A produção sustentável de gado de corte demanda melhorias contínuas em um sistema bastante complexo, que engloba eficiência de produção, utilização de recursos, gestão de resíduos, saúde geral e bem-estar animal. Nesta apresentação, discutiremos a aplicação de tecnologias modernas para aprimorar a seleção genética e as práticas de manejo de gado de corte. Especificamente, abordaremos o uso de tecnologias de sensores, análise de big data e técnicas ômicas para avaliar novas características fenotípicas em gado de corte e fornecer uma descrição detalhada do ambiente onde são criados. Através de exemplos envolvendo visão computacional e análise de dados ômicos, ilustraremos o uso dessas tecnologias para selecionar geneticamente o gado adaptado a diversas condições ambientais. Além disso, discutiremos a integração de bancos de dados disponíveis publicamente com dados de fazendas para embasar decisões de seleção e manejo, visando uma produção de gado de corte mais eficiente e sustentável.

O Guilherme Rosa é Professor de Genética Quantitativa e Análise de Dados no Department of Animal and Dairy Sciences da Universidade de Wisconsin-Madison, EUA. Sua pesquisa de laboratório é focada no desenvolvimento e aplicação de ferramentas estatísticas e computacionais para a análise de dados de produção animal, incluindo gado de corte e leiteiro, suínos, aves, entre outros. Exemplos de aplicações incluem a análise de dados operacionais em nível de fazenda para otimização de práticas de manejo, técnicas de fenotipagem de alto rendimento para monitoramento em tempo real de animais individuais e vigilância de doenças, além de genética/genômica quantitativa e melhoramento genético. Mais informações podem ser obtidas em seu website: www.gjmrosa.org