Divergência genética entre linhagens de matrizes de corte por meio de análise de agrupamento

Abstract

RESUMO -Este trabalho foi realizado com o objetivo de avaliar a divergência genética de três linhagens de matrizes de corte do Programa de Melhoramento Genético da UFV. Foram avaliados dados de 270 aves, 90 de cada linhagem, para estudo das características dias para o primeiro ovo (DPPO), taxa de postura da 22 a à 56 a semana (TP), peso médio individual na 32 a (PMI1), 40 a (PMI2), 48 a (PMI3), 56 a (PMI4) e 64 a semanas de idade (PMI5); e peso médio do ovo, obtido pela média da pesagem de três ovos na 32 a (PMO1), 40 a (PMO2), 48 a (PMO3), 56 a (PMO4) e 64 a semanas de idade (PMO5). Para avaliar a divergência, foram utilizados dois métodos: hierárquico do vizinho mais próximo e otimização de Tocher. Pelo método hierárquico do vizinho mais próximo, utilizando-se a distância de Mahalanobis ao quadrado (D 2 ) como medida de dissimilaridade, formou-se um único grupo. Pelo método de otimização de Tocher, foram formados dois grupos, comprovando que os dois métodos foram discordantes na avaliação da divergência genética de linhas de aves de corte. As características que apresentaram as contribuições relativas mais expressivas para a divergência foram, respectivamente, PMO1 (25,71%), DDPO (21,76%), PMI4 (17,65%) e PMI2 (13,04%). Palavras-chave: distância de Mahalanobis, frango de corte, método de otimização de Toucher, método do vizinho mais próximoGenetic divergence in meat-type hens using cluster analysis ABSTRACT -Genetic divergence among three lineages of meat-type hens from the Genetic Breeding Program of the Universidade Federal de Viçosa was evaluated for the following traits: days at first egg (DPPO), egg production rate (TP) from 22 nd to 56 th week, body weight on the 32 nd (PMI1), on 40 th (PMI2), at 48 th (PMI3), at 56 th (PMI4) and at the 64 th week (PMI5), egg weight on the 32 nd (PMO1), on 40 th (PMO2), at 48 th (PMO3), at 56 th (PMO4) and at the 64 th week (PMO5). Traits were measured on 270 hens (90 of each lineage) and two different methods were used to evaluate genetic divergence. For the single linkage hierarchical method, using the squared Mahalanobis distance (D 2 ) as the dissimilarity measure, only one single group was formed. When using Tocher's optimization method, two groups were formed, thus indicating a disagreement between the results of the two methods. PMO1 (25.71%), DDPO (21.76%), PMI4 (17.65%) e PMI2 (13.04%) were the traits with the most expressive relative contributions to genetic divergence among the lineages.

Divergência Genética Entre Híbridos De Milho Em Condições De Deficiência Hídrica

“…Neste caso, o método hierárquico do vizinho mais próximo e o método de otimização de Tocher foram discordantes na partição dos grupos, o que está de acordo com os resultados encontrados por Yamaki et al (2008). Contudo, os métodos são complementares e precisam ser analisados concomitantemente devido às informações acumuladas intra grupos do método hierárquico do vizinho mais próximo, com a visualização clara dos grupos distintos apresentados pelo método de otimização de Tocher.…”

Genetic divergence between genotypes for male and female broilers

“…Female Cobb 500, Hubbard Flex, and Ross 308 groups were gathered altogether, and male Cobb 500, Hubbard Flex, and Ross 308 groups were as well, supporting the hypothesis that, regardless of genotype, sex influences the performance and carcass of broilers. Other cluster analysis studies between genotypes were conducted by YAMAKI et al (2008), with broiler matrices; PIRES et al (2002), with leghorn poultry;and VENTURA et al (2012) with a swine sample.…”

“…Amongst them, canonical variables technique represents an important tool in discriminating genetic groups, allowing the verification of the degree of similarity through unior multi-dimensional dispersion diagrams involving canonical averages. Cluster analysis is used by several authors (PIRES et al, 2002;YAMAKI et al, 2008;VENTURA et al, 2012) as another type of multivariate technique which allowing sampling units to be synthetized in a number of groups. So, homogeneity in cluster and heterogeneity between the clusters are maintained (CRUZ et al, 2004),Therefore, this study aimed to verify the genetic divergence amongst three broiler genotypes, from both sexes, by using performance and carcass traits with the multivariate analysis technique.…”

Divergência genética entre codornas de corte para características de produção

“…O grupo 1 foi constituído pelos grupos genéticos: L1, G12, G23, G21 e G41; grupo 2: G13 e G31; grupo 3: L4, e G43; grupo 4: G32; grupo 5: G14 e G24; grupo 6: G42 e grupo 7: L2, L3 e G34. O método de otimização de Tocher tem sido bastante utilizado e pormenorizado em PIRES et al, 2002;YAMAKI et al, 2008;VENTURA et al, 2012. Em um programa de melhoramento, é desejável que se dê prioridade ao cruzamento de materiais que tenham elevada média e apresentam diversidade genética entre si, ou seja, cruzar bons e divergentes, para que identifiquem materiais bons que se complementem e dessa forma façam usar da fração não aditiva existente na variância genética.…”

“…As técnicas de análise de agrupamento iniciam-se com o cálculo da matriz de similaridade ou dissimilaridade entre as unidades amostrais. A distância de Mahalanobis (D²) é determinada usando as características fenotípicas e tem sido recomendada e utilizada por outros autores (YAMAKI et al, 2008;VENTURA et al, 2012). Uma vez que a D 2 foi determinada, o método de otimização de Tocher (RAO, 1952) tem sido uma alternativa para o agrupamento das unidades amostrais, que consiste em manter sempre uma distância intergrupo maior do que a distância média intragrupo (CRUZ et al, 2004).…”