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Joashllenny Alves De Oliveira 
  
Nathalie Mandonnet 
  
Jean Christopher Bambou 
  
Jérôme Fleury 
  
Rodrigo Reis Mota 
  
Fabyano Fonseca E Silva 
  
Luciano Pinheiro Da Silva 
  
E Robledo 
  
Almeida Torres 
  
  
  
  
  
  
Modelos para descrever o perfil parasitológico em caprinos Creole das Antilhas Francesas infectados

Keywords: H. contortus, regressão aleatória, repetibilidade, resistência genética

A infecção parasitária ocasionada pelo nematóide Haemconchus contortus é um dos maiores entraves na produtividade da caprinocultura corte em ambientes tropicais (Perry et al., 2002). Em Guadeloupe (Antilhas Francesa), a margem bruta de lucro na produção de carne de caprino é reduzida em até 81% devido a infestações parasitárias (Gunia et al., 2013). Uma alternativa viável e eficiente para resolver este problema seria por meio da seleção genética de animais mais resistentes ao endoparasito em questão.

Modelos de repetibilidade (REP) e de regressão aleatória (MRA) tem sido utilizados para análise de dados longitudinais no melhoramento animal considerando diversas características de interesse em diferentes espécies. Uma vez que contagem de ovos por grama de fezes (OPG) é uma característica longitudinal por ser avaliada no mesmo animal ao longo do tempo, tais modelos podem ser utilizados para estimar parâmetros genéticos para a característica em questão.

Portanto, objetivou-se comparar os modelos REP e MRA a fim indicar o mais plausível para estimação de parâmetros genéticos para a resistência ao nematóide H. contortus em caprinos Creole criados em Guadeloupe (Antilhas Francesa). 

INTRODUÇÃO

REFERÊNCIAS

MATERIAL E MÉTODOS

Foram utilizados dados de 192 caprinos de 3 a 11 meses de idade provenientes de um rebanho experimental do INRA (Institut National de Recherche Agronomique) em Guadeloupe (região ultramarina da França), durante os anos de 2009 a 2013, com um total de 1.143 observações de contagem de ovos por grama de fezes (OPG). Estas contagens foram monitoradas semanalmente por meio da carga parasitária de nematóides no organismo animal, totalizando 56 dias de monitoramento. O dispositivo experimental de fenotipagem (Figura 1) foi montado em 4 distintos períodos (I, II, III e IV). Animais de 2 linhas divergentes (resistentes versus suscetíveis) criados em gaiolas acima do solo foram infeccionados artificialmente com 10.000 larvas L3 de H. contortus em 2 etapas distintas (Desafio 1 e 2).

Figura 1. Dispositivo experimental de fenotipagem. As estimativas dos componentes de (co)variâncias e parâmetros genéticos para os coeficientes de regressão aleatórios foram obtidos pelo software WOMBAT (Meyer, 2007). Os modelos MRA e REP foram comparados por meio dos seguintes avaliadores de qualidade do ajuste: logaritmo do máximo da função de verossimilhança (Log L), critérios de informações de Akaike (AIC) e Bayesiano de Schwarz (BIC).

2 ij ij ij ij ij ij n =1 y = F + βφ + α + ρ + ε  β a c k -1 k -1 k -1 ij ij m m im m im m ij m=0 m=0 

CONCLUSÕES

O modelo MRA (F 3 A 2 AP 3 ) se apresentou como sendo o mais adequado para descrever a característica OPG, bem como estimar componentes de variância e parâmetros genéticos para mesma, em uma população de caprinos Creole criados em Guadeloupe.

AGRADECIMENTOS

À FAPEMIG, pela concessão da bolsa de Doutorado e Doutorado Sanduíche. Ao INRA-Antilhas Francesa, pela cessão dos dados. Este estudo foi apoiado por 'la Région Guadeloupe', pelos fundos da União Europeia (FEDER, FEADER, FSE) e pelo projeto Europeu FP7-KBBE-2009-1-1-02-3SR.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Os resultados das análises para OPG quanto aos critérios utilizados em cada período de interesse (II e IV), para comparação entre os diferentes modelos (REP e MRA) adotados são apresentados na Tabela 1.

De acordo com o critério de ajuste AIC e BIC, o modelo MRA (mais especificamente o F 3 A 2 AP 3 ) para ambos os períodos de interesse (II e IV) foi o mais adequado para descrever os dados de OPG. Já para Log L, F 3 A 2 AP 3 obteve melhor ajuste apenas para o período II. Em contra partida, o modelo REP, considerando os mesmos critérios, mostrou-se insatisfatório para a mesma finalidade. Legarra et al. (2004) reportaram que modelos mais parcimoniosos devem ser preferidos, uma vez que demandam menos recursos computacionais e são menos susceptíveis a erros numéricos.

Tabela 1. Ordem do polinômio para a curva fixa (k f ), e para os efeitos genéticos aditivo direto (k a ) e de ambiente permanente (k p ), número de parâmetros (NP); máximo logaritmo da função de verossimilhança (Log L), critério de informação de Akaike (AIC) e critério de informação Bayesiano de Schwarz (BIC) para os modelos estudados. 

  Oito semanas após o Desafio 1 os animais foram vermifugados, e 4 semanas mais tarde reinfectados (Desafio 2), sendo monitorados por um período de 8 semanas. Neste estudo, a resistência desses animais ao parasitismo foi analisada separadamente para cada período de interesse (IIcorrespondente à imunização do animal ao parasita; IVcorrespondente à resposta da imunização adquirida pelo animal. Para estimação de parâmetros genéticos e posterior detecção de caprinos resistentes ao nematóide H. contortus, os modelos REP e MRA foram ajustados aos dados mencionados e comparados sob o ponto de vista estatístico. Vale destacar que o OPG não apresentou distribuição normal, inviabilizando uma análise de forma direta. Como alternativa, utilizou-se a transformação logarítmica (Log + 15) visando normalizar os dados. Os modelos REP e MRA estão representados, respectivamente, pelas seguintes expressões: GUNIA, M.; MANDONNET, N.; ARQUET, R. et al. Economic values of body weight, reproduction and parasite resistance traits for a Creole goat breeding goal. Animal: An International Journal of Animal Bioscience, v.7, n.1, p.22-33, 2013. LEGARRA, A.; MISZTAL, I.; BERTRAND, J.K. Construting covariance functions for random regression models for growth in Gelbvieh beef cattle. Journal of Animal Science, v.82, n.4, p.1564-1571, 2004. MEYER, K. WOMBAT -A tool for mixed model analyses in quantitative genetics by REML, Journal of Zhejiang University SCIENCE B, v.8, n11, p.815-821, 2007. PERRY, B.D.; RANDOLPH, T.F.; MCDERMOTT, J.J. et al. Investing in animal health research to alleviate poverty. Nairobi, Kenya: International Livestock Research Institute, 148p., 2002.

  longo do tempo nos períodos II e V considerando o polinômio de Legendre com k  = 3 (função quadrática) para modelar a trajetória média da população;  m é a função polinomial de Legendre m no tempo de coleta considerado;  im e  im são os coeficientes de regressão aleatória para os efeitos fixos e aleatórios genético aditivo direto e ambiente permanente do animal i, respectivamente; k a , e k c são as ordens dos polinômios ajustadas (no máximo de 3); e  ij é o efeito aleatório residual.

  Modelo de Regressão Aleatória, REP: Modelo de Repetibilidade; F kf A ka P kp : ordem da função de covariâncias para a curva fixa e para os efeitos genético (ka) e de ambiente permanente (kp). Valores em negrito indicam o melhor modelo com base em Log L, AIC e BIC por período.

		MRA	k f	k a	k p	NP	Log L	AIC	BIC
		F 2 A 2 AP 2	2	2	2	7	-94,136	202,273	231,576
		F 2 A 2 AP 3	2	2	3	10	-89,135	198,270	240,132
	II PERÍODO	F 2 A 3 AP 2 F 2 A 3 AP 3 F 3 A 2 AP 2 F 3 A 2 AP 3	2 2 3 3	3 3 2 2	2 3 2 3	10 13 7 10	-88,958 -57,631 -88,502 -54,276	197,916 141,262 191,004 128,552	239,778 195,682 237,192 170,374
		F 3 A 3 AP 2	3	3	2	10	-81,200	182,400	224,220
		F 3 A 3 AP 3	3	3	3	13	-80,452	186,904	241,270
		REP	NA	NA	NA	3	-126,791	259,582	272,326
		MRA	k f	k a	k p	NP	Log L	AIC	BIC
		F 2 A 2 AP 2	2	2	2	7	-115,939	245,878	275,478
		F 2 A 2 AP 3	2	2	3	10	-106,151	232,302	274,586
	IV PERÍODO	F 2 A 3 AP 2 F 2 A 3 AP 3 F 3 A 2 AP 2 F 3 A 2 AP 3	2 2 3 3	3 3 2 2	2 3 2 3	10 13 7 10	-107,708 -105,493 -114,400 -103,068	235,416 236,986 242,800 226,136	277,700 291,956 272,372 268,380
		F 3 A 3 AP 2	3	3	2	10	-104,951	229,902	272,146
		F 3 A 3 AP 3	3	3	3	13	-102,477	230,954	285,874
		REP	NA	NA	NA	3	-139,477	284,842	297,528

MRA:

Em que: Y ij é a contagem de OPG no tempo j do animal i; F ij é o conjunto de efeitos fixos (grupo de contemporâneos, sexo, períodos de interesse no estudo, II e IV, e tipo de alimentação);  é o coeficiente de regressão para o efeito fixo linear da resistência ao parasitismo gastrintestinal em função ao tempo de coleta dos dados  ij nos períodos II e V;  ij e  im são os efeitos genético aditivo direto e ambiente permanente do animal i, respectivamente;  m é o coeficiente de regressão para efeito fixo da resistência ao parasitismo