Modelos de regressão aleatória para a estimação de parâmetros genéticos da produção e constituintes do leite de búfalas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Foram estimados parâmetros genéticos para a produção de leite, gordura e proteína no dia do controle de primeiras lactações de búfalas leiteiras por meio de análises uni e multicaracterística de regressão aleatória. Para os modelos de regressão aleatória unicaracterística foram analisadas as 1.433 primeiras lactações de búfalas. Para as características em estudo, foram considerados nos modelos utilizados, os efeitos aleatórios genético aditivo, de ambiente permanente e o residual. Como efeitos fixos, foram considerados o grupo contemporâneo e o número de ordenha (1 ou 2 ordenhas). Os efeitos linear e quadrático da covariável idade da vaca ao parto e a curva média de lactação da população, estão modelados por polinômios ortogonais de Legendre de terceira ordem. Os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente foram estimados por meio de regressão aleatória sobre polinômio ortogonais de Legendre de terceira à sexta ordem. Os resultados indicam que são requeridos polinômios de Legendre de baixa ordem para modelar a estrutura de (co)variância genética e de ambiente permanente. As estimativas de herdabilidade das características em estudo foram moderadas, o que poderia ajudar no processo de seleção dos animais para obtenção de ganhos genéticos. As estimativas das correlações genéticas foram altas entre controles, indicando que seja qual for o critério de seleção adotado, ganhos genéticos indiretos são esperados em toda a curva de lactação. Para o modelo de regressão aleatória multivariada foi analisado o mesmo banco de dados e as mesmas pressuposições do modelo unicaracaterística. No que se refere à modelagem dos efeitos aleatórios, utilizouse, em todas as características, polinômios de Legendre de terceira...

Genetic parameters for milk, fat and protein yields in the test day were estimated for the first lactations of dairy buffaloes by using single- and multiple-trait random regression analyses. To the single-trait analyses were analyzed 1,433 first lactations. The models included as random effects: additive genetic, permanent environment and residual and as fixed effects: contemporary group, number of milkings (one or two), linear and quadratic effects of the covariable age of the buffalo at birth and mean lactation curve of the population, modeled using Legendre orthogonal polynomials of third order. The random regression effects of genetic and permanent environment were estimated by random regression with Legendre orthogonal polynomials from third to sixth orders. The results indicate that low order polynomials are required to model the structure of genetic and permanent environment (co)variances. The heritability estimates of the traits studied were moderated, it permits to do selection of animals to obtain genetic gain. The genetic correlation estimates were high among test-days, indicating that the selection aims may be different, but indirect genetic gain for all the lactation curve was expected. To the model of multiple-trait random regression, the same data was analyzed, with the same presuppositions of the single-trait model. To model the random effects, Legendre polynomials of third and fourth order were used, to genetic effects and permanent environment, respectively. The residual variances were modeled considering four residual classes grouped as: 1, 2-3, 4-8, 9-10 months of lactation. The results indicate that the heritabilities estimates of the traits presented enough genetic variance to be selected. The estimates of the variance components may be used to implement a BLUP evaluation in a Brazilian buffalo population. The genetic correlations among test-days for a trait ... (Complete abstract click electronic access below)