Variação do grau de crença na avaliação genética de codornas de postura (Coturnix coturnix japonica) sob seleção

• Autor(a) principal: Santos, Isabela Lopes dos
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/11381
• topic: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA::GENETICA E MELHORAMENTO DOS ANIMAIS DOMESTICOS; Codornas; Ovos - Produção; Genética animal; Quails; Eggs - Production; Animal genetics

O presente trabalho foi realizado com dados de uma população de codornas de postura sob seleção em núcleo, com objetivo de estudar as modificações que ocorrem na estimação de parâmetros genéticos para produção total de ovos quando o grau de crença é alterado no estabelecimento da modelagem para análise por meio do método Bayesiano. Foram utilizados os graus de crença: três, dez, 20, 30, 40, 50, 100, 500, 1000 e 10000. A produção total de ovos em 180 dias apresentou média e desvio padrão de 115,632 ± 18,1306 ovos. Considerando as informações à priori para as estimativas de variância genética aditiva e residual fixados em 25 e 50 ovos[quadrado], respectivamente, obteve-se modificações em todas as estimativas quando o grau de crença foi alterado A herdabilidade com o grau de crença menor (3) foi 0,11, com o grau de crença mais elevado (100.000) foi de 0,33. Considerando as informações à priori para as estimativas de variância genética aditiva e residual fixados em 50 e 100 ovos[quadrado], respectivamente, também ocorreram modificações em todas as estimativas com a alteração do grau de crença. A herdabilidade com o grau de crença menor (3) foi 0,12, com o grau de crença mais elevado (100.000) foi de 0,33. Em ambos os casos, o intervalo de credibilidade e região de alta densidade das estimativas dos componentes de variância e herdabilidade, tornaram-se mais estreitos com o aumento do grau de crença. Portanto, o aumento do grau de crença possibilita estimativas de maiores magnitudes e melhor precisão, aprimorando as estimativas dos parâmetros. No entanto, a utilização desse recurso requer conhecimento prévio sobre a característica em questão.