Portal de Pesquisa da BVS Veterinária

Jaboticabal; s.n; 16/02/2007. 65 p.

Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-4292

Resumo

O objetivo do presente trabalho foi estimar conjuntamente os parâmetros das curvas de crescimento de animais da raça Nelore, seus componentes de (co)variâncias e os efeitos genéticos e ambientais que atuaram sobre eles. As funções de Brody, Von Bertalanffy, Gompertz e Logística foram empregadas no primeiro estágio de um modelo hierárquico Bayesiano. Os efeitos genéticos e ambientais foram considerados em um modelo animal no segundo estágio de hierarquia. Diferentes abordagens para a variância do erro de ajuste foram avaliadas: constância ao longo da trajetória, aumento linear até os três anos de idade e aumento exponencial. Amostras aleatórias das distribuições marginais foram obtidas aplicando-se os algoritmos de Metropolis-Hastings e amostragem de Gibbs. A presença de animais que não atingiram a maturidade no conjunto de dados não prejudicou a predição dos pesos adultos. Grande parte da variância fenotípica observada neste peso foi devida a efeitos genéticos aditivos. O parâmetro a das curvas de Brody, Von Bertalanffy e Gompertz poderia ser utilizado como critério de seleção para controlar o aumento de peso adulto. O ambiente materno influenciou não somente o crescimento inicial dos animais mas também os pesos maduros e deve ser considerado na avaliação de todas as etapas do crescimento. Os modelos linear e exponencial empregados para a variância do erro de ajuste não representaram de forma adequada este parâmetro no início da curva. A seleção para alterar a pendente da curva de crescimento mantendo o peso adulto constante seria ineficiente, uma vez que, é alta e positiva a correlação genética entre o peso assintótico e a taxa de maturação

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The objective of this work was to estimate the joint posterior distribution of Nelore growth curve parameters, their (co)variance components and the environmental and additive genetic components affecting them. The Brody, Von Bertalanffy, Gompertz and Logistic functions were applied in the first stage of a hierarchical Bayesian model. The environmental and genetic effects were described by an animal model in the second stage. Different approaches for describing the adjustment error variance along the growth curve were evaluated: constancy throughout the trajectory, linear increasing until three years of age and exponential increasing. Random samples of the marginal distributions were drawn using Metropolis-Hastings and Gibbs sampling algorithms. Even thought the curve parameters were estimated for animals with records just from the beginning of the growth process, the adult weights were accurately predicted. A high additive genetic variance for mature weight was observed. The parameter a of Brody, Von Bertalanffy and Gompertz models could be used as a selection criterion to control adult weight increases. The effect of maternal environment on growth was carried through to maturity and it should be considered while evaluating all weights. The adjustment error variances at the beginning of growth curve were not adequately described by the linear and exponential models. Selection to change the growth curve slope without modifying adult weight would be inefficient, since their genetic correlation is high

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