922 resultados para age of dam
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Este trabalho teve o objetivo de estudar a influência de efeitos não genéticos sobre o peso ao desmame de 105.465 bezerros da raça Nelore, nascidos em oito diferentes regiões brasileiras, no período de 1978 a 1994. A análise estatística foi realizada utilizando-se o método dos quadrados mínimos, procedimento GLM (SAS, 1996), com um modelo estatístico contendo como fontes de variação os efeitos fixos de sexo, mês e ano de nascimento do bezerro, região, fazenda dentro de região, grupo de idade da vaca e, como efeitos aleatórios, touro e o erro. Todas as fontes de variação do modelo foram significativas (P<0,0001). A importância desses efeitos não genéticos sobre o peso aos 205 dias de idade de bezerros da raça Nelore evidenciam a necessidade de se fazer ajustes para os mesmos, visto que estes influenciaram sobre a característica estudada.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Objetivou-se com este trabalho estimar a influência da idade da vaca ao parto (IDV) e da data juliana de nascimento (DJN) sobre o peso à desmama (PD) e a média do ganho diário no período pré-desmama (GMD) de bezerros Gir, determinando fatores de correção para estes efeitos. Foram analisados 10.685 e 18.339 dados de PD e GMD de bezerros Gir, provenientes do Arquivo da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu (ABCZ), pertencentes a 1229 e 1979 grupos contemporâneos (GC), respectivamente. PD e GMD foram pré-ajustados para o efeito da idade do bezerro à desmama. O efeito de IDV sobre PD e GMD foi modelado como polinômio segmentado quadrático-quadrático-quadrático, com nós, ou pontos de junção aos 4,1; 12,7 e 4,0; 8,2 anos, respectivamente, para machos e como polinômio segmentado quadrático-quadrático, com nó, ou ponto de junção aos 3,8 anos, para fêmeas sobre as duas características. A DJN foi modelada como um polinômio segmentado quadrático-quadrático com nó aos 126 dias para PD e 167 dias para GMD. Os resultados mostraram que a determinação dos fatores de correção para IDV deve ser feita, separadamente, para machos e fêmeas e, para DJN, deve-se considerar cada estação do ano, para que as diferenças entre elas sejam bem observadas. Os fatores de correção para o efeito da idade da vaca variaram de 0,94750 a 1,08033 sobre PD e 0,91714 a 1,07689 sobre GMD, para machos, e de 0,90937 a 1,07415 sobre PD e 0,96055 a 1,14007 sobre GMD, para fêmeas. Para o efeito de DJN, a amplitude foi de 0,9256 a 1,0340 sobre PD e 0,9112 a 1,0551 sobre GMD.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Efeitos Ambientais sobre Ganho de Peso no Período do Nascimento ao Desmame em Bovinos da Raça Nelore
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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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.
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A total of 61,528 weight records from 22,246 Nellore animals born between 1984 and 2002 were used to compare different multiple-trait analysis methods for birth to mature weights. The following models were used: standard multivarite model (MV), five reduced-rank models fitting the first 1, 2, 3, 4 and 5 genetic principal components, and five models using factor analysis with 1, 2, 3, 4 and 5 factors. Direct additive genetic random effects and residual effects were included in all models. In addition, maternal genetic and maternal permanent environmental effects were included as random effects for birth and weaning weight. The models included contemporary group as fixed effect and age of animal at recording (except for birth weight) and age of dam at calving as linear and quadratic effects (for birth weight and weaning weight). The maternal genetic, maternal permanent environmental and residual (co)variance matrices were assumed to be full rank. According to model selection criteria, the model fitting the three first principal components (PC3) provided the best fit, without the need for factor analysis models. Similar estimates of phenotypic, direct additive and maternal genetic, maternal permanent environmental and residual (co)variances were obtained with models MV and PC3. Direct heritability ranged from 0.21 (birth weight) to 0.45 (weight at 6 years of age). The genetic and phenotypic correlations obtained with model PC3 were slightly higher than those estimated with model MV. In general, the reduced-rank model substantially decreased the number of parameters in the analyses without reducing the goodness-of-fit. © 2013 Elsevier B.V.
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Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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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)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)