Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey

Autores
Beribe, Maria Jose
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Lopez-Villalobos, Nicolas (director)
Carignano, Hugo Adrian (co-director)
Descripción
Tesis para optar al grado de Doctora en Área de Genética, de la Universidad de Buenos Aires, en 2020.
El objetivo general de esta tesis fue la modelación de curvas de lactancia para estimar los rasgos de producción de leche aplicados a la identificación de regiones cromosómicas y genes asociados a dichos rasgos, en ganado Holando y cruza HolandoxJersey de la cuenca lechera central de la provincia de Santa Fe, Argentina. En el capítulo 2 se generaron estadísticas descriptivas de fertilidad y sobrevivencia para garantizar que las estimaciones de parámetros productivos fueran confiables, congruentes y adecuados con el sistema productivo bajo estudio y evitar distorsiones en los resultados de los análisis posteriores. Se obtuvo que la edad al primer servicio promedio fue de 20+3 meses (promediodesvío estándar), la edad a la primera concepción promedio fue de 21+4 meses y la edad al primer parto promedio fue de 30+4 meses. El intervalo parto-concepción tuvo una duración promedio de 139+92 días y el intervalo entre servicios fue de 44+32 días. El período de gestación tuvo una duración promedio de 265+49 días y el intervalo entre partos promedio fue de 398+108 días. La duración de la lactancia promedio fue de 301+129 días y la longevidad promedio de los animales bajo estudio fue de 5,6+2,0 años. En el capítulo 3 se comparó una serie de modelos matemáticos que describen la curva de lactancia para las cinco variables productivas: producción de leche (PL), porcentaje de proteína (PP), producción de proteína (ProdP), porcentaje de grasa (PG) y producción de grasa (ProdG) diarias. Los resultados mostraron que el modelo de regresión aleatoria utilizando un polinomio de Legendre de sexto grado fue el que presentó el mejor desempeño en el ajuste para las cinco variables evaluadas. En el capítulo 4, a partir del modelo de regresión aleatoria utilizando un polinomio de Legendre de sexto grado se proporcionaron las estimaciones para la producción de leche, grasa y proteína acumulada a 305 días y el contenido de grasa y proteína. En general, los rasgos de producción de leche se vieron afectados por la proporción de Holstein, el número de lactancia, y el año y la temporada de parto. Con estos fenotipos, en el capítulo 5, se realizó un estudio de asociación de genoma completo utilizando 50.000 SNPs distribuidos en el genoma bovino mediante modelos lineales mixtos considerando los factores que afectan a los rasgos estudiados, la estructura poblacional y las relaciones de parentesco. En este contexto estricto de corrección de modelos y utilizando el ajuste por comparaciones múltiples de Bonferroni a nivel de genoma, no se encontraron SNPs estadísticamente significativos asociados a ninguno de los caracteres productivos considerados. Sin embargo, utilizando un nivel de significancia menos conservativo e inspeccionando los gráficos Quantil-Quantil, se identificaron 15 SNPs asociados con los caracteres productivos evaluados. El análisis realizado permitió calcular la proporción de variancia fenotípica capturada por los SNPs, siendo de 0,16 para la PL305 y ProdP305, 0,11 para la ProdG305, de 0,03 para el PGm y 0,09 para el PPm. La búsqueda de genes cercanos se realizó según la anotación génica del genoma bovino correspondiente al ensamblado UMD3.1 y teniendo en cuenta el desequilibrio de ligamiento calculado para esta población (r2 = 0,22 ± 0,27 a una distancia inter-SNP de 25- 50Kb). Se encontró que 11 de los genes identificados fueron asociados en estudios previos con, rasgos productivos lecheros (IRS2, VEGFA, TCF7L2, RF00100, DCDC2 y OCA2) y con rasgos relacionados de la glándula mamaria tales como procesos metabólicos (IRS2, LIN28A), desarrollo (VEGFA, TCF7L2), el tejido (LOC525599) y el ligamento central (PKHD1). Otros genes fueron asociados con el recuento de células somáticas (DCDC2), la mastitis (RF00100), parámetros reproductivos como la reanudación de la ovulación después del parto (OCA2), intervalo entre partos (MAPT), edad a la primera inseminación (PKHD1) y enfermedades bovinas tales como la paratuberculosis (ZDHHC14) y el virus de la leucosis bovina (PKHD1). La estimación de parámetros relacionados con la fertilidad, longevidad y producción y composición de la leche de animales de diferentes razas y cruzas, explotados en tambos comerciales propios del país son valiosos para estudios futuros enfocados a incorporar características de fertilidad y sobrevivencia en un programa nacional de mejoramiento genético lechero de la Argentina. El conocimiento de regiones genómicas y genes relacionados con la producción y composición de la leche en ganado de la Argentina, es un aporte inicial relevante y pertinente al mejoramiento genético animal en el cual se predice el mérito genético individual mediante la selección genómica y al mismo tiempo permiten un mejor entendimiento de los mecanismos moleculares subyacentes a las características evaluadas.
The general objective of this thesis was the modeling of lactation curves to estimate milk production traits applied to the identification of chromosomal regions and genes associated with these traits, in Holstein and crossbred HolsteinxJersey cows from the central dairy region of the province of Santa Fe, Argentina. In Chapter 2, descriptive statistics for fertility and survival were generated to ensure that the estimation of productive parameters were reliable, consistent and adequate with the production system under study and avoid distortions in the results of subsequent analyzes. The average age at the first service was 203 months (average  standard deviation), the age at the first conception was 214 months and the age at the first calving was 304 months. The interval from calving to conception interval had an average duration of 13992 days and the interval between services was 4432 days. The gestation period had an average duration of 26549 days and the calving interval was 398108 days. The average lactation length was 301129 days and the average longevity of the animals under study was 5.62.x years. In Chapter 3, a series of mathematical models to describe the lactation curve for the five productive variables: milk production (PL), protein percentage (PP), protein production (ProdP), fat percentage (PG) and daily fat production (ProdG), were compared. The results showed that the model of random regression using a Legendre polynomial of sixth grade was the best method to model the lactation curves for the five variables evaluated. In Chapter 4, estimates for the production of milk, fat and protein accumulated at 305 days and fat and protein content were obtained from the random regression model using a sixth-grade Legendre polynomial. In general, milk production traits were affected by proportion of Holstein, lactation number, and year and season of calving. With these phenotypes, in Chapter 5, a complete genome association study was conducted using 50,000 SNPs distributed in the bovine genome using mixed linear models, considering the factors that affect the traits studied, population structure and genetic relationships. In this strict context of correction of models and using the adjustment by multiple comparisons of Bonferroni at genome level, no statistically significant SNPs were found associated with any of the productive characteristics considered. However, using a less conservative level of significance and inspecting the Quantil-Quantil graphs, 15 SNPs associated with the productive characters evaluated were identified. The analysis made possible to calculate the proportion of phenotypic variance captured by the SNPs, being 0,16 for PL305 and ProdP305, 0,11 for ProdG305, 0,03 for PGm and 0,09 for PPm. The search for nearby genes was performed according to the gene annotation of the bovine genome corresponding to the UMD3.1 assembly and taking into account the calculated linkage disequilibrium (r2 = 0.22 ± 0.27 at an inter-SNP distance of 25-50Kb). It was found that 11 of the genes identified were associated in previous studies with dairy productive traits (IRS2, VEGFA, TCF7L2, RF00100, DCDC2 and OCA2) and with different aspects of the mammary gland such as metabolism (IRS2, LIN28A), the development (VEGFA, TCF7L2), tissue (LOC525599) and the central ligament (PKHD1). Other genes were associated with somatic cell count (DCDC2), mastitis (RF00100), reproductive parameters such as resumption of ovulation after calving (OCA2), interval between calving (MAPT), age at first insemination (PKHD1) and bovine diseases such as paratuberculosis (ZDHHC14) and bovine leukosis virus (PKHD1). The estimation of parameters related with fertility, longevity and production and composition of the milk of animals of different breeds and crosses of dairy cattle under commercial herds of Argentina provide important information for future studies aiming the incorporating fertility and survival characteristics in a future national dairy breeding program of Argentina. The knowledge of genomic regions and genes related to the production and composition of milk in cattle in Argentina is an important and relevant initial contribution to animal genetic improvement in which the genetic merit of cows and bulls can be predicted through genomic selection. At the same time, it makes a contribution towards t a better understanding of the molecular mechanisms underlying the characteristics evaluated.
EEA Pergamino
Fil: Beribe, María José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Estadística; Argentina
Materia
Ganado de Leche
Producción Lechera
Estadísticas de Producción
Dairy Cattle
Milk Production
Production Statistics
Breeds (animals)
Razas (animales)
Curva de Lactancia
Raza Holando
Raza Holando Jersey
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
oai:localhost:20.500.12123/11716

id INTADig_aba3f78549d42c183ed4d0741d343825
oai_identifier_str oai:localhost:20.500.12123/11716
network_acronym_str INTADig
repository_id_str l
network_name_str INTA Digital (INTA)
spelling Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJerseyBeribe, Maria JoseGanado de LecheProducción LecheraEstadísticas de ProducciónDairy CattleMilk ProductionProduction StatisticsBreeds (animals)Razas (animales)Curva de LactanciaRaza HolandoRaza Holando JerseyTesis para optar al grado de Doctora en Área de Genética, de la Universidad de Buenos Aires, en 2020.El objetivo general de esta tesis fue la modelación de curvas de lactancia para estimar los rasgos de producción de leche aplicados a la identificación de regiones cromosómicas y genes asociados a dichos rasgos, en ganado Holando y cruza HolandoxJersey de la cuenca lechera central de la provincia de Santa Fe, Argentina. En el capítulo 2 se generaron estadísticas descriptivas de fertilidad y sobrevivencia para garantizar que las estimaciones de parámetros productivos fueran confiables, congruentes y adecuados con el sistema productivo bajo estudio y evitar distorsiones en los resultados de los análisis posteriores. Se obtuvo que la edad al primer servicio promedio fue de 20+3 meses (promediodesvío estándar), la edad a la primera concepción promedio fue de 21+4 meses y la edad al primer parto promedio fue de 30+4 meses. El intervalo parto-concepción tuvo una duración promedio de 139+92 días y el intervalo entre servicios fue de 44+32 días. El período de gestación tuvo una duración promedio de 265+49 días y el intervalo entre partos promedio fue de 398+108 días. La duración de la lactancia promedio fue de 301+129 días y la longevidad promedio de los animales bajo estudio fue de 5,6+2,0 años. En el capítulo 3 se comparó una serie de modelos matemáticos que describen la curva de lactancia para las cinco variables productivas: producción de leche (PL), porcentaje de proteína (PP), producción de proteína (ProdP), porcentaje de grasa (PG) y producción de grasa (ProdG) diarias. Los resultados mostraron que el modelo de regresión aleatoria utilizando un polinomio de Legendre de sexto grado fue el que presentó el mejor desempeño en el ajuste para las cinco variables evaluadas. En el capítulo 4, a partir del modelo de regresión aleatoria utilizando un polinomio de Legendre de sexto grado se proporcionaron las estimaciones para la producción de leche, grasa y proteína acumulada a 305 días y el contenido de grasa y proteína. En general, los rasgos de producción de leche se vieron afectados por la proporción de Holstein, el número de lactancia, y el año y la temporada de parto. Con estos fenotipos, en el capítulo 5, se realizó un estudio de asociación de genoma completo utilizando 50.000 SNPs distribuidos en el genoma bovino mediante modelos lineales mixtos considerando los factores que afectan a los rasgos estudiados, la estructura poblacional y las relaciones de parentesco. En este contexto estricto de corrección de modelos y utilizando el ajuste por comparaciones múltiples de Bonferroni a nivel de genoma, no se encontraron SNPs estadísticamente significativos asociados a ninguno de los caracteres productivos considerados. Sin embargo, utilizando un nivel de significancia menos conservativo e inspeccionando los gráficos Quantil-Quantil, se identificaron 15 SNPs asociados con los caracteres productivos evaluados. El análisis realizado permitió calcular la proporción de variancia fenotípica capturada por los SNPs, siendo de 0,16 para la PL305 y ProdP305, 0,11 para la ProdG305, de 0,03 para el PGm y 0,09 para el PPm. La búsqueda de genes cercanos se realizó según la anotación génica del genoma bovino correspondiente al ensamblado UMD3.1 y teniendo en cuenta el desequilibrio de ligamiento calculado para esta población (r2 = 0,22 ± 0,27 a una distancia inter-SNP de 25- 50Kb). Se encontró que 11 de los genes identificados fueron asociados en estudios previos con, rasgos productivos lecheros (IRS2, VEGFA, TCF7L2, RF00100, DCDC2 y OCA2) y con rasgos relacionados de la glándula mamaria tales como procesos metabólicos (IRS2, LIN28A), desarrollo (VEGFA, TCF7L2), el tejido (LOC525599) y el ligamento central (PKHD1). Otros genes fueron asociados con el recuento de células somáticas (DCDC2), la mastitis (RF00100), parámetros reproductivos como la reanudación de la ovulación después del parto (OCA2), intervalo entre partos (MAPT), edad a la primera inseminación (PKHD1) y enfermedades bovinas tales como la paratuberculosis (ZDHHC14) y el virus de la leucosis bovina (PKHD1). La estimación de parámetros relacionados con la fertilidad, longevidad y producción y composición de la leche de animales de diferentes razas y cruzas, explotados en tambos comerciales propios del país son valiosos para estudios futuros enfocados a incorporar características de fertilidad y sobrevivencia en un programa nacional de mejoramiento genético lechero de la Argentina. El conocimiento de regiones genómicas y genes relacionados con la producción y composición de la leche en ganado de la Argentina, es un aporte inicial relevante y pertinente al mejoramiento genético animal en el cual se predice el mérito genético individual mediante la selección genómica y al mismo tiempo permiten un mejor entendimiento de los mecanismos moleculares subyacentes a las características evaluadas.The general objective of this thesis was the modeling of lactation curves to estimate milk production traits applied to the identification of chromosomal regions and genes associated with these traits, in Holstein and crossbred HolsteinxJersey cows from the central dairy region of the province of Santa Fe, Argentina. In Chapter 2, descriptive statistics for fertility and survival were generated to ensure that the estimation of productive parameters were reliable, consistent and adequate with the production system under study and avoid distortions in the results of subsequent analyzes. The average age at the first service was 203 months (average  standard deviation), the age at the first conception was 214 months and the age at the first calving was 304 months. The interval from calving to conception interval had an average duration of 13992 days and the interval between services was 4432 days. The gestation period had an average duration of 26549 days and the calving interval was 398108 days. The average lactation length was 301129 days and the average longevity of the animals under study was 5.62.x years. In Chapter 3, a series of mathematical models to describe the lactation curve for the five productive variables: milk production (PL), protein percentage (PP), protein production (ProdP), fat percentage (PG) and daily fat production (ProdG), were compared. The results showed that the model of random regression using a Legendre polynomial of sixth grade was the best method to model the lactation curves for the five variables evaluated. In Chapter 4, estimates for the production of milk, fat and protein accumulated at 305 days and fat and protein content were obtained from the random regression model using a sixth-grade Legendre polynomial. In general, milk production traits were affected by proportion of Holstein, lactation number, and year and season of calving. With these phenotypes, in Chapter 5, a complete genome association study was conducted using 50,000 SNPs distributed in the bovine genome using mixed linear models, considering the factors that affect the traits studied, population structure and genetic relationships. In this strict context of correction of models and using the adjustment by multiple comparisons of Bonferroni at genome level, no statistically significant SNPs were found associated with any of the productive characteristics considered. However, using a less conservative level of significance and inspecting the Quantil-Quantil graphs, 15 SNPs associated with the productive characters evaluated were identified. The analysis made possible to calculate the proportion of phenotypic variance captured by the SNPs, being 0,16 for PL305 and ProdP305, 0,11 for ProdG305, 0,03 for PGm and 0,09 for PPm. The search for nearby genes was performed according to the gene annotation of the bovine genome corresponding to the UMD3.1 assembly and taking into account the calculated linkage disequilibrium (r2 = 0.22 ± 0.27 at an inter-SNP distance of 25-50Kb). It was found that 11 of the genes identified were associated in previous studies with dairy productive traits (IRS2, VEGFA, TCF7L2, RF00100, DCDC2 and OCA2) and with different aspects of the mammary gland such as metabolism (IRS2, LIN28A), the development (VEGFA, TCF7L2), tissue (LOC525599) and the central ligament (PKHD1). Other genes were associated with somatic cell count (DCDC2), mastitis (RF00100), reproductive parameters such as resumption of ovulation after calving (OCA2), interval between calving (MAPT), age at first insemination (PKHD1) and bovine diseases such as paratuberculosis (ZDHHC14) and bovine leukosis virus (PKHD1). The estimation of parameters related with fertility, longevity and production and composition of the milk of animals of different breeds and crosses of dairy cattle under commercial herds of Argentina provide important information for future studies aiming the incorporating fertility and survival characteristics in a future national dairy breeding program of Argentina. The knowledge of genomic regions and genes related to the production and composition of milk in cattle in Argentina is an important and relevant initial contribution to animal genetic improvement in which the genetic merit of cows and bulls can be predicted through genomic selection. At the same time, it makes a contribution towards t a better understanding of the molecular mechanisms underlying the characteristics evaluated.EEA PergaminoFil: Beribe, María José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Estadística; ArgentinaFacultad de Ciencias Veterinarias, Universidad de Buenos AiresLopez-Villalobos, Nicolas (director)Carignano, Hugo Adrian (co-director)2022-04-25T10:37:31Z2022-04-25T10:37:31Z2020info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/11716spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria2025-09-04T09:49:20Zoai:localhost:20.500.12123/11716instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-09-04 09:49:20.647INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse
dc.title.none.fl_str_mv Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
title Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
spellingShingle Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
Beribe, Maria Jose
Ganado de Leche
Producción Lechera
Estadísticas de Producción
Dairy Cattle
Milk Production
Production Statistics
Breeds (animals)
Razas (animales)
Curva de Lactancia
Raza Holando
Raza Holando Jersey
title_short Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
title_full Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
title_fullStr Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
title_full_unstemmed Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
title_sort Curvas de lactancia e identificación QTLs asociados a características productivas en ganado Holando y cruza HolandoxJersey
dc.creator.none.fl_str_mv Beribe, Maria Jose
author Beribe, Maria Jose
author_facet Beribe, Maria Jose
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Lopez-Villalobos, Nicolas (director)
Carignano, Hugo Adrian (co-director)
dc.subject.none.fl_str_mv Ganado de Leche
Producción Lechera
Estadísticas de Producción
Dairy Cattle
Milk Production
Production Statistics
Breeds (animals)
Razas (animales)
Curva de Lactancia
Raza Holando
Raza Holando Jersey
topic Ganado de Leche
Producción Lechera
Estadísticas de Producción
Dairy Cattle
Milk Production
Production Statistics
Breeds (animals)
Razas (animales)
Curva de Lactancia
Raza Holando
Raza Holando Jersey
dc.description.none.fl_txt_mv Tesis para optar al grado de Doctora en Área de Genética, de la Universidad de Buenos Aires, en 2020.
El objetivo general de esta tesis fue la modelación de curvas de lactancia para estimar los rasgos de producción de leche aplicados a la identificación de regiones cromosómicas y genes asociados a dichos rasgos, en ganado Holando y cruza HolandoxJersey de la cuenca lechera central de la provincia de Santa Fe, Argentina. En el capítulo 2 se generaron estadísticas descriptivas de fertilidad y sobrevivencia para garantizar que las estimaciones de parámetros productivos fueran confiables, congruentes y adecuados con el sistema productivo bajo estudio y evitar distorsiones en los resultados de los análisis posteriores. Se obtuvo que la edad al primer servicio promedio fue de 20+3 meses (promediodesvío estándar), la edad a la primera concepción promedio fue de 21+4 meses y la edad al primer parto promedio fue de 30+4 meses. El intervalo parto-concepción tuvo una duración promedio de 139+92 días y el intervalo entre servicios fue de 44+32 días. El período de gestación tuvo una duración promedio de 265+49 días y el intervalo entre partos promedio fue de 398+108 días. La duración de la lactancia promedio fue de 301+129 días y la longevidad promedio de los animales bajo estudio fue de 5,6+2,0 años. En el capítulo 3 se comparó una serie de modelos matemáticos que describen la curva de lactancia para las cinco variables productivas: producción de leche (PL), porcentaje de proteína (PP), producción de proteína (ProdP), porcentaje de grasa (PG) y producción de grasa (ProdG) diarias. Los resultados mostraron que el modelo de regresión aleatoria utilizando un polinomio de Legendre de sexto grado fue el que presentó el mejor desempeño en el ajuste para las cinco variables evaluadas. En el capítulo 4, a partir del modelo de regresión aleatoria utilizando un polinomio de Legendre de sexto grado se proporcionaron las estimaciones para la producción de leche, grasa y proteína acumulada a 305 días y el contenido de grasa y proteína. En general, los rasgos de producción de leche se vieron afectados por la proporción de Holstein, el número de lactancia, y el año y la temporada de parto. Con estos fenotipos, en el capítulo 5, se realizó un estudio de asociación de genoma completo utilizando 50.000 SNPs distribuidos en el genoma bovino mediante modelos lineales mixtos considerando los factores que afectan a los rasgos estudiados, la estructura poblacional y las relaciones de parentesco. En este contexto estricto de corrección de modelos y utilizando el ajuste por comparaciones múltiples de Bonferroni a nivel de genoma, no se encontraron SNPs estadísticamente significativos asociados a ninguno de los caracteres productivos considerados. Sin embargo, utilizando un nivel de significancia menos conservativo e inspeccionando los gráficos Quantil-Quantil, se identificaron 15 SNPs asociados con los caracteres productivos evaluados. El análisis realizado permitió calcular la proporción de variancia fenotípica capturada por los SNPs, siendo de 0,16 para la PL305 y ProdP305, 0,11 para la ProdG305, de 0,03 para el PGm y 0,09 para el PPm. La búsqueda de genes cercanos se realizó según la anotación génica del genoma bovino correspondiente al ensamblado UMD3.1 y teniendo en cuenta el desequilibrio de ligamiento calculado para esta población (r2 = 0,22 ± 0,27 a una distancia inter-SNP de 25- 50Kb). Se encontró que 11 de los genes identificados fueron asociados en estudios previos con, rasgos productivos lecheros (IRS2, VEGFA, TCF7L2, RF00100, DCDC2 y OCA2) y con rasgos relacionados de la glándula mamaria tales como procesos metabólicos (IRS2, LIN28A), desarrollo (VEGFA, TCF7L2), el tejido (LOC525599) y el ligamento central (PKHD1). Otros genes fueron asociados con el recuento de células somáticas (DCDC2), la mastitis (RF00100), parámetros reproductivos como la reanudación de la ovulación después del parto (OCA2), intervalo entre partos (MAPT), edad a la primera inseminación (PKHD1) y enfermedades bovinas tales como la paratuberculosis (ZDHHC14) y el virus de la leucosis bovina (PKHD1). La estimación de parámetros relacionados con la fertilidad, longevidad y producción y composición de la leche de animales de diferentes razas y cruzas, explotados en tambos comerciales propios del país son valiosos para estudios futuros enfocados a incorporar características de fertilidad y sobrevivencia en un programa nacional de mejoramiento genético lechero de la Argentina. El conocimiento de regiones genómicas y genes relacionados con la producción y composición de la leche en ganado de la Argentina, es un aporte inicial relevante y pertinente al mejoramiento genético animal en el cual se predice el mérito genético individual mediante la selección genómica y al mismo tiempo permiten un mejor entendimiento de los mecanismos moleculares subyacentes a las características evaluadas.
The general objective of this thesis was the modeling of lactation curves to estimate milk production traits applied to the identification of chromosomal regions and genes associated with these traits, in Holstein and crossbred HolsteinxJersey cows from the central dairy region of the province of Santa Fe, Argentina. In Chapter 2, descriptive statistics for fertility and survival were generated to ensure that the estimation of productive parameters were reliable, consistent and adequate with the production system under study and avoid distortions in the results of subsequent analyzes. The average age at the first service was 203 months (average  standard deviation), the age at the first conception was 214 months and the age at the first calving was 304 months. The interval from calving to conception interval had an average duration of 13992 days and the interval between services was 4432 days. The gestation period had an average duration of 26549 days and the calving interval was 398108 days. The average lactation length was 301129 days and the average longevity of the animals under study was 5.62.x years. In Chapter 3, a series of mathematical models to describe the lactation curve for the five productive variables: milk production (PL), protein percentage (PP), protein production (ProdP), fat percentage (PG) and daily fat production (ProdG), were compared. The results showed that the model of random regression using a Legendre polynomial of sixth grade was the best method to model the lactation curves for the five variables evaluated. In Chapter 4, estimates for the production of milk, fat and protein accumulated at 305 days and fat and protein content were obtained from the random regression model using a sixth-grade Legendre polynomial. In general, milk production traits were affected by proportion of Holstein, lactation number, and year and season of calving. With these phenotypes, in Chapter 5, a complete genome association study was conducted using 50,000 SNPs distributed in the bovine genome using mixed linear models, considering the factors that affect the traits studied, population structure and genetic relationships. In this strict context of correction of models and using the adjustment by multiple comparisons of Bonferroni at genome level, no statistically significant SNPs were found associated with any of the productive characteristics considered. However, using a less conservative level of significance and inspecting the Quantil-Quantil graphs, 15 SNPs associated with the productive characters evaluated were identified. The analysis made possible to calculate the proportion of phenotypic variance captured by the SNPs, being 0,16 for PL305 and ProdP305, 0,11 for ProdG305, 0,03 for PGm and 0,09 for PPm. The search for nearby genes was performed according to the gene annotation of the bovine genome corresponding to the UMD3.1 assembly and taking into account the calculated linkage disequilibrium (r2 = 0.22 ± 0.27 at an inter-SNP distance of 25-50Kb). It was found that 11 of the genes identified were associated in previous studies with dairy productive traits (IRS2, VEGFA, TCF7L2, RF00100, DCDC2 and OCA2) and with different aspects of the mammary gland such as metabolism (IRS2, LIN28A), the development (VEGFA, TCF7L2), tissue (LOC525599) and the central ligament (PKHD1). Other genes were associated with somatic cell count (DCDC2), mastitis (RF00100), reproductive parameters such as resumption of ovulation after calving (OCA2), interval between calving (MAPT), age at first insemination (PKHD1) and bovine diseases such as paratuberculosis (ZDHHC14) and bovine leukosis virus (PKHD1). The estimation of parameters related with fertility, longevity and production and composition of the milk of animals of different breeds and crosses of dairy cattle under commercial herds of Argentina provide important information for future studies aiming the incorporating fertility and survival characteristics in a future national dairy breeding program of Argentina. The knowledge of genomic regions and genes related to the production and composition of milk in cattle in Argentina is an important and relevant initial contribution to animal genetic improvement in which the genetic merit of cows and bulls can be predicted through genomic selection. At the same time, it makes a contribution towards t a better understanding of the molecular mechanisms underlying the characteristics evaluated.
EEA Pergamino
Fil: Beribe, María José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Estadística; Argentina
description Tesis para optar al grado de Doctora en Área de Genética, de la Universidad de Buenos Aires, en 2020.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020
2022-04-25T10:37:31Z
2022-04-25T10:37:31Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral
format doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12123/11716
url http://hdl.handle.net/20.500.12123/11716
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Facultad de Ciencias Veterinarias, Universidad de Buenos Aires
publisher.none.fl_str_mv Facultad de Ciencias Veterinarias, Universidad de Buenos Aires
dc.source.none.fl_str_mv reponame:INTA Digital (INTA)
instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
reponame_str INTA Digital (INTA)
collection INTA Digital (INTA)
instname_str Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.name.fl_str_mv INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.mail.fl_str_mv tripaldi.nicolas@inta.gob.ar
_version_ 1842341395985072128
score 12.623145