Modelos bayesianos de limiar e linear na estimação de parâmetros genéticos para características morfológicas de bovinos da raça Nelore Threshold and linear bayesian models in the genetic parameters estimation for morphological traits in Nelore cattle

Objetivou-se comparar as estimativas de parâmetros genéticos para as características morfológicas de estrutura corporal, precocidade de terminação e musculosidade, obtidas a partir de análises bayesianas, a partir dos modelos de limiar e linear. Foram utilizados dados de escores visuais, ao sobreano...

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Published in:Revista brasileira de saúde e produção animal Vol. 11; no. 3
Main Authors: Cláudio Ulhôa Magnabosco, Dyomar Toledo Lopes, Juliano Pereira Terra, Marco Antônio Oliveira Viu, Carina Ubirajara Faria, Bruno Carlos Pires, Raysildo Barbosa Lôbo
Format: Journal Article
Language:English
Published: Universidade Federal da Bahia 01-09-2010
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Description
Summary:Objetivou-se comparar as estimativas de parâmetros genéticos para as características morfológicas de estrutura corporal, precocidade de terminação e musculosidade, obtidas a partir de análises bayesianas, a partir dos modelos de limiar e linear. Foram utilizados dados de escores visuais, ao sobreano, de 4.155 bovinos da raça Nelore, pertencentes a rebanhos participantes do Programa Nelore Brasil da Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores. Os animais foram avaliados visualmente pelo método denominado SAM (Sistema de Avaliação Morfológica). Para a estimação dos parâmetros genéticos, foram realizadas análises unicaracterísticas a partir dos modelos de limiar e linear (características morfológicas) e análises bicaracterísticas que levavam em conta os modelos de linear-limiar e linear-linear (incluindo o peso aos 120 dias de idade como característica âncora). Nas análises unicaracterísticas, verificou-se que as estimativas de herdabilidade foram semelhantes para ambos os modelos. Para as análises bicaracterísticas, as estimativas de herdabilidade obtidas no modelo linear-linear apresentaram maior magnitude do que aquelas obtidas no modelo linear-limiar. Entretanto, as correlações de Spearman entre os valores genéticos preditos para os diferentes modelos (limiar e linear ou linear-linear e linear-limiar) mostraram haver mínima alteração na colocação dos animais, e essa modificação foi insuficiente para alterar sua classificação quanto ao percentil, ou seja, todos os animais TOP1%, quando utilizados modelos lineares, continuaram TOP1%, com a utilização de modelos de limiar. Na avaliação genética de características morfológicas, avaliadas por escores visuais, pode-se utilizar tanto o modelo de limiar quanto o modelo linear.It was aimed to compare the estimates of genetic parameters for body structure, finishing precocity and muscling obtained in single-trait and two-trait bayesian analyses under linear and threshold models. Visual scores obtained from 4,155 Nelore cattle at yearling, belonging to the Brazilian Nelore Program, were used. The animals were evaluated visually by method SAM (System of Morphologic Evaluation). Genetic parameters were estimated by single-trait bayesian analysis considering linear and threshold models (morphological traits) and two-trait bayesian analysis considering linear-linear and linear-threshold models (including the weight to the 120 days). In single-trait analysis, it was verified that heritability estimated were similar for both the models. When considering two-trait analysis, the heritability estimates obtained in the linear-linear model had presented greater magnitude than that in the linear-threshold model. However, the Spearman correlations among the breeding values for different models (linear or threshold and linear-linear or linear-threshold) showed low alteration in the placement of the animals, and it was an insufficient modification to alter their classification as for the percentile, in other words, all the animals TOP1%, when linear models were used, continued being TOP1% when used threshold models. In the genetic evaluation of animals for morphological traits, the linear or threshold model can be used in genetic improvement programs.
ISSN:1519-9940
1519-9940