Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados / Application of random regression models using different data structures

RESUMO

Foram utilizadas 3.202 primeiras lactações de vacas da raça Holandesa de quatro fazendas da região Sudeste, para verificar a influência da estrutura de dados de produção de leite sobre os parâmetros genéticos. Foram testados quatro arquivos com diferentes estruturas controles semanais (CS), arquivo mensal (CM), bimestral (CB) e trimestral (CT), com 122.842, 30.883, 15.837 e 12.702 controles, respectivamente. Um modelo de regressão aleatória foi empregado nas análises, considerando os efeitos genético aditivo e o de ambiente permanente de animal, como aleatórios. Os efeitos fixos, grupos de contemporâneos (GC) foram comuns para todos os arquivos de dados e foram compostos por fazenda, mês e ano do controle, além da co-variável idade da vaca ao parto (regressão linear e quadrática). As estimativas de herdabilidade apresentaram tendências mais semelhantes entre os arquivos de dados CS, CM e CB. O arquivo de dados CB apresentou estimativas de parâmetros genéticos com as mesmas tendências e magnitudes que os arquivos CS e CM, permitindo afirmar que não houve influência da estrutura dos dados sobre as estimativas dos componentes de (co)variância e que o controle leiteiro poderia ser realizado em uma estrutura CB.

ABSTRACT

A total of 3.035 lactations of Holstein cows from four farms in the Southeast, to check the influence of data structure of milk yield on the genetic parameters. Four dataset with different structures were tested, weekly controls (CW) with 122.842 controls, monthly controls (CM) 30.883, bimonthly controls (CB) with 15,837 and quarterly controls (CQ) with 12,702. The random regression model was used and was considered as random additive genetic and permanent environment effects, fixed effects of the contemporary groups (herd-year-month of test-day) and age of cow (linear and quadratic effects). Heritability estimates showed similar trends among the data files analyzed, with the greatest similarity between dataset CS, CM and CB. The dataset submitted all the CB estimates of genetic parameters analyzed with the same trend and similar magnitude to the CS and CM dataset, allowing the claim that there was no influence of the data structure on estimates of covariance components for the dataset CS, CM and CB. Thus, milk recording could be accomplished in a CB structure.