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AVALIAÇÃO GENÉTICA DE UMA POPULAÇÃO MULTIRRACIAL ANGUS-NELORE Santa Maria, RS 2017

ALAN MIRANDA PRESTES.
Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-206132

Resumo

Este estudo teve como objetivo avaliar o melhor modelo para a avaliação genética para a característica de ganho médio diário da desmama ao sobreano (GMDD) de uma população multirracial Nelore e Angus formada por 49.634 animais filhos de 34.006 matrizes e 793 touros, nascidos entre 1986 e 2015. A avaliação genética para esta população foi realizada através da metodologia de inferência Bayesiana por meio de um modelo animal e os critérios de escolha foram o Número de Parâmetros (Np), de Informação da Deviance (DIC) e Ordenada Preditiva (CPO). No primeiro capítulo foram testados três modelos: Modelo Animal Tradicional (MAT), Modelo Animal Multirracial sem (MAMRSS) e com segregação (MAMRCS). Com base nos critérios de escolha, o MAMRSS foi escolhido por apresentar melhores ajustes, além de apresentar o menor número de parâmetros, reduzindo assim a demanda computacional. No segundo capítulo foram testados modelos multirraciais (MAMR) homo e heteroscedástico. Foi utilizado um esquema fatorial 2×2 de dois modelos de variância residual (homoscedástica (HO) ou heteroscedástica (HE)) baseado em dois pressupostos distributivos (Gaussiano (G) e t de Student (T)). O MAMR-T-HE foi o que apresentou melhor ajuste para a população em questão. As correlações de ordenamento de Spearman dos valores genéticos preditos, para os reprodutores, foram altas quando consideradas todos animais (0,93 a 0,99). No entanto, quando separados estes reprodutores em TOPs (10%) estas correlações foram reduzidas drasticamente (de 0,05 a 0,96). Estes resultados apoiam a implementação de modelos multirraciais robustos que contabilizam fontes de heteroscedasticidade para aumentar a precisão de avaliações genéticas de populações multirraciais.
The objective of this study was to evaluate the best model for the genetic evaluation for the trait average daily gain of weaning to post weaning (ADGWP), of a multiple-breed Nellore and Angus population, comprised of 49.634 animals sired by 34.006 dams and 793 sire, born between 1986 and 2015. The genetic evaluation for this population was performed through the methodology of Bayesian inference with the animal model and the criteria of choice were the Number of Parameters (Np), Deviance Information (DIC) and the conditional predictive ordinate (CPO). In the first chapter three models were tested: Traditional Animal Model (TAM), Multiple-Breed Animal Model With (MBAMW) and without segregation (MBAMWS). Based on the selection criteria, the MBAMW was chosen because it presents better adjustments, besides presenting the smallest number of parameters, thus reducing the computational demand. In the second chapter, heteroscedastic multiple-breed models (HMBM) were tested. A 2×2 factorial scheme of two residual variance models (homoscedastic (HO) or heteroscedastic (HE)) was used based on two distributive assumptions (Gaussian (G) and Students t (T)). The HMBM-T-HE presented the best fit for the population in question. The Spearman's ordering correlations of the breeding values predicted for the sires were high when all animals were considered (0.93 to 0.99). However, when these sires were separated in TOP (10%) these correlations were reduced drastically (from 0.05 to 0.96). These results support the implementation of robust multibreed models that account for sources of heteroscedasticity to increase the accuracy of genetic assessments of multiple-breed populations.
Biblioteca responsável: BR68.1