Climatic spatialization and analyses of longitudinal data of beef cattle Nellore raising Maranhão, Pará and Tocantins using univariate and multivariate approach / Espacialização climática e análise de dados longitudinais de bovinos Nelore criados nos Estados do Maranhão, Pará e Tocantins por meio de técnicas univariadas e multivariadas
Ferreira, Jorge Luís; Lopes, Fernando Brito; Assis, Alliny Souza de; Lôbo, Raysildo Barbosa.
Semina Ci. agr.;
35(4): 2197-2210, July.-Aug.2014. tab, graf
Artigo
em Português
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| ID: vti-26542
Resumo
This study was carried out to spatialize climatic factors that best discriminate the states of Maranhão, Pará and Tocantins, to analyze the structure of phenotypic correlation between phenotypic variables weights standardized at 120, 210, 365, 450 and 550 days old and propose phenotypic indices for animals selection in these States. The climate variables analyzed were maximum temperature, minimum temperature, average temperature, precipitation, normalized difference vegetative index, humidity, altitude and temperature and humidity index. Univariate and multivariate approach were used by procedures program Statistical Analysis System, SAS, to explain the relationship intra-variables, phenotypic and environmental variation. The expected differences in the progenies (EDPs) were predicted using the software MTDFREML. All climatic and phenotypic variables were effective in discriminating the Maranhão, Pará and Tocantins States. Thus, we suggest the use of phenotypic indices for classification and animals selection within each State.(AU)Objetivou-se com este estudo espacializar os fatores climáticos que melhor discriminam os Estados do Maranhão, Pará e Tocantins, e analisar a estrutura de correlação fenotípica entre as variáveis fenotípicas pesos padronizados aos 120, 210, 365, 450 e 550 dias de idade e propor índice fenotípico para seleção dos animais nestes Estados. As variáveis climáticas analisadas foram: temperatura máxima; temperatura mínima; temperatura média; precipitação; índice normalizado de diferença vegetativa; umidade relativa do ar; altitude; e, índice de temperatura e umidade. Técnicas univariada e multivariadas foram utilizadas, por meio do programa Statistical Analysis System, SAS, para tentar explicar as relações intra-variáveis, variação ambiental e fenotípica. As diferenças esperadas nas progênies (DEPs) foram preditos por meio do software MTDFREML. Todas as variáveis climáticas e fenotípicas foram eficazes em discriminar os Estados do Maranhão, Pará e Tocantins. Assim, sugere-se a utilização de índices fenotípicos para classificação e seleção dos animais dentro de cada Estado.(AU)
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