989 resultados para GENETIC EVALUATION


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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)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

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Pós-graduação em Zootecnia - FMVZ

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Pós-graduação em Zootecnia - FMVZ

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Verifica a presença de heterogeneidade de variâncias sobre a produção de leite na primeira lactação de fêmeas da raça Pardo-Suíço e, seu impacto sobre a avaliação genética dos reprodutores, utilizando a inferência Bayesiana por meio de amostrador de Gibbs, foram utilizados 2981 registros referentes às produções de leite e idade da vaca ao parto, em primeiras lactações de vacas da raça Pardo-Suíço, distribuídos em 62 rebanhos. Os registros foram provenientes do serviço de controle leiteiro da Associação Brasileira de Criadores de Gado Pardo Suíço, com os partos ocorridos entre os anos de 1980 a 2002. Foram estabelecidas duas classes de desvio-padrão fenotípico para produção de leite. Posteriormente, os dados foram analisados desconsiderando e considerando as classes de desvio-padrão. As médias observadas e desvio-padrão para produção de leite nas classes de alto e baixo desviopadrão e em análise geral foram iguais a 5802,02 ± 1929,96, 4844,37 ± 1592,99, 5373,47 ± 1849,13, respectivamente. As médias posteriores para os componentes de variâncias foram maiores na classe de alto desvio-padrão. A herdabilidade obtida na classe de alto desviopadrão foi próxima do valor observado na análise geral e inferior ao valor encontrado na classe de baixo desvio-padrão fenotípico. A correlação genética para a produção de leite entre as classes de desvio-padrão foi igual a 0,48. As correlações de Pearson e Spearman entre os valores genéticos para a produção de leite obtidos na análise geral, com os valores obtidos em cada classe de desvio-padrão foram todas maiores que 0,80, quando se considerou todos os reprodutores. Porém, refinando a amostra de reprodutores verifica-se que, as correlações diminuem em magnitude. Existindo uma maior variabilidade nos rebanhos presentes na classe de alto desvio-padrão e, o impacto dessa heterogeneidade de variância sobre a avaliação genética de reprodutores, é pequeno, pois a fonte principal dessa heterogeneidade é decorrente de fatores genéticos confirmando a presença de heterogeneidade de variâncias.

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Foram simuladas estruturas de dados em modelos mistos representando o teste de 100 reprodutores, sendo cada reprodutor acasalado com 10 matrizes (total de 1000 matrizes), originando em cada acasalamento 2 proles, totalizando 2000 proles (vinte proles por reprodutor). De cada combinação reprodutor e matriz, dez proles tiveram seu fenótipo expresso no ambiente de baixa produção (Estrato 1) e, a outra metade, no ambiente de alta produção (Estrato 2). A simulação foi realizada de forma a representar diferentes situações de presença de heterogeneidade de variâncias, combinando-se as origens da heterogeneidade, de natureza genética e ambiental. Na presença de heterogeneidade residual, o valor estimado para o componente de variância residual, considerando homogeneidade de variâncias se aproximou do valor médio das variâncias entre os estratos. Houve superestimação, também, do componente de variância genético aditivo. Ao simular heterogeneidade de variância de origem genética, observou-se que a estimação desse componente situou-se em valor intermediário aos simulados. Nessa situação, o componente de variância residual estimado foi próximo do valor simulado, indicando que a heterogeneidade de variâncias quando proveniente de fatores genéticos, não interfere, substancialmente, sobre e estimação do componente de variância residual. Na simulação de dados com presença de heterogeneidade tanto de origem genética quanto ambiental (estrutura de dados 4), conduziu a estimação de componentes de variâncias intermediários aos valores simulados em cada estrato. Assim, observa-se que, mesmo quando os reprodutores apresentam proles bem distribuídas em ambos os estratos, a heterogeneidade de variância proveniente de fatores não genético provoca distorções sobre a estimação da variância genética aditiva. Mas por outro lado, quando a heterogeneidade de variância é decorrente de fatores genéticos, não há grande interferência sobre a estimativa da variância residual, tal comportamento pode ser explicado pela incorporação da matriz de parentesco na estimação do componente de variância genético aditivo, possibilitando discriminar melhor a origem da diferenças entre variâncias. Na estrutura onde a variância residual foi heterogênea a estimativa de herdabilidade foi menor em relação à estrutura de homogeneidade de variâncias. Por outro lado, quando somente a variância genética aditiva foi heterogênea, a estimativa de herdabilidade, considerando-se apenas o estrato de alta variabilidade genética, foi inflacionada pela superestimação da variância genética aditiva. No entanto, a estimativa de herdabilidade obtida, desconsiderando essa fonte de heterogeneidade de variância, foi próxima à situação de homogeneidade de variância, indicando que, quando os reprodutores possuem boa distribuição de proles em diferentes ambientes, as estimativas relacionadas ao efeito genético são ponderadas pelo desempenho dos animais em cada ambiente. As correlações de Spearman e de Pearson entre os valores genéticos preditos dos reprodutores, para todas as situações, foram maiores que 0,90. O resultado indica que, mesmo havendo presença de heterogeneidade de variância genética e/ou ambiental, se os reprodutores possuem proles bem distribuídas entre os ambientes (estratos heterogêneos) a classificação do mérito genético não se altera, o que era esperado, pois em análises unicarácter, quando ocorre uma fonte de viés na avaliação genética, ela é comum a todos os indivíduos. Na situação em que foi imposta a estrutura de dados à presença de heterogeneidade de variância residual com número de número desigual de proles por reprodutor nos estratos, provocou superestimação dos componentes de variância. Porém mesmo havendo alteração na magnitude dos valores genéticos preditos para os reprodutores, a heterogeneidade de variância não alterou a classificação entre os reprodutores todas as correlações de ordem foram próximas à unidade. O efeito da heterogeneidade de variância, oriunda de fatores ambientais, ocasiona em maiores distorções sobre a avaliação genética animal, em relação, quando a mesma é proveniente de causas genéticas. A conexidade genética entre diferentes ambientes, dilui o efeito da heterogeneidade de variância, tanto de origem genética, quanto ambiental, na predição de valores genéticos dos reprodutores.

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Com o objetivo de verificar a existência da interação genótipo x ambiente, sob a forma de heterogeneidade de variâncias para a produção de leite na espécie bubalina e o seu impacto na avaliação genética dos animais, utilizando a inferência Bayesiana por meio de Amostrador de Gibbs, foram utilizados 5.484 registros de produção de leite referentes à produções de 2.994 búfalas predominantemente Murrah, filhas de 150 reprodutores, acasalados com 1130 matrizes, cujos partos ocorreram entre os anos de 1974 e 2004. Os registros foram provenientes do Programa de Melhoramento Genético dos Bubalinos (PROMEBUL) com a adição de registros provenientes do rebanho da EMBRAPA Amazônia Oriental -EAO, localizada em Belém, Pará. Foram estabelecidas classes de rebanho-ano de parto e de acordo com o desvio padrão de cada classe, os registros de produção de leite foram classificados em classes de alto e baixo desvio-padrão fenotípico. Posteriormente, os dados foram analisados desconsiderando e considerando as classes de desvio-padrão. O modelo utilizado empregou os efeitos fixos referentes às classes de rebanho-ano, mês de parto e covariáveis idade da fêmea ao parto e duração da lactação, além do efeito aleatório de animal, ambiente permanente e ambiente temporário. Para os efeitos fixos, foi assumido distribuição à priori uniforme e para os componentes de (co)variâncias foram assumidas distribuições priori qui-quadrado inversa e Wishart invertida. As médias observadas e desvio-padrão para produção de leite nas classes de alto e baixo desvio-padrão e em análise geral, foram iguais a 1870,21±758,78, 1900,50±587,76 e 1885,48±677,98, respectivamente. As médias posteriores para os componentes de variâncias foram maiores na classe de alto desvio-padrão. A herdabilidade obtida na classe de alto desvio-padrão foi próxima do valor observado na análise geral e inferior ao valor encontrado na classe de baixo desvio-padrão fenotípico. A correlação genética para produção de leite entre as classes de desvio-padrão foi igual a 0,58. As correlações de Spearman entre os valores genéticos para a produção de leite obtidos em análise geral com os valores obtidos nas classes de alto e baixo desvio padrão foram iguais a 0,94 e 0,93, respectivamente, para todos os reprodutores. Para uma amostra dos 10 melhores reprodutores, as mesmas correlações foram iguais a 0,94 e 0,47, respectivamente. Tais resultados revelam presença de heterogeneidade de variâncias entre rebanhos e esta heterogeneidade de variâncias é resultante de fatores ambientais, que podem levar a uma classificação errônea dos melhores reprodutores geneticamente para a produção leite.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

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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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The aim of this study was to estimate genetic parameters for milk yield (MY) in buffaloes using reaction norms. Model included the additive direct effect as random and contemporary group (herd and year of birth) were included as fixed effects and cow age classes (linear) as covariables. The animal additive direct random effect was modeled through linear Legendre polynomials on environment gradient (EG) standardized means. Mean trends were taken into account by a linear regression on Legendre polynomials of environmental group means. Residual variance was modeled trough 6 heterogeneity classes (EG). These classes of residual variance was formed : EG1: mean = 866,93 kg (621,68 kg-1011,76 kg); EG2: mean = 1193,00 kg (1011,76 kg-1251,49 kg); EG3: mean = 1309,37 kg (1251,49 kg -1393,20 kg); EG4: mean = 1497,59 kg (1393,20 kg-1593,53 kg); EG5: mean = 1664,78 kg (1593,53 kg -1727,32kg) e EG6: mean = 1973,85 kg (1727,32 kg -2422,19 kg).(Co) variance functions were estimated by restricted maximum likelihood (REML) using the GIBBS3F90 package. The heritability estimates for MY raised as the environmental gradient increased, varying from 0.20 to 0.40. However, in intermediate to favorable environments, the heritability estimates obtained with Considerable genotype-environment interaction was found for MY using reaction norms. For genetic evaluation of MY is necessary to consider heterogeneity of variances to model the residual variance.