Proposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM

• Autor(a) principal: Silva, F. Fonseca e
• Data de Publicação: 2012
• Outros Autores: Silva, N.A.M., Lana, Â.M.Q., Lima, R.R., Silva, M.A., Bergmann, J.A.G.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-09352012000500025; http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/18379
• topic: Componentes de (co)variância; Algoritmo estocástico EM; Curvas genéticas

Compararam-se duas diferentes metodologias na avaliação genética de curvas de crescimento de animais Nelore: o algoritmo SAEM e o método Two-step. Para a implementação dessas metodologias, foram utilizados o modelo de crescimento de Brody modificado e o modelo touro. A diferença entre o SAEM e o Two-step é que o algoritmo SAEM estima simultaneamente parâmetros do modelo e efeitos genéticos e ambientais, e o método Two-step faz esse processo de estimação em duas etapas distintas. Mais ainda, o algoritmo SAEM utiliza o método de máxima verossimilhança, e o do Two-step o de máxima verossimilhança restrita. Foram obtidos, com base nas metodologias testadas, além das estimativas de efeitos fixos e parâmetros genéticos, os valores genéticos preditos para os touros avaliados. A partir dos valores genéticos preditos, foram obtidas as curvas genéticas para os touros. O algoritmo SAEM mostrou-se consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore.