Genetic and environmental factors that affect tick infestation in Nelore x Angus crossbreed cattle / Fatores genéticos e ambientais que afetam a infestação de carrapatos em bovinos cruzados Nelore x Angus

This study evaluated the effects of seasons and latitude on tick counting and determined the best model to estimate genetic parameters for tick count and hair coat. Records of animals naturally exposed to ticks on farms in several Brazilian states and in Paraguay were used. The ANOVA was used to verify the effects of seasons and latitude on the tick count trait. Spring was the season with the highest average, followed by summer and autumn, which showed no differences between them. The winter presented the lowest average values. Latitude -11° had the highest mean value followed by latitude -18°. The Bayesian approach was used to evaluate tick count and hair coat and to identify a suitable model for estimating genetic parameters for use in genetic evaluations. The data were analyzed using an animal model with four different specifications for “fixed” purposes. The inference was based on a Markov chain Monte Carlo (MCMC). The criteria for selection of the Bayesian model indicated that the M1 model, which considered the breed composition in the contemporary group, was superior to the other models, both for tick count and hair coat. Heritability estimates for tick count and hair coat obtained using the M1 model were 0.14 and 0.22, respectively. The rank correlations between the models for tick count and hair coat were estimated and reordering was verified for tick count. The estimated genetic correlation between tick count and hair coat traits was negative (-0.12). These findings suggest that different genes regulate tick count and hair coat.

Os objetivos foram avaliar os efeitos das estações e latitude na contagem de carrapatos e determinar o melhor modelo para estimar parâmetros genéticos para contagem de carrapatos e pelame. Foram utilizados registros de animais expostos naturalmente a carrapatos em fazendas em vários estados brasileiros e no Paraguai. A ANOVA foi utilizada para verificar os efeitos das estações e da latitude na característica de contagem de carrapatos. A primavera foi a estação com a maior média, seguida pelo verão e outono, que não mostraram diferenças entre eles. O inverno apresentou os menores valores médios. A latitude -11° teve o maior valor médio seguido pela latitude -18°. A abordagem bayesiana foi usada para avaliar a contagem de carrapatos e o pelame e identificar o modelo adequado para estimar parâmetros genéticos e para uso em avaliações genéticas. Os dados foram analisados usando um modelo animal com quatro especificações diferentes para efeitos “fixos”. A inferência foi baseada em uma cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC). Os critérios de seleção do modelo bayesiano indicaram que o modelo M1, que considerou a composição racial no grupo contemporâneo, foi superior aos demais modelos, tanto na contagem de carrapatos e para pelame. As estimativas de herdabilidade para contagem de carrapatos e pelame obtidas usando o modelo M1 foram de 0,14 e 0,22, respectivamente. As correlações de ranking entre os modelos para a contagem de carrapatos e pelame foram estimadas e a reordenação foi verificada para a contagem de carrapatos. A correlação genética estimada entre a contagem de carrapatos e pelame foi negativa (-0,12). Esses achados sugerem que genes diferentes regulam a contagem de carrapatos e pelame.

Genetic and environmental factors that affect tick infestation in Nelore x Angus crossbreed cattle / Fatores genéticos e ambientais que afetam a infestação de carrapatos em bovinos cruzados Nelore x Angus

This study evaluated the effects of seasons and latitude on tick counting and determined the best model to estimate genetic parameters for tick count and hair coat. Records of animals naturally exposed to ticks on farms in several Brazilian states and in Paraguay were used. The ANOVA was used to verify the effects of seasons and latitude on the tick count trait. Spring was the season with the highest average, followed by summer and autumn, which showed no differences between them. The winter presented the lowest average values. Latitude -11° had the highest mean value followed by latitude -18°. The Bayesian approach was used to evaluate tick count and hair coat and to identify a suitable model for estimating genetic parameters for use in genetic evaluations. The data were analyzed using an animal model with four different specifications for “fixed” purposes. The inference was based on a Markov chain Monte Carlo (MCMC). The criteria for selection of the Bayesian model indicated that the M1 model, which considered the breed composition in the contemporary group, was superior to the other models, both for tick count and hair coat. Heritability estimates for tick count and hair coat obtained using the M1 model were 0.14 and 0.22, respectively. The rank correlations between the models for tick count and hair coat were estimated and reordering was verified for tick count. The estimated genetic correlation between tick count and hair coat traits was negative (-0.12). These findings suggest that different genes regulate tick count and hair coat.(AU)

Os objetivos foram avaliar os efeitos das estações e latitude na contagem de carrapatos e determinar o melhor modelo para estimar parâmetros genéticos para contagem de carrapatos e pelame. Foram utilizados registros de animais expostos naturalmente a carrapatos em fazendas em vários estados brasileiros e no Paraguai. A ANOVA foi utilizada para verificar os efeitos das estações e da latitude na característica de contagem de carrapatos. A primavera foi a estação com a maior média, seguida pelo verão e outono, que não mostraram diferenças entre eles. O inverno apresentou os menores valores médios. A latitude -11° teve o maior valor médio seguido pela latitude -18°. A abordagem bayesiana foi usada para avaliar a contagem de carrapatos e o pelame e identificar o modelo adequado para estimar parâmetros genéticos e para uso em avaliações genéticas. Os dados foram analisados usando um modelo animal com quatro especificações diferentes para efeitos “fixos”. A inferência foi baseada em uma cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC). Os critérios de seleção do modelo bayesiano indicaram que o modelo M1, que considerou a composição racial no grupo contemporâneo, foi superior aos demais modelos, tanto na contagem de carrapatos e para pelame. As estimativas de herdabilidade para contagem de carrapatos e pelame obtidas usando o modelo M1 foram de 0,14 e 0,22, respectivamente. As correlações de ranking entre os modelos para a contagem de carrapatos e pelame foram estimadas e a reordenação foi verificada para a contagem de carrapatos. A correlação genética estimada entre a contagem de carrapatos e pelame foi negativa (-0,12). Esses achados sugerem que genes diferentes regulam a contagem de carrapatos e pelame.(AU)

AVALIAÇÃO GENÉTICA DE UMA POPULAÇÃO MULTIRRACIAL ANGUS-NELORE Santa Maria, RS 2017

Este estudo teve como objetivo avaliar o melhor modelo para a avaliação genética para a característica de ganho médio diário da desmama ao sobreano (GMDD) de uma população multirracial Nelore e Angus formada por 49.634 animais filhos de 34.006 matrizes e 793 touros, nascidos entre 1986 e 2015. A avaliação genética para esta população foi realizada através da metodologia de inferência Bayesiana por meio de um modelo animal e os critérios de escolha foram o Número de Parâmetros (Np), de Informação da Deviance (DIC) e Ordenada Preditiva (CPO). No primeiro capítulo foram testados três modelos: Modelo Animal Tradicional (MAT), Modelo Animal Multirracial sem (MAMRSS) e com segregação (MAMRCS). Com base nos critérios de escolha, o MAMRSS foi escolhido por apresentar melhores ajustes, além de apresentar o menor número de parâmetros, reduzindo assim a demanda computacional. No segundo capítulo foram testados modelos multirraciais (MAMR) homo e heteroscedástico. Foi utilizado um esquema fatorial 2×2 de dois modelos de variância residual (homoscedástica (HO) ou heteroscedástica (HE)) baseado em dois pressupostos distributivos (Gaussiano (G) e t de Student (T)). O MAMR-T-HE foi o que apresentou melhor ajuste para a população em questão. As correlações de ordenamento de Spearman dos valores genéticos preditos, para os reprodutores, foram altas quando consideradas todos animais (0,93 a 0,99). No entanto, quando separados estes reprodutores em TOPs (10%) estas correlações foram reduzidas drasticamente (de 0,05 a 0,96). Estes resultados apoiam a implementação de modelos multirraciais robustos que contabilizam fontes de heteroscedasticidade para aumentar a precisão de avaliações genéticas de populações multirraciais.

The objective of this study was to evaluate the best model for the genetic evaluation for the trait average daily gain of weaning to post weaning (ADGWP), of a multiple-breed Nellore and Angus population, comprised of 49.634 animals sired by 34.006 dams and 793 sire, born between 1986 and 2015. The genetic evaluation for this population was performed through the methodology of Bayesian inference with the animal model and the criteria of choice were the Number of Parameters (Np), Deviance Information (DIC) and the conditional predictive ordinate (CPO). In the first chapter three models were tested: Traditional Animal Model (TAM), Multiple-Breed Animal Model With (MBAMW) and without segregation (MBAMWS). Based on the selection criteria, the MBAMW was chosen because it presents better adjustments, besides presenting the smallest number of parameters, thus reducing the computational demand. In the second chapter, heteroscedastic multiple-breed models (HMBM) were tested. A 2×2 factorial scheme of two residual variance models (homoscedastic (HO) or heteroscedastic (HE)) was used based on two distributive assumptions (Gaussian (G) and Students t (T)). The HMBM-T-HE presented the best fit for the population in question. The Spearman's ordering correlations of the breeding values predicted for the sires were high when all animals were considered (0.93 to 0.99). However, when these sires were separated in TOP (10%) these correlations were reduced drastically (from 0.05 to 0.96). These results support the implementation of robust multibreed models that account for sources of heteroscedasticity to increase the accuracy of genetic assessments of multiple-breed populations.