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Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-212453

Resumo

O objetivo neste trabalho foi comparar modelos de regressão aleatória, com diferentes ordens de ajuste do polinômio de Legendre e testar diferentes estruturas do arquivo de dados na avaliação genética dos animais de uma linhagem da raça Rhode Island Red. Os registros foram provenientes do Centro Nacional de Pesquisa em Aves e Suínos da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (CNPSA/EMBRAPA). Foram avaliados registros de produção mensal de 4.211 matrizes, da 22ª até a 61ª semana de vida da ave. Para modelar a trajetória da produção de ovos foram utilizados modelos de regressão aleatória, que diferiram na ordem de ajuste dos polinômios de Legendre para os efeitos aleatórios. Adicionalmente, a partir de uma estrutura completa, também foram avaliados seis subarquivos, com diferentes estruturas e quantidades de informações, como segue: estrutura 1 meses ímpares; estrutura 2 meses pares; estrutura 3 e 4 formadas pelos meses que melhor descreveram a curva de produção de ovos (início, pico e persistência); e estruturas 5 e 6 determinadas por análise de componentes principais, os quais foram selecionados os meses de produção responsáveis por explicar a maior parte da variação genética dos dados. Os critérios estatísticos utilizados para a escolha do modelo e estrutura foram: Informação de Akaike (AIC), Informação Bayesiano de Schwarz (BIC), Logaritmo da Função de Máxima Verossimilhança (LMV), resíduo, confiabilidade e correlações de posição de Spearman. O modelo PL24, com estimativas boas de herdabilidade (0,04 a 0,22) e correlação genética (0,28 a 0,99) foi o modelo que promoveu melhor ajuste para a produção de ovos das aves em estudo. A estrutura quatro (que considerou os meses 2, 3, 4, 5 e 10), apresentou maior confiabilidade com a estrutura completa, indicando que é possível reduzir os dados e fazer uma boa avaliação genética das aves poedeiras de uma linhagem da raça Rhode Island Red.

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The objective of this work was to compare random regression models with different orders of adjustment of the Legendre polynomial and to test different structures of the data file in the genetic evaluation of the animals of the Rhode Island Red lineage breed. The records came from the Centro Nacional de Pesquisa de Suínos e Aves of the Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (CNPSA/EMBRAPA). Monthly production records of 4,211 matrices were evaluated, from the 22nd to the 61st weeks of bird life. To model the trajectory of egg production, random regression models were used, which differed in the order of adjustment of the Legendre polynomials for the random effects. Additionally, from a complete structure, six sub-files were also evaluated, with different structures and amounts of information, as follow: structure 1 - odd months; structure 2 - even months; structures 3 and 4 - formed by the months that best described the egg production curve (beginning, peak and persistence); and structures 5 and 6 - determined by principal components analysis, which were selected the months of production responsible for explaining most of the genetic variation of the data. The statistical criteria used to choose the model and structure were: Akaike Information (AIC), Bayesian Schwarz Information (BIC), Maximum Likelihood Function Logarithm (LMV), residue, reliability and Spearman's rank correlation. The model PL24, with good estimatives of heritability (0.04 to 0.22) and genetic correlation (0.28 to 0.99) was the model that promoted the best fit for the egg production of the birds under study. The structure four (which considered months 2, 3, 4, 5 and 10) presented greater reliability with the complete structure, indicating that it is possible to reduce the data and make a good genetic evaluation of laying hens of Rhode Island Red lineage breed.

Biblioteca responsável: BR68.1