Curvas de lactação em rebanhos da raça holandesa no estado de Minas Gerais. Escolha do modelo de melhor ajuste

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Para selecionar o modelo de curva de lactação de melhor ajuste aos dados de produção de leite no dia de controle de animais da raça Holandesa no Estado de Minas Gerais, utilizaram-se 157.932 controles de 17.150 lactações, de 1990 a 1996, do arquivo inicial com 305.506 controles de 56.422 lactações, do Serviço de Controle Leiteiro da ACGHMG. Ajustaram-se os dados para os fatores: região, nível de produção, ano-estação de parto, classes de ordem e idade ao parto (COPI), grupo genético, número de controles e interações, além dos efeitos linear e quadrático da duração da lactação. Para verificar o melhor ajuste aos modelos Quadrático logarítmico, Gamma Incompleta, Regressão Múltipla e Multifásico (Monofásico e difásico), foram usados menor desvio padrão residual, R2 ajustado ao número de parâmetros das equações, autocorrelação de primeira ordem e teste de Durbin-Watson. O uso de uma função difásica para predizer a produção de leite em programas de seleção é recomendado, sendo também possível estimar, com base nessa função, a produção de leite em 305 dias.

In order to select the model of the lactation curve that has the best adjustment for milk production records of Holstein cows in the Minas Gerais State, a total of 157,932 test day of 17,150 lactations from 305,506 test day of 56,422 lactations, from 1990 to 1996, provided by the milk recording service of the ACGHMG (Holstein Breed Association of Minas Gerais), were used. The data were adjusted for: region, management level, year-season of calving, COPI (parity and age of calving), genetic group, number of tests, interactions and linear and quadratic effects of lactation period. In order to compare results obtained using quadratic logarithmic, incomplete gamma. multiple regression and multiphasic (monophasic and diphasic) functions methods. The following statistics were used: lowest standard error. adjusted R-2, first order auto-correlation and Durbin-Watson. It was concluded that the diphasic function was the best for predict milk yield in selection programs being possible to estimate the 305-day milk yield with this function.