Heterocedasticidade entre estados para produção de leite em vacas da raça Holandesa, usando métodos Bayesianos via amostrador de Gibbs

Abstract

RESUMOMilk production from each State was considered as a different trait and variances were assumed heterogeneous. Milk production was also analyzed using a single-trait model assuming homogeneity of variance. (Co)variance components and genetic parameters were estimated by Bayesian inference, via Gibbs sampler (GS), using a model which included season of calving, genetic group, herd-year of calving and parity as fixed effects and animal additive genetic, permanent environmental and residual as random effects. Convergence of the GS chain to the stationary distribution was diagnosed using the method described by Heidelberg & Welch (1983). The posterior precision of the variance components and the heritability were high in the singletrait analysis. Posterior mean and standard deviation (SD) of heritability of milk yield were 0,278±0,012. For the multipletrait analysis, posterior precisions of the (co)variance components were larger for SP and PR states. Posterior means and standard errors of heritability for MG, SP, PR, SC, and RS were 0.280±0.021, 0.233±0.015, 0.280±0.012, 0.393±0.026, and 0.382±0.022, respectively. Genetic correlations for milk yield between the five states were very low and ranged from 0.070 to 0.364, suggesting the presence of genotype by environment interaction. Differences in genetic and residual variances of milk yield among the states indicate it would be necessary to account for heterogeneous variances in genetic evaluations.

Interação genótipo-ambiente em rebanhos nelore da Amazônia Legal

“…(DIMOV et al, 1995), ou ainda pela comparação entre as classificações dos animais, caso sejam significativas, de acordo com os valores genéticos preditos, por meio dos vários modelos existentes (BASU & CHATTARAJI, 1988;TORAL et al, 2004;RIBEIRO et al, 2009). Mais recentemente, análise Bayesiana (FALCÃO et al, 2006;SOLAR DIAZ et al, 2011) e normas de reação via modelos de regressão aleatória (CORRÊA et al, 2009) têm sido empregadas nos estudos de IGA. Neste estudo foram aplicadas análises para estimativas de parâmetros genéticos nos rebanhos da Amazônia Legal e na base de dados do PMGRN -Nelore Brasil, considerando as características como distintas e correlacionando-as, posteriormente, com o objetivo de testar a presença da interação genótipo-ambiente em características produtivas e reprodutivas de bovinos da raça Nelore.…”

Efeitos do número de animais na matriz de parentesco sobre as estimativas de componentes de variância para produção de leite usando os métodos de Máxima Verossimilhança Restrita e Bayesiano

“…Essas informações foram geradas dentro do programa oficial de controle leiteiro da raça Holandesa, conduzido por associações e núcleos de criadores dos estados de Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul, integrantes do Arquivo Zootécnico Nacional gerenciado pela EMBRAPA Gado de Leite, em Juiz de Fora, Minas Gerais. As edições e restrições impostas ao conjunto de dados (Tabela 1), realizadas no sistema SAS  (SAS, 2001), foram descritas por Falcão et al (2006). Para analisar o impacto causado pelo aumento do número de animais na matriz de parentesco nas estimativas dos componentes de variância e nos parâmetros genéticos, foram criados dois arquivos de dados para cada estado.…”

Sire X Herd and Sire X Herd-Year Interactions on Genetic Evaluation of Buffaloes

“…Thus, despite the likelihood ratio test was significant (P <0.03), no significant change in the expected magnitude of the predicted values when the model is or is not adjusted for the effect of sire x herd interaction or sire x herdyear interaction (Table 5). Falcão, et al (2006) found low values of genetic correlation and demonstrate the effect of genotype x environment interaction, showing that the best sires may not be the same in different environments. Therefore, the choice of the breeder, the genotype × environment interaction should be considered.…”