Resumo
The objective of this work is to estimate genetic parameters and breeding values to improve embryo and oocyte production, using repeatability and random regression models (RRM) for Gir dairy cattle. We used 11,398 records of ovum pick-up from 1,747 dairy Gir donors and evaluated sixteen different models: the traditional repeatability model and fifteen RRM, each of which considered a different combination of Legendre polynomial regressors to describe the additive genetic and permanent environment effects. The 4G1P model (four regressors for the genetic effect and one regressor for the permanent environment effect) is the most suitable model to analyze the number of viable and total oocytes, while the 3G1P is the best model to analyze the number of cleaved and viable embryos, according to the values of the Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC). The heritability estimated with the RRM was higher than that estimated with the repeatability model. The high repeatability reported for oocyte and embryo count traits indicates that donors, which had high oocyte and embryo counts in the first ovum pick-up, should maintain this result in the next ovum pick-up. Genetic correlations between adjacent ages were high and positive, while genetic correlations between extreme ages were weak. We observed a reranking of the top sires and females (heifers and cows) over the period evaluated. The reliability of the estimated breeding values by RRM showed changes across age, and the expected genetic gains by RRM are larger. This shows that RRM is most suitable alternative for the evaluation and selection of oocyte and embryo count traits.(AU)
Assuntos
Animais , Feminino , Oócitos , Bovinos/genética , Fertilização in vitro/veterinária , Embrião de Mamíferos , Análise de RegressãoResumo
The objective of this study was to estimate the components of variance and genetic parameters of test-day milk yield in first lactation Girolando cows, using a random regression model. A total of 126,892 test-day milk yield (TDMY) records of 15,351 first-parity Holstein, Gyr, and Girolando breed cows were used, obtained from the Associação Brasileira dos Criadores de Girolando. To estimate the components of (co) variance, the additive genetic functions and permanent environmental covariance were estimated by random regression in three functions: Wilmink, Legendre Polynomials (third order) and Linear spline Polynomials (three knots). The Legendre polynomial function showed better fit quality. The genetic and permanent environment variances for TDMY ranged from 2.67 to 5.14 and from 9.31 to 12.04, respectively. Heritability estimates gradually increased from the beginning (0.13) to mid-lactation (0.19). The genetic correlations between the days of the control ranged from 0.37 to 1.00. The correlations of permanent environment followed the same trend as genetic correlations. The use of Legendre polynomials via random regression model can be considered as a good tool for estimating genetic parameters for test-day milk yield records.(AU)
O objetivo deste estudo foi estimar os componentes de variância e os parâmetros genéticos da produção de leite no dia do teste (TDMY) em vacas Girolando de primeira lactação, usando modelo de regressão aleatória. Foram utilizados 126.892 registros de produção de leite no dia controle de 15.351 vacas primíparas das raças Holandesa, Gir e Girolando, obtidas na Associação Brasileira dos Criadores de Girolando. Para estimar os componentes de (co) variância, as funções genéticas aditivas e de covariância ambiental permanente foram estimadas por regressão aleatória em três funções: Wilmink, polinômios de Legendre (terceira ordem) e polinômios splines lineares (três nós). A função polinomial de Legendre apresentou melhor qualidade de ajuste. As variâncias genéticas e de ambiente permanente para produção de leite no dia do controle variaram de 2,67 a 5,14 e de 9,31 a 12,04, respectivamente. As estimativas de herdabilidade aumentaram gradativamente do início (0,13) para o meio da lactação (0,19). As correlações genéticas entre os dias do controle variaram de 0,37 a 1,00. As correlações de ambiente permanente seguiram a mesma tendência das correlações genéticas. A utilização dos polinômios de Legendre via modelos de regressão aleatória pode ser considerada como uma boa ferramenta para estimação de parâmetros genéticos da produção de leite no dia do teste.(AU)
Assuntos
Animais , Feminino , Bovinos , Lactação/fisiologia , Padrões de Herança , Leite , Gestão da Qualidade Total , Padrões de Referência , Correlação de DadosResumo
B-spline functions have been used in random regression models (RRM) to model animal weight from birth to adulthood because they are less vulnerable to common difficulties of other methods. However, its application to model growth traits of Polled Nellore cattle has been little studied. Therefore, this study aimed to evaluate polynomial functions of different orders and segment numbers to model effects associated with the Polled Nellore cattle growth curve. For this purpose, we used 15,148 weight records of 3,115 animals aged between 1 and 660 days and reared in northern Brazil and born between 1995 and 2010. Random effects were modeled using B-spline polynomials. As random effects, we considered the direct and maternal genetic additives, as well as direct and maternal permanent environments. As fixed effects were included contemporary group, cow age at calving (linear and quadratic) and fourth-order Legendre polynomials to represent average growth curve. The residue was modeled by considering seven age classes. The bestfitted model was the one that considered cubic B-spline functions with four knots for direct additive genetic effects and three knots for maternal genetic, animal permanent environment, and maternal permanent environment effects (C6555). Therefore, covariance functions under B-spline polynomials are efficient and can be used to model the growth curve of Polled Nellore cattle from birth to 660 days of age.(AU)
Os modelos de regressão aleatória (MRA) aplicando funções B-spline são uma alternativa para modelar pesos do nascimento até a idade adulta dos animais, pois estas funções são menos vulneráveis as dificuldades constantemente observadas em outras metodologias. No entanto, são escassas pesquisas sobre aplicação destas funções sobre as características de crescimento em bovinos Nelore Mocho. Funções polinomiais de diferentes ordens e números de segmentos foram avaliadas na modelagem dos efeitos associados à curva de crescimento de bovinos da raça Nelore Mocho. Foram utilizados 15.148 registros de peso de 3.115 animais com idade entre 1 e 660 dias, criados na região norte do Brasil e nascidos entre 1995 e 2010. Os efeitos aleatórios foram modelados usando polinômios do tipo B-splines. Como efeitos aleatórios, foram considerados os efeitos genéticos aditivo direto e materno e os efeitos de ambientes permanentes direto e materno. Foram considerados como efeitos fixos, os grupos de contemporâneos, a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e os polinômios de Legendre de quarta ordem, representando a curva média de crescimento. O resíduo foi modelado por meio de sete classes distribuídas segundo a idade. O modelo que considerou funções B-splines cúbicas com quatro nós para o efeito genético aditivo direto e três nós para os efeitos genético materno, ambiente permanente animal e ambiente permanente materno (C6555) foi o mais adequado. Concluiu-se que funções de covariâncias sob polinômios B-splines são eficientes e podem ser utilizados como alternativas para modelar a curva de crescimento de bovinos da raça Nelore Mocho do nascimento até 660 dias de idade.(AU)
Assuntos
Animais , Bovinos , Pesos e Medidas , Bovinos/crescimento & desenvolvimento , Modelos AnatômicosResumo
This study aimed to compare random regression models fitted by Legendre orthogonal polynomials and determine which best fits changes in Nellore cattle growth parameters. Age polynomial functions of different orders were evaluated using a random-effect modeling associated with a genetic study of cattle growth curves. For this purpose, weight records (15,148) were performed in Polled Nellore bovines (3,115), aged between 1 and 660 days, reared in northern Brazil and born between 1995 and 2010. The fixed effects of analytical models comprised age-matched groups, heifer calving age (linear and quadratic), and fourth-order Legendre age polynomial (cubic), depicting the mean growth curve. Besides, different order functions were considered for random effects, so that (co) variance associated with genetic effects (direct and maternal) and permanent environmental effects (animal and maternal) could be modeled. Residual variance was fitted by six heterogeneous classes throughout the analyzed period. According to AIC and BIC criteria, the model 6333 allowed the fitting of changes in variance and covariance over time (genetic and environmental). Thus, this model can be used to describe age-related changes in Polled Nellore cattle reared in northern Brazil.(AU)
Objetivou-se comparar diferentes modelos de regressão aleatória ajustados por polinômios ortogonais de Legendre com a finalidade de determinar o mais adequado para descrever mudanças nos parâmetros de avaliação do crescimento de bovinos Nelore. Funções polinomiais da idade de diferentes ordens foram avaliadas na modelagem dos efeitos aleatórios associados ao estudo genético da curva de crescimento de bovinos. Utilizaram-se 15148 registros de pesos de 3115 de bovinos Nelore Mocho, com idade entre 1 e 660 dias, criados na região norte do Brasil e nascidos entre os anos de 1995 e 2010. Os efeitos fixos incluídos nos modelos de análise foram: grupos de contemporâneos, a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e os polinômios de Legendre da idade de quarta ordem (cúbica) para representar a curva média de crescimento. Na parte aleatória, consideraram-se funções de diferentes ordens para modelar as variâncias associadas aos efeitos genéticos aditivos direto e materno e aos efeitos de ambiente permanente do animal e da mãe. A variância residual foi ajustada por meio de seis classes heterogêneas, distribuídas ao longo do período analisado. De acordo com o valor do critério AIC e BIC o modelo com ordens 6333 (para efeitos genético direto e materno; e ambiente permanente direto e materno, respectivamente), permitiu ajustar as mudanças das variâncias e covariâncias com o tempo, podendo ser utilizado para descrever as mudanças nas variâncias com a idade dos bovinosNelore Mocho criados na região Norte do Brasil.(AU)
Assuntos
Animais , Bovinos , Análise Multivariada , Modelos Lineares , Crescimento e Desenvolvimento/genética , Análise de RegressãoResumo
The objective of this study was to compare the goodness of fit of lactation curve models; Wood, Wilmink, Linear Splines (SPL), Cubic Splines (SPC), Quadratic Splines (SPQ), Cobby and Le Du, Ali Schaeffer and Legendre Polynomial (LEG), in random regression model (RRM) for milk production traits of Iranian Holstein dairy cattle. For this purpose the records obtained from Test-day (TD) regarding milk (928513), fat (788577) and protein (653317) yields related to their first parity were used. These data collected from the years of 2003 to 2011 by the Karaj breeding center of Iran. The genetic parameters were estimated using REML method using WOMBAT software. Based on obtained results, RRM with SPL6 (6,6), SPC6 (6,6) and LEG (3,5) for milk yield, SPL6 (6,6), SPQ6 (6,6), LEG (3,5) for fat yield and SPL5 (5,5), SPQ4 (4,4) and LEG (3,4) for protein yield, were selected as better model to describe the lactation curves. The estimated heritabilities by best models were lower in the beginning lactation than other during lactation. The genetic trend of milk yields was showed an increasing during the 10 past years, which indicated Iranian Holstein dairy cattle population genetically was improved for milk yields.(AU)
O objetivo deste estudo foi comparar a qualidade de ajustes dos modelos da curva de lactação, Wood Wilmink, Spline Linear (SPL), Spline Cúbico (SPC), Spline Quadrático (SPQ), Cobby e Le Du, Ali Schaeffer e os Polinômios de Legendre (LEG), em um modelo de regressão aleatória (RRM) para as características da produção de leite do gado Holstein iraniano. Para este propósito os registros obtidos no teste, foram referentes ao leite (928513), gordura (788577) e proteína (653317) e os rendimentos relacionados as suas primeiras paridades foram usadas. Estas informações foram coletadas durante 2003 até 2011 por Kraj em um centro de criação no Iran. Os parâmetros genéticos foram estimulados usando o método REML WOMBAT. Baseado nos resultados obtidos, RRM com SPL6 (6.6), SPC6 (6,6) e LEG (3,5) por produção de leite, foram selecionados os melhores modelos para descrever as curvas de lactação. A hereditariedade estimada por esses melhores modelos foi menor no início da lactação do que durante outra lactação. A tendência genética da produção de leite mostrou um aumento ao longo de 10 anos, na qual indicou o melhoramento genético do gado Holstein Iraniano no que diz respeito à produção de leite.(AU)
Assuntos
Animais , Feminino , Lactente , Bovinos , Lactação , Leite/estatística & dados numéricos , /métodosResumo
The objective of this study was to compare the goodness of fit of lactation curve models; Wood, Wilmink, Linear Splines (SPL), Cubic Splines (SPC), Quadratic Splines (SPQ), Cobby and Le Du, Ali Schaeffer and Legendre Polynomial (LEG), in random regression model (RRM) for milk production traits of Iranian Holstein dairy cattle. For this purpose the records obtained from Test-day (TD) regarding milk (928513), fat (788577) and protein (653317) yields related to their first parity were used. These data collected from the years of 2003 to 2011 by the Karaj breeding center of Iran. The genetic parameters were estimated using REML method using WOMBAT software. Based on obtained results, RRM with SPL6 (6,6), SPC6 (6,6) and LEG (3,5) for milk yield, SPL6 (6,6), SPQ6 (6,6), LEG (3,5) for fat yield and SPL5 (5,5), SPQ4 (4,4) and LEG (3,4) for protein yield, were selected as better model to describe the lactation curves. The estimated heritabilities by best models were lower in the beginning lactation than other during lactation. The genetic trend of milk yields was showed an increasing during the 10 past years, which indicated Iranian Holstein dairy cattle population genetically was improved for milk yields.
O objetivo deste estudo foi comparar a qualidade de ajustes dos modelos da curva de lactação, Wood Wilmink, Spline Linear (SPL), Spline Cúbico (SPC), Spline Quadrático (SPQ), Cobby e Le Du, Ali Schaeffer e os Polinômios de Legendre (LEG), em um modelo de regressão aleatória (RRM) para as características da produção de leite do gado Holstein iraniano. Para este propósito os registros obtidos no teste, foram referentes ao leite (928513), gordura (788577) e proteína (653317) e os rendimentos relacionados as suas primeiras paridades foram usadas. Estas informações foram coletadas durante 2003 até 2011 por Kraj em um centro de criação no Iran. Os parâmetros genéticos foram estimulados usando o método REML WOMBAT. Baseado nos resultados obtidos, RRM com SPL6 (6.6), SPC6 (6,6) e LEG (3,5) por produção de leite, foram selecionados os melhores modelos para descrever as curvas de lactação. A hereditariedade estimada por esses melhores modelos foi menor no início da lactação do que durante outra lactação. A tendência genética da produção de leite mostrou um aumento ao longo de 10 anos, na qual indicou o melhoramento genético do gado Holstein Iraniano no que diz respeito à produção de leite.
Assuntos
Feminino , Animais , Lactente , Bovinos , Lactação , Leite/estatística & dados numéricosResumo
We aimed to evaluate the random regression models that promote the best fit of residual variance predicting the breeding values of quail body weights and the sensitivity of its breeding values to the variations of different tryptophan:lysine ratios in the diets via reaction norms. A total of 1112 meat quails from LF1 and LF2 lines with 35 days of age were evaluated. During the period of 1 to 21 days of age, birds were fed with different tryptophan:lysine ratios (0.17, 0.20, 0.23, 0.26 and 0.29%) containing 2900 kcal ME/kg and 26.10% crude protein, followed by basal diet provided up to 35 days. The best model fit for residual variance was evaluated comparing heterogeneity (2, 3 and 4 classes) and homogeneity (1 class), including sex as fixed effect and the additive genetic effect as random. The second order Legendre polynomial was used to analyze the genotype x environment interaction using reaction norms. The model considering two classes of residual variance was the one that promoted the best fit of the data, being adopted to predict the breeding values. Thus, we observed changes in the sensitivity of the breeding values, characterized by the rearrangement of the breeding values, according to the different ratios of amino acids, suggesting the genotype x environment interaction.(AU)
Objetivou-se avaliar o modelo de regressão aleatória que promove o melhor ajuste da variância residual para a predição dos valores genéticos dos pesos corporais de codornas de corte e a sensibilidade dos seus valores genéticos às variações de diferentes relações triptofano:lisina. Foram avaliadas 1112 codornas de corte das linhagens LF1 e LF2, do nascimento aos 35 dias de idade. No período de 1 a 21 dias de idade as aves receberam alimentação com dietas de diferentes relações triptofano:lisina (0,17, 0,20, 0,23, 0,26 e 0,29%), contendo 2900 kcal EM/kg e 26,10% de proteína bruta, seguido pelo fornecimento de ração basal até os 35 dias. Foi avaliado o ajuste da variância residual comparando a homogeneidade (1 classe) e a heterogeneidade (2, 3 e 4 classes) incluindo o sexo como efeito fixo e o efeito genético aditivo como aleatório. O polinômio de Legendre de segunda ordem foi utilizado para a análise da interação genótipo x ambiente utilizando normas de reação. O modelo que considerou duas classes de variância residual foi o que promoveu o melhor ajuste dos dados e foi adotado para predição dos valores genéticos. Desta forma, foi observada alteração na sensibilidade dos valores genéticos, caracterizados pelo reordenamento dos valores genéticos, em função das diferentes relações estudadas, indicando a presença de interação genótipo x ambiente.(AU)
Assuntos
Animais , Coturnix/genética , Coturnix/metabolismo , Triptofano/administração & dosagem , Lisina/análise , Lisina/química , Heterogeneidade GenéticaResumo
We aimed to evaluate the random regression models that promote the best fit of residual variance predicting the breeding values of quail body weights and the sensitivity of its breeding values to the variations of different tryptophan:lysine ratios in the diets via reaction norms. A total of 1112 meat quails from LF1 and LF2 lines with 35 days of age were evaluated. During the period of 1 to 21 days of age, birds were fed with different tryptophan:lysine ratios (0.17, 0.20, 0.23, 0.26 and 0.29%) containing 2900 kcal ME/kg and 26.10% crude protein, followed by basal diet provided up to 35 days. The best model fit for residual variance was evaluated comparing heterogeneity (2, 3 and 4 classes) and homogeneity (1 class), including sex as fixed effect and the additive genetic effect as random. The second order Legendre polynomial was used to analyze the genotype x environment interaction using reaction norms. The model considering two classes of residual variance was the one that promoted the best fit of the data, being adopted to predict the breeding values. Thus, we observed changes in the sensitivity of the breeding values, characterized by the rearrangement of the breeding values, according to the different ratios of amino acids, suggesting the genotype x environment interaction.
Objetivou-se avaliar o modelo de regressão aleatória que promove o melhor ajuste da variância residual para a predição dos valores genéticos dos pesos corporais de codornas de corte e a sensibilidade dos seus valores genéticos às variações de diferentes relações triptofano:lisina. Foram avaliadas 1112 codornas de corte das linhagens LF1 e LF2, do nascimento aos 35 dias de idade. No período de 1 a 21 dias de idade as aves receberam alimentação com dietas de diferentes relações triptofano:lisina (0,17, 0,20, 0,23, 0,26 e 0,29%), contendo 2900 kcal EM/kg e 26,10% de proteína bruta, seguido pelo fornecimento de ração basal até os 35 dias. Foi avaliado o ajuste da variância residual comparando a homogeneidade (1 classe) e a heterogeneidade (2, 3 e 4 classes) incluindo o sexo como efeito fixo e o efeito genético aditivo como aleatório. O polinômio de Legendre de segunda ordem foi utilizado para a análise da interação genótipo x ambiente utilizando normas de reação. O modelo que considerou duas classes de variância residual foi o que promoveu o melhor ajuste dos dados e foi adotado para predição dos valores genéticos. Desta forma, foi observada alteração na sensibilidade dos valores genéticos, caracterizados pelo reordenamento dos valores genéticos, em função das diferentes relações estudadas, indicando a presença de interação genótipo x ambiente.
Assuntos
Animais , Coturnix/genética , Coturnix/metabolismo , Lisina/análise , Lisina/química , Triptofano/administração & dosagem , Heterogeneidade GenéticaResumo
A espectroscopia de infravermelho médio (MIR) é a principal ferramenta atualmente usada para acesso à dados rápidos, econômicos e de alto rendimento da composição do leite. Na última década, o perfil de ácidos graxos (FA) no leite foi predito pela MIR, permitindo a coleta de dados de qualidade do leite em nível populacional. O interesse no perfil de FA tem aumentado devido ao seu valor nutricional, propriedades tecnológicas e seu uso como biomarcador do estado da vaca. A disponibilidade desses fenótipos possibilita sua inclusão em avaliações genômicas, o que traz impactos inéditos e substanciais para a melhoria da qualidade do leite. Portanto, o objetivo geral desta tese foi realizar avaliações genéticas e genômicas para as características de produção do leite e de FA preditas via MIR usando modelo de regressão aleatória (RRM) em bovinos leiteiros. Primeiramente, foram investigadas diferentes ordens de polinômios de Legendre para modelagem de efeitos aleatórios em vacas de primeira lactação. Os polinômios de ordem três parecem ser mais parcimoniosos e suficientes para descrever as características de produção de leite e de FA ao longo dos dias em lactação. Correlações de Spearman mais baixas no início da lactação sugerem que o uso do melhor modelo parece ainda ser mais importante no caso de seleção neste período. Além disso, as melhores ordens de ajuste tendem a apresentar menor variação residual, o que pode ajudar a evitar superestimação no início da lactação. Os efeitos de ambiente permanente e de rebanho-ano de parto tiveram um alto impacto no início da lactação. As curvas de herdabilidade indicaram que à medida que a lactação progredia a proporção da variância genética aumentava para todas as características. Em uma segunda etapa, foram investigadas as potenciais implicações da seleção para as características de produção de leite sobre FA ao longo da primeira lactação por meio de RRMs bicaracterístico usando pedigree e informações genômicas. A hipótese em questão é de que a seleção para maior produção de leite diminuiria os ácidos graxos. O perfil de FA pode ser melhorado por meio de seleção indireta para produção de gordura e teores de gordura e proteína. Posteriormente, predições genômicas usando melhor predição linear não-viesada genômica em passo único (ssGBLUP) foram feitas por meio de RRM. Foi investigado o desempenho da predição genômica (em termos de confiabilidade e viés) usando abordagem ssGBLUP o qual foi comparado com a média dos pais tradicional (PA). Foram testados diferentes fatores de escala e ponderação na construção da matriz H. O ssGBLUP baseado em RRMs aumentou a confiabilidade de validação comparado ao método PA para touros jovens, mesmo quando não foi usado nenhum fator de escala e ponderação na matriz H. Além disso, a escolha de parâmetros ótimos resultou em menor viés de predição (coeficiente de regressão próximo de 1) na avaliação genômica de características de produção de leite. Todavia, GEBVs inflados ainda foram observados para os FA do leite. Os achados descritos nesta tese contribuirão para avanços na modelagem das características de produção de leite e FA em vacas Holstein da região da Valônia, sul da Bélgica, por meio da inclusão de informações genômicas. Os resultados desta pesquisa sugerem que mudanças no perfil de FA do leite podem ser alcançadas pela seleção direta ou indireta para produção e teor de gordura. Além disso, esta tese fornece os primeiros resultados sobre o impacto de diferentes métodos ssGBLUP (ou seja, diferentes fatores de escala e ponderação) baseados em RRM na predição genômica de FA do leite. Em resumo, nossos resultados demonstraram a superioridade do método ssGBLUP usando RRM na predição genômica de FA do leite e dão suporte a futuros estudos para melhorar a confiabilidade e reduzir o viés para os FA do leite.
Mid-infrared (MIR) spectroscopy is the current main tool that has been used to get access of rapid, cost-effective, and high-throughput data of milk composition. Over the last decade, milk fatty acids (FA) have been predicted by MIR, allowing to record milk quality data at the population level. Interest in milk FA profile has increasing given its nutritional value, technological properties, and its use as biomarker of the cows status. The availability of these phenotypes makes possible their inclusion in genomic evaluations, which brings unprecedent and substantial impacts to improve milk quality. Therefore, the general objective of this thesis was to perform genetic and genomic evaluations for milk production and FA traits predicted by MIR using random regression models (RRM) in dairy cattle. Firstly, it was investigated different Legendre polynomials orders to better modeling of random effects in first lactation cows. Third-order Legendre polynomials seem to be most parsimonious and sufficient to describe milk production and FA traits over days in milk. Lower Spearman correlations at the beginning of lactation suggest the optimal model appeared to be even more important in the case of selection in this period. In addition, optimal polynomial orders tend to show lower residual variation, which can help to avoid overestimation at beginning of lactation. The effects of permanent environment and herd-year of calving had a high impact on early lactation. Heritability curves indicated that as long as lactation progressed the proportion of genetic variance increased for all traits. In a second step, it was investigated the potential implications of selection for milk production traits about FA across the first lactation through bi-trait RRMs using pedigree and genomic information. Selection for higher milk yield would decrease FA. Improving the milk FA profile would seem to be an effective way by indirect selection of fat yield, fat and protein content. Subsequently, genomic predictions using the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) approach were performed based on RRM. It was investigated the performance of genomic predictions (in terms of reliability and bias) using ssGBLUP approach and it was compared with the parent average (PA) method. Moreover, different scaling and weighting factors to be used in the construction of the H matrix were tested. The test-day ssGBLUP approach yielded higher validation reliability compared to PA method for young bulls, even when no scaling and weighting factors were used in the H matrix. In addition, choosing optimal parameters led to less biased prediction (regression coefficient close to 1) for genomic evaluation of milk production traits. Nonetheless, inflated GEBVs were still observed for milk FA. The findings reported in this thesis will contribute to advance on the modeling of milk production and milk FA traits in Walloon Holstein dairy cattle by inclusion of genomic information. Results from this research suggest that changes in milk FA profile can be achieved by the direct selection or indirect by selecting for fat yield and fat content. Moreover, this thesis provides the first results about the impact of different ssGBLUP methods (i.e., different scaling and weighting factors) based on RRM for genomic prediction of milk FA. In summary, our results demonstrated the superiority of ssGBLUP approach based on RRM in prediction performance of milk FA and supports further studies in order to improve reliabilities and reduce bias for milk FA.
Resumo
O objetivo neste trabalho foi comparar modelos de regressão aleatória, com diferentes ordens de ajuste do polinômio de Legendre e testar diferentes estruturas do arquivo de dados na avaliação genética dos animais de uma linhagem da raça Rhode Island Red. Os registros foram provenientes do Centro Nacional de Pesquisa em Aves e Suínos da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (CNPSA/EMBRAPA). Foram avaliados registros de produção mensal de 4.211 matrizes, da 22ª até a 61ª semana de vida da ave. Para modelar a trajetória da produção de ovos foram utilizados modelos de regressão aleatória, que diferiram na ordem de ajuste dos polinômios de Legendre para os efeitos aleatórios. Adicionalmente, a partir de uma estrutura completa, também foram avaliados seis subarquivos, com diferentes estruturas e quantidades de informações, como segue: estrutura 1 meses ímpares; estrutura 2 meses pares; estrutura 3 e 4 formadas pelos meses que melhor descreveram a curva de produção de ovos (início, pico e persistência); e estruturas 5 e 6 determinadas por análise de componentes principais, os quais foram selecionados os meses de produção responsáveis por explicar a maior parte da variação genética dos dados. Os critérios estatísticos utilizados para a escolha do modelo e estrutura foram: Informação de Akaike (AIC), Informação Bayesiano de Schwarz (BIC), Logaritmo da Função de Máxima Verossimilhança (LMV), resíduo, confiabilidade e correlações de posição de Spearman. O modelo PL24, com estimativas boas de herdabilidade (0,04 a 0,22) e correlação genética (0,28 a 0,99) foi o modelo que promoveu melhor ajuste para a produção de ovos das aves em estudo. A estrutura quatro (que considerou os meses 2, 3, 4, 5 e 10), apresentou maior confiabilidade com a estrutura completa, indicando que é possível reduzir os dados e fazer uma boa avaliação genética das aves poedeiras de uma linhagem da raça Rhode Island Red.
The objective of this work was to compare random regression models with different orders of adjustment of the Legendre polynomial and to test different structures of the data file in the genetic evaluation of the animals of the Rhode Island Red lineage breed. The records came from the Centro Nacional de Pesquisa de Suínos e Aves of the Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (CNPSA/EMBRAPA). Monthly production records of 4,211 matrices were evaluated, from the 22nd to the 61st weeks of bird life. To model the trajectory of egg production, random regression models were used, which differed in the order of adjustment of the Legendre polynomials for the random effects. Additionally, from a complete structure, six sub-files were also evaluated, with different structures and amounts of information, as follow: structure 1 - odd months; structure 2 - even months; structures 3 and 4 - formed by the months that best described the egg production curve (beginning, peak and persistence); and structures 5 and 6 - determined by principal components analysis, which were selected the months of production responsible for explaining most of the genetic variation of the data. The statistical criteria used to choose the model and structure were: Akaike Information (AIC), Bayesian Schwarz Information (BIC), Maximum Likelihood Function Logarithm (LMV), residue, reliability and Spearman's rank correlation. The model PL24, with good estimatives of heritability (0.04 to 0.22) and genetic correlation (0.28 to 0.99) was the model that promoted the best fit for the egg production of the birds under study. The structure four (which considered months 2, 3, 4, 5 and 10) presented greater reliability with the complete structure, indicating that it is possible to reduce the data and make a good genetic evaluation of laying hens of Rhode Island Red lineage breed.
Resumo
Com avanço das biotecnologias da reprodução animal, como a inseminação artificial, possibilitou a difusão de mesmos materiais genéticos em diferentes regiões pelo mundo todo. A partir desse ponto, o aumento de estudos da interação genótipo ambiente começa a ser observado, uma vez que o desempenho genético de alguns animais tende a modificar de acordo com o ambiente onde está sendo avaliado. Com isso o objetivo desse trabalho foi investigar a presença da Interação Genótipo Ambiente, via modelos de normas de reação, para as características leite, gordura e proteína, em diferentes temperaturas regionais do estado do Paraná, em animais da raça Holandesa. Dados de 67.360 vaca primíparas pertencentes a Associação Paranaense dos Criadores de Bovinos da Raça Holandesa, obtidas através de controle leiteiro oficial, foram utilizadas nas análises. Adotou-se o modelo de regressão aleatória para análise de normas de reação, assumindo a variância residual como heterogênea. Aplicou-se nas análises a avaliação de quarta ordem sob polinômios de Legendre assumindo o modelo misto de análise por método REML através do software WOMBAT. Posterior as análises do rebanho completo, avaliou-se o comportamento genético dos 15 touros mais representativos, conforme as mudanças do gradiente de temperatura. As médias para Produção de Leite, Gordura e Proteína foram 8.374,82 kg, 277,81 kg e 255,47 kg, respectivamente. As herdabilidades variaram de 0,18 a 0,23, 0,21 a 0,27 e 0,14 a 0,20 para Produção de Leite, Gordura e Proteína, respectivamente, condizendo com estudos anteriores realizados no estado. A correlação entre os gradientes de temperatura para todas as características ficou acima de 0,80 indicando ausências de interações relevantes entre o genótipo e o ambiente. Apesar disso, houve modificações genéticas no aumento de temperatura chegando a diferença de até 289 kg de leite, 10,69 kg de gordura e 9,47kg de proteína, apresentando modificações pontuais dos touros de acordo com a característica analisada. A partir dessas informações, conclui-se que não é necessária a inclusão da variável temperatura nos modelos de análises genéticas da raça Holandesa, aplicados no estado do Paraná.
The reproductive animal biotechnology advances, such as artificial insemination, has enabled the diffusion of the same genetic material in different regions all over the world. From there, more studies of the genotype environment interaction have begun to be observed, since the genetic performance of some animals tend to modify according to the environment where it is being evaluated. The objective of this study was to investigate the presence of genotype-environment interaction, through reaction norm models, for the milk yield, fat yield and protein yield, in different regional temperatures in the state of Paraná, in animals of the Holstein cattle. Data from 67,360 primiparous cows belonging to the Paraná Holstein Breeders Association database were analyzed through official dairy control. It was adopted the random regression model for the analysis of reaction norms, assuming the residual variance as heterogeneous. The fourth-order evaluation under Legendre polynomial was applied to the analysis, assuming the mixed model of analysis by REML method through the WOMBAT software. After the full herd analysis, the genetic behavior of the 15 most representative bulls was evaluated, as the temperature gradient changes. The averages for Milk, Fat and Protein yield were 8,374.82 kg, 277.81 kg and 255.47 kg, respectively. Heritabilities ranged from 0.18 to 0.23, 0.21 to 0.27 and 0.14 to 0.20 for Milk, Fat and Protein yield, respectively, consistent with previous studies performed in Holstein Cattle in Paraná State. The correlation between temperature gradients for all traits was above 0.80 indicating an absence of significant interactions between genotype and environment. Despite of this, there were genetic modifications in the temperature increase, reaching a difference of up to 289 kg of milk, 10.69 kg of fat and 9.47 kg of protein, presenting specific modifications of the bulls according to the analyzed characteristic. From this information, it is concluded that it is not necessary the inclusion of temperature variable on genetic analysis model at Paraná Holstein Cattle
Resumo
Este estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos para a característica produção de ovos por meio de diferentes modelos. Os dados utilizados, referentes à produção de ovos de aves de linha pura da raça Rhode Island Red (RIR), linha GG, coletados no período de 1992 a 2013, fornecidos pelo CNPSA EMBRAPA. No Artigo 1 objetivou-se estimar os coeficientes de herdabilidade e correlação para a produção de ovos em períodos parciais e total, assim como, verificar a possibilidade do uso de um modelo de posto reduzido. A produção de ovos foi avaliada por meio da taxa de produção de ovos, composta por 7.087 registros agrupados em 13 períodos de 4 semanas (PO1 a PO13) entre a 19ª a 70ª semana de vida das aves, e outros 4 períodos acumulados (P1 a Ptotal). Para a análise de componentes principais foram consideradas os períodos de PO2 a PO11. As estimativas de herdabilidade foram 0,39, 0,11, 0,15 e 0,07 (P1, P2, P3 e Ptotal). As correlações genéticas entre os períodos P1xPtotal, P2xPtotal e P3xPtotal foram respectivamente 0,18, 0,53 e 0,99. O modelo de posto reduzido ajustado para os dois primeiros componentes principais foi o que proporcionou o melhor ajuste. As estimativas de herdabilidade para esse modelo variaram de 0,10 a 0,26. Conclui-se que a seleção de aves baseada na produção de ovos até a 54ª semana (P3) possui alta correlação genética com a produção total de ovos, e a estrutura de covariância genética para taxa de postura pode ser ajustada utilizando um modelo de posto reduzido contendo dois componentes principais. O Artigo 2 teve como objetivo comparar diferentes modelos de regressão aleatória (MRA), com distintas ordens do polinômio de Legendre, visando identificar o modelo de melhor ajuste para a taxa de postura de aves RIR e estimar os componentes de (co)variância e parâmetros genéticos para essa característica. O arquivo de trabalho ficou composto por 83.687 registros, e as produções semanais foram agrupadas em 13 períodos compostas de 4 semanas (PO1 a PO13). O modelo proposto incluiu o efeito fixo de geração, a trajetória média de produção, o efeito aleatório e genético aditivo, o efeito permanente direto e residual. Para modelar a trajetória fixa foi usado polinômio de ordem quatro e para as trajetórias aleatórias, foram usados os polinômios ortogonais de Legendre, variando as ordens para o efeito genético aditivo e de ambiente permanente, com variância residual homogênea ou heterogênea. As diferenças entre os modelos foram comparadas utilizando os critérios de AIC, BIC, LogL e estatística LRT. O modelo composto por polinômios de ordem quatro para efeito fixo, ordem dois para efeito aditivo, oito para ambiente permanente, contendo sete classes de variância residual, foi o mais adequado para o ajuste dos dados de taxa de produção de ovos. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,01 a 0,24 e as correlações genéticas entre os períodos variaram de -0,27 a 1,00. A seleção baseada nos períodos parciais PO7 a PO10 apresentam boas estimativas de herdabilidade, estão bem correlacionados, sendo, portanto, indicados para a seleção de aves RIR.
This study aimed at estimating genetic parameters for the characteristic egg production by means of different models. The data used, referring to the production of eggs of pure-bred Rhode Island Red (RIR) line GG, collected in the period from 1992 to 2013, provided by CNPSA EMBRAPA. In Article 1, the objective was to estimate the coefficients of heritability and correlation for partial and total egg production, as well as to verify the possibility of using a reduced rank model. Egg production was evaluated through the egg production rate, composed of 7,087 records grouped in 13 four-week periods (PO1 to PO13) between the 19th to the 70th week of life of the birds, and another 4 accumulated periods (P1 to Ptotal). For the analysis of main components, the periods from PO2 to PO11 were considered. Heritability estimates were 0.39, 0.11, 0.15 and 0.07 (P1, P2, P3 and Ptotal). Genetic correlations between the periods P1xPtotal, P2xPtotal and P3xPtotal were respectively 0.18, 0.53 and 0.99. The reduced post model adjusted for the first two main components provided the best fit. Heritability estimates for this model ranged from 0.10 to 0.26. It was concluded that the selection of birds based on the production of eggs up to the 54th week (P3) has a high genetic correlation with the total egg production, and the genetic covariance structure for posture rate can be adjusted using a reduced rank model containing two main components. The objective of this study was to compare different models of random regression (MRA) with different orders of the Legendre polynomial, in order to identify the best fit model for the RIR bird posture rate and to estimate the covariance and parameter components for this characteristic. The work file consisted of 83,687 records, and weekly productions were grouped into 13 composite periods of 4 weeks (PO1 to PO13). The proposed model included the fixed generation effect, the average production trajectory, the additive random and genetic effect, the direct and residual permanent effect. In order to model the fixed trajectory we used a polynomial of order 4 and for the random trajectories, Legendre orthogonal polynomials were used, varying the orders for the additive and permanent environment genetic effect, with homogeneous or heterogeneous residual variance. Differences between the models were compared using the AIC, BIC, LogL and LRT statistics. The model composed of polynomials of order four for fixed effect, order two for additive effect, eight for permanent environment, containing seven classes of residual variance, was the most adequate for the adjustment of egg production rate data. Heritability estimates ranged from 0.01 to 0.24 and genetic correlations between the periods ranged from -0.27 to 1.00. The selection based on the partial periods PO7 to PO10 have good estimates of heritability, are well correlated and are therefore indicated for the selection of RIR birds.
Resumo
The objective was to compare different random regression models using Legendre polynomial functions of different orders, to evaluate what best fits the genetic study of the growth curve of meat quails. It was evaluated data from 2136 cut dies quail, of which 1026 belonged to genetic group UFV1 and 1110 the group UFV2. Quail were weighed at 10, 70, 140, 210, 280, 350, 420, 770, 1120 and 1470 days of age, and weights used for the analysis. It was tested two possible modeling of heterogeneous residual variance, which was grouped into three five age classes. After, it was studied the random regression mode, which is better applied to the growth curve quail. The comparison between models was made by the Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion of Schwarz (BIC), logarithm of the likelihood function (Loge L) and the likelihood ratio test (LRT), at 1%. The model which considered the heterogeneity of residual variance CL3 was adequate to UFV1 lineage and the lineage model CL5 UFV2. A Legendre polynomial with order 5, for direct genetic effect and 5 for the permanent animal to UFV1 bloodline and order 3 for direct genetic effect and 5 for the permanent animal for UFV2 bloodline should be used in genetic evaluation of the growth curve of meat quails.
Objetivou-se comparar diferentes modelos de regressão aleatória por meio de funções polinomiais de Legendre de diferentes ordens, para avaliar o que melhor se ajusta ao estudo genético da curva de crescimento de codornas de corte. Foram avaliados dados de 2136 matrizes de codorna de corte, dos quais 1026 pertenciam ao grupo genético UFV1 e 1110 ao grupo UFV2. As codornas foram pesadas nos 1°, 7°, 14°, 21°, 28°, 35°, 42°, 77°, 112° e 147° dias de idade e seus pesos utilizados para a análise. Foram testadas duas possíveis modelagens de variância residual heterogênea, sendo agrupadas em 3 e 5 classes de idade. Após, foi realizado o estudo do modelo de regressão aleatória que melhor aplica-se à curva de crescimento das codornas. A comparação entre os modelos foi feita pelo Critério de Informação de Akaike (AIC), Critério de Informação Bayesiano de Schwarz (BIC), Logaritmo da função de verossimilhança (Log e L) e teste da razão de verossimilhança (LRT), ao nível de 1%. O modelo que considerou a heterogeneidade de variância residual CL3 mostrou-se adequado à linhagem UFV1, e o modelo CL5 à linhagem UFV2. Uma função polinomial de Legendre com ordem 5, para efeito genético aditivo direto e 5 para efeito permanente de animal, para a linhagem UFV1 e, com ordem 3, para efeito genético aditivo direto e 5 para efeito permanente de animal para a linhagem UFV2, deve ser utilizada na avaliação genética da curva de crescimento das codornas de corte.
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The objective was to compare different random regression models using Legendre polynomial functions of different orders, to evaluate what best fits the genetic study of the growth curve of meat quails. It was evaluated data from 2136 cut dies quail, of which 1026 belonged to genetic group UFV1 and 1110 the group UFV2. Quail were weighed at 10, 70, 140, 210, 280, 350, 420, 770, 1120 and 1470 days of age, and weights used for the analysis. It was tested two possible modeling of heterogeneous residual variance, which was grouped into three five age classes. After, it was studied the random regression mode, which is better applied to the growth curve quail. The comparison between models was made by the Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion of Schwarz (BIC), logarithm of the likelihood function (Loge L) and the likelihood ratio test (LRT), at 1%. The model which considered the heterogeneity of residual variance CL3 was adequate to UFV1 lineage and the lineage model CL5 UFV2. A Legendre polynomial with order 5, for direct genetic effect and 5 for the permanent animal to UFV1 bloodline and order 3 for direct genetic effect and 5 for the permanent animal for UFV2 bloodline should be used in genetic evaluation of the growth curve of meat quails.
Objetivou-se comparar diferentes modelos de regressão aleatória por meio de funções polinomiais de Legendre de diferentes ordens, para avaliar o que melhor se ajusta ao estudo genético da curva de crescimento de codornas de corte. Foram avaliados dados de 2136 matrizes de codorna de corte, dos quais 1026 pertenciam ao grupo genético UFV1 e 1110 ao grupo UFV2. As codornas foram pesadas nos 1°, 7°, 14°, 21°, 28°, 35°, 42°, 77°, 112° e 147° dias de idade e seus pesos utilizados para a análise. Foram testadas duas possíveis modelagens de variância residual heterogênea, sendo agrupadas em 3 e 5 classes de idade. Após, foi realizado o estudo do modelo de regressão aleatória que melhor aplica-se à curva de crescimento das codornas. A comparação entre os modelos foi feita pelo Critério de Informação de Akaike (AIC), Critério de Informação Bayesiano de Schwarz (BIC), Logaritmo da função de verossimilhança (Log e L) e teste da razão de verossimilhança (LRT), ao nível de 1%. O modelo que considerou a heterogeneidade de variância residual CL3 mostrou-se adequado à linhagem UFV1, e o modelo CL5 à linhagem UFV2. Uma função polinomial de Legendre com ordem 5, para efeito genético aditivo direto e 5 para efeito permanente de animal, para a linhagem UFV1 e, com ordem 3, para efeito genético aditivo direto e 5 para efeito permanente de animal para a linhagem UFV2, deve ser utilizada na avaliação genética da curva de crescimento das codornas de corte.
Resumo
Funções polinomiais da idade com diferentes ordens foram avaliadas na modelagem do crescimento de bovinos Nelore Mocho utilizando modelos de regressão aleatória (MRA). Utilizaram-se 15.148 registros de pesos de 3.115 bovinos da raça Nelore Mocho com idade entre 1 e 660 dias, criados na região Norte do Brasil e nascidos entre os anos de 1995 e 2010. Com base nos resultados apresentados nesta Tese, os polinômios ortogonais da idade mostraram-se eficientes para modelagem da curva média através de um polinômio de quarta ordem e para modelagem da variância residual, o modelo de regressão aleatória com 6 classes heterogências permitiu um melhor ajuste aos dados de crescimento dos animais em estudo. Posteriormente, para a modelagem da parte aleatória, foram consideradas funções de diferentes ordens para modelar as variâncias associadas aos efeitos genéticos aditivos direto e materno e aos efeitos de ambiente permanente do animal e da mãe. De acordo com o valor dos critérios AIC e BIC o modelo leg_6333 permitiu ajustar as mudanças das variâncias e covariâncias com a idade dos bovinos Nelore Mocho. No último capítulo desta Tese, comparou-se diferentes modelos de regressão aleatória ajustados por polinômios segmentados do tipo B-spline e pelo polinômio ortogonal de Legendre (leg_6333). Embora o modelo que utilizou os polinômios ortogonais de Legendre (leg_6333) tenha sido mais parcimonioso, o modelo ajustando funções B-spline cúbicas, (bspC_6555), com quatro nós e três segmentos para os efeitos genético aditivo direto e, três nós e dois segmentos para os efeitos genético materno, ambiente permanente de animal e ambiente permanente materno, foi capaz de descrever de forma adequada, e com maior velocidade de convergência, a estrutura de (co)variâncias do conjunto de dados de peso de bovinos Nelore Mocho criados na região Norte do Brasil.
Polynomial functions of age with different orders were evaluated in the modeling of growth of Nelore owl cattle using random regression models (MRA). A total of 15,148 weight records were collected from 3,115 Nelore Mocho cattle aged 1 to 660 days from the northern region of Brazil, born between 1995 and 2010. Based on the results presented in chapter 1 of this thesis, Orthogonal polynomials of age were efficient for modeling the mean curve through a fourth-order polynomial. In Chapter 2, the random regression model with 6 heterogeneous classes of residual variances allowed a better fit in the growth modeling of the animals under study. In Chapter 3 of this thesis, polynomial functions of the age of different orders were evaluated in the modeling of the random effects associated with the genetic study of the growth curve. In the random part, functions of different orders were considered to model the variances associated with the direct and maternal additive genetic effects and the effects of permanent environment of the animal and the mother. According to the value of the AIC and BIC criterion, the model 6333 allowed to adjust the variance and covariance changes over time and could be used to describe the changes in the variances with the Nelore cattle age. In Chapter 4, we compared different random regression models adjusted by Legendre's orthogonal B-spline and orthogonal segmented polynomials. Although the model that used Legendre's orthogonal polynomials (leg_6333) has been more parsimonious, the model fitting cubic B-spline functions (bspC_6555) with four nodes and three segments for direct additive genetic effects and three nodes and two segments for The maternal genetic effects, the permanent environment of the animal and the permanent maternal environment, was able to adequately describe, with greater speed of convergence, the (co) variance structure of the Nelore bovine weight data set created in the North Brazil.
Resumo
The electrical conductivity of milk is an indirect method of mastitis diagnosis and can be used as selection criterion in breeding programs to obtain resistant animals to infection. For the present study data from 9,302 milk electrical conductivity measurements in the morning (ECM), from 1,129 Holstein cows in first lactation, calving between 2001 and 2011, belonging to eight herds in the Southeast of Brazil, obtained from automated milking equipment WESTFALIA® with system management "Dairyplan" was utilized. Classes of ECM were formed at weekly intervals, representing a total of 42 classes. The model included direct additive genetic, permanent environmental and residual effects as random and the fixed effects of contemporary group (herd - year and season of the control), age at calving as a covariate (linear and quadratic). Mean trends were modeled by an orthogonal Legendre polynomial with three coefficients of days in milk. The residual variance was considered homogeneous throughout lactation. Variance components were estimated by restricted maximum likelihood method (REML), using the statistical package Wombat (Meyer, 2006). The mean and standard deviation of the electrical conductivity of milk were 4.799 ± 0.543 ms/cm. The heritability for ECM were increased from the beginning to the middle of lactation (154 days), when it reached the maximum value (0.44), decreasing therea
O artigo não apresenta resumo em português.
Resumo
A interação genótipo x ambiente é aspecto importante que deve ser considerado nas avaliações genéticas de populações sob seleção. Modelos de norma de reação são frequentemente utilizados para o estudo da interação genótipo x ambiente e podem ser aplicados em populações que possuem o fenótipo de um grupo de indivíduos aparentados medido ao longo de um gradiente ambiental. Muitos pesquisadores assumem que a norma de reação de determinado genótipo ao longo do gradiente ambiental deve ser linear. Entretanto, impor um modelo linear como mais adequado para descrever o comportamento de determinada característica implica em aplicar restrições que impedem acompanhar seu progresso genético, ou seja, sua evolução ao longo dos diferentes ambientes. De modo geral, para compreender a evolução da característica ao longo do gradiente ambiental os parâmetros genéticos estimados via modelos de norma de reação devem ser analisados de forma complementar. Nesta dissertação, objetivou-se estudar a interação genótipo x ambiente em duas linhagens de codornas de corte na fase final de crescimento criadas sob diferentes níveis de metionina+cistina digestível aparente. Para tal, mensurou-se o ganho de peso dos 21 aos 35 dias de vida das aves. Os níveis testados foram 0,60; 0,70; 0,80; 0,90 e 1,00% de metionina+cistina digestível nas aves da linhagem EV1 e 0,61; 0,71; 0,81; 0,91 e 1,01% de metionina+cistina digestível nas aves da linhagem EV2. Foram utilizados modelos de norma de reação com polinômios de Legendre variando de ordem um a cinco para o ajuste dos efeitos fixos e aleatórios e considerou-se heterogeneidade de variância residual. Os modelos que melhor se ajustaram para cada linhagem diferiram entre si quanto a ordem do polinômio de Legendre utilizado para descrever a trajetória média, sendo necessários polinômios de quarta ordem para a linhagem EV1 e de primeira ordem para a linhagem EV2. Em relação ao ajuste dos efeitos genéticos aditivos, polinômios de quarta ordem foram necessários para a modelagem nas duas linhagens. Ainda, para as duas linhagens modelos que consideraram heterogeneidade de variância residual com cinco classes foram os que melhor se ajustaram. Após determinar o modelo que melhor se ajustou para descrever o ganho de peso ao longo dos níveis de metionina+cistina digestível nas duas linhagens, os parâmetros genéticos foram estimados. As estimativas de correlação e as normas de reação dos genótipos em função dos níveis indicaram que há interação genótipo x nível de aminoácido fornecido às aves para ganho de peso na fase final de crescimento. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,37 a 0,72 ao longo dos ambientes da linhagem EV1 e de 0,20 a 0,75 ao longo dos ambientes da linhagem EV2. Além disso, foram observados altos valores de coeficiente de variação genético aditivo, variando de 0,09 a 0,17 na linhagem EV1 e 0,11 a 0,19 na linhagem EV2. Os resultados obtidos indicam que há variabilidade genética para o ganho de peso em codornas das duas linhagens e que a característica em estudo apresenta boa capacidade em evoluir ao longo das gerações por meio da seleção.
The genotype x environment interaction is an important aspect that should be considered in the genetic evaluations of populations under selection. Reaction norms models are often used for the study of the genotype x environment interaction and can be applied to populations that have the phenotype of a group of related individuals measured along an environmental gradient. Many researchers assume that the reaction norm of a given genotype along the environmental gradient should be linear. However, imposing a linear model as more adequate to describe the behavior of a certain characteristic implies applying restrictions that prevent its genetic progress, that is, its evolution throughout the different environments. In general, in order to understand the evolution of the characteristic along the environmental gradient, the genetic parameters estimated through models of reaction norm must be analyzed in a complementary way. In this dissertation, we aimed to study the interaction genotype x environment in two lines of European quails in the final stage of growth created under different levels of methionine + cystine digestible apparent. For this, the weight gain was measured from 21 to 35 days old of the quails. The levels tested were 0.60; 0.70; 0.80; 0.90 and 1.00% methionine + cysteine digestible in the quails of the EV1 strain and 0.61; 0.71; 0.81; 0.91 and 1.01% methionine + cystine digestible in quails of the EV2 strain. Legendre polynomial ranging from one to five orders were used for the adjustment of fixed and random effects and heterogeneity of residual variance was considered. The models that fit best for each strain differed according to the order of the Legendre polynomial used to describe the mean trajectory. Four-order polynomials for the EV1 and first-order polynomials for the EV2 strain were required. In relation to the adjustment of the additive genetic effects, fourth-order polynomials were required for modeling both strains. Also, for both strains models that considered heterogeneity of residual variance with five classes showed best fit. After determining the model that best described the weight gain along the levels methionine + cystine digestible in both strains, genetic parameters were estimated. Correlation estimates and reaction norms of the genotypes as a function of levels of the environment gradient indicated interaction between genotype and the amino acid level supplied to the quails for weight gain in the final stage of growth. Heritability estimates ranged from 0.37 to 0.72 throughout the environments in EV1 strain and from 0.20 to 0.75 throughout the environments in EV2 strain. In addition, high values of coefficient of additive genetic variation were observed, ranging from 0.09 to 0.17 in the EV1 strain and 0.11 to 0.19 in the EV2 strain. The results indicate that there is genetic variability for weight gain in quails of both strains and that the characteristic in study can evolve over the generations through selection.
Resumo
Esta pesquisa foi realizada com o objetivo de avaliar a sensibilidade dos valores genéticos aos níveis dietéticos de lisina digestível para características de desempenho e medidas morfométricas de tilápias do Nilo da linhagem tailandesa. Vinte e nove famílias de irmãos completos foram produzidas pelo acasalamento de 21 machos e 29 fêmeas. A distribuição entre os tanques foi feita aleatoriamente, por família, após marcação dos peixes, entre 94 a 109 dias de idade, até formar um lote inicial de vinte alevinos por tanque, totalizando 700 peixes. À idade aproximada de 150 dias os peixes foram aleatoriamente redistribuídos no sistema, até formar lotes com aproximadamente 138 peixes por nível de lisina digestível na dieta. Os peixes foram alimentados quatro vezes ao dia com dietas contendo diferentes níveis de lisina digestível: 1,43; 1,53; 1,63; 1,73; e 1,83% nas idades entre 94 a 150 dias; e 1,28; 1,38; 1,48; 1,58 e 1,68% a partir da idade de 150 até 255 dias. As informações individuais das tilápias (peso, comprimento total, comprimento padrão, comprimento de cabeça, altura e largura) foram padronizadas para 150, 185, 220 e 255 dias de idade. A partir de então foram calculados o ganho de peso total, o ganho de peso diário, relação entre cabeça e comprimento padrão, relação entre largura e altura e a relação entre comprimento padrão e comprimento total. Para as análises foi utilizado modelo de regressão aleatória, sob modelo animal uni-característica. Foram testados modelos de ordens 2 e 3 do polinômio de Legendre para o efeito fixo e ordem 2 para os efeitos genético aditivo e de família e testados modelos com variância residual homogênea (1classe) a heterogênea (2, 3, e 4 classes). Os modelos que proporcionaram melhor ajuste na maioria das características foram os que consideraram variância residual homogênea. De forma geral, os valores da correlação de posto foram altas. As normas de reação de 25 tilápias tailandesas amostradas aleatoriamente indicaram alteração na sensibilidade dos valores genéticos de algumas características às mudanças no nível nutricional de lisina digestível. Observou-se, portanto, que as tilápias apresentam alteração nos valores genéticos, sugerindo de maneira geral, a existência da interação genótipo x níveis de lisina digestível para características, o que pode acarretar em seleção de diferentes animais nos diferentes ambientes.
This research was carried out with the aim of evaluating the sensitivity of breeding values to dietary digestible lysine level for performance traits and morphometric measurements of Nile tilapia of Thai lineage. Twenty-nine full sib families were produced by mating 21 males and 29 females. The distribution among the tanks was randomized by family, after marking the fish, between 94 and 109 days of age, until forming an initial batch of twenty fingerlings per tank, totaling 700 fish. At the approximate age of 150 days the fish were randomly redistributed into the system until they formed lots with approximately 138 fish per level of digestible lysine in the diet. Four times a day the fishes were fed diets containing different levels of lysine: 1.43; 1.53; 1.63; 1.73 and 1.83% in the growing phase; and 1.28; 1.38; 1.48; 1.58 and 1.68% in the finishing phase. The individual tilapia information (weight, total length, standard length, head length, height and width) were standardized for 150, 185, 220 and 255 days of age. From then on the weight gain, daily weight gain, head to standard length ratio, width to height ratio and the relationship between standard length and total length were calculated. . For the analyses, a random regression model was used under a single animal model. Legendre polynomial models of 2 and 3 orders were tested for the fixed effect, and of order 2 for the additive and family genetic effects. In addition, models were also tested using homogeneous residual variance (1 class) and heterogeneous variance (2, 3, and 4 classes). The models that provide better fit in most of the characteristics were those that considered homogeneous residual variance. In general, the rank correlations of breeding values of pairs of dietary digestible lysine levels were high. The reaction norms of 25 randomly sampled Thai tilapia showed change in the sensitivity of breeding values of some traits to changes in dietary digestible lysine level. Therefore, it was observed that breeding values of tilapia traits generally changed along the environment gradient, suggesting the existence of genotype x dietary digestible lysine level interaction which can lead to the selection of different fishes in different environments.
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.
Resumo
O presente estudo teve como objetivos comparar: (i) modelos de regressão aleatória ajustados por polinômios de Legendre considerando diferentes de registros de produção no dia do controle por lactação, (ii) qualidade do ajuste dos modelos de regressão aleatória e modelos de lactação aos 305 dias para produção de leite(iii) qualidade do ajuste dos modelos de regressão aleatória e modelos de lactação aos 305 dias para produção de gordura e proteína. Foram usados dados de produção de vacas de primeira lactação coletados pelos Serviços de Controle Leiteiro e Genealógico da Associação Brasileira de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa (ABCBRH) compreendidos entre 1990 e 2011. Foram formadas quatro estruturas de dados ao restringir vacas com pelo menos 4, 6, 8 e 10 e máximo de 11 registros de produção de leite no dia do controle por lactação. Nessas estruturas foram usados modelos de regressão aleatória com polinômios de Legendre de terceira a quinta ordem. Paralelamente, uma base ou estrutura com pelo menos 6 registros de produção de leite, de gordura e proteína por lactação e uma base com registro de produção de leite, gordura e proteína em até 305 dias da lactação foram formados, sendo usados modelos de regressão aleatória de quarta e quinta ordem e modelos de lactação aos 305 dias, respectivamente.Todas as análises foram realizadas por meio da máxima verossimilhança restrita pelo programa REMLF90 nos sistemas IBM, ICE e SGI do CENAPAD-SP. Os valores de AIC, BIC, -2LogL e variância residual foram menores para os modelos de quinta ordem, porém os primeiros três ou quatro autovalores explicaram mais de 99% da variação total nos modelos com quarta e quinta ordem, conforme a estrutura de dados. Correlações de Spearman dos valores genéticos para P305 entre modelos com diferentes ordens polinomiais variaramde 0,99 a 1,00. Confiabilidades médias de valores genéticos de touros foram de 0.82, 0.80, 0.80 e 0.64 para estruturas com 4, 6, 8 e 10 registros. O ganho médio na confiabilidade dos valores genéticos para touros foi de 4% a 17% (leite), de 3% a 16% (gordura), e de 6 a 26% (proteina) maiores do que aqueles estimados pelo modelo de lactação. A diferenciação nas estruturas de dados alterou a confiabilidade dos valores genéticos de touros, conforme aumentou a restrição nos dados. Modelos de regressão aleatória são mais acurados que modelos de lactação para ajustar registros de produção de leite, gordura e proteína de animais da raça Holandesa no Brasil.
This study aimed to compare: (i) random regression models adjusted for Legendre polynomials considering different test day records by lactation, (ii) goodness of fit of random regression and lactation models for estimating breeding values for 305day milk yield, (iii) goodness of fit of random regression models and lactation models for estimating breeding values for 305day fat and protein yield.Thus data consisted of milk yield collected by the technicians of the Milk Control and Genealogy of the Brazilian Association of Holstein Breeders (ABCBRH) between 1990 and 2011.Four structures of subsets were formed by restricting cows with at least 4, 6, 8 and 10 test day milk yield records in lactation.For these structures, random regression models with Legendre polynomials of third to fifth orders were used. At same time, a base with 6 test day milk yield records for fat and protein in lactation and a base with records of total lactation yield of milk, fat and protein yields at 305 days. For these bases, random regression models of fourth and fifth order Legendre polynomials and 305 day-lactation models were used, respectively. All analyzes were performed using restricted maximum likelihood by REMLF90 program in IBM, ICE and SGI CENAPAD-SP systems. The values of AIC, BIC, -2LogL and residual variance were lower for fifth order Legendre polynomials but three or four eigenvalues explained over 99% of total variation in models of fifth and fourth orders, according to the structures of data. Spearman correlations of beeding values for Y305 between models with different polynomial orders were 0.99 and 1.00. The average reliability of breeding values of bulls was 0.82, 0.82, 0.80 and 0.64 for structures 4, 6, 8 and 10 test-days, respectively. The average gain in reliability of breeding values of bulls was between 4% and 17% (milk), 3% and 16% (fat), 6 and 26% (protein) higher than that estimated for the 305-day lactation model. The differentiation in the structures of data influenced the reliability of breeding values of bulls, according to the increasing in the restriction of test days. Random regression models are more accurate than lactation models to adjust milk, fat and protein yield records of Holstein cattle in Brazil.