A Genômica aplicada aos rebanhos bovinos

Nas últimas décadas, uma série de importantes descobertas e avanços na área de análise do DNA propiciou o surgimento da Genômica, ciência que trata do estudo do genoma completo dos diferentes organismos. Além do seqüenciamento completo do DNA de várias espécies, incluindo os bovinos, o mapeamento dos SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) em conjunto com plataformas modernas de genotipagem capazes de processar muitas amostras para muitos marcadores numa única análise, tem propiciado a inclusão da informação genômica em esquemas de melhoramento genético.

Porém, apesar dos esforços dos pesquisadores, poucos genes foram identificados como responsáveis pelas variações nas características de importância econômica, por uma simples razão, tão conhecida dos melhoristas: as variações neste tipo de característica são consequência da soma de pequenos efeitos de muitos genes e também da ação do meio ambiente. Além disto, ainda que tenham sido identificados marcadores para genes com efeito significativo, a porção que explicam da variância genética é relativamente modesta em termos totais (10-15%). Então, as vantagens do uso destes tipos de testes de marcadores ficam por conta do seu uso para características de difícil ou custosa medição, herdabilidade baixa ou de expressão tardia no animal, não esquecendo que o processo de validação é sempre obrigatório para uso em uma população diferente daquela onde foi descoberto o marcador.

Uma abordagem bem diferente daquela sob a qual a Seleção Assistida por Marcadores vinha sendo aplicada, surgiu no meio científico apoiada pelo aumento no número de SNPs descobertos no genoma bovino e pela tecnologia do “Chip de DNA”. Alguns autores tiveram a idéia de não mais identificar genes (QTLs) específicos através de análises de associação entre marcadores e fenótipos e, sim, escolher, criteriosamente, SNPs espalhados e igualmente espaçados, por todo o genoma, do início ao fim. Desta forma busca-se capturar o efeito de todos os genes responsáveis pela característica de interesse por assumir que os marcadores estejam próximos aos QTLs e em desequilíbrio de ligação, ou seja, que haja uma associação frequente entre eles, através de toda a população e não somente dentro de famílias. A esta abordagem deu-se o nome de Seleção Genômica.

Após vários estudos com dados simulados, e, posteriormente, com dados reais, foi apontada uma acurácia em torno de 0.70/0.80 para a DEP genômica estimada pelo uso de cerca de 50.000 marcadores em populações de gado leiteiro. Os resultados entusiasmaram os pesquisadores e, atualmente, alguns países já adotaram esta importante ferramenta para o melhoramento genético de bovinos de leite. Ainda que o custo da genotipagem para um animal não seja considerado baixo (cerca de US$150,00), os ganhos calculados para uma estrutura que envolve Teste de Progênie de touros leiteiros são muito atraentes. Testes de simulação apontam que a resposta a seleção pode ser duas vezes maior do que com os testes de progênie convencionais e que o custo de identificar touros superiores seria reduzido em até 92% nestes rebanhos.

Em gado de corte a situação ainda é bem diferente com relação à aplicação da seleção genômica. Os motivos são diversos: extensão do Desequilíbrio de Ligação (DL), tamanho efetivo da população (Ne), diversidade de raças, ausência de um repositório de DNA, poucos animais com fenótipos e DEPs para características como fertilidade, eficiência alimentar e resistência a doenças, custo da genotipagem.

Na seleção genômica, o número e as posições dos QTLs não são conhecidos, portanto é necessário cobrir todo o genoma. A densidade de SNPs necessária depende da extensão do Desequilíbrio de Ligação. Esta, por sua vez, depende do tamanho efetivo da população. Em uma raça com um pequeno Ne(Predições entre-raças a partir de painéis densos. O DL reflete a habilidade dos alelos de um locus predizer os alelos de outro locus. Painéis de alta densidade podem ter, idealmente, pelo menos um SNP em alto DL com cada QTL. No entanto, diferenças em DL entre raças podem levar um marcador ser um bom substituto de um gene causal numa raça e ter menos valor em outra. Além disso, os efeitos de dominância e epistasia dos genes e as diferenças nas freqüências alélicas contribuem para as predições entre raças não funcionarem adequadamente. Um grande esforço tem sido feito a fim de elucidar estes mecanismos e propor alternativas para que as predições entre raças possam ocorrer.

Obtenção de painéis reduzidos a partir de genotipagens densas. Várias abordagens têm sido propostas para que a perda no poder de predição seja mínima ao reduzir a densidade do painel através da escolha de marcadores de um painel mais denso. O que ocorre nestes casos é que a aplicação deste tipo de painel fica restrita a uma determinada raça ou população e também a determinadas características. É como se fosse “customizar” um painel denso, de utilização mais ampla, porém mais caro, criando um painel de utilização mais restrita porém com um custo bem menor. Vale lembrar que, neste caso, a proposta original da seleção genômica de capturar uma grande parte da variância genética fica prejudicada já que estes painéis explicam de 10 a 35% desta variância. Exceção é feita a abordagem que seleciona SNPs igualmente espaçados com base na genotipagem de alta densidade de parentes a qual poderia ser utilizada para todas as características de interesse.

Inferência de genótipos a partir da genotipagem de ancestrais chave de uma população. Se, numa determinada população, existem alguns ancestrais que contribuiram com uma percentagem significativa do pool genético, os animais atuais provavelmente herdaram segmentos de cromossomo sem qualquer recombinação. Então, pode-se inferir o genótipo de um animal jovem na população para todos os marcadores que foram genotipados nos ancestrais chaves, desde que um número suficiente de marcadores tenham sido genotipado nestes animais para rastrear os segmentos de cromossomo herdado do ancestral chave.

Uso de dados de seqüenciamento completo de indivíduos pelo uso de uma combinação de seqüenciamento físico e de imputação a partir de genotipagem para SNPs. A principal vantagem do seqüenciamento seria a habilidade para usar polimorfismos causais (sequências de bases que, se alteradas, causam mudança no fenótipo) como marcadores nos quais as DEPs genômicas são baseadas, levando a um aumento da acurácia. Além disso, com o seqüenciamento, a biologia das características econômicas poderá ser melhor estudada.

Inclusão da informação genômica nas avaliações genéticas. Atualmente as estratégias propostas para combinar dados genômicos com as DEPs tradicionais são baseadas em procedimentos de dois ou mais passos (multi-step), ou seja, as DEPs tradicionais são calculadas com base na informação de pedigree e dos fenótipos e a DEP molecular é calculada com base nas equações de predição previamente estimadas. Ambas são combinadas por meio de diferentes propostas de índices. Recentemente, avaliações de um passo (one-step) estão sendo propostas baseadas na utilização da matriz de parentesco aumentada com a informação genômica.

Assinaturas de seleção. Numa população sob seleção existem padrões de polimorfismo de DNA causados por esta seleção direcional consistente. Além desta informação ser útil para biólogos evolucionários, para os melhoradores estes padrões poderiam ser úteis no processo de identificar genes que controlam características de interesse. A assinatura de uma seleção recente é caracterizada por um rápido aumento na freqüência alélica num local específico do genoma, e uma grande quantidade de DL ocorrendo ao longo de uma região do cromossomo. Este sinal pode ser detectado utilizando painéis altamente densos de SNPs.

Resistência a doenças. As doenças infecciosas estão entre os principais fatores econômicos que influenciam a produtividade em gado de corte. Dada a baixa herdabilidade associada com a resposta do sistema imune, é necessário identificar claramente os genes envolvidos na resposta imune do animal exposto aos patógenos. A possibilidade de genotipagens cada vez mais densas tem colaborado para a identificação de novas regiões onde estes genes atuam, já que os esforços iniciais com este propósito forma limitados até agora.


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