RESUMO:
Em programas de melhoramento genético, o uso de informações moleculares garantiu importantes avanços para a melhoria de características de interesse econômico, no âmbito da produção animal. O advento da tecnologia de painéis de SNPs aplicados à seleção genômica ampla (GWS) e associação genômica ampla (GWAS), aliado ao avanço computacional, com o uso de softwares e análises robustas, permitiram melhor compreensão sobre a arquitetura genética dos animais de produção e, consequentemente, maior eficiência na seleção. Nesse contexto, o método estatístico single-step GBLUP tem sido utilizado, frequentemente, na execução da GWS e, mais recentemente, em GWAS, possibilitando predições acuradas e detecção de QTLs, respectivamente. No entanto, em países em desenvolvimento e, em espécies como os ovinos e caprinos, que existe maior dificuldade para a aquisição de dados genômicos, o uso da simulação de dados tem se mostrado eficiente para estudar os principais fatores envolvidos no processo de seleção, como o tamanho da população de treinamento, densidade de chipde SNPs e estratégias de genotipagem, cujos efeitos estão diretamente associados à acurácia da predição de valores genéticos genômicos. Nesta revisão, serão abordados pontos importantes sobre o uso da genômica no melhoramento genético de características produtivas em animais, principais métodos de predição e estimação de efeitos de marcadores moleculares na atualidade, a importância da simulação de dados para a validação desses métodos, bem como as vantagens, os desafios e as limitações no cenário atual da produção animal com o uso da seleção e associação genômica ampla.
Palavras-chave:
genéticos genômicos; GWAS; GWS; dados simulados; ssGBLUP