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Compararam-se duas diferentes metodologias na avaliação genética de curvas de crescimento de animais Nelore: o algoritmo SAEM e o método Two-step. Para a implementação dessas metodologias, foram utilizados o modelo de crescimento de Brody modificado e o modelo touro. A diferença entre o SAEM e o Two-step é que o algoritmo SAEM estima simultaneamente parâmetros do modelo e efeitos genéticos e ambientais, e o método Two-step faz esse processo de estimação em duas etapas distintas. Mais ainda, o algoritmo SAEM utiliza o método de máxima verossimilhança, e o do Two-step o de máxima verossimilhança restrita. Foram obtidos, com base nas metodologias testadas, além das estimativas de efeitos fixos e parâmetros genéticos, os valores genéticos preditos para os touros avaliados. A partir dos valores genéticos preditos, foram obtidas as curvas genéticas para os touros. O algoritmo SAEM mostrou-se consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore. Two methodologies in genetic evaluation of growth curves of Nellore cattle were compared: the SAEM algorithm and the Two Step method. To implement these methodologies the Brody modified growth curve and the sire model were used. The difference between the SAEM and the Two Step is that SAEM estimates jointly the parameters of the model and genetics and environmental effects and the Two Step method does this process in two independent steps. Estimates of the fixed effects and genetics parameters, and prediction breeding values for the sires were obtained from the methodologies. From the breeding values genetic curves were obtained for the sires. The SAEM algorithm proved consistent in the estimation of fixed effects and prediction of random effects.

Assuming that selection in closed herds can promote reduction in additive genetic variance, multiple regression models were used to estimate this change in additive genetic (co)variance component, over the years when the selection was done. Weights at 550 days (W550) were studied using simulated data of herds submitted to 20 years of selection. (Co)variance components were estimated assuming that the weight at 550 days was a new trait every five years, by multiple-trait analyses involving four traits in the animal model. Three multiple regression equations were fitted-RMI, RMM, RMF-estimating thus the additive genetic (co)variance components for the 20 years of selection and eight years prior to the selection process. The initial years of each generation of selection were used as a covariate in the RMI. In the RMM, intermediate years were used, and the final years were considered in the RMF. The equations showed high coefficients of determination. However, there was no difference in the adjustment between the models. It was observed that the multiple regression models can be used in the estimation of genetic (co)variance components, when heteroscedasticity is assumed over time due to the selection process. Assumindo que a seleção em rebanhos fechados pode promover a redução da variância genética aditiva, foi estudada a possibilidade do uso de um modelo de regressão múltipla para estimar os componentes de (co)variância genética aditiva, ao longo dos anos em que a seleção foi praticada. Foram utilizados dados simulados de peso aos 550 dias em dez rebanhos de bovinos de corte submetidos à seleção por 20 anos. Assumindo que a cada cinco anos o peso aos 550 dias era uma nova característica, por meio de análises multicaráter envolvendo quatro características, em um modelo animal, foram estimados componentes de (co)variância. Foram ajustadas três equações de regressão múltipla, RMI, RMM, RMF, estimando componentes de (co)variância genética aditiva para 20 anos de seleção e para oito anos anteriores à seleção. Na RMI, foram utilizados os anos iniciais de cada geração de seleção, para a RMM os anos intermediários e na RMF os anos finais como covariável. As equações apresentaram altos coeficientes de determinação, no entanto, não houve diferença de ajuste entre os três modelos. Observou-se que os modelos de regressão múltipla podem ser usados na estimação dos componentes de (co)variância genética quando se admite heterocedasticidade ao longo do tempo, causada pela seleção.

A estimação dos componentes de (co)variância dos parâmetros de modelos de crescimento pode ser feita por vários métodos. A metodologia bayesiana se apresenta como uma forma alternativa de estimação. Foi realizado um estudo, por meio de dados simulados e de dados reais de animais Nelore, para a estimação dos componentes de (co)variância dos parâmetros do modelo de crescimento de Von Bertalanffy, por meio da metodologia hierárquica bayesiana. Com base nos componentes estimados, foram encontradas as herdabilidades para cada parâmetro do modelo e as correlações genéticas e ambientais entre esses parâmetros. As distribuições marginais a posteriori dos parâmetros a, R, μ, u, G e σ2e foram obtidas por meio do algoritmo Gibbs Sampler e as dos parâmetros b e k por meio do algoritmo Metropolis-Hastings. A metodologia se mostrou eficiente, proporcionando estimativas para os parâmetros próximas aos valores simulados. Os parâmetros a e k dos dados reais apresentaram valores de herdabilidades compatíveis com a realidade, indicando que esses parâmetros poderiam ser usados para fins de seleção. The estimation of the (co)variance components for the parameters of the growth models can be evaluated by many methods. The Bayesian approach is an alternative method of the estimation. A study was performed using simulated and real data from Nelore cattle for estimation of the (co)variance components for the parameters of Von Bertalanffy growth curve, using a bayesian hierarchical model. From the estimated components, the heritabilities for each parameter and genetic and environmental correlations between these parameters were determined. The samples of posterior marginal distributions for the parameters a, R, μ , u, G, and σ2e were obtained by using Gibbs Sampler algorithm and for the parameters b e k by using the Metropolis-Hastings algorithm. The efficiency of the bayesian inference methodology was verified since estimated parameters were quite close to the simulated ones. The parameters a and k from real data showed heritabilities compatible with the reality indicating they could be used in selection programs.

Informações de 56.413 nascimentos de fêmeas da raça Nelore, ocorridos entre 1950 e 2000, em diferentes regiões do País, sob diferentes condições de criação e de manejo, foram usadas para estudar os componentes de (co)variância e os parâmetros genéticos (herdabilidade e correlação genética) dos pesos das vacas ao desmame (P205), a um ano de idade (P365) e ao sobreano (P550), dos pesos do bezerro ao desmame (P205b), a um ano de idade (P365b) e ao sobreano (P550b), bem como da idade ao primeiro parto (IPPM), da vida produtiva (VPM) e da longevidade, todas em meses (LONGM), do intervalo de partos em dias (INTP), da eficiência reprodutiva (ER), dos índices de produção (IP), de produção metabólico (IPM), de produção somado (IPS) e de produção metabólico somado (IPMS). As estimativas dos componentes de (co)variância foram realizadas por máxima verossimilhança restrita assumindo modelo animal. Analisaram-se os efeitos genéticos diretos, maternos e de ambiente permanente, além de efeitos fixos de fazenda, regime alimentar, condição de criação, ano de nascimento, estação de nascimento e sexo do bezerro. As estimativas de herdabilidade apresentaram-se similares entre as diferentes análises, sendo mais altas (0,24 a 0,75) para P205, P365, P550, P205b, P365b, P550b, IP, IPM, IPPM, VPM e LONGM e mais baixas (0 a 0,10) para ER, INTP, IPS e IPMS. Algumas correlações entre efeito genético materno e as características de crescimento foram negativas. De modo geral, correlações negativas entre LONGM e características de crescimento evidenciam o antagonismo genético entre maturidade precoce e longevidade. Entre LONGM e características de reprodução (IPPM) ou produção (índices de produção), as estimativas foram positivas, evidenciando que a fêmea que permanece no rebanho por mais tempo é aquela que possui os melhores índices reprodutivos e produtivos. In order to estimate the (co)variance components, heritabilities and genetic correlations of longevity and herd life in females, informations of 56,413 births of females from a Nellore cattle herd, from 1950 to 2000, under different rearing and management conditions, were used. It was studied from calf: weaning weight (W205C), yearling weight (W365C), weight in 550 days (W550C), from cows: weaning weight (W205), yearling weight (W365) and weight in 550 days (W550), age at first calving (AFC), calving interval (CI), herd life (RL), longevity (LONG), reproductive efficiency (RE), index production (IP), index of metabolic production (IMP), sum of index production (SIP), sum of index metabolic production (SIMP). The analysis were performed using the MTDFREML software, estimating (co)variance components, assuming animal model. Direct genetic, maternal and permanent environmental effects were analyzed. Fixed effects of farm, feeding program, rearing condition, birth calf year, birth calf season and calf sex, were also analyzed. Heritability estimates showed similar results among the different analyses, higher (0.24 to 0.75) for W205, W365, W550, W205C, W365C, W550C, IP, IMP, AFC, RL, LONG and lower (0 to 0.10) for RE, CI, SIP and SIMP. Some correlations between maternal genetic effect and the growth traits were negative. In general, estimates of genetic and phenotypic correlations among LONG and growth traits were negative, suggesting genetic antagonism between LONG and early maturity, between the LONG and reproductive and productive traits were positive, suggesting the significant effect of reproductive and productive traits on LONG.

P.1118-1127 Submitted by JURANDI DE SOUZA SILVA (jssufba@hotmail.com) on 2011-10-04T19:22:52Z No. of bitstreams: 1 a03v33n5.pdf: 51207 bytes, checksum: 21bad7a7f0f2e475c5711b27b6faa48e (MD5) Made available in DSpace on 2011-10-04T19:22:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 a03v33n5.pdf: 51207 bytes, checksum: 21bad7a7f0f2e475c5711b27b6faa48e (MD5) Previous issue date: 2004 Informações de 56.413 nascimentos de fêmeas da raça Nelore, ocorridos entre 1950 e 2000, em diferentes regiões do País, sob diferentes condições de criação e de manejo, foram usadas para estudar os componentes de (co)variância e os parâmetros genéticos (herdabilidade e correlação genética) dos pesos das vacas ao desmame (P205), a um ano de idade (P365) e ao sobreano (P550), dos pesos do bezerro ao desmame (P205b), a um ano de idade (P365b) e ao sobreano (P550b), bem como da idade ao primeiro parto (IPPM), da vida produtiva (VPM) e da longevidade, todas em meses (LONGM), do intervalo de partos em dias (INTP), da eficiência reprodutiva (ER), dos índices de produção (IP), de produção metabólico (IPM), de produção somado (IPS) e de produção metabólico somado (IPMS). As estimativas dos componentes de (co)variância foram realizadas por máxima verossimilhança restrita assumindo modelo animal. Analisaram-se os efeitos genéticos diretos, maternos e de ambiente permanente, além de efeitos fixos de fazenda, regime alimentar, condição de criação, ano de nascimento, estação de nascimento e sexo do bezerro. As estimativas de herdabilidade apresentaram-se similares entre as diferentes análises, sendo mais altas (0,24 a 0,75) para P205, P365, P550, P205b, P365b, P550b, IP, IPM, IPPM, VPM e LONGM e mais baixas (0 a 0,10) para ER, INTP, IPS e IPMS. Algumas correlações entre efeito genético materno e as características de crescimento foram negativas. De modo geral, correlações negativas entre LONGM e características de crescimento evidenciam o antagonismo genético entre maturidade precoce e longevidade. Entre LONGM e características de reprodução (IPPM) ou produção (índices de produção), as estimativas foram positivas, evidenciando que a fêmea que permanece no rebanho por mais tempo é aquela que possui os melhores índices reprodutivos e produtivos. Viçosa

Visando melhor entendimento das características quantitativas ligadas ao crescimento do gado Nelore, foi realizado estudo das estimativas de componentes de variância e coeficientes de herdabilidade para ganhos de peso nas idades padronizadas de 120 a 240, 240 a 365, 365 a 455 e 455 a 550 dias e ganhos de perímetro escrotal nas idades padronizadas de 365 a 455 e 455 a 550 dias. Componentes de covariância e correlações entre as características de ganho de peso e ganho de perímetro escrotal também foram estimados. Foram utilizados 29.769 registros de ganhos de peso e 15.676 registros de ganhos de perímetro escrotal de animais participantes do PMGRN, entre os anos de 1986 e 1999. As estimativas dos componentes de (co)variância foram obtidas pelo método da máxima verossimilhança restrita, com algoritmo livre de derivadas, sob modelo animal. As estimativas obtidas foram: 0,32 de herdabilidade direta e 0,13 de herdabilidade materna para ganho de peso entre 120 e 240 dias de idade; 0,16, 0,21 e 0,23 de herdabilidade direta para ganho de peso nas idades de 240 a 365, 365 a 455 e 455 a 550 dias, respectivamente; 0,24 e 0,18 de herdabilidade direta para ganho de perímetro escrotal nas idades de 365 a 455 e 455 a 550 dias, respectivamente; e correlação genética de 0,18 entre os ganhos de peso e de perímetro escrotal.

Visando melhor entendimento das características quantitativas ligadas ao crescimento do gado Nelore, foi realizado estudo das estimativas de componentes de variância e coeficientes de herdabilidade para ganhos de peso nas idades padronizadas de 120 a 240, 240 a 365, 365 a 455 e 455 a 550 dias e ganhos de perímetro escrotal nas idades padronizadas de 365 a 455 e 455 a 550 dias. Componentes de covariância e correlações entre as características de ganho de peso e ganho de perímetro escrotal também foram estimados. Foram utilizados 29.769 registros de ganhos de peso e 15.676 registros de ganhos de perímetro escrotal de animais participantes do PMGRN, entre os anos de 1986 e 1999. As estimativas dos componentes de (co)variância foram obtidas pelo método da máxima verossimilhança restrita, com algoritmo livre de derivadas, sob modelo animal. As estimativas obtidas foram: 0,32 de herdabilidade direta e 0,13 de herdabilidade materna para ganho de peso entre 120 e 240 dias de idade; 0,16, 0,21 e 0,23 de herdabilidade direta para ganho de peso nas idades de 240 a 365, 365 a 455 e 455 a 550 dias, respectivamente; 0,24 e 0,18 de herdabilidade direta para ganho de perímetro escrotal nas idades de 365 a 455 e 455 a 550 dias, respectivamente; e correlação genética de 0,18 entre os ganhos de peso e de perímetro escrotal. With the aim of a better understanding of quantitative growth traits in Nellore cattle, some parameters were estimated: variance components and heritability coefficients of weight gains between the standardized ages of 120 and 240, 240 and 365, 365 and 455, and 455 and 555 days, and of scrotal circumference gains between the standardized ages of 365 and 455, and 455 and 555 days; and (co)variance components and genetic correlations between weight and scrotal circumference gains. Information from 29,769 records of weight gain and 15,676 records of scrotal circumference gain were analyzed to obtain the (co)variance component estimates. The restricted maximum likelihood, derivative free, under an animal model was the method of choice. The results were the following: 0.32 for the direct genetic heritability and 0.13 for the maternal genetic heritability coefficients for weight gain between 120 and 240 days of age; 0.16, 0.22 and 0.23 for the direct genetic heritability coefficients for weight gain between the ages of 240 and 365, 365 and 455, and 455 and 550 days respectively; 0.24 and 0.18 for the direct genetic heritability coefficients for scrotal circumference gain between the ages of 365 and 455, and 455 and 550 respectively; and genetic correlation of 0.18 between the weight and the scrotal circumference gains.