Journal of Applied Genetics ( IF 2.4 ) Pub Date : 2021-02-19 , DOI: 10.1007/s13353-021-00616-5 Gleb Strauss Borges Junqueira 1 , Iara Del Pilar Solar Diaz 1 , Valdecy Aparecida Rocha da Cruz 1 , Chiara Albano de Araújo Oliveira 1 , Fernanda Nascimento de Godoi 2 , Gregório Miguel Ferreira de Camargo 1 , Raphael Bermal Costa 1
The aim of this study was to verify the effect of the inclusion of coat color on the genetic parameter estimation for linear measurements in Campolina horses. Two models (1 and 2) were applied. For model 1, coat color effect was not included as variable of the contemporary group formation; in model 2, it was included. Model 2 presented the best fitting with a Deviance Information Criterion (DIC) of −979,459.020 compared with −1,818,458.572 DIC from model 1. The average of heritability estimates ranged from low to high magnitude (0.15 to 0.53) for model 1 and from moderate to high magnitude for model 2 (0.21 to 0.47). The estimated values varied according to the analyses (models 1 and 2). The highest heritability was found for withers height (0.52), croup height (0.53), and back height (0.51). The genetic correlations ranged from values of moderate to high magnitude for models 1 (0.23 to 0.98) and 2 (0.29 to 0.99), respectively. The finding that genetic variance differed among models 1 and 2 may indicate that genotypes react differently to different coat colors, a fact implying the existence of interaction between these traits and the effect under study. The coat color influence might be explained as a pleiotropic effect of the genes that cause this phenotypic variation and also influence morphometric measures. The inclusion of the coat color effect better estimated the additive genetic variance of morphometric traits in horses. As a consequence, the genetic parameters were also more accurately estimated when it is included in the evaluation model.
中文翻译:
毛色对马遗传参数估计的影响
本研究的目的是验证加入毛色对 Campolina 马线性测量的遗传参数估计的影响。应用了两个模型(1 和 2)。对于模型 1,毛色效果不作为当代群体形成的变量;在模型 2 中,它被包含在内。模型 2 的偏差信息准则 (DIC) 为 -979,459.020,而模型 1 的偏差信息准则 (DIC) 为 -1,818,458.572,模型 2 显示了最佳拟合。模型 1 的遗传力估计值的平均值范围从低到高(0.15 到 0.53),从中等到高模型 2 的震级(0.21 到 0.47)。估计值因分析而异(模型 1 和 2)。马肩隆高度 (0.52)、臀部高度 (0.53) 和背部高度 (0.51) 的遗传率最高。对于模型 1(0.23 至 0.98)和 2(0.29 至 0.99),遗传相关性的范围分别为从中等到高的值。模型 1 和模型 2 之间遗传方差不同的发现可能表明基因型对不同毛色的反应不同,这一事实意味着这些性状和所研究的影响之间存在相互作用。毛色的影响可能被解释为导致这种表型变异并影响形态测量的基因的多效性效应。毛色效应的加入可以更好地估计马的形态特征的加性遗传方差。因此,当遗传参数包含在评估模型中时,它也得到了更准确的估计。模型 1 和模型 2 之间遗传方差不同的发现可能表明基因型对不同毛色的反应不同,这一事实意味着这些性状和所研究的影响之间存在相互作用。毛色的影响可能被解释为导致这种表型变异并影响形态测量的基因的多效性效应。毛色效应的加入可以更好地估计马的形态特征的加性遗传方差。因此,当遗传参数包含在评估模型中时,它也得到了更准确的估计。模型 1 和模型 2 之间遗传方差不同的发现可能表明基因型对不同毛色的反应不同,这一事实意味着这些性状和所研究的影响之间存在相互作用。毛色的影响可能被解释为导致这种表型变异并影响形态测量的基因的多效性效应。毛色效应的加入可以更好地估计马的形态特征的加性遗传方差。因此,当遗传参数包含在评估模型中时,它也得到了更准确的估计。毛色的影响可能被解释为导致这种表型变异并影响形态测量的基因的多效性效应。毛色效应的加入可以更好地估计马的形态特征的加性遗传方差。因此,当遗传参数包含在评估模型中时,它也得到了更准确的估计。毛色的影响可能被解释为导致这种表型变异并影响形态测量的基因的多效性效应。毛色效应的加入可以更好地估计马的形态特征的加性遗传方差。因此,当遗传参数包含在评估模型中时,它也得到了更准确的估计。