Weight evaluation of Tabapuã cattle raised in northeastern Brazil using random-regression models / Avaliação do peso de bovinos Tabapuã criados no Nordeste do Brasil utilizando-se modelos de regressão aleatória

The objective of this study is to compare random-regression models used to describe changes in evaluation parameters for growth in Tabapuã bovine raised in the Northeast of Brazilian. The M4532-5 random-regression model was found to be best for estimating the variation and heritability of growth characteristics in the animals evaluated. Estimates of direct additive genetic variance increased with age, while the maternal additive genetic variance demonstrated growth from birth to up to nearly 420 days of age. The genetic correlations between the first four characteristics were positive with moderate to large ranges. The greatest genetic correlation was observed between birth weight and at 240 days of age (0.82). The phenotypic correlation between birth weight and other characteristics was low. The M4532-5 random-regression model with 39 parameters was found to be best for describing the growth curve of the animals evaluated providing improved selection for heavier animals when performed after weaning. The interpretation of genetic parameters to predict the growth curve of cattle may allow the selection of animals to accelerate slaughter procedures.

Objetivou-se com esta pesquisa comparar diferentes modelos de regressão aleatória e determinar o mais adequado para descrever mudanças nos parâmetros de avaliação do crescimento de bovinos da raça Tabapuã criados no Nordeste brasileiro. O modelo de regressão aleatória M4532-5 foi definido como sendo o de melhor ajuste para descrição das estimativas de variância e herdabilidades das características de crescimento dos animais avaliados. As estimativas de variância genética aditiva direta aumentaram em função da idade, já as de variância genética aditiva materna mostraram crescimento do nascimento até próximo aos 420 dias. As correlações genéticas entre as quatro primeiras características foram positivas e de magnitudes moderada a alta. A maior correlação genética foi observada entre o peso ao nascer e aos 240 dias (0,82). A correlação fenotípica entre peso ao nascimento e demais características foi baixa. O modelo de regressão aleatória M4532-5 com 39 parâmetros apresentou-se como aquele de melhor ajuste para descrever a curva de crescimento dos animais avaliados. Resposta à seleção para obtenção de animais mais pesados será eficiente quando realizada em idades posteriores ao desmame. Ao se avaliar a curva de crescimento de bovinos por meio da interpretação dos parâmetros genéticos estimados, é possível selecionar animais com maior precocidade de abate.

Aspectos ambientais e genéticos da prolificidade em caprinos utilizando modelos bayesianos de limiar e linear / Environmental and genetic aspects of litter size in goats using linear and threshold bayesian models

Foram estimados os componentes de variância e os parâmetros genéticos da característica prolificidade, utilizando-se inferência bayesiana sob modelo animal linear e de limiar. A prolificidade de cabras mestiças foi estudada com informações referentes ao período de oito anos consecutivos. As análises foram realizadas com cadeias de 500.000 ciclos. Considerou-se burn-in dos 15.000 valores iniciais, sendo tomados valores a cada 250 ciclos, para se obter a distribuição a posteriori com 1.940 amostras. Os efeitos do mês de cobrição e da ordem de parto e o efeito linear do peso à cobrição foram significativos. As herdabilidades foram de 0,03 e 0,18 para o modelo linear e o modelo de limiar, respectivamente. O uso do modelo de limiar mostrou-se adequado, produzindo estimativas superiores acerca dos parâmetros estimados.

Variance components and genetic parameters of the litter size trait, using Bayesian inference under linear and threshold animal model were estimated. The litter size of crossbred goats was studied with information regarding a period of eight consecutive years. Analyses were performed with 500,000 cycle chains. The burn-in of the 15,000 baseline values was considered and these were taken every 250 cycles to obtain a posteriori distribution with 1,940 effective samples. Statistical analyses showed that the effects of coverage month, delivery order and linear effect of weight on coverage were significant. The heritabilities were 0.03 and 0.18 for linear and threshold models respectively. The threshold model proved to be suitable, producing higher estimates regarding the estimated parameters.