Genotype by environment interaction for 450-day weight of Nelore cattle analyzed by reaction norm models

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual para descrever o tamanho da leitegada

Objetivou-se comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual, a fim de se buscar a melhor modelagem para a característica tamanho da leitegada ao nascer (TLN). Utilizaram-se 1.701 registros de TLN, que foram analisados por meio de modelo animal, unicaracterística, de regressão aleatória. As regressões fixa e aleatórias foram representadas por funções contínuas sobre a ordem de parto, ajustadas por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 3. Para averiguar a melhor modelagem para a variância residual, considerou-se a heterogeneidade de variância por meio de 1 a 7 classes de variância residual. O modelo geral de análise incluiu grupo de contemporâneo como efeito fixo; os coeficientes de regressão fixa para modelar a trajetória média da população; os coeficientes de regressão aleatória do efeito genético aditivo-direto, do comum-de-leitegada e do de ambiente permanente de animal; e o efeito aleatório residual. O teste da razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação bayesiano de Schwarz apontaram o modelo que considerou homogeneidade de variância como o que proporcionou melhor ajuste aos dados utilizados. As herdabilidades obtidas foram próximas a zero (0,002 a 0,006). O efeito de ambiente permanente foi crescente da 1ª (0,06) à 5ª (0,28) ordem, mas decrescente desse ponto até a 7ª ordem (0,18). O comum-de-leitegada apresentou valores baixos (0,01 a 0,02). A utilização de homogeneidade de variância residual foi mais adequada para modelar as variâncias associadas à característica tamanho da leitegada ao nascer nesse conjunto de dado.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de vacas da raça Holandesa via regressão aleatória

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos matemáticos utilizados para descrever curvas de crescimento em aves aplicados ao melhoramento genético animal

A utilização de funções matemáticas para descrever o crescimento animal é antiga. Elas permitem resumir informações em alguns pontos estratégicos do desenvolvimento ponderal e descrever a evolução do peso em função da idade do animal. Também é possível comparar taxas de crescimento de diferentes indivíduos em estados fisiológicos equivalentes. Os modelos de curvas de crescimento mais utilizados na avicultura são os derivados da função Richards, pois apresentam parâmetros que possibilitam interpretação biológica e portanto podem fornecer subsídios para seleção de uma determinada forma da curva de crescimento em aves. Também pode-se utilizar polinômios segmentados para descrever as mudanças de tendência da curva de crescimento animal. Entretanto, existem importantes fatores de variação para os parâmetros das curvas, como a espécie, o sistema de criação, o sexo e suas interações. A adequação dos modelos pode ser verificada pelos valores do coeficiente de determinação (R2), do quadrado médio do resíduo (QM res), do erro de predição médio (EPm), da facilidade de convergência dos dados e pela possibilidade de interpretação biológica dos parâmetros. Estudos envolvendo modelagem e descrição da curva de crescimento e seus componentes são amplamente discutidos na literatura. Porém, programas de seleção que visem a progressos genéticos para a forma da curva não são mencionados. A importância da avaliação dos parâmetros dos modelos de curvas de crescimento é ainda mais relevante já que os maiores ganhos genéticos para peso estão relacionados com seleção para pesos em idades próximas ao ponto de inflexão. A seleção para precocidade pode ser auxiliada com base nos parâmetros do modelo associados à variáveis que descrevem esta característica genética dos animais. Esses parâmetros estão relacionados a importantes características produtivas e reprodutivas e apresentam magnitudes diferentes, de acordo com a espécie, o sexo e o modelo utilizados na avaliação. Outra metodologia utilizada são os modelos de regressão aleatória, permitindo mudanças graduais nas covariâncias entre idades ao longo do tempo e predizendo variâncias e covariâncias em pontos contidos ao longo da trajetória estudada. A utilização de modelos de regressões aleatórias traz como vantagem a separação da variação da curva de crescimento fenotípica em seus diferentes efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individual, mediante a determinação dos coeficientes de regressão aleatórios para esses diferentes efeitos. Além disto, não há necessidade de utilizar fatores de ajuste para a idade. Esta revisão teve por objetivos levantar os principais modelos matemáticos frequentistas utilizados no estudo de curvas de crescimento de aves, com maior ênfase nos empregados com a finalidade de estimar parâmetros genéticos e fenotípicos.

Estimates of covariance functions for growth from birth to 630 days of age in Nelore cattle

Weight records of Brazilian Nelore cattle, from birth to 630 d of age, recorded every 3 mo, were analyzed using random regression models. Independent variables were Legendre polynomials of age at recording. The model of analysis included contemporary groups as fixed effects and age of dam as a linear and quadratic covariable. Mean trends were modeled through a cubic regression on orthogonal polynomials of age. Up to four sets of random regression coefficients were fitted for animals' direct and maternal, additive genetic, and permanent environmental effects. Changes in measurement error variances with age were modeled through a variance function. Orders of polyno-mial fit from three to six were considered, resulting in up to 77 parameters to be estimated. Models fitting random regressions modeled the pattern of variances in the data adequately, with estimates similar to those from corresponding univariate analysis. Direct heritability estimates decreased after birth and tended to be lowest at ages at which maternal effect estimates tended to be highest. Maternal heritability estimates increased after birth to a peak around 110 to 120 d of age and decreased thereafter. Additive genetic direct correlation estimates between weights at standard ages (birth, weaning, yearling, and final weight) were moderate to high and maternal genetic and environmental correlations were consistently high. © 2001 American Society of Animal Science. All rights reserved.

Estimates of covariance functions for growth of Nelore cattle applying a parametric correlation structure to model within-animal correlations

A total of 20,065 weights recorded on 3016 Nelore animals were used to estimate covariance functions for growth from birth to 630 days of age, assuming a parametric correlation structure to model within-animal correlations. The model of analysis included fixed effects of contemporary groups and age of dam as quadratic covariable. Mean trends were taken into account by a cubic regression on orthogonal polynomials of animal age. Genetic effects of the animal and its dam and maternal permanent environmental effects were modelled by random regressions on Legendre polynomials of age at recording. Changes in direct permanent environmental effect variances were modelled by a polynomial variance function, together with a parametric correlation function to account for correlations between ages. Stationary and nonstationary models were used to model within-animal correlations between different ages. Residual variances were considered homogeneous or heterogeneous, with changes modelled by a step or polynomial function of age at recording. Based on Bayesian information criterion, a model with a cubic variance function combined with a nonstationary correlation function for permanent environmental effects, with 49 parameters to be estimated, fitted best. Modelling within-animal correlations through a parametric correlation structure can describe the variation pattern adequately. Moreover, the number of parameters to be estimated can be decreased substantially compared to a model fitting random regression on Legendre polynomial of age. © 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Estimación de parámetros genéticos para la producción de leche en el día del control empleando un modelo de regresión aleatoria para primeras lactancias en búfalos de la costa norte de Colombia

A total of 5575 monthly test-day yield records from 796 lactations buffaloes first in the north coast of Colombia. The model included random direct additive genetic and permanent environment effects. As fixed effects were included, contemporary groups, and age of cow at calving as covaraible, linear and quadratic effects. Test-day (PLDC) yield was 3.89 ± 1.14 kg. The PLDC ranged from 2.86 kg to 4.26 kg while the highest values towards the middle of lactation. The heritability estimates obtained for PLDC ranged from 0.23 to 0.47. Genetic correlations between PLDC, declining steadily increased the distance between PLDC. Phenotypic variances were higher in the initial PLDC and decreasing towards the end of lactation. The results found in this study indicate that there is a high genetic variability for the PLDC in the population studied using a random regression model.

Efeito materno sobre a curva de crescimento de ovinos Santa Inês por meio de modelos de regressão aleatória

Data set of 17.767 weight records of 4.210 Santa Inês lambs were used aiming to evaluate the importance of the inclusion of the maternal effect in the model to estimate components of (Co) variance and resulting genetic parameters for the growth curve through random regression models. The fixed and random regressions were fitted using Legendre Polynomials of order three, being fit four models that differed in relation to the inclusion of the additive genetic and permanent environmental maternal effects. Considerable increase was observed in Log L and decrease in the criteria AIC and BIC when the maternal effect was included (genetic or permanent environmental), evidencing its importance. The maternal genetic effect explained larger proportion of the phenotypic variance than the maternal permanent environmental along the growth curve. The direct additive genetic variance was inflated by maternal effect, when this last one was not considered in the analysis model, reflecting the same behavior in the heritabilities. The maternal permanent environmental effect contributed to maternal variance, as well as, it inflated maternal genetic variance, when it was not considered in the model. Similar behavior was verified with maternal heritability. The correlation estimated for the four models hardly differed in function of maternal effect. The maternal effect should be considered in the genetic studies of the growth curve of Santa Inês sheep.

Estimates of genetic parameters and eigenvector indices for milk production of Holstein cows

The objectives of the present study were to estimate genetic parameters of monthly test-day milk yield (TDMY) of the first lactation of Brazilian Holstein cows using random regression (RR), and to compare the genetic gains for milk production and persistency, derived from RR models, using eigenvector indices and selection indices that did not consider eigenvectors. The data set contained monthly TDMY of 3,543 first lactations of Brazilian Holstein cows calving between 1994 and 2011. The RR model included the fixed effect of the contemporary group (herd-month-year of test days), the covariate calving age (linear and quadratic effects), and a fourth-order regression on Legendre orthogonal polynomials of days in milk (DIM) to model the population-based mean curve. Additive genetic and nongenetic animal effects were fit as RR with 4 classes of residual variance random effect. Eigenvector indices based on the additive genetic RR covariance matrix were used to evaluate the genetic gains of milk yield and persistency compared with the traditional selection index (selection index based on breeding values of milk yield until 305 DIM). The heritability estimates for monthly TDMY ranged from 0.12 ± 0.04 to 0.31 ± 0.04. The estimates of additive genetic and nongenetic animal effects correlation were close to 1 at adjacent monthly TDMY, with a tendency to diminish as the time between DIM classes increased. The first eigenvector was related to the increase of the genetic response of the milk yield and the second eigenvector was related to the increase of the genetic gains of the persistency but it contributed to decrease the genetic gains for total milk yield. Therefore, using this eigenvector to improve persistency will not contribute to change the shape of genetic curve pattern. If the breeding goal is to improve milk production and persistency, complete sequential eigenvector indices (selection indices composite with all eigenvectors) could be used with higher economic values for persistency. However, if the breeding goal is to improve only milk yield, the traditional selection index is indicated. © 2013 American Dairy Science Association.

Estimación de parámetros genéticos para producción de leche en el día de control en búfalas de primer parto

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

Diferentes abordagens para modelar a produção de leite de bovinos da raça Guzerá

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Interação genótipo ambiente para perímetro escrotal em bovinos da raça Nelore utilizando normas de reação

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Estimativas de parâmetros genéticos para pesos do nascimento aos dois anos de idade para bovinos da raça Brahman utilizando modelos de regressão aleatória

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Estudo da interação genótipo-ambiente por meio de modelos de normas de reação em bovinos de corte da raça Nelore

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos de dimensão finita e infinita para avaliação da produção de ovos em aves de postura

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)