FUNÇÕES DE COVARIÂNCIAS NA MODELAGEM DO CRESCIMENTO DE BOVINOS NELORE MOCHO CRIADOS NA REGIÃO NORTE DO BRASIL

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.

ABSTRACT

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.