CURVAS DE CRESCIMENTO E ANÁLISE DE ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE EM BOVINOS DA RAÇA NELORE

RESUMO

No primeiro capítulo objetivou-se comparar modelos não lineares e de regressão aleatória, e identificar aquele que melhor representa curvas de crescimento de bovinos da raça Nelore, além de estimar os parâmetros genéticos através de modelos de regressão aleatória. Foram selecionados oito modelos matemáticos, sendo seis modelos não lineares e dois modelos de regressão aleatória. Os modelos do tipo não linear tiveram os parâmetros estimados por meio do método Gauss-Newton, utilizando-se regressão não linear. Para os modelos de regressão aleatória utilizou-se polinômios de Legendre para modelar a trajetória média de crescimento. Os parâmetros genéticos foram determinados por meio de regressão aleatória, e os efeitos genético aditivo direto, genético materno e de ambiente permanente direto foram modelados por polinômios de Legendre. Com base nas análises de ajustes e comparação de modelo, verificou-se que, dentre os modelos não lineares, o de melhor ajuste, acurácia e precisão foi o modelo Wood, já para os modelos de regressão aleatória, destaca-se o modelo leg422_5, sendo este superior também a todos os outros modelos avaliados. Existe efeito de sexo e estação de nascimento sobre a estimativa da curva de crescimento, de forma que os parâmetros do modelo devem ser estimados, considerando estes fatores. Maior eficiência na seleção para peso pode ser obtida considerando os pesos pós-desmama, período em que as estimativas de herdabilidade foram superiores. No segundo capítulo, objetivou-se estimar parâmetros de adaptabilidade e estabilidade de touros da raça Nelore utilizando-se uma metodologia de regressão linear simples e uma metodologia não paramétrica. As características analisadas foram peso aos 420 dias de idade (P420) e idade ao primeiro parto (IPP) de animais criados a pasto em diferentes regiões. O comportamento dos dez touros analisados nas diferentes regiões estudadas para as características P420 e IPP, evidenciaram que os rebanhos e as regiões influenciaram na performance de suas progênies. Por meio das metodologias aplicadas é possível identificar touros com adaptabilidade geral, alta estabilidade e com melhores desempenhos, os quais seriam os mais adequados a se utilizar em rebanhos onde não se conhece o mérito genético das matrizes e o ambiente onde serão criadas as progênies.

ABSTRACT

The first goal of this research compare non-linear models and random regression, and identify the one that best represents Nellore cattle growth curves, and estimate genetic parameters using random regression models. eight mathematical models were selected, six non-linear models and two models of random regression. The models of the non linear type parameters were estimated using the Gauss-Newton method using non-linear regression. For random regression models was used Legendre polynomials to model the average growth trajectory. Genetic parameters were determined by random regression, and the direct additive genetic effects, maternal genetic and direct permanent environment were modeled by Legendre polynomials. Based on the analysis of adjustments and model comparison, it was found that among the non-linear models, the best fit, accuracy and precision was the Wood model, as for random regression models, we highlight the leg422_5 model, which is also higher than all other models evaluated. There effect of sex and birth season on the estimated growth curve, so that the model parameters must be estimated, considering these factors. More efficient selection for weight can be achieved considering the post-weaning weights, during which the heritability estimates were higher. The second goal of this research was to estimate adaptability and stability parameters of Nellore bulls using a simple linear regression methodology and a nonparametric methodology. The traits analyzed were weight at the 420th day from birth (W420) and age at first calving (AFC) of animals raised extensively in different regions. The behavior of the ten analyzed bulls for the characteristics W420 and AFC in the different regions studied, indicated that the cattle and the regions influenced the performance of the progenies. Through the methodologies used, it is possible to identify bulls with general adaptabilities, high stabilities, and highest performances, which ones would be more appropriate to insert in a cattle where it's unknown both the genetic merits of females and the territory where the progenies will be raised. The results of the methodologies used on the adaptability and stability estimates partially corroborate.