Comparação entre análises para permanência no rebanho de vacas Nelore utilizando modelo linear e modelo de limiar

Abstract

RESUMOForam obtidas estimativas de herdabilidade e preditas diferenças esperadas na progênie para probabilidade de permanência no rebanho (stayability) de 4180 touros com filhas na base de dados do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore. Modelo de limiar e modelo linear foram utilizados sob análise Bayesiana via software multiple-trait Gibbs sampler for animal models. A implementação adotada considerou tamanho de cadeia de Gibbs de 225 mil, período de descarte amostral de 25 mil e tomada de amostra a cada mil rodadas. As estimativas de herdabilidade foram de menor magnitude para o modelo linear, 0,065, contra 0,158 sob modelo de limiar. Quando transformadas para escala normal subjacente, o valor obtido ficou em 0,13±0,05, bem próximo àquele encontrado sob modelo de limiar. A correlação entre classificações foi de 97%. O modelo de análise considerado para stayability, sob enfoque bayesiano, parece não influenciar a classificação dos animais quanto aos valores genéticos preditos. Análises sob modelo linear, com reduzido tempo de processamento, poderiam ser preferidas bastando transformar a escala da característica para obter a estimativa de herdabilidade.Palavras-chave: bovino, Nelore, permanência no rebanho, Bayesiana, modelo linear ABSTRACT Heritability and expected progeny difference (EPD) for stayability based on progeny records of 4,180 sires from the Programa de Melhoramento Genético da

Genetic Association Between Herd Survival and Linear Type Traits in Holstein Cows Under Tropical Conditions

“…Longevity has often been analysed using linear (Zavadilová and Stípková, 2012) and threshold (Ahlman et al, 2011), models as well as survival analysis (Sewalem et al, 2004). The threshold model is more suitable (Sousa et al, 2000) as it presents a higher ability to detect genetic variability when compared to linear models (Ducrocq et al, 1988;Marcondes et al, 2005).…”

Análise bayesiana na estimação de correlações genéticas entre escores visuais e características reprodutivas de bovinos Nelore utilizando modelos linear-limiar

“…De acordo com Patterson et al (1992), os fatores ambientais, o peso vivo e a condição corporal são pontos importantes na redução da idade ao primeiro parto. Mercadante et al (2000) relataram que a concepção é uma característica muito mais relacionada ao peso corporal do que à idade do animal, já que é prática comum, em muitos rebanhos, a adoção do peso mínimo para a entrada das fêmeas na reprodução. Tais afirmações sustentam os resultados obtidos neste estudo, uma vez que os escores visuais apresentam associação positiva com as características de crescimento.…”

“…Com base no conhecimento das consequências da seleção de uma característica em relação às outras, poder-se-á elaborar índices de seleção que identifiquem genótipos mais adequados aos distintos sistemas de produção praticados no Brasil. Na avaliação genética de características morfológicas, em que os dados não apresentam uma distribuição normal, alguns cuidados devem ser considerados, uma vez que as metodologias de modelos lineares geralmente resultam em baixas estimativas de herdabilidade (Mwansa et al, 2002;Marcondes et al, 2005). Assim, recomenda-se o uso de modelos de limiar por apresentarem maior habilidade para detecção da variabilidade genética quando comparados aos modelos lineares (Luo et al, 2002).…”

“…Além disso, possibilita a obtenção da estimativa da capacidade genética de transmissão para todo indivíduo avaliado, mesmo para animais jovens e, por conseguinte, sem progênie. De acordo com Mercadante et al (2000), o modelo animal também é mais vantajoso para características de menor herdabilidade. A implementação de análise multicaracterística adiciona valores para essas características, especialmente quando são correlacionadas com características de maior herdabilidade (Meyer et al, 1991).…”

Finishing precocity visual score and genetic associations with growth traits in Angus beef cattle

“…According to Marcondes et al (2005), threshold models should be used for categorical traits because they detect genetic variability easier when compared to linear models. Thus, the use of methodologies to obtain genetic correlations between categorical (visual scores) and continuous (weights or weight gain) traits through multi-trait analyses using Bayesian inference is recommended.…”