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Componentes principais na elaboração de índices de provas de desempenho em bovinos

ALINE DE CASSIA ESTOPA.
Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-201437

Resumo

A análise de componentes principais auxilia os produtores na tomada de decisão de quais características avaliadas devem ser mantidas nos índices de provas de desempenho, de acordo com a variação que essas apresentam nos animais avaliados. O objetivo neste estudo foi avaliar um conjunto de características mensuradas em uma prova de desempenho em semiconfinamento de bovinos das raças Simental e Angus, por meio de análises de componentes principais (CP), visando a identificar as características que representam a maior parte da variação fenotípica para a elaboração dos índices. Foram utilizados dados de 39 touros Angus e 38 Simental, provenientes da fazenda Santa Éster, localizada em Silvianópolis MG. O período da prova de desempenho foi de outubro de 2014 a fevereiro de 2015. As características avaliadas na prova foram: peso final (PF), ganho de peso médio diário (GP), frequência respiratória (FR), temperatura do pelame (TP) e retal (TR), número dos pelos (NP), comprimento dos pelos (CPL), espessura do pelame (EP), musculosidade, características raciais, aprumos, reprodutor e equilíbrio, altura do anterior e posterior, largura e comprimento de garupa, comprimento corporal, profundidade e perímetro torácico, espessura de gordura subcutânea e na garupa, área de olho de lombo e marmoreio. Utilizou-se o procedimento PRINCOMP do programa SAS, para a análise de CP. Foi verificado que das 27 características avaliadas, os quatro primeiros CP para a raça Simental explicaram 74% da variação total dos dados. Os quatro CP selecionados com os coeficientes de ponderação correspondentes formaram o seguinte índice: (0,27 * PF) + (0,47 * MUSC) + (0,50 * CPL) + (0,39 * EP). Sendo as características relacionadas à adaptabilidade de grande importância para as raças estudadas, optou-se por manter no índice da prova para a raça Angus, a característica número de pelos, por ser uma característica que apresentou uma grande variabilidade e ocupou um dos primeiros componentes principais. Dessa maneira, o índice da raça Angus foi composto por cinco características, com 79% da variação total dos dados, resultando na seguinte fórmula: (0,26 * PF) + (0,33 * EQUI) + (0,58 * MAR) (0,43 * EGP8) - (0,38 * NP). Por meio da análise de componentes principais foi possível minimizar o número de características para serem avaliadas nas provas de desempenho dessa fazenda, tornando a seleção dos animais mais rápida e acurada.
The principal component analysis assists the producers in making decision of which evaluated features must be maintained in performance tests indexes, according to the variation present in these animals evaluated. The objective in this study was to evaluate a set of characteristics measured in a performance test in semifeedlot cattle of the Simmental and Angus breeds, by means principal component analysis (PC), aim to identify the features that represent most of the phenotypic variation for preparation of indexes. It was used data from 39 Angus and 38 Simmental bulls from the Santa Éster farm, located in Silvianópolis - MG. The performance test period was from october 2014 to february 2015. The features evaluated in the test were: final weight (FW), average daily gain weight (GW), respiratory rate (RR), haircoat temperature (HT) and rectal (RT), hair number (HN), hair length (HL), hair thickness (HT), muscularity (MUSC), racial characteristics, angulation, reproductive and balance (BAL), height of the front and back, width and length of croup, body length, depth and heart girth, subcutaneous fat thickness and rump (FTR), loin eye area and marbling (MAR). It was used PRINCOMP from SAS program for procedure the PC analysis. It was found that of the 27 features evaluated, the first four PC for Simmental breed explained 74% total variation data. The four PC selected with the corresponding weighting coefficients formed the following index: (0.27 * FW) + (0.47 * MUSC) + (0.50 * HL) + (0.39 * HT). Since the characteristics related to the adaptability of great importance for the studied breed, it was decided to keep the index of evidence for the Angus breed, the feature hair number, because there is a feature that presented a great variability and occupied one of the first principal component. Thus, the Angus index was composed by five features, with 79% total variation data, resulting in the following formula: (0.26 * FW) + (0.33 * BAL) + (0.58 * MAR) - (0.43 * FTR) (0.38 * HN). By the principal component analysis it was possible to minimize the features number to be evaluated on performance tests from that farm, making the animal selection rapidly and accurate.
Biblioteca responsável: BR68.1