, 1887) do Pantanal Matogrossense com o uso de marcadores moleculares do tipo microssatélites

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo genético quantitativo do fluxo lácteo em bovinos da raça Holandesa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação de modelos estatísticos considerando a incerteza da paternidade

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Genetic polymorphism and relationships among several swine populations of landrace, large white and duroc breeds

Para estudar o relacionamento genético entre as raças suínas Landrace, Large White e Duroc foram utilizados os dados sobre três polimorfismos protéicos, investigados em três amostras brasileiras e em 13 populações de outros países, incluindo uma população de Landrace Belga. O dendrograma, construído a partir da matriz dos coeficientes de distância genética, mostrou três grandes grupos reunidos por raça. Os agrupamentos de Landrace e os de Large White mostraram em média maior semelhança entre si (D = 0,203) do que entre eles e os de Duroc (D = 0,241). Nas três raças, as menores distâncias genéticas foram verificadas entre as populações brasileiras e as cubanas (Landrace: D = 0,060; Large White: D = 0,052; Duroc: D = 0,065), apesar de não haver relatos de trocas de animais entre estes dois países.

Variabilidade genética e fitoquímica de Casearia sylvestris em populações do cerrado e Mata Atlântica do Estado de São Paulo

Pós-graduação em Agronomia (Horticultura) - FCA

Modelos para estimação de componentes de (co)variância para pesos do nascimento à idade adulta de animais da raça Nelore

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Avaliação genético-quantitativa de características reprodutivas em éguas da raça puro-sangue inglês

Pós-graduação em Zootecnia - FMVZ

Caracterização genética de avestruzes (Struthio camelus) usando marcadores RAPD

O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade genética de populações de avestruzes (Struthio camelus) por meio de marcadores RAPD (Polimorfismos de DNA amplificado ao acaso). Foram coletadas 121 amostras de indivíduos procedentes dos estados do Pará, Maranhão, Tocantins e Minas Gerais. O DNA genômico foi extraído a partir de sangue total. A triagem de iniciadores permitiu a seleção de 15 entre os 60 analisados que foram amplificados pelo método PCR. Os produtos da PCR foram visualizados em gel de agarose 1,5% e foi gerada uma matriz binária para os fragmentos amplificados com presença (1) e ausência (0) de banda. Para a verificação do número ótimo de bandas polimórficas foi realizada a análise de bootstrap por meio do software GQMOL. Para a análise dos dados foi utilizado o programa NTSYS-pc (Numerical Taxonomy and Multivariate Analysis Sistem), versão 2.02. A similaridade entre as amostras foi analisada através do coeficiente de Jaccard. Foi gerada uma matriz de distância cofenética, usando o módulo Sahncof, do programa NTSYS 2.2. Para realização da estruturação gênica o procedimento empregado foi a análise de variância molecular (AMOVA), processada no software Arlequin 2.0 (Schneider et al., 2000). Os 15 iniciadores geraram um total de 109 bandas polimórficas. A análise de bootstrap mostrou que a partir de 100 bandas o trabalho já se torna mais confiável, uma vez que a magnitude da correlação foi bem próxima do valor máximo (r=0,99), como também a soma de quadrados dos desvios (SQd) atingiu valor baixo 1,25 e o valor do estresse (E) foi de 0,05. Na análise entre pares de grupos, foi verificado que a maior e menor similaridade estão em torno, respectivamente, de 0,86 e 0,00. No que diz respeito à distribuição de freqüência das similaridades obtidas entre os 5.644 pares formados na matriz genética, pode-se verificar que 32,69 % dos pares ficaram incluídos nas classes com similaridades variando de 0,01 a 0,10. Nota-se que a maior porcentagem (85,59%) dos pares ficou distribuídos nas três primeiras classes das extremidades e que a minoria deles (14,41%) apresentou similaridades variando de 0,21 a 1,00. O teste de Mantel mostrou correlação de 0,81 e o dendrograma gerou 67 grupos delimitados pela Sm que foi de 0,49. A maior similaridade foi de 0,86 e a menor de 0,06. Os dados relativos à análise de variância molecular mostraram que a porcentagem de variação genética entre procedências foi baixa e significativa (24,03%, p < 0,0001), evidenciando que grande parte da variação encontra-se dentro das populações (75,97 %). Os marcadores RAPD foram eficientes na caracterização da similaridade genética.

Persistência da lactação e Influência da estrutura de dados sobre a estimação de parâmetros genéticos para a produção de leite de bovinos da raça Holandesa

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Competição em testes de progênies de eucalipto e suas implicações na seleção e no melhoramento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Wavelength assignment using a hybrid evolutionary computation to reduce cross-phase modulation

In this paper, we propose a hybrid methodology based on Graph-Coloring and Genetic Algorithm (GA) to solve the Wavelength Assignment (WA) problem in optical networks, impaired by physical layer effects. Our proposal was developed for a static scenario where the physical topology and traffic matrix are known a priori. First, we used fixed shortest-path routing to attend demand requests over the physical topology and the graph-coloring algorithm to minimize the number of necessary wavelengths. Then, we applied the genetic algorithm to solve WA. The GA finds the wavelength activation order on the wavelengths grid with the aim of reducing the Cross-Phase Modulation (XPM) effect; the variance due to the XPM was used as a function of fitness to evaluate the feasibility of the selected WA solution. Its performance is compared with the First-Fit algorithm in two different scenarios, and has shown a reduction in blocking probability up to 37.14% when considered both XPM and residual dispersion effects and up to 71.42% when only considered XPM effect. Moreover, it was possible to reduce by 57.14% the number of wavelengths.

Cluster and meta-analyses of genetic parameters for feed intake traits in growing beef cattle

A data set based on 50 studies including feed intake and utilization traits was used to perform a meta-analysis to obtain pooled estimates using the variance between studies of genetic parameters for average daily gain (ADG); residual feed intake (RFI); metabolic body weight (MBW); feed conversion ratio (FCR); and daily dry matter intake (DMI) in beef cattle. The total data set included 128 heritability and 122 genetic correlation estimates published in the literature from 1961 to 2012. The meta-analysis was performed using a random effects model where the restricted maximum likelihood estimator was used to evaluate variances among clusters. Also, a meta-analysis using the method of cluster analysis was used to group the heritability estimates. Two clusters were obtained for each trait by different variables. It was observed, for all traits, that the heterogeneity of variance was significant between clusters and studies for genetic correlation estimates. The pooled estimates, adding the variance between clusters, for direct heritability estimates for ADG, DMI, RFI, MBW and FCR were 0.32 +/- 0.04, 0.39 +/- 0.03, 0.31 +/- 0.02, 0.31 +/- 0.03 and 0.26 +/- 0.03, respectively. Pooled genetic correlation estimates ranged from -0.15 to 0.67 among ADG, DMI, RFI, MBW and FCR. These pooled estimates of genetic parameters could be used to solve genetic prediction equations in populations where data is insufficient for variance component estimation. Cluster analysis is recommended as a statistical procedure to combine results from different studies to account for heterogeneity.