72 resultados para GROWTH MODELS


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Adjusting autoregressive and mixed models to growth data fits discontinuous functions, which makes it difficult to determine critical points. In this study we propose a new approach to determine the critical stability point of cattle growth using a first-order autoregressive model and a mixed model with random asymptote, using the deterministic portion of the models. Three functions were compared: logistic, Gompertz, and Richards. The Richards autoregressive model yielded the best fit, but the critical growth values were adjusted very early, and for this purpose the Gompertz model was more appropriate.

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Foram estimados os coeficientes de herdabilidade e a mudança genética para peso à desmama (PD), peso ao sobreano (PS), ganho de peso do nascimento à desmama (GND), ganho de peso da desmama ao sobreano (GDS), perímetro escrotal (PE) e idade ao primeiro parto (IPP) em animais da raça Nelore. Foram utilizados dados de 128.148 animais nascidos entre 1984 e 2006. Os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita, e os valores genéticos foram preditos por modelos mistos aplicando-se modelo animal bicaracterística, incluindo peso à desmama em todas as análises. As tendências genéticas foram estimadas pela regressão dos valores genéticos sobre o ano de nascimento dos animais. Os coeficientes de herdabilidade do efeito direto estimados foram de 0,23 (0,07) (PD); 0,24 (0,02) (PS); 0,21 (0,01) (GND); 0,23 (0,01) (GDS); 0,46 (0,02) (PE) e 0,15 (0,01) (IPP). As tendências genéticas diretas estimadas foram de 0,171 (0,01); 0,219 (0,02); 0,186 (0,03) e 0,224 (0,02) kg/ano para PD, PS, GND e GDS, respectivamente, o que representa incrementos de 0,10; 0,08; 0,13 e 0,22% nas médias das mesmas características ao ano, respectivamente. Para o PE e a IPP no período de 1984 a 1995, as tendências genéticas foram nulas, com valores de 0,011 (0,03) cm/ano e -0,003 (0,06) dias/ano, respectivamente. No segundo período considerado (1996 a 2006), as tendências genéticas para PE e IPP foram de 0,069 (0,01) cm/ano e -3,024 (0,04) dias/ano, respectivamente, indicando melhorias consideráveis em tais características. Esses valores sugerem que características produtivas e reprodutivas, quando utilizadas como critério de seleção, proporcionam progresso genético no rebanho, sendo indicadas para seleção de animais da raça Nelore.

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The objective of the present study was to investigate the effect of data structure on estimated genetic parameters and predicted breeding values of direct and maternal genetic effects for weaning weight (WW) and weight gain from birth to weaning (BWG), including or not the genetic covariance between direct and maternal effects. Records of 97,490 Nellore animals born between 1993 and 2006, from the Jacarezinho cattle raising farm, were used. Two different data sets were analyzed: DI_all, which included all available progenies of dams without their own performance; DII_all, which included DI_all + 20% of recorded progenies with maternal phenotypes. Two subsets were obtained from each data set (DI_all and DII_all): DI_1 and DII_1, which included only dams with three or fewer progenies; DI_5 and DII_5, which included only dams with five or more progenies. (Co)variance components and heritabilities were estimated by Bayesian inference through Gibbs sampling using univariate animal models. In general, for the population and traits studied, the proportion of dams with known phenotypic information and the number of progenies per dam influenced direct and maternal heritabilities, as well as the contribution of maternal permanent environmental variance to phenotypic variance. Only small differences were observed in the genetic and environmental parameters when the genetic covariance between direct and maternal effects was set to zero in the data sets studied. Thus, the inclusion or not of the genetic covariance between direct and maternal effects had little effect on the ranking of animals according to their breeding values for WW and BWG. Accurate estimation of genetic correlations between direct and maternal genetic effects depends on the data structure. Thus, this covariance should be set to zero in Nellore data sets in which the proportion of dams with phenotypic information is low, the number of progenies per dam is small, and pedigree relationships are poorly known. (c) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)