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Genetic analysis of residual feed intake adjusted for fat and carcass and performance traits in a Nellore herd / Análise genética do consumo alimentar residual ajustado para gordura e de características de carcaça e desempenho em um rebanho Nelore
Moraes, Giovanna Faria de; Abreu, Luiza Rodrigues Alves; Ferreira, Isabel Cristina; Pereira, Idalmo Garcia.
Afiliação
  • Moraes, Giovanna Faria de; Universidade Federal de Uberlândia. Programa de Pós-graduação em Ciências Veterinárias. Uberlândia. BR
  • Abreu, Luiza Rodrigues Alves; Universidade Federal de Uberlândia. Programa de Pós-graduação em Ciências Veterinárias. Uberlândia. BR
  • Ferreira, Isabel Cristina; Universidade Federal de Uberlândia. Programa de Pós-graduação em Ciências Veterinárias. Uberlândia. BR
  • Pereira, Idalmo Garcia; Universidade Federal de Uberlândia. Programa de Pós-graduação em Ciências Veterinárias. Uberlândia. BR
Ciênc. rural ; Ciênc. rural (Online);47(2): 20151505, 2017. tab, graf
Article em En | LILACS | ID: biblio-828451
Biblioteca responsável: BR1.1
ABSTRACT
ABSTRACT The study of the genetic evaluation of residual feed intake adjusted for fat (RFIFat) is important for the appropriate use of feed efficiency in selection programs. The objective was to analyze the influence of selection for RFIF at on carcass and performance traits by estimating various genetic parameters. Data were analyzed from five tests of feed efficiency, which were conducted with 677 Nellore males. Genetic evaluation was performed by Bayesian inference using an animal model via single- and two-trait analyses. Variables analyzed were dry matter intake, average daily gain, RFIFat, rib eye area, back fat thickness, rump fat thickness, marbling score, and subcutaneous fat thickness. The posterior mean distributions estimated at each analysis were used to estimate heritability of the traits and to perform various correlations. The studied traits showed high heritability estimates, and they should respond well to selection. The RFIFat presented a phenotypic correlation with carcass traits (which was next to zero), and there was also a negative genetic correlation. Additive genetic variability for RFIFat showed that selection for this trait can promote genetic gains in future generations, resulting in animals that are efficient in terms of nutrient use, and according to the genetic and phenotypic correlations, with no significant negative changes to carcass traits.
RESUMO
RESUMO O estudo da avaliação genética do consumo alimentar residual ajustado para a gordura (CARFat) é importante para o uso apropriado da eficiência alimentar em programas de seleção. Objetivou-se analisar a influência da seleção para CARFat sobre características de carcaça e de desempenho, frente à estimação dos parâmetros genéticos. Foram analisados os dados de cinco provas de eficiência alimentar, com 677 machos Nelore. A avaliação genética foi realizada por Inferência Bayesiana, com modelo animal, em análises uni e bicaracterística. Foram analisadas as variáveis ingestão de matéria seca, ganho de peso diário, CARFat, área de olho de lombo, espessura de gordura, espessura de gordura subcutânea na picanha, marmoreio e acabamento. As médias das distribuições a posteriori, estimadas em cada uma das análises, foram usadas para a estimação das herdabilidades e das correlações. As características estudadas apresentaram altas estimativas de herdabilidades, devendo responder bem à seleção. O CARFat apresentou correlações fenotípicas próximas a zero com as características de carcaça, e correlações genéticas negativas. A variabilidade genética aditiva observada para CARFat demonstra que a seleção para essa característica poderá promover ganhos genéticos nas futuras gerações, obtendo animais eficientes na utilização de alimentos e, de acordo com as correlações genéticas e fenotípicas encontradas, sem mudanças negativas significativas às características da carcaça.
Palavras-chave

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article