Breeding value accuracy estimates for growth traits using random regression and multi-trait models in Nelore cattle

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

Multi-trait and random regression mature weight heritability and breeding value estimates in Nelore cattle

Mature weight breeding values were estimated using a multi-trait animal model (MM) and a random regression animal model (RRM). Data consisted of 82 064 weight records from 8 145 animals, recorded from birth to eight years of age. Weights at standard ages were considered in the MM. All models included contemporary groups as fixed effects, and age of dam (linear and quadratic effects) and animal age as covariates. In the RRM, mean trends were modelled through a cubic regression on orthogonal polynomials of animal age and genetic maternal and direct and maternal permanent environmental effects were also included as random. Legendre polynomials of orders 4, 3, 6 and 3 were used for animal and maternal genetic and permanent environmental effects, respectively, considering five classes of residual variances. Mature weight (five years) direct heritability estimates were 0.35 (MM) and 0.38 (RRM). Rank correlation between sires' breeding values estimated by MM and RRM was 0.82. However, selecting the top 2% (12) or 10% (62) of the young sires based on the MM predicted breeding values, respectively 71% and 80% of the same sires would be selected if RRM estimates were used instead. The RRM modelled the changes in the (co)variances with age adequately and larger breeding value accuracies can be expected using this model. © South African Society for Animal Science.

Random regression models using Legendre polynomials or linear splines for test-day milk yield of dairy Gyr (Bos indicus) cattle

Studies investigating the use of random regression models for genetic evaluation of milk production in Zebu cattle are scarce. In this study, 59,744 test-day milk yield records from 7,810 first lactations of purebred dairy Gyr (Bos indicus) and crossbred (dairy Gyr × Holstein) cows were used to compare random regression models in which additive genetic and permanent environmental effects were modeled using orthogonal Legendre polynomials or linear spline functions. Residual variances were modeled considering 1, 5, or 10 classes of days in milk. Five classes fitted the changes in residual variances over the lactation adequately and were used for model comparison. The model that fitted linear spline functions with 6 knots provided the lowest sum of residual variances across lactation. On the other hand, according to the deviance information criterion (DIC) and Bayesian information criterion (BIC), a model using third-order and fourth-order Legendre polynomials for additive genetic and permanent environmental effects, respectively, provided the best fit. However, the high rank correlation (0.998) between this model and that applying third-order Legendre polynomials for additive genetic and permanent environmental effects, indicates that, in practice, the same bulls would be selected by both models. The last model, which is less parameterized, is a parsimonious option for fitting dairy Gyr breed test-day milk yield records. © 2013 American Dairy Science Association.

Estimation of genetic parameters for partial egg production periods by means of random regression models

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Correlação entre medidas paramétricas e não-paramétricas de estabilidade em soja

Foram avaliadas a adaptabilidade e a estabilidade de genótipos de soja (Glycine max L.) segundo a metodologia clássica de Eberhart e Russell e a estabilidade dos mesmos genótipos pela metodologia não-paramétrica de Huhn. Os experimentos foram conduzidos no delineamento em blocos casualizados, com três repetições e com 30 tratamentos (genótipos de soja), durante três anos consecutivos. As parcelas experimentais foram constituídas por quatro linhas de cultivo, espaçadas de 0,50 m e com densidade de 25 plantas por metro linear. Como área útil, foram tomadas as linhas centrais, eliminando-se 0,5 m de cada extremidade. A comparação entre as metodologias foi efetuada considerando-se o caráter produção de grãos. Verificou-se correlação de posição significativa dos postos dos genótipos, entre o desvio da regressão e as duas medidas não-paramétricas de estabilidade, porém o mesmo não foi observado entre o coeficiente de regressão e as medidas não-paramétricas (Si(1) e Si(2)). As medidas Si(1) e Si(2) mostraram-se quase que perfeitamente correlacionadas.

Short communication: Principal components and factor analytic models for test-day milk yield in Brazilian Holstein cattle

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Parametric correlation functions to model the structure of permanent environmental (co)variances in milk yield random regression models

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

Predição de valores genéticos para a produção de leite no dia do controle e para a produção acumulada até 305 dias

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimativas de parâmetros genéticos para produção de leite e persistência da lactação em vacas Gir, aplicando modelos de regressão aleatória

Com o objetivo de estimar parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC), foram usadas as 2.440 primeiras lactações de vacas da raça Gir leiteira, com partos registrados entre 1990 e 2005. As PLDC foram consideradas em dez classes mensais e analisadas por meio de modelo de regressão aleatória (MRA) utilizando-se como efeitos aleatórios o genético-aditivo, o de ambiente permanente e o residual e, como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos (GC), a co-variável idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e a curva média de lactação da população. Os efeitos genético-aditivos e de ambiente permanente foram modelados utilizando-se as funções de Wilmink (WIL) e Ali e Schaeffer (AS). As variâncias residuais foram modeladas utilizando-se 1, 4, 6 ou 10 classes. Os grupos de contemporâneos foram definidos como rebanho-ano-estação do controle contendo no mínimo três animais. Os testes indicaram que o modelo com quatro classes de variâncias usando a função paramétrica AS foi o que melhor se ajustou aos dados. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,21 a 0,33 para a função AS e de 0,17 a 0,30 para WIL e foram maiores na primeira metade da lactação. As correlações genéticas entre as PLDC foram positivas e elevadas entre os controles adjacentes e diminuiram quando a distância entre os controles aumentou. Para o melhor modelo, foram estimados os valores genéticos para a produção de leite acumulada até os 305 dias e, para períodos parciais da lactação, foram obtidas como médias dos valores genéticos preditos naquele período. Os valores genéticos foram comparados, por meio da correlação de posto, ao valor genético predito para a produção acumulada até os 305 dias, pelo método tradicional. As correlações entre os valores genéticos indicaram que podem ocorrer divergências na classificação dos animais pelos critérios estudados.

Comparações entre os valores genéticos para características de crescimento de bovinos da raça Nelore preditos com modelos de dimensão finita ou infinita

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Bayesian analysis of random regression models using B-splines to model test-day milk yield of Holstein cattle in Brazil

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimates of genetic parameters for scrotal circumference using random regression models in Nelore cattle

A total of 15,901 scrotal circumference (SC) records from 5300 Nelore bulls, ranging from 229 to 560 days of age, were used with the objective of estimating (co)variance functions for SC, using random regression models. Models included the fixed effects of contemporary group and age of dam at calving as covariable (linear and quadratic effects). To model the population mean trend, a third order Legendre polynomial on animal age was utilized. The direct additive genetic and animal permanent environmental random effects were modeled by Legendre polynomials on animal age, with orders of fit ranging from 1 to 5. Residual variances were modeled considering 1 (homogeneity of variance) or 4 age classes. Results obtained with the random regression models were compared to multi-trait analysis. (Co)variance estimates using multi-trait and random regression models were similar. The model considering a third- and fifth-order Legendre polynomials for additive genetic and animal permanent environmental effects, respectively, was the most adequate to model changes in variance of SC with age. Heritability estimates for SC ranged from 0.24 (229 days of age) to 0.47 (300 days of age), remained almost constant until 500 days of age (0.52), decreasing thereafter (0.44). In general, the genetic correlations between measures of scrotal circumference obtained from 229 to 560 days of age decreased with increasing distance between ages. For genetic evaluation scrotal circumference could be measured between 400 and 500 days of age. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

Random regression analyses using B-splines functions to model growth from birth to adult age in Canchim cattle

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Random regression models to estimate genetic parameters for test-day milk yield in Brazilian Murrah buffaloes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)