930 resultados para random effect model
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Foram estimados parâmetros genéticos para as produções de leite no dia do controle (PLDC) e para a produção acumulada até 305 dias (P305) de 2.440 primeiras lactações de vacas da raça Gir leiteiro com partos entre 1990 e 2005. A produção acumulada até 305 dias e as produções de leite no dia do controle foram analisadas por meio de um modelo animal em análises uni e bicaracterísticas. Para as produções no dia do controle, o modelo incluiu o efeito aleatório genético direto e os efeitos fixos de grupo de contemporâneos, classe de idade da vaca ao parto e dias em lactação como co-variável (regressão linear). Para a P305, utilizou-se o mesmo modelo, excluindo-se os dias em lactação e utilizando-se a idade da vaca ao primeiro parto como co-variável (regressão linear e quadrática). O grupo de contemporâneos (GC) foi definido como rebanho, ano e estação do controle para produções no dia do controle e rebanho, ano e época de parto para P305. Aplicou-se a restrição de que cada grupo de contemporâneo deveria conter no mínimo três observações no caso das produções no dia do controle e cinco observações para P305. Os componentes de variância foram estimados pelo método de máxima verossimilhança restrita. Os valores maiores de variâncias fenotípicas foram observados no meio da lactação e os das variâncias aditivas no início da lactação. As estimativas de herdabilidade obtidas pelas análises unicaracterísticas oscilaram entre 0,13 e 0,36, enquanto as obtidas por análises bi-características oscilaram entre 0,14 e 0,34. Para as duas análises, essas estimativas foram maiores nos primeiros e menores nos últimos controles. As correlações genéticas entre as produções no dia do controle foram elevadas e positivas e maiores entre os controles mais próximos. Os resultados sugerem que as produções no dia do controle podem ser utilizadas como critério de seleção para produção de leite da raça Gir.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Efeitos da utilização de diferentes covariáveis na avaliação do ganho de peso médio diário em suínos
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Dados de 19.458 animais da raça Nelore, nascidos entre 1975 e 2002 e pertencentes a oito fazendas participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore (PMGRN), foram utilizados para estimar componentes de covariância, herdabilidade e correlações genéticas dos pesos ao nascimento, à desmama, ao sobreano e aos 2, 3 e 5 anos de idade. Utilizou-se o método da máxima verossimilhança restrita, em análises uni, bi e multicaracterísticas, com modelos que incluíram o efeito genético aditivo direto, como aleatório, além dos efeitos fixos de grupo de contemporâneos e os efeitos linear e quadrático da idade do animal à pesagem (com exceção do modelo para peso ao nascer) e da idade da mãe ao parto. O efeito aleatório de ambiente permanente materno também foi incluído nos modelos de análise do peso ao nascer, peso à desmama e peso ao sobreano e o efeito aleatório genético materno somente no modelo do peso à desmama. As herdabilidades estimadas em análise multicaracterística para os pesos ao nascer, à desmama, ao sobreano, aos 2, 3 e aos 5 anos de idade foram 0,25; 0,33; 0,34; 0,32; 0,33 e 0,35, respectivamente. As correlações genéticas estimadas entre os pesos foram positivas e de moderadas a altas magnitudes e tenderam a diminuir com o aumento da distância entre as pesagens, o que indica que a seleção para peso em qualquer idade deverá promover mudança genética nos pesos nas demais idades, inclusive no peso adulto de fêmeas da raça Nelore. As estimativas de herdabilidade obtidas na análise multicaracterística foram superiores, sobretudo para os pesos aos 3 e aos 5 anos de idade, o que sugere melhor partição das variâncias genética e de ambiente em comparação às análises uni e bicaracterísticas, porém a alta demanda de recursos computacionais em análises de muitas características pode ainda dificultar o uso dessas análises em grandes bancos de dados.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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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.
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Dados de 39.578 controles leiteiros de 3.766 primeiras lactações de vacas da raça Holandesa, ocorridas de 1994 a 2002, foram analisados com os objetivos de estimar parâmetros genéticos para as produções de leite no dia do controle (PLDC) e para a produção até 305 dias de lactação (P305) e comparar estes dois critérios de seleção. Os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita, sob modelo animal univariado ou bivariado. Para as PLDC, os modelos incluíram o efeito aleatório genético aditivo, o efeito fixo de grupo contemporâneo e, como covariáveis, a idade da vaca ao parto (efeitos linear e quadrático) e os dias em lactação (efeito linear). Para a P305, foi utilizado o mesmo modelo, substituindo dias em lactação por duração da lactação. Os grupos de contemporâneos foram formados por ano, mês do controle e rebanho (para as PLDC) e por ano, época do parto e rebanho (para a P305). As herdabilidades estimadas para a P305 foram de 0,27 e 0,25 para as análises univariadas e bivariadas, respectivamente. Para as PLDC, as herdabilidades variaram de 0,11 a 0,31. Para o modelo bivariado (pelo qual avaliaram-se simultaneamente P305 e as PLDC), as herdabilidades para os controles (PLDC) foram menores, variando de 0,08 a 0,25. As maiores estimativas ocorreram para as produções do 4º e 5º controles, correspondendo aos 2º e 3º meses de lactação. As correlações genéticas entre P305 e os controles individuais foram positivas e elevadas, variando de 0,83 a 1,00. Os resultados indicaram que a seleção direta para P305, como tradicionalmente realizada, implicaria maiores ganhos genéticos para a produção de leite (PL) na maioria dos controles quinzenais. Além disso, a seleção direta para as produções parciais poderia proporcionar ganhos correlacionados também para a P305, mas estes ganhos seriam menores que os obtidos via seleção direta.
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We propose alternative approaches to analyze residuals in binary regression models based on random effect components. Our preferred model does not depend upon any tuning parameter, being completely automatic. Although the focus is mainly on accommodation of outliers, the proposed methodology is also able to detect them. Our approach consists of evaluating the posterior distribution of random effects included in the linear predictor. The evaluation of the posterior distributions of interest involves cumbersome integration, which is easily dealt with through stochastic simulation methods. We also discuss different specifications of prior distributions for the random effects. The potential of these strategies is compared in a real data set. The main finding is that the inclusion of extra variability accommodates the outliers, improving the adjustment of the model substantially, besides correctly indicating the possible outliers.
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The present work had as objective to evaluate the effects of the introduction of the maternal lineage (Lc), representing the mitochondrial inheritance, in the model of genetic evaluation on birth weight (BW), weight for 120 days (W120), weaning weight (WW), weight at 12 month (W12), weight at 18 month (W18), weight gain from weaning to 18 month (WG18), scrotal perimeter (SP) and temperament (TEMP) of a Brazilian Nelore herd. Two models had been used for raise a comparison among of estimates the (co)variances components and genetic parameter, been the first equal one to currently used in the genetic evaluations of this herd, and second included the random effect of maternal lineage. Amongst the analyzed characteristics, the maternal lineage effect was significant (P<0.05) for W18 and SP only it, where this effect was responsible for 3% and 7%, respectively, of phenotypic variance could be explained by Lc effect. For besides characteristics, however not significant, this effect was responsible for 1% and 9% of phenotypic variance.
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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.