Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear

• Autor(a) principal: Faria, Carina Ubirajara de
• Data de Publicação: 2008
• Outros Autores: Magnabosco, Cláudio Ulhôa, Albuquerque, Lucia Galvão de [UNESP], Reyes, Arcadio de los, Bezerra, Luiz Antônio Framartino, Lobo, Raysildo Barbosa
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2008000700007; http://hdl.handle.net/11449/4523
• topic: Gibbs sampling; morphological traits; Beef cattle; breeding values; Amostragem de Gibbs; Características morfológicas; Gado de corte; valores genéticos

O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. de modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.