Análise genética de curvas de crescimento de bovinos da raça Brahman por métodos de duas etapas e de análise conjunta
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/58116 |
Resumo: | The objective of this study was to use two methods of genetic analysis of growth curve (two-step method and method based on a Bayesian hierarchical approach called in this study as joint analysis) under the non-linear model that best describes the growth of Brahman cattle, with ages ranging from birth to 24 months. Four nonlinear models were fitted and compared using the coefficient of determination (R2), residual standard deviation (RSD), Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC). The estimation of the variance component of the curve parameters by the two-step method was performed considering the restricted maximum likelihood method (REML), by using the BLUPF90 software. For the joint analysis method, Gibbs Sampling and Metropolis-Hasting were implemented in the R software. Comparative analysis based on the goodness of fit criteria revealed that the Gompertz model turned out to be the most suitable model. The heritability values estimated by the two-step method were 0.41, 0.09 and 0.65 for parameters a, b, and k, respectively. The corresponding values of the joint analysis method were 0.50, 0.51 and 0.52 for the parameter a, b and k, respectively. The heritability estimates tended to be higher by the joint analysis method than those obtained by the two-step method, except for the parameter k. The obtained results reveal that the two-step method presented a residual variance superior of the obtained by using the joint analysis method. Then, less precise estimates of the genetic parameters can be obtained with this first method. |
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Análise genética de curvas de crescimento de bovinos da raça Brahman por métodos de duas etapas e de análise conjuntaGenetic analysis of growth curves of Brahman cattle by two-step and joint analysis methodsModelo hierárquico bayesianoCurvas de crescimentoGado de corteInferência bayesianaBayesian hierarchical modelGrowth curveBeef cattleParameters geneticsBayesian inferenceEstatísticaThe objective of this study was to use two methods of genetic analysis of growth curve (two-step method and method based on a Bayesian hierarchical approach called in this study as joint analysis) under the non-linear model that best describes the growth of Brahman cattle, with ages ranging from birth to 24 months. Four nonlinear models were fitted and compared using the coefficient of determination (R2), residual standard deviation (RSD), Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC). The estimation of the variance component of the curve parameters by the two-step method was performed considering the restricted maximum likelihood method (REML), by using the BLUPF90 software. For the joint analysis method, Gibbs Sampling and Metropolis-Hasting were implemented in the R software. Comparative analysis based on the goodness of fit criteria revealed that the Gompertz model turned out to be the most suitable model. The heritability values estimated by the two-step method were 0.41, 0.09 and 0.65 for parameters a, b, and k, respectively. The corresponding values of the joint analysis method were 0.50, 0.51 and 0.52 for the parameter a, b and k, respectively. The heritability estimates tended to be higher by the joint analysis method than those obtained by the two-step method, except for the parameter k. The obtained results reveal that the two-step method presented a residual variance superior of the obtained by using the joint analysis method. Then, less precise estimates of the genetic parameters can be obtained with this first method.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)O objetivo deste estudo foi utilizar dois métodos de análise genética de curvas de crescimento (método de duas etapas e método baseado em uma abordagem hierárquica bayesiana chamado neste estudo como análise conjunta) sob o modelo não linear que melhor descreve o crescimento de bovinos da raça Brahman, com idade variando desde o nascimento até os 24 meses. Quatro modelos não lineares foram ajustados e comparados usando o coeficiente de determinação (R2), desvio padrão residual (DPR), critério de informação de Akaike (AIC) e critério de informação bayesiano (BIC). A estimação dos componentes de variância dos parâmetros da curva pelo método de duas etapas foi realizada usando o método de máxima verossimilhança restrita (REML), com o software BLUPF90. Para o método de análise conjunta foram utilizados amostragem de Gibbs e Metropolis-Hasting implementados em um script desenvolvido no software R. A análise comparativa com base nos critérios de qualidade de ajuste revelou que o modelo de Gompertz foi o modelo mais adequado. Os valores de herdabilidade estimados pelo método de duas etapas foram 0,41, 0,09 e 0,65 para o peso assintótico (a), constante de integração (b) e taxa de maturação (k), respectivamente. Os valores correspondentes do método de análise conjunta foram 0,50, 0,51 e 0,52 para o peso assintótico, constante de integração e taxa de maturação, respectivamente. As estimativas de herdabilidade tenderam a ser maiores pelo método de análise conjunta do que aquelas obtidas pelo método de duas etapas, exceto para o parâmetro k. Os resultados obtidos revelam que o método de duas etapas apresentou uma variância residual superior à variância residual obtida pelo método de análise conjunta, o que pode produzir estimativas menos precisas dos parâmetros genéticos.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-graduação em EntomologiaUFLAbrasilDepartamento de EntomologiaLima, Renato Ribeiro deCarneiro, Antonio Policarpo SouzaFreitas, Rilke Tadeu Fonseca deBueno Filho, Julio Silvio de SousaDe La Cruz, Yhan Carlos Rojas2023-07-11T19:49:56Z2023-07-11T19:49:56Z2023-07-112023-06-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfDE LA CRUZ, Y. C. R. Análise genética de curvas de crescimento de bovinos da raça Brahman por métodos de duas etapas e de análise conjunta. 2023. 57 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/58116porhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-07-11T19:50:26Zoai:localhost:1/58116Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-07-11T19:50:26Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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The objective of this study was to use two methods of genetic analysis of growth curve (two-step method and method based on a Bayesian hierarchical approach called in this study as joint analysis) under the non-linear model that best describes the growth of Brahman cattle, with ages ranging from birth to 24 months. Four nonlinear models were fitted and compared using the coefficient of determination (R2), residual standard deviation (RSD), Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC). The estimation of the variance component of the curve parameters by the two-step method was performed considering the restricted maximum likelihood method (REML), by using the BLUPF90 software. For the joint analysis method, Gibbs Sampling and Metropolis-Hasting were implemented in the R software. Comparative analysis based on the goodness of fit criteria revealed that the Gompertz model turned out to be the most suitable model. The heritability values estimated by the two-step method were 0.41, 0.09 and 0.65 for parameters a, b, and k, respectively. The corresponding values of the joint analysis method were 0.50, 0.51 and 0.52 for the parameter a, b and k, respectively. The heritability estimates tended to be higher by the joint analysis method than those obtained by the two-step method, except for the parameter k. The obtained results reveal that the two-step method presented a residual variance superior of the obtained by using the joint analysis method. Then, less precise estimates of the genetic parameters can be obtained with this first method. |
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