Seleção para a produção de ovos em períodos parciais e acumulados em linhagem de frango de corte comercial / Egg production selection in partial and accumulated periods in a commercial broiler line

Objetivou-se com este estudo estimar parâmetros genéticos para produções parciais e acumuladas de ovos em uma linha fêmea de frangos de corte comercial. Foram considerados 10 períodos mensais entre 25 e 64 semanas, três períodos parciais de 25 a 32, 33 a 48 e 49 a 64 semanas, e três períodos acumulados de 25 até 30, 40 e 50 semanas de idade. Os componentes de covariância e parâmetros genéticos foram obtidos pelo método da máxima verossimilhança restrita, sob o modelo animal considerando o efeito fixo de incubação e os efeitos aleatórios genético aditivo e residual. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,12 a 0,41. Evidenciou-se que os períodos anteriores e posteriores ao maior nível de produção apresentam maior variabilidade genética. As correlações genéticas entre os períodos de produção de ovos estudados variaram de -0,12 a 0,98. De modo geral, o padrão de variação foi semelhante entre as estratégias avaliadas, e todas foram geneticamente associadas com a produção total. Os resultados deste estudo mostraram que a melhoria da produção total é viável por meio de seleção de registros parciais. No entanto, caso se considere a eficiência relativa de seleção, o segundo mês e os períodos a partir da quadragésima semana de produção seriam os mais indicados.

The aim of this study was to estimate genetic parameters for partial and cumulative egg production in a commercial broiler female line. Ten monthly periods between 25 and 64 weeks, three partial periods of 25 to 32, 33 to 48 and 49 to 64 cumulative weeks and three periods of 25 to 30, 40 and 50 weeks of age and total egg production were considered. The restricted maximum likelihood method under the animal model was used to estimate the covariance components and genetic parameters. The fixed effect of incubation and the additive genetic and residual random effects were considered. The estimated heritability ranged from 0.12 to 0.41. These estimates showed that the anterior and posterior periods of the higher production have greater genetic variability. The genetic correlations between periods of the egg production studied ranged from -0.12 to 0.98. In general, the pattern of variation was similar between the strategies evaluated and all were genetically associated with the total egg production. The results of this study showed that the improvement of the total egg production is feasible by selection of partial records. However, considering the relative efficiency of selection, the second month and the periods from the fortieth week of production would be the most suitable.

Avaliação genética do tamanho de leitegada em suínos das raças Landrace e Large White / Genetic evaluation of litter size in swine of Landrace and Large White breeds

Objetivou-se com este estudo estimar parâmetros genéticos para o número total de leitões nascidos (NTLN), número de leitões nascidos vivos (NLNV) e número de leitões vivos aos cinco dias de idade (NLV5) com modelos de regressão aleatória e averiguar melhor modelagem da variância residual na avaliação das trajetórias genéticas do tamanho da leitegada de fêmeas Landrace e Large White. Os dados utilizados foram provenientes de uma granja de melhoramento genético de suínos e continham 2.388 observações de fêmeas Landrace e 2.325 de Large White. Os modelos de melhor ajuste para o NTLN e NLV5 foram os que consideraram a variância residual homogênea e, para NLNV, o modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o mais adequado (BIC). Para Landrace, o efeito materno não foi significativo. O modelo que incluiu o efeito materno e quatro classes de variância residual foi o que apresentou melhor ajuste para NTLN na raça Large White, sendo os modelos sem efeito materno e com variância residual homogênea os mais adequados para NLNV e NLV5. As herdabilidades estimadas variaram de baixas a altas (0,08-0,34; 0,04-0,29 e 0,05-0,21 na raça Landrace e 0,16-0,30; 0,10-0,37 e 0,09-0,32 na Large White, para NTLN, NLNV e NLV5, respectivamente). A alta correlação de posto entre os valores genéticos do NLNV e NLV5 sugere que não há necessidades do controle do NLV5 nesse programa de melhoramento genético. Maiores ganhos podem ser obtidos pela seleção no NLNV de fêmeas primíparas, em função da diminuição do intervalo de gerações.

This study aimed to estimate genetic parameters for total number of piglets born (NTLN), number of piglets born alive (NLNV) and number of piglets alive at five days of age (NLV5) using random regression models and to evaluate the best way for modelling the residual variance in the description of the genetic trajectories of litter size in Landrace and Large White breeds. The data came from a swine breed improvement program, and a total of 2388 and 2325 litter size records of Landrace and Large White, respectively were used in the analyses. The models considering homogenous residual variance showed the best goodness of fit for NTLN and NLV5 and the model with four classes of residual variances was most appropriate for NLNV (BIC). In the Landrace breed the maternal effect was not significant. The model including maternal effect and four classes of residual variance adequately described NTLN of Large White breed and the models without maternal effect and with homogeneous residual variance were most appropriate to describe NLNV and NLV5. The estimated heritability for NTLN, NLNV and NLV5 ranged from low to high (0.08-0.34, 0.04-0.29 and 0.05-0.21 in Landrace breed and 0.16-0.30, 0.10-0.37, 0.09-0.32 in Large White breed.). The magnitude of the rank correlations between breeding values of NLNV and NLV5 suggests that the recording of NLV5 is not necessary in this breed improvement program. High genetic gains can be obtained by selecting NLNV of primiparous females, due to the reduction in the generation interval.

Avaliação genética para peso corporal em um rebanho Nelore / Genetic evaluation for body weight in a Nellore herd

Estimaram-se as herdabilidades para os efeitos genéticos direto e materno e as correlações genéticas entre essas variáveis para os pesos ao desmame (P205), ao ano (P365) e ao sobreano (P550) em um rebanho Nelore do norte de Minas Gerais. O modelo estatístico incluiu os efeitos aditivos direto e materno, os efeitos fixos de grupo de contemporâneos (fazenda, sexo, regime alimentar, estação (seca e água) e ano de nascimento do animal) e o efeito da covariável idade da vaca ao parto (linear e quadrático). Os componentes de variância e os valores genéticos foram estimados utilizando-se o método REML. A tendência genética foi obtida utilizando-se a regressão do valor genético médio anual em relação ao ano de nascimento dos animais. As estimativas de herdabilidade do efeito aditivo direto () para P205, P365 e P550 foram 0,60, 0,69 e 0,75, respectivamente. Estes coeficientes de são de alta magnitude, indicando que o rebanho apresenta variabilidade genética aditiva relativa e, portanto, espera-se progresso genético considerável utilizando a seleção. Pela análise da tendência genética, verificou-se que houve evolução nos valores genéticos dos animais ao longo dos anos estudados.

The heritabilities for direct and maternal genetic effects and genetic correlations between these effects were estimated for weight at 205 (P205), 365 (P365), and 550 days (P550) in a Nelore herd in northern Minas Gerais. The statistical model included direct and maternal additive effects, in addition to the fixed effects of contemporary group (farm, gender, diet, season - dry and water -, and year of birth) and the covariate age of cow at calving (linear and quadratic effects). The variance components and genetic values were estimated by REML method. The genetic trend was obtained using the regression of the annual mean genetic value in relation to the year birth. The heritability estimates for the direct additive effect () for P205, P365, and P550 were equal to 0.60, 0.69, and 0.75, respectively. These coefficients showed high magnitude, indicating that the herd in question presents a great additive genetic variability and therefore it is expected a great progress using genetic selection. By the analysis of genetic trend, it was verified a development in animals genetic values over the years studied.