Efeito da autocorrelação residual na avaliação genética de cabras para a produção de leite e para o formato da curva de lactação
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Data de Publicação: | 2011 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Arquivo brasileiro de medicina veterinária e zootecnia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-09352011000300012 |
Resumo: | Avaliou-se o efeito da autocorrelação residual sobre a qualidade das estimativas dos parâmetros genéticos para produção total de leite (PL) e para os coeficientes a, b e c do modelo de Wood e, consequentemente, sobre a classificação dos animais para estas características. O modelo de Wood foi ajustado às lactações de cabras considerando-se três situações de estrutura residual: (EI) - erros independentes, (AR1) - erros autorregressivos de primeira ordem e (EI - AR1) - erros AR1 somente para as lactações que apresentaram autocorrelação residual significativa e EI para as demais. As estimativas dos coeficientes a, b e c e PL foram utilizadas como variáveis dependentes em um modelo animal multicaracterístico, o qual incluiu os efeitos aleatórios de animal e de ambiente permanente e os efeitos fixos de grupo contemporâneo, número de crias por parto, grupos genéticos e ordem de parto, além das covariáveis duração da lactação e a idade da cabra ao parto. As diferentes estruturas residuais afetaram as estimativas dos parâmetros genéticos e as classificações dos animais para as características estudadas. Portanto, a seleção dos animais pode ser modificada pela presença da autocorrelação residual, sendo a estrutura EI-AR1 uma alternativa para contornar este problema. |
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Efeito da autocorrelação residual na avaliação genética de cabras para a produção de leite e para o formato da curva de lactaçãoherdabilidademodelo animalrepetibilidaderesíduos autorregressivosAvaliou-se o efeito da autocorrelação residual sobre a qualidade das estimativas dos parâmetros genéticos para produção total de leite (PL) e para os coeficientes a, b e c do modelo de Wood e, consequentemente, sobre a classificação dos animais para estas características. O modelo de Wood foi ajustado às lactações de cabras considerando-se três situações de estrutura residual: (EI) - erros independentes, (AR1) - erros autorregressivos de primeira ordem e (EI - AR1) - erros AR1 somente para as lactações que apresentaram autocorrelação residual significativa e EI para as demais. As estimativas dos coeficientes a, b e c e PL foram utilizadas como variáveis dependentes em um modelo animal multicaracterístico, o qual incluiu os efeitos aleatórios de animal e de ambiente permanente e os efeitos fixos de grupo contemporâneo, número de crias por parto, grupos genéticos e ordem de parto, além das covariáveis duração da lactação e a idade da cabra ao parto. As diferentes estruturas residuais afetaram as estimativas dos parâmetros genéticos e as classificações dos animais para as características estudadas. Portanto, a seleção dos animais pode ser modificada pela presença da autocorrelação residual, sendo a estrutura EI-AR1 uma alternativa para contornar este problema.Universidade Federal de Minas Gerais, Escola de Veterinária2011-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-09352011000300012Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia v.63 n.3 2011reponame:Arquivo brasileiro de medicina veterinária e zootecnia (Online)instname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMG10.1590/S0102-09352011000300012info:eu-repo/semantics/openAccessMelo,A.L.P.Torres,R.A.Silva,F. Fonseca eRibeiro Júnior,J.I.Rodrigues,M.T.Menezes,G.R.O.por2011-08-08T00:00:00Zoai:scielo:S0102-09352011000300012Revistahttps://www.scielo.br/j/abmvz/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpjournal@vet.ufmg.br||abmvz.artigo@abmvz.org.br1678-41620102-0935opendoar:2011-08-08T00:00Arquivo brasileiro de medicina veterinária e zootecnia (Online) - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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