Modelos de dimensão finita para a estimação de parâmetros genéticos para a produção de leite de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa

Bignardi, Annaíza Braga; Faro, Lenira El; Albuquerque, Lúcia Galvão de; Cardoso, Victor José Mendes; Machado, Paulo Fernando

doi:10.1590/s0103-84782008000600033

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“…This difference might have occurred because of the great influence of age on the sexual maturity and egg production in this period. Differences among phenotypic variances between lactation periods have also been observed by El Faro et al (2008) and Bignardi et al (2008) in dairy cows. For the genetic additive variances and permanent environment, no variations in the estimates were observed between the studied egg production periods.…”

Section: Modelsupporting

confidence: 61%

“…For the genetic additive variances and permanent environment, no variations in the estimates were observed between the studied egg production periods. Bignardi et al (2008) also did not find large genetic additive and permanent environment variations between the analyzed milk production periods. ) variance obtained for the random regression model ka3kc9e5 (lozenges), where ka, kc and e are the polynomial order for genetic effects, the permanent environment and the residue classes, respectively.…”

Section: Modelmentioning

confidence: 68%

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Estimation of genetic parameters for partial egg production periods by means of random regression models

Venturini¹,

Grossi²,

Ramos³

et al. 2012

Genet. Mol. Res.

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ABSTRACT. We estimated genetic parameters for egg production in different periods by means of random regression models, aiming at selection based on partial egg production from a generation of layers. The production was evaluated for each individual by recording the number of eggs produced from 20 to 70 weeks of age, with partial records taken every three weeks for a total of 17 periods. The covariance functions were estimated with a random regression model by the restricted maximum likelihood method. A model composed of third-order polynomials for the additive effect, ninth-order polynomials for the permanent environment, and a residual variance structure with five distinct classes, was found to be most suitable for adjusting the egg production data for laying hens. The heritability estimates varied from 0.04 to 0.14. The genetic correlations were all positive, varying from 0.10 to 0.99. Selection applied in partial egg production periods will result in greater genetic profit for the adjacent periods. However, as the distance in time between periods increases, selection becomes less efficient. Selection based on the second period (23 to 25 weeks of age), where greater heritability was estimated, would note benefit the final egg-laying cycle periods.

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Section: Modelsupporting

confidence: 61%

Section: Modelmentioning

confidence: 68%

Estimation of genetic parameters for partial egg production periods by means of random regression models

Venturini¹,

Grossi²,

Ramos³

et al. 2012

Genet. Mol. Res.

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“…A raça Gir é uma das principais raças zebuínas exploradas para a produção de leite no Brasil, entretanto, a seleção para características produtivas não foi intensa, o que pode explicar os maiores valores de herdabilidades estimados neste estudo, em comparação aos estimados para raças com seleção mais intensa para produção de leite, como a raça Holandesa, cujas estimativas têm sido menores (Machado et al, 1998;Bignardi, 2006;Vargas et al, 2006). Em comparação às obtidas para a raça Gir, as estimativas deste estudo foram superiores às descritas por Ledic et al (2002) e inferiores às obtidas por Costa et al (2002).…”

Section: Resultsunclassified

Parâmetros genéticos para produção de leite no dia do controle e para produção de leite até 305 dias nas primeiras lactações de vacas da raça Gir

Herrera

Faro²,

Albuquerque

et al. 2008

R. Bras. Zootec.

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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. Heritability estimates ranged from 0.13 to 0.36 in univariate analyses and from 0.14 to 0.34 in bivariate analyses and were higher at the beginning and lower at the end of lactation in both analyses. Genetic correlations between TDMY were positive and high between adjacent test days. These results suggest that TDMY may be used as selection criteria for improving milk yield of Gyr cattle.

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“…The RRM are referred to as k a · k pe · fvo, k a · k pe · hetc or k a · k pe d hom, corresponding to the order of the covariance function for additive genetic (k a ) and permanent environmental (k pe ) effects and to the residual structure of variances modeled by a variance function where o is the order of the polynomial or by a step function (het) assuming c variance classes or variance homogeneity (hom) (Bignardi et al, 2008).…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Random regression models to estimate test-day milk yield genetic parameters Holstein cows in Southeastern Brazil

et al. 2009

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Modelos de dimensão finita para a estimação de parâmetros genéticos para a produção de leite de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa

Abstract: RESUMO Foram estimados parâmetros genéticos para produção de leite acumulada até 305 dias (P305) e produção de leite no dia do controle (PLDC) de

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Estimation of genetic parameters for partial egg production periods by means of random regression models

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Parâmetros genéticos para produção de leite no dia do controle e para produção de leite até 305 dias nas primeiras lactações de vacas da raça Gir

Random regression models to estimate test-day milk yield genetic parameters Holstein cows in Southeastern Brazil

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