Estimativa de componentes de (co)variância de características de crescimento na raça Brahman utilizando inferência bayesiana


Autoria(s): Acevedo Jiménez, Efraín Enrique
Contribuinte(s)

Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Data(s)

11/06/2014

11/06/2014

29/02/2012

Resumo

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Este trabalho teve como objetivo estimar parâmetros genéticos para características de crescimento, utilizando-se um modelo multi-característica. Foram analisados registros de 14956 animais da raça Brahman, participantes do programa de melhoramento da raça Brahman, desenvolvido pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP). Por meio de inferência bayesiana foram obtidas estimativas de componentes de variância para os pesos nas idades padrão aos 60 (P60), 120 (P120), 210 (P210), 365 (P365), 450 (P450) e 550 (P550) dias. As análises foram realizadas empregando-se o software GIBBS2F90, assumindo um modelo animal. Para os pesos às idades padronizadas estudadas foram considerados os efeitos fixos de grupo de contemporâneos (rebanho - ano nascimento - estação de nascimento – sexo - manejo) e idade do animal no momento da pesagem (linear e quadrático) como covariável, e os efeitos aleatórios genético aditivo direto, genético aditivo materno e residual. As estimativas de herdabilidade genética direta foram 0,31 (P60), 0,37 (P120), 0,34 (P210), 0,38 (P365), 0,37 (P450) e 0,45 (P550). As estimativas de herdabilidade genética materna foram 0,18 (P60), 0,19 (P120), 0,22 (P210), 0,14 (P365), 0,11 (P450), e 0,08 (P550). Os valores de correlação genética direta variaram de 0,79 (P60 / P450) a 0,94 (P365 / P450). Em vista dos parâmetros estimados, verifica-se que as características aqui estudadas apresentam variabilidade genética suficiente para realizar a seleção dos animais. As correlações genéticas indicam que a seleção simultânea para as características em estudo pode ser eficiente

The objective of this work was to estimate genetic parameters for growth traits using a multiple-traits model. Were analyzed records of 14956 animals of Brahman Breed, participants of Breeding Program of Brahman cattle, developed by Breeders and Researchers National Association (ANCP). Using Bayesian inference were obtained estimations of variance components for standardized weights at 60 (W60), 120 (W120), 210 (W210), 365 (W365), 450 (W450) and 550 (W550) days. Analyzes were done using Gibbs2f90 Software, assuming an animal model. For standardized weights were considered fixed effects of contemporary group (herd - birth year – birth season – sex - management) and animal age at weighting moment (linear and quadratic) as covariate, and randomized effects of direct additive genetic, maternal additive genetic and residual. Direct Heritability estimations were 0,31 (W60), 0,37 (W120), 0,34 (W210), 0,38 (W365), 0,37 (W450) and 0,45 (W550). Maternal heritability estimations were 0,18 (W60), 0,19 (W120), 0,22 (W210), 0,14 (W365), 0,11 (W450), and 0,08 (W550). Genetic correlation values varied from 0,79 (W60 / W450) a 0,94 (W365 / W450).. According estimated genetic parameters, was verified that standardized weights presented enough genetic variation for animal selection. Genetic correlations indicate that a simultaneously selection for all the traits of this study could be efficient

Formato

ix, 32 f. : il.

Identificador

ACEVEDO JIMÉNEZ, Efraín Enrique. Estimativa de componentes de (co)variância de características de crescimento na raça Brahman utilizando inferência bayesiana. 2012. ix, 32 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, 2012.

http://hdl.handle.net/11449/92552

000693123

acevedojimenez_ee_me_jabo.pdf

33004102030P4

Idioma(s)

por

Publicador

Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Direitos

openAccess

Palavras-Chave #Bovino de corte - Crescimento #Teoria bayesiana de decisão estatistica #Genetica animal #Bayesian inference
Tipo

info:eu-repo/semantics/masterThesis