Avaliação de modelos para estimação de componentes de (co)variância em características de desempenho e reprodutivas em suínos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Torres Filho,Rodolpho de Almeida
Data de Publicação: 2004
Outros Autores: Torres,Robledo de Almeida, Lopes,Paulo Sávio, Euclydes,Ricardo Frederico, Araújo,Cláudio Vieira de, Pereira,Carmen Silva, Silva,Martinho de Almeida e
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=S1516-35982004000200011
Resumo: Foram analisados dados de características de desempenho e reprodutivas de suínos de uma linha em desenvolvimento da raça Large White, para verificar a importância da inclusão dos efeitos materno e comum de leitegada nos modelos de avaliação genética animal, utilizando quatro diferentes modelos: modelo 1 - efeito genético aditivo direto; modelo 2 - efeito genético aditivo direto e materno; modelo 3 - efeito genético aditivo direto e comum de leitegada; e modelo 4 - efeito genético aditivo direto e materno e comum de leitegada. As características foram avaliadas pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML), obtendo um valor de verossimilhança para cada característica. O teste da razão de verossimilhança foi aplicado para verificar qual o modelo mais adequado à avaliação genética. Foram obtidas as correlações amostral e de ordem entre os valores preditos para cada característica, em diferentes modelos, com o objetivo de verificar possíveis alterações no ordenamento das predições dos valores genéticos dos animais, quando o modelo mais adequado não fosse utilizado. O modelo 4 foi o indicado para as características de desempenho e idade ao primeiro parto e o modelo 1 foi o mais indicado para as demais características reprodutivas. Para algumas características em que o modelo 4 foi mais adequado, as correlações entre os valores genéticos preditos, por este modelo e os demais, foram próximas à unidade, indicando que, em condições de limitações computacionais, modelos menos parametrizados poderiam ser utilizados sem comprometer o ganho genético real.
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