Novo método aumenta eficiência na seleção de gado

Inclusão de parâmetro que prevê capacidade de um exemplar transmitir suas características resultou em melhoria de 16% em população, em comparação com modelo tradicional de seleção

André Julião  |  Agência FAPESP – Um grupo de pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp), da Universidade de Maryland e do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA), desenvolveu um método que acrescenta um novo parâmetro na seleção e preservação da variabilidade genética em uma população de gado.

O estudo, publicado no Journal of Dairy Science, foi financiado pela FAPESP e pela USDA.

Além do valor genético, associado ao potencial de um exemplar produzir leite, gordura e proteína, entre outros, a nova abordagem considera também a chamada variância da diversidade gamética. Esse novo parâmetro determina a capacidade de um indivíduo transmitir suas características às próximas gerações.

“Nem todos os descendentes de animais altamente produtivos herdam essa qualidade. Com o novo método, conseguimos selecionar aqueles que darão origem a descendentes extremamente produtivos”, disse Daniel Jordan de Abreu Santos, que realizou o estudo durante o pós-doutorado na Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias da Universidade Estadual Paulista (FCAV-Unesp), em Jaboticabal.

Atualmente, Santos realiza um segundo pós-doutorado, na Universidade de Maryland, nos Estados Unidos, onde já havia realizado estágio de pesquisa, com bolsa da FAPESP.

“A variância da diversidade gamética é gerada pela separação dos cromossomos homólogos e pela taxa de recombinação entre genes ligados neles. Até então, ela não era considerada pelo método de seleção tradicional”, disse.

O novo método estima as probabilidades de transmissão de características para as próximas gerações a partir dos dados genéticos de um reprodutor ou das combinações possíveis em um dado acasalamento.

Apesar de ter sido desenvolvido para seleção de qualquer espécie, na pesquisa a tecnologia foi aplicada em gado leiteiro, das raças Jersey e Holstein (holandesa), devido ao volume e qualidade de dados disponíveis.

Em simulações computacionais, o método obteve um melhoramento de 16% em um rebanho de Holstein ao longo de 10 gerações, em comparação com outro que não levou em conta a diversidade gamética.

Bancos genômicos

O trabalho foi possível porque os cruzamentos hoje podem ser simulados a partir de grandes bancos de dados genômicos. Esses oferecem informações detalhadas sobre a genética dos animais, como quais genes estão ligados a certas características desejadas pelos programas de melhoramento.

As informações permitem estimar as possíveis combinações do material genético do pai e da mãe e prever como será a prole. No entanto, a distribuição dessas caraterísticas nos descendentes não é homogênea.

Animais com características de interesse podem gerar tanto descendentes com valores muito altos como muito baixos desses mesmos traços. Por isso, a previsão de como serão os descendentes é apenas uma média das características do pai e da mãe, como produção de leite, carne ou gordura. Até então, não era possível estimar a enorme variação em torno desse número médio.

“Agora, pode-se prever antes do acasalamento que animais vão gerar mais filhos altamente produtivos, acima da média esperada. A diversidade gamética é que vai dar esse valor, ela determina a capacidade do animal de transmitir suas características para a prole”, disse Santos.

Para aplicar a teoria em um programa de melhoramento real, Santos utilizou o banco de dados do Agricultural Research Service, braço de pesquisas do USDA. Foram utilizados mais de 150 mil dados moleculares de gado Jersey e cerca de 1,5 milhão de Holstein, raça que é a mais usada para produção de leite no mundo e que compõe 90% do rebanho leiteiro dos Estados Unidos.

Um software desenvolvido pelos pesquisadores calculou a variação de todas as combinações possíveis entre os cromossomos e possibilitou separar os indivíduos que tinham maior e menor variação gamética.

“A partir dessas variações, é possível selecionar o animal especificamente para um propósito. Pode-se escolher animais que terão progênies (descendentes) mais homogêneas, que são interessantes para seleção de características como peso ao nascimento, ou os que terão descendentes mais heterogêneos, e que por isso apresentam a possibilidade de que uma parte de sua prole seja mais produtiva que a média esperada”, disse.

Mais do que garantir que uma geração seja tão produtiva quanto a anterior, o novo parâmetro permite que se tenha grandes ganhos genéticos no futuro, à medida que se dá origem a novas gerações a partir de um mesmo reprodutor.

Os pesquisadores também verificaram o possível impacto da metodologia nos rebanhos reais das raças leiteiras. A concordância entre a variação estimada pelos dados genômicos e a observada entre as filhas adultas de reprodutores chegou a 90% quando o animal teve mais de 400 descendentes.

“Essa é uma demanda científica de ponta, que vai demorar um pouco para chegar ao Brasil. No entanto, tem um reflexo aqui, porque importamos muito material genético do gado holandês dos Estados Unidos para cruzamentos. Grande parte da base genética do Holstein no Brasil é de sêmen produzido lá”, disse Humberto Tonhati, professor da FCAV-Unesp que supervisionou o estudo no Brasil.

O novo parâmetro ajuda ainda a diminuir o impacto da seleção na redução da diversidade genética das populações. Animais de produção como o gado costumam ter uma baixa variabilidade genética devido ao alto grau de parentesco.

“É uma outra forma de ajudar a manter a variabilidade genética. Alguns indivíduos considerados melhores pelo método tradicional são muito endogâmicos (provenientes de acasalamentos entre aparentados). No entanto, ao considerar esse novo parâmetro, eles podem não ser mais classificados entre os melhores”, disse Santos.

O artigo Variance of gametic diversity and its application in selection programs (doi: 10.3168/jds.2018-15971), de Daniel Jordan de Abreu Santos, J. B. Cole, T. J. Lawlor Jr., P. M. VanRaden, Humberto Tonhati e L. Ma, pode ser lido em: www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002203021930342X .