Estruturas de variância residual para estimação de funções de covariância para o peso de bovinos da raça Canchim
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Zootecnia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982009001100012 |
Resumo: | Este trabalho foi realizado com o objetivo de avaliar a utilização de diferentes estruturas de variância residual para estimação de funções de covariância para o peso de bovinos da raça Canchim. As funções de covariância foram estimadas pelo método da Máxima Verossimilhança Restrita em um modelo animal com os efeitos fixos de grupo de contemporâneos (ano e mês de nascimento e sexo), idade da vaca ao parto como covariável (efeitos linear e quadrático) e da trajetória média de crescimento, enquanto os efeitos aleatórios considerados foram os efeitos genéticos aditivos direto e materno, de ambiente permanente individual e materno e residual. Foram utilizadas diversas estruturas para a variância residual: funções de variâncias de ordem linear até quíntica e 1, 5, 10, 15 ou 20 classes de idades. A utilização de variância residual homogênea não foi adequada. A utilização da função de variância residual quártica e a divisão da variância residual em 20 classes proporcionaram os melhores ajustes, e a divisão em classes foi mais eficiente que a utilização de funções. As estimativas de herdabilidade direta se situaram entre 0,16 e 0,25 na maioria das idades consideradas e as maiores estimativas foram obtidas próximo aos 360 dias de idade e no final do período estudado. Em geral, as estimativas de herdabilidade direta foram semelhantes para os modelos com variância residual homogênea, função de variância residual quártica ou com 20 classes de idade. A melhor descrição das variâncias residuais para o peso em diversas idades de bovinos da raça Canchim foi a que considerou 20 classes heterogêneas. Entretanto, como existem classes com variâncias semelhantes, é possível agrupar algumas delas e reduzir o número de parâmetros estimados. |
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