999 resultados para multitrait analyses


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Os objetivos neste trabalho foram avaliar diferentes modelos, em relação aos efeitos maternos considerados, para características de crescimento e estimar os parâmetros genéticos para essas características em bovinos da raça Canchim, por meio de análises uni, bi e multicaracterísticas. As características peso ao nascimento, peso ao desmame, pesos padronizados para 12, 18, 24 e 30 meses de idade em machos e fêmeas e peso adulto de fêmeas foram analisadas utilizando-se quatro modelos com os efeitos aleatórios adicionados em sequência. Os efeitos maternos influenciaram os pesos do nascimento aos 2 anos de idade e o peso à desmama foi o mais afetado pelos efeitos maternos. As estimativas de herdabilidade direta obtidas das análises bi e multicaracterísticas foram superiores àquelas obtidas das análises unicaracterísticas. As estimativas de herdabilidade do efeito genético direto obtidas usando análise multicaracterística foram 0,39 para peso ao nascer; 0,31 para peso à desmama; 0,29 para peso aos 12 meses; 0,28 para peso aos 18 meses; 0,26 para peso aos 24 meses; 0,30 para peso aos 30 meses; e 0,38 para peso à idade adulta. As correlações genéticas estimadas entre pesos obtidos em idades jovens com peso à idade adulta foram altas, acima de 0,79. A seleção com base em características de crescimento em qualquer idade pode promover ganhos genéticos moderados no peso corporal de animais da raça Canchim em todas as idades-padrão, inclusive nos pesos ao nascer e à idade adulta das fêmeas. É importante considerar nas análises os pesos prévios à seleção para estimar parâmetros genéticos para pesos após a seleção. A análise multicaracterística é a mais indicada.

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

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Intense selection among broilers, especially for performance and carcass traits, currently favors locomotion problems and bone resistance. Conducting studies relating to development and growth of bone tissue in broilers is necessary to minimize losses. Thus, genetic parameters were estimated for a broiler population's phenotypic traits such as BW at 42 d of age (BW42), chilled femur weight (CFW) and its yield (CFY), and femur measurements: calcium, DM, magnesium, phosphorus, and zinc content; breaking strength; rigidity; length; and thickness. Variance components were estimated through multitrait analyses using the restricted maximum likelihood method. The model included a fixed group effect (sex and hatch) and additive and residual genetic random effects. The heritability estimates we obtained ranged from 0.10 ± 0.05 to 0.50 ± 0.08 for chilled femur yield and BW42, respectively, and indicated that the traits can respond to the selection process, except for CFY, which presented low-magnitude heritability coefficients. Genetic correlation estimates between breaking strength, rigidity, and traits related to mineral content indicated that selection that aims to improve the breaking strength resistance of the femur is highly correlated with mineral content. Given the genetic correlation estimates between BW42 and minerals, it is suggested that in this population, selection for BW42 can be performed with greater intensity without affecting femoral integrity.

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Our goal in this paper is to assess reliability and validity of egocentered network data using multilevel analysis (Muthen, 1989, Hox, 1993) under the multitrait-multimethod approach. The confirmatory factor analysis model for multitrait-multimethod data (Werts & Linn, 1970; Andrews, 1984) is used for our analyses. In this study we reanalyse a part of data of another study (Kogovšek et al., 2002) done on a representative sample of the inhabitants of Ljubljana. The traits used in our article are the name interpreters. We consider egocentered network data as hierarchical; therefore a multilevel analysis is required. We use Muthen's partial maximum likelihood approach, called pseudobalanced solution (Muthen, 1989, 1990, 1994) which produces estimations close to maximum likelihood for large ego sample sizes (Hox & Mass, 2001). Several analyses will be done in order to compare this multilevel analysis to classic methods of analysis such as the ones made in Kogovšek et al. (2002), who analysed the data only at group (ego) level considering averages of all alters within the ego. We show that some of the results obtained by classic methods are biased and that multilevel analysis provides more detailed information that much enriches the interpretation of reliability and validity of hierarchical data. Within and between-ego reliabilities and validities and other related quality measures are defined, computed and interpreted

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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