Estimação de parâmetros genéticos de ovinos da raça Santa Inês utilizando modelos uni e bicaracterística / Estimation of genetic parameters Santa Inês Sheep breed using single and two - traits models

RESUMO

Objetivou-se nesse trabalho, estimar os parâmetros genéticos para características de crescimento em ovinos da raça Santa Inês através do Método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML). Os componentes de (co)variâncias e os parâmetros genéticos foram estimados pelo Software MTDFREML (Multiple Trait Derivative-Free Restricted Maximum Likelihood). As características avaliadas em modelos uni e bicaracterística foram: peso ao nascimento (PN) e peso ao desmame (P90). Além dos efeitos fixos de sexo, grupo contemporâneo e tipo de parto, foram utilizados os seguintes efeitos aleatórios: efeito genético aditivo direto, efeito genético aditivo materno e efeito residual. As estimativas de herdabilidade aditiva direta para PN foram 0,20 e 0,21, para os modelos uni e bicaracterística, respectivamente. As estimativas de herdabilidade aditiva direta para P90 foram 0,04 e 0,07, para os modelos uni e bicaracterística, respectivamente. A correlação genética entre PN e P90 foi de 0,11, indicando que ambas as características devem ser trabalhadas simultaneamente.

ABSTRACT

The objective of this study is to estimate genetic parameters for growth traits in sheep Santa Ines breed by Restricted Maximum Likelihood (REML). The (co)variance components and genetic parameters were estimated by MTDFREML Software (Multiple Trait Derivative-Free Restricted Maximum Likelihood). The characteristics evaluated in single and two-trait models were: birth weight (BW) and weaning weight (WW). In addition to the fixed effects of sex, contemporary group and parity type, we used the following random effects: direct genetic effect, maternal additive genetic and residual effects. The direct additive heritability estimates for BW were 0.20 and 0.21 for single and two-trait models, respectively. Heritability estimates for direct additive WW were 0.04 and 0.07 for single and two-trait models, respectively. The genetic correlation between BW and WW was 0.11, indicating that both traits should be worked on simultaneously.