Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Delvan Alves da
Data de Publicação: 2017
Outros Autores: Silva, Fabyano Fonseca e, Ventura, Henrique Torres, Junqueira, Vinícius Silva, Silva, Alessandra Alves da, Mota, Rodrigo Reis, Lopes, Paulo Sávio
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2017000800010
http://locus.ufv.br//handle/123456789/26064
Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar os critérios para formação de grupos de contemporâneos (GCs) na avaliação genética de peso ao desmame em bovinos Nelore. Foram utilizados 713.474 registros de 3.066 rebanhos localizados no Centro-Oeste e no Norte do Brasil. Os dados foram provenientes do Serviço de Registro Genealógico das Raças Zebuínas da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu. As estruturas de dados foram definidas com base no número de desvios-padrão (DPs) para remoção de outliers (±2,0, ±2,5, ±3,0 e ±3,5) e no número mínimo de animais por GC (3, 7 e 15). A avaliação genética foi realizada por meio de modelo animal via inferência bayesiana. As estruturas de dados com ±3,5 DPs e GC com mínimo de 15 animais apresentaram a maior variância genética aditiva (82,65±2,93), e aquelas com ±2,0 DPs e GC com mínimo de 3 animais, a menor (60,23±1,96). A formação correta de GCs resulta em arquivos de dados mais consistentes, o que permite obter estimativas mais confiáveis dos parâmetros genéticos. As melhores respostas à seleção são obtidas ao se adotar os seguintes critérios para remoção de outliers: 2,5, 3,0 e 3,5 desvios-padrão e mínimo de 15 animais por grupo de contemporâneos.
id UFV_bff064ba53e39c97a03411c174a5726c
oai_identifier_str oai:locus.ufv.br:123456789/26064
network_acronym_str UFV
network_name_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
repository_id_str 2145
spelling Silva, Delvan Alves daSilva, Fabyano Fonseca eVentura, Henrique TorresJunqueira, Vinícius SilvaSilva, Alessandra Alves daMota, Rodrigo ReisLopes, Paulo Sávio2019-07-03T14:32:37Z2019-07-03T14:32:37Z2017-081678-3921http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2017000800010http://locus.ufv.br//handle/123456789/26064O objetivo deste trabalho foi avaliar os critérios para formação de grupos de contemporâneos (GCs) na avaliação genética de peso ao desmame em bovinos Nelore. Foram utilizados 713.474 registros de 3.066 rebanhos localizados no Centro-Oeste e no Norte do Brasil. Os dados foram provenientes do Serviço de Registro Genealógico das Raças Zebuínas da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu. As estruturas de dados foram definidas com base no número de desvios-padrão (DPs) para remoção de outliers (±2,0, ±2,5, ±3,0 e ±3,5) e no número mínimo de animais por GC (3, 7 e 15). A avaliação genética foi realizada por meio de modelo animal via inferência bayesiana. As estruturas de dados com ±3,5 DPs e GC com mínimo de 15 animais apresentaram a maior variância genética aditiva (82,65±2,93), e aquelas com ±2,0 DPs e GC com mínimo de 3 animais, a menor (60,23±1,96). A formação correta de GCs resulta em arquivos de dados mais consistentes, o que permite obter estimativas mais confiáveis dos parâmetros genéticos. As melhores respostas à seleção são obtidas ao se adotar os seguintes critérios para remoção de outliers: 2,5, 3,0 e 3,5 desvios-padrão e mínimo de 15 animais por grupo de contemporâneos.The objective of this work was to evaluate the criteria for the formation of contemporary groups (CGs) in the genetic evaluation of body weight at weaning in Nellore cattle. A total of 713,474 records from 3,066 herds located in Midwestern and Northern Brazil were used. Data were obtained from the genealogical registry of zebu breeds of the Brazilian association of zebu breeders. Data structures were defined based on the number of standard deviations (SDs) for outlier removal (±2.0, ±2.5, ±3.0, and ±3.5) and on the minimal number of animals per CG (3, 7, and 15). Genetic evaluation was performed with an animal model using Bayesian inference. Data structures with ±3.5 SDs and CG with at least 15 animals presented the highest additive genetic variance (82.65±2.93), and those with ±2.0 SDs and CG with at least 3 animals showed the lowest one (60.23±1.96). The proper formation of CGs results in better-quality data archives, allowing to obtain more trustable estimates for the genetic parameters. Better selection responses are obtained when the following criteria are adopted for the removal of outliers: 2.5, 3.0, and 3.5 standard deviations and a minimum of 15 animals per contemporary group.engPesquisa Agropecuária Brasileirav. 52, n. 8, p. 643- 651, ago. 2017HeritabilityOutliersZebuHerdabilidadeContemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inferenceinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALartigo.pdfartigo.pdfartigoapplication/pdf413317https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/26064/1/artigo.pdfcefd183d5b2d66af4e5019535afd82c0MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/26064/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/260642019-07-03 11:57:32.592oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452019-07-03T14:57:32LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.en.fl_str_mv Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
title Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
spellingShingle Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
Silva, Delvan Alves da
Heritability
Outliers
Zebu
Herdabilidade
title_short Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
title_full Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
title_fullStr Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
title_full_unstemmed Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
title_sort Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference
author Silva, Delvan Alves da
author_facet Silva, Delvan Alves da
Silva, Fabyano Fonseca e
Ventura, Henrique Torres
Junqueira, Vinícius Silva
Silva, Alessandra Alves da
Mota, Rodrigo Reis
Lopes, Paulo Sávio
author_role author
author2 Silva, Fabyano Fonseca e
Ventura, Henrique Torres
Junqueira, Vinícius Silva
Silva, Alessandra Alves da
Mota, Rodrigo Reis
Lopes, Paulo Sávio
author2_role author
author
author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Delvan Alves da
Silva, Fabyano Fonseca e
Ventura, Henrique Torres
Junqueira, Vinícius Silva
Silva, Alessandra Alves da
Mota, Rodrigo Reis
Lopes, Paulo Sávio
dc.subject.pt-BR.fl_str_mv Heritability
Outliers
Zebu
Herdabilidade
topic Heritability
Outliers
Zebu
Herdabilidade
description O objetivo deste trabalho foi avaliar os critérios para formação de grupos de contemporâneos (GCs) na avaliação genética de peso ao desmame em bovinos Nelore. Foram utilizados 713.474 registros de 3.066 rebanhos localizados no Centro-Oeste e no Norte do Brasil. Os dados foram provenientes do Serviço de Registro Genealógico das Raças Zebuínas da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu. As estruturas de dados foram definidas com base no número de desvios-padrão (DPs) para remoção de outliers (±2,0, ±2,5, ±3,0 e ±3,5) e no número mínimo de animais por GC (3, 7 e 15). A avaliação genética foi realizada por meio de modelo animal via inferência bayesiana. As estruturas de dados com ±3,5 DPs e GC com mínimo de 15 animais apresentaram a maior variância genética aditiva (82,65±2,93), e aquelas com ±2,0 DPs e GC com mínimo de 3 animais, a menor (60,23±1,96). A formação correta de GCs resulta em arquivos de dados mais consistentes, o que permite obter estimativas mais confiáveis dos parâmetros genéticos. As melhores respostas à seleção são obtidas ao se adotar os seguintes critérios para remoção de outliers: 2,5, 3,0 e 3,5 desvios-padrão e mínimo de 15 animais por grupo de contemporâneos.
publishDate 2017
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-08
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-07-03T14:32:37Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-07-03T14:32:37Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2017000800010
http://locus.ufv.br//handle/123456789/26064
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 1678-3921
identifier_str_mv 1678-3921
url http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2017000800010
http://locus.ufv.br//handle/123456789/26064
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.ispartofseries.pt-BR.fl_str_mv v. 52, n. 8, p. 643- 651, ago. 2017
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pesquisa Agropecuária Brasileira
publisher.none.fl_str_mv Pesquisa Agropecuária Brasileira
dc.source.none.fl_str_mv reponame:LOCUS Repositório Institucional da UFV
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:UFV
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str UFV
institution UFV
reponame_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
collection LOCUS Repositório Institucional da UFV
bitstream.url.fl_str_mv https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/26064/1/artigo.pdf
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/26064/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv cefd183d5b2d66af4e5019535afd82c0
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv fabiojreis@ufv.br
_version_ 1801213074415288320