Resumo
O objetivo deste estudo foi desenvolver índices de seleção para bovinos Nelore para diferentes cenários: sistema de produção de ciclo completo com terminação à pasto e sistema de produção de ciclo completo com terminação em confinamento no Cerrado; e sistemas de ciclo completo à pasto no Pantanal com diferentes tamanhos de rebanho (1.000, 5.000 e 10.000 matrizes). Os valores econômicos foram determinados por simulação estocástica dos sistemas de produção, usando-se derivadas parciais da função lucro, alterando uma característica de cada vez, mantendo as demais constantes em suas respectivas médias. Valores econômicos foram calculados para peso da vaca (US$0,15 - US$0,67), peso à desmama (US$0,41 - US$0,45), peso à desmama sob efeito materno (US$-0,15 - US$0,10), ganho médio diário pós-desmama (US$0,08 - US$0,28), espessura de gordura subcutânea (US$-0,59 - US$-0,02), área de olho de lombo (US$0,73 - US$2,72) e stayability (US$157,47 - US$231,81) por vaca/ano. Os critérios de seleção considerados na construção dos índices foram: peso à desmama, ganho médio diário pós-desmama, peso ao sobreano, perímetro escrotal ao sobreano, área de olho de lombo, idade ao primeiro parto e peso da vaca. Essas características são utilizadas na avaliação genética do Programa Geneplus para obtenção das DEPs (diferença esperada na progênie). Os índices foram calculados por I = b DEP. Os coeficientes dos índices (b) foram calculados pela equação b= G111G12v, em que G11 é uma matriz de (co)variâncias entre os critérios de seleção, G12 é uma matriz de (co)variâncias entre os critérios e os objetivos de seleção e v é o vetor dos valores econômicos. A stayability foi a característica mais importante dentro de todos os sistemas avaliados, afetando diretamente o lucro, através da produção de um maior número de animais para venda e também pela mantença das matrizes no rebanho. O peso da vaca foi relevante devido ao aumento nos custos com alimentação, mas também devido à receita obtida pela venda de vacas de descarte. Já o peso à desmama, o ganho médio diário e a área de olho de lombo foram importantes devido à ligação com o produto final. A aplicação desses índices em operações similares poderá auxiliar criadores na escolha dos reprodutores que trarão maior progresso genético e lucratividade para seu rebanho.
The objective of this study was to develop selection indexes for Nellore cattle for different scenarios: full cycle production system with pasture termination and complete cycle production system with feedlot termination in Brazilian Cerrado; and full cycle pasture systems in Brazilian Pantanal with different herd sizes (1,000, 5,000 and 10,000 cows). The economic values were determined by stochastic simulation of the production systems, using partial derivatives of the profit function, changing one trait at a time, keeping the others constant in their respective averages. Economic values were calculated for cow weight (US$0,15 - US$0,67), weaning weight (US$0,41 - US$0,45), maternal weaning weight (US$-0,15 - US$0,10), post-weaning average daily gain (US$0,08 - US$0,28), fat thickness (US$-0,59 - US$-0,02), rib eye area (US$0,73 - US$2,72) and stayability (US$157,47 - US$231,81) per cow/year. The selection criteria considered in the construction of the indices were: weaning weight, post-weaning average daily gain, yearling weight, scrotal circumference at yearling, rib eye area, age at first calving and cow weight, traits used in genetic evaluation of the Geneplus Program to obtain EPDs (expected progeny differences). The indices were calculated by I = b EPD. The coefficients of the indices (b) were calculated using the equation = 11112, where G11 is a matrix of covariances between selection criteria, G12 is a matrix of covariances between criteria and objectives, and, v is the vector of economic values. Stayability was the most important trait within all evaluated systems, directly affecting profit, through the production of a larger number of animals for sale and also by keeping the dams in the herd. Cow weight was relevant due to the increase in feed costs, but also due to the revenue obtained from the sale of culling cows. Weaning weight, average daily gain and rib eye area were important due to the connection with the final product. The application of these indices in similar operations may assist breeders in the choice of sires that will bring greater genetic progress and profitability to their herd.
Resumo
Os programas de melhoramento de gado de corte no Brasil têm priorizado a seleção para características de crescimento por serem medidas de fácil obtenção e herdáveis porém, existem poucas informações após os dois anos de idade, o que dificulta a avaliação do tamanho adulto dos animais. O objetivo geral desta dissertação de mestrado foi estimar os parâmetros genéticos para características de crescimento do nascimento à idade adulta de vacas de corte. O Capítulo 1 apresentou a revisão bibliográfica sobre as diferentes metodologias para avaliação de características longitudinais, além de trabalhos já realizados com informações de crescimento de fêmeas bovinas. No Capítulo 2, intitulado Estimativas de herdabilidade para pesos do nascimento aos 10 anos de idade em fêmeas bovinas, o objetivo foi estimar os coeficientes de herdabilidade do peso do nascimento aos 10 anos de idade de fêmeas das raças Caracu, Gir, Guzerá e Nelore. Para tanto, o modelo da análise contemplou os efeitos fixos do grupo de contemporâneos (rebanho e ano de nascimento), mês de nascimento e produto anterior (se a fêmea havia parido = 1 ou não = 0), as covariáveis linear e quadrática da idade da mãe e do animal, além dos efeitos aleatórios genético aditivo direto, materno e de ambiente permanente materno. As herdabilidades obtidas variaram entre 0,29 ± 0,06 e 0,49 ± 0,06 para o peso ao nascer, entre 0,12 ± 0,05 e 0,24 ± 0,09 para desmama, de 0,25 ± 0,07 a 0,37 ± 0,05 para o peso ao sobreano, e para pesos dos 2 aos 10 anos de idade variaram entre 0,25 ± 0,07 e 0,69 ± 0,11, para as diferentes raças. Concluiu-se que, devido às estimativas herdabilidade de moderada a alta, há possibilidade de progresso genético para as características de crescimento, podendo utilizá-las como critério de seleção para monitorar o peso desejado das vacas de corte. O Capítulo 3, Estimativa de parâmetros genéticos para pesos de vacas Nelore por meio de modelos de regressão aleatória, teve como objetivo estimar funções de (co)variância utilizando modelos de regressões aleatórias para pesos de fêmeas Nelore de 1 a 8 anos de idade. Os modelos incluíram como fixos, o efeito de grupo de contemporâneos e estado fisiológico da vaca para prenhez (0 = vazia; 1= prenha) e lactação (0 = seca; 1 = lactante) e, a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e polinômio ortogonal de Legendre da classe de idade do animal (regressão cúbica), como covariáveis, além dos efeitos aleatórios genético aditivo direto e o efeito de ambiente permanente de animal e materno. Polinômios de sexta a terceira ordem foram considerados para modelar o efeito genético aditivo direto e de ambiente permanente de animal e materno. O resíduo foi modelado considerando homogeneidade e heterogeneidade de variâncias. Realizou-se a comparação dos modelos pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz (BIC) e de Akaike (AIC). O modelo que considerou polinômios k = 3 para o efeito genético aditivo direto, k = 6 para ambiente permanente de animal e k = 1 para o efeito de ambiente permanente materno foi indicado como o melhor pelo critério BIC. As estimativas de herdabilidade do efeito genético direto e as correlações genéticas entre as pesagens obtidas por modelos de regressão aleatória foram de moderada a alta magnitude, sugerindo a possibilidade de ganho através de seleção, com isso pode-se adotar a característica para manutenção do tamanho adulto dos animais. O Capitulo 4, intitulado Estimativa de parâmetros genéticos para altura de vacas Nelore por meio de modelos de regressão aleatória, objetivou estimar funções de (co)variância por meio de modelos de regressões aleatórias para altura de garupa de fêmeas Nelore de 1 a 8 anos de idade. O modelo da análise utilizou os mesmos efeitos considerados para peso, conforme apresentado anteriormente, com exceção do efeito fixo do estado fisiológico da fêmea. O modelo que considerou polinômios k = 4 para o efeito genético aditivo direto e k = 3 para ambiente permanente de animal foi o mais adequado para estimar as variâncias da curva de crescimento. As estimativas de herdabilidade do efeito genético direto e as correlações genéticas entre as mensurações obtidas por modelos de regressão aleatória foram de alta magnitude, indicando que a utilização da altura como critério de seleção pode ser adequado para manutenção do tamanho adulto dos animais. Por fim, o Capítulo 5, intitulado: Estimativas de parâmetros genéticos para características de crescimento em rebanhos Seleção e Controle de vacas Nelore, teve por objetivo estudar as diferenças existentes entre os rebanhos Seleção (NeS) e Controle (NeC) em relação aos parâmetros genéticos para peso e altura de fêmeas Nelore, de 1 a 8 anos de idade. Os modelos utilizados para as análises foram os obtidos nos Capítulos 3 e 4, diferenciando-se apenas na construção do grupo de contemporâneos que excluiu o efeito de rebanho, formando assim dois bancos de dados (Seleção NeS; Controle NeC) para cada característica estudada. Observou-se que após 30 anos de seleção para peso sobreano, ainda há variabilidade genética para peso corporal e também para a altura de garupa. As estimativas de herdabilidade para peso e altura variaram de moderada a alta magnitude e sugerem a possibilidade de ganhos genéticos por meio de seleção. Concluiu-se que mesmo após 30 anos de seleção para peso ao sobreano, ainda há variabilidade genética para peso e altura indicando, dessa forma, a possibilidade de monitorar o tamanho adulto das vacas por meio de seleção direta.
The beef cattle breeding programs in Brazil have prioritized the selection for growth traits to be measured easily obtainable and inheritable, but there is little information after two years old, making it difficult to evaluate the mature size of the animal. The general objective of this master's thesis was to estimate genetic parameters for characteristics of growth birth to maturity of beef cows. Chapter 1 presented a review of the different methodologies for evaluation of longitudinal characteristics, in addition to work already carried out with growth of information of cows. In Chapter 2, entitled "Estimates of heritability for birth weights at 10 years old in cows," the goal was to estimate the heritability coefficients of birth weight to 10 years old females of Caracu, Gir, Guzerá and Nelore. Therefore, the analysis model included the fixed effects of contemporary group (herd and year of birth), month of birth and previous product (if the female had calving = 1 or no = 0), the linear and quadratic covariates for age of mother and animal, in addition to the random effects direct additive genetic, and permanent environment animal and maternal. The heritability obtained ranged from 0.29 ± 0.06 and 0.49 ± 0.06 for birth weight, between 0.12 ± 0.05 and 0.24 ± 0.09 for weaning, 0.25 ± 0.07 to 0.37 ± 0.05 for yearling weight, and weights from 2 to 10 years of age ranged from 0.25 ± 0.07 and 0.69 ± 0.11 for the different breeds. It was concluded that due to the heritability estimates of moderate to high, there is the possibility of genetic progress for the growth characteristics and can use them as selection criteria to monitor the desired weight of beef cows. Chapter 3, "Estimation of genetic parameters for Nelore weights by random regression models", aimed to estimate functions of (co)variance using random regressions models for Nelore weights from 1 to 8 years old. The models included as fixed, the contemporary group effect and physiological state of the cow for pregnancy (0 = empty, 1 = pregnant) and lactation (0 = dry, 1 = in lactation) and the age at calving (linear effect and quadratic) and Legendre polynomials of animal age class (cubic regression) as covariates in addition to the random effects direct additive genetic and permanent environment animal and maternal. Sixth to third order polynomials were considered to model the direct additive genetic effect and permanent environment animal and maternal. The residue was modeled considering homogeneity and heterogeneity of variances. Was performed by comparison of the models Bayesian information criteria Schwarz (BIC) and Akaike (AIC). The model considered the polynomials k = 3 for the direct genetic effect, k = 6 for permanent environmental animal and k = 1 for the permanent environmental maternal effect was indicated as the best by BIC criteria. Heritability estimates of genetic direct effect and genetic correlations between weight measurements obtained by random regression models were moderate to high magnitude, suggesting the possibility of gain through selection, it can adopt the feature for maintenance of the mature size of the animals. The Chapter 4, entitled "Estimation of genetic parameters for height Nelore by random regression models", aimed to estimate functions of (co)variance using random regression models for hip height Nellore 1-8 years old. The model of analysis used the same effects considered for weight, as shown above, with the exception of the fixed effect of the physiological state of the female. The model considered the polynomial k = 4 for the direct genetic effect and k = 3 for animal permanent environment was the most appropriate to estimate the variances of the growth curve. Heritability estimates of direct genetic effects and genetic correlations between measurements obtained by random regression models were of high magnitude, indicating that the use of the height as a selection criterion may be suitable for maintenance of the mature size of the animal. Finally, Chapter 5, entitled "Estimates of genetic parameters for growth traits in Selection and Control Nelore cattle ", aimed to study the differences between the herds Selection (NeS) and Control (NeC) in relation to genetic parameters for weight and height of Nelore, from 1 to 8 years old. The models used for the analysis were obtained in Chapters 3 and 4, differing only in the construction of contemporary group that excluded the herd effect, thus forming two databases (Selection - NeS; Control - NeC) for each feature studied. It observed that even after selection for yearling weight, there is genetic variability for body weight and also to the hip height. The heritability estimates for weight and height ranged from moderate to high magnitude and suggest the possibility of genetic gains by selection. It was concluded that even after 30 years of selection for yearling weight, there is genetic variation for height and weight indicating, thus, the ability to monitor the mature size of cows through direct selection.