Modelos para avaliação genética da produção de leite em múltiplas lactações

• Published in: Pesquisa agropecuaria brasileira Vol. 50; no. 4; pp. 298 - 305
• Main Authors: Filho, João Cruz Reis, Verneque, Rui da Silva, Torres, Robledo de Almeida, Ribeiro, Virgínia Mara Pereira, Toral, Fabio Luiz Buranelo
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 01-04-2015
• ISSN: 0100-204X; 0100-204X
• DOI: 10.1590/S0100-204X2015000400005

O objetivo deste trabalho foi avaliar componentes de covariância e valores genéticos para produção de leite acumulada em até 305 dias, a partir dos dados das três primeiras lactações de vacas Gir. Foram analisados dados de 14.659 lactações, de 9.079 vacas, por meio dos modelos de repetibilidade, multicaracterístico (Mult) e de regressão aleatória com variância residual homogênea (MRAHo) ou heterogênea (MRAHe). A produção de leite foi considerada como característica distinta em cada lactação, no modelo Mult. Polinômios lineares foram utilizados nos modelos de regressão aleatória para ajuste das trajetórias médias e dos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individuais, de acordo com a ordem de parto. As médias a posteriori da herdabilidade foram semelhantes entre os diferentes modelos e lactações, e variaram entre 0,24 e 0,29. Os modelos Mult e MRAHe ajustaram-se melhor aos dados, uma vez que observou-se heterogeneidade de variâncias genéticas e residuais entre lactações. As correlações genéticas da produção acumulada de leite em até 305 dias nas três primeiras lactações foram próximas de 1,0; portanto, a seleção de reprodutores já pode ser feita a partir dos resultados da primeira lactação. Modelos de regressão aleatória com variâncias genéticas e residuais heterogêneas permitem modelar adequadamente as covariâncias das produções de leite acumuladas em múltiplas lactações e obter valores genéticos para seleção de reprodutores com base nos dados já da primeira lactação.
The objective of this work was to evaluate covariance components and breeding values for 305-day cumulative milk yield with data from the first three lactations of Gyr cows. A total of 14,659 lactations of 9,079 cows were evaluated, using the models of repeatability, multiple-trait (MT), and random regression with residual homoscedasticity (RRMHo) or heteroscedasticity (RRMHe). Milk yield was considered as a different trait in each lactation, in the MT model. Linear polynomials were used in random regression models to fit the mean trajectories and the additive genetic and permanent environment individual effects, according to calving order. Posteriori means for heritability were similar among different models and lactations, and varied from 0.24 to 0.29. The MT and RRMHe models had a better fit to the data, since heterogeneity was observed for genetic and residual variances between lactations. The genetic correlations of cumulative milk yield up to 305 days in the first three lactations were close to 1.0; therefore, the selection of reproducers can be made with data already from the first lactation. Random regression models with heterogenous genetic and residual variances allow for proper modeling of the covariances in cumulative milk yields in multiple lactations and for obtaining the genetic values to be used in the selection of reproducers, based on data already from the first lactation.