Multi-Trait analysis of growth traits: fitting reduced rank models using principal components for Simmental beef cattle

• Autor(a) principal: Mota, Rodrigo Reis
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Costa, Edson Vinícius, Lopes, Paulo Sávio, Nascimento, Moyses, Silva, Luciano Pinheiro da, Silva, Fabyano Fonseca e, Marques, Luiz Fernando Aarão
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/0103-8478cr20150927; http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/23538
• topic: Computational demand; Genetic parameters; Heritability; Herdabilidade; Demanda computacional; Parâmetros genéticos

Objetivou-se estudar a efetividade da redução da dimensão da matriz de covariância do efeito genético direto na avaliação genética do crescimento (pesos dos 100 aos 730 dias de idade) de bovinos Simental, por meio da análise de componentes principais, e estimar componentes de (co)variância e parâmetros genéticos. A análise de componentes principais foi realizada ajsutando-se cinco diferentes modelos: um modelo multicaracterístico padrão, de posto completo, e quatro modelos de posto reduzido. Os modelos foram comparados via informação de Akaike (AIC) e informação Bayesiana de Schwarz (BIC). Os componentes de variância e parâmetros genéticos foram obtidos via REML. Os valores de AIC e BIC para os modelos testados foram similares, indicando a possibilidade da escolha de um modelo mais parcimonioso na avaliação genética da raça Simental. O primeiro componente principal explicou mais de 96% de toda variação genética aditiva direta em ambos os modelos. Os valores de herdabilidades foram maiores em idades mais avançadas e variaram de 0,05 (peso aos 100 dias) a 0,30 (peso aos 730 dias). As estimativas de correlações genéticas foram similares em todos os modelos e apresentaram mesma magnitude e comportamento independentemente do número de componentes principais adotado. Diante dos resultados, pode-se afirmar que apenas o primeiro componente principal foi suficiente para explicar quase que na totalidade a variação genética aditiva direta existente. Além disso, a similaridade dos parâmetros genéticos estimados e a menor demanda computacional são indicativos da possibilidade da utilização de modelos mais parcimoniosos na avaliação genética de bovinos Simental.