A produção de leite em geral é a característica mais importante em programa de melhoramento animal de rebanhos leiteiros. Vários estudos tem sido conduzidos para no Gir Leiteiro envolvendo a estimação de parâmetros genéticos para características produtivas nos últimos anos, mas pequena atenção foi dada a saúde do úbere e características reprodutivas. Os índices de seleção são utilizados em vários países para selecionar animais mais lucrativos e para quantificar a resposta correlacionada entre as características a serem incluídas como objetivos de seleção. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um estudo visando a construção de índices de seleção para posterior utilização na classificação e seleção dos animais avaliados no programa de teste de progênie de bovinos Gir Leiteiro no Brasil. Componentes de (co) variância para a produção de leite (PL), gordura (G), proteína (P), porcentagem de gordura (G%), porcentagem de proteína (P%), escore de células somáticas (ECS), intervalo de partos (IDP) e idade ao primeiro parto (IPP) foram estimados usando informações de desempenho fornecidas pela Associação Brasileira de Criadores de Gir Leiteiro (ABCGIL). Os dados incluíram registros de 10.146 vacas, filhas de 1005 touros, com partos ocorridos entre 1989 e 2013, distribuídas em 289 rebanhos. As análises estatísticas foram realizadas utilizando modelo animal, em análises bivariadas pelo método de máxima verossimilhança restrita (REML). Sete diferentes índices foram propostos (chamados GPI = Gir Performance Index), com alternativos objetivos de seleção e fatores de ponderação. GPI-1: PL + G +P, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) das características. GPI-2: PL + P + IDP + IPP, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) para as características reprodutivas e ponderação zero para IDP e IPP; GPI-3: PL + P + IDP + IPP, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) para as características produtivas e para IDP, e ponderação zero para IPP. Baseados nas possíveis respostas esperadas obtidas nos índices anteriores, diferentes fatores de ponderação foram atribuídos para as características do GPI-4 ao GPI-7. GPI-4: 0.20*PL + 0.40*P - 0.30*IPP - 0.10*IDP; GPI-5: 0.10*PL + 0.50*P - 0.10*IPP - 0.30*IDP; GPI-6: 0.10*PL + 0.60*P - 0.10*IPP - 0.20*IDP e GPI-7: 0.10*PL + 0.30*P - 0.20*IPP - 0.40*IDP. O GPI-1, GPI-2, GPI-3 e GPI-4 apresentaram maiores respostas para a produção de leite. Pequenas diferenças nas respostas para P foram observadas entre os índices. A resposta para IDP diminuiu do GPI-1 ao GPI-7 o que pode ser favorável, pois diminuiria o IDP. Entretanto, não foram obsevadas grandes diferenças entre as respostas econômicas, indicando que é possível a seleção para características reprodutivas sem diminuir o lucro. Os resultados sugerem que a seleção somente para produção de leite poderia levar a um declínio no desempenho reprodutivo. A inclusão da PL, P, IDP e IPP como objetivos de seleção no programa desenvolvido pela ABCGIL poderia promover um equilíbrio entre o melhoramento das características produtivas e reprodutivas. No entanto, espera-se lenta resposta à seleção devido às baixas estimativas de herdabilidade das características. / Milk production traits in general are the most important trait in dairy cattle breeding program. Several studies have been conducted on Gir cattle involving the estimation of genetic parameters for milk production traits over last years, but small attention was given to udder health and reproductive traits. Selection indexes have been used around the world to select more profitable animals and to quantify the correlated response among all traits included in the breeding goal. Thus, the main goal of the present study was to develop a selection indexes for future use in the classification and selection of animals evaluated in a breeding program of Gir dairy cattle in Brazil. The estimate genetic parameters for 305d milk yield (MILK); fat yield (F), fat content (F%), protein yield (P), protein content (P%), lactation somatic cell score (LSCS), calving interval (CI) and age at first calving (AFC), were calculated using information on milk and reproduction traits provided by the Brazilian Association of Gir Dairy Breeders (ABCGIL). Dataset included records of 10,146 cows, daughters of 1,005 sires, who calved between 1989 and 2013, reared in 289 herds. The statistical analyses were carried out by an animal model, in bivariate analyses using the restricted maximum likelihood method. Seven different situations were created in the present study to define the breeding goals for Gir Dairy cattle (named GPI = Gir Performance Index). GPI-1; MILK + F + P, including the respective economic values (EV$) of traits; GPI-2: Milk + P + AFC + CI, including the respective economic values (EV$) for milk traits and zero for CI and AFC; GPI-3: M + P + AFC + CI, considering EV ($) for MILK, P, CI and zero for AFC. Based on possible expected responses obtained from previous indexes, different weighting factors were attributed to traits in GPI-4 to GPI-7. GPI-4: 0.20*MILK + 0.40*P - 0.30*AFC - 0.10*CI; GPI-5: 0.10*MILK + 0.50*P - 0.10*AFC - 0.30*CI; GPI-6: 0.10*MILK + 0.60*P - 0.10*AFC - 0.20*CI and GPI-7: 0.10*MILK + 0.30*P - 0.20*AFC - 0.40*CI. GPI-1, GPI-2, GPI-3 and GPI-4 provided higher genetic responses for MILK. Small differences on responses were observed for P across all indexes. Responses for CI decreased from GPI-1 to GPI-7, which could be favorable, however no differences among the economic selection response were observed, indicating that is possible include reproduction traits in the index without decrease the profit. These results suggest that the selection based only on the improvement of milk yield could lead to a decrease in reproduction performance. These results suggest that inclusion of MILK, P, CI and AFC traits in the breeding goals in the breeding program developed by ABCGIL could generate a balanced improvement of production and reproduction traits. However, is expected smal response to selection due to low heritability estimates for these traits.

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The production system evaluated was an operation of purebred Nellore cattle, located in the Northwest of Goiás state, Brazil, where the inputs about management, indices of productivity, income and expenses were obtained. A bio-economic model was used to calculate the economic values of the following traits: age at first calving (IPP), calving interval (IDP), stayability (STAY), earlier calving probability (3P), accumulated productivity (PAC), daily weight gain prior (GMDPre) and post weaning (GMDPos), weight at standard ages of 120 (P120), 210 (P210), 365 (P365) and 450 (P450) days, feed efficiency (EA), carcass dressing (RC), and longissimus muscle area (AOL). Economic values were obtained for a change in one unit of each trait, maintaining the remaining unchanged. Then the economic values were standardized by its standard deviation of each trait. To generate selection indices the genetic (co)variances components of the traits were estimated by Bayesian implementation via Gibbs sampling using bi-trait animal models. The covariance and variance means obtained were used to generate a new matrix (12 x 12) containing all traits. The "matrix bending" methodology was applied to obtain a positive-defined matrix. The selection index equation used was I = b1DEP1 + ... + bnDEPn, where DEP is the expected progeny differences and "b" is the index coefficient that maximize the correlation among the index and the breeding objective. The "b" coefficients were calculated as b = G11-1G12a, where G11 is the genetic (co)variance matrix of the criteria in the index, G12 is the genetic covariance matrix between the selection criteria in the index and the traits in the breeding objective, and "a" is the vector of corrected economic values. Three indices were constructed with different proposes: indices I represent an overall index, which objective is to select harmonics animals. The indices II and III were defined with the purpose to maximize the weaned calves and finished beef cattle production, respectively. Economic values of the traits varied between R$ 0.38 and R$ 68.29 per animal/year. The traits that more strongly affected the economic system were GMDPre (20.55%), IPP (15.70%), AOL (12.13%), GMDPos (11.13%) and P450 (8.98%). The greater economic gains were obtained with index I (R$ 129.12). Indices II and III represented the lowest gains for the system. Generally, the indices are very sensitive to market conditions. However, they may provide more total gains (genetic and economic) as they comprise a set of economically relevant traits to the production system. In addition, the indices may be applied to different purposes in order to attend specific market requirements. / A utilização de índices econômicos de seleção como ferramenta para avaliação genética animal é mais eficiente em representar o valor total de um animal. Por isso, objetivou-se propor índices aplicados a diferentes objetivos de seleção para sistemas de produção de Nelore no bioma Cerrado. O presente estudo consistiu em duas fases, em que na 1ª avaliou-se a relevância econômica de características em bovinos de corte e na 2ª fase desenvolveu-se índices econômicos de seleção com diferentes objetivos. O sistema de produção avaliado foi baseado em uma propriedade de criação de bovinos Nelore PO, localizada no noroeste do estado de Goiás-Brasil, na qual foram obtidas informações sobre manejo, índices zootécnicos, gestão, receitas e despesas. Utilizou-se modelo bioeconômico para o cálculo dos valores econômicos das características idade ao primeiro parto (IPP), intervalo de partos (IDP), stayability (STAY), probabilidade de parto precoce (3P), produtividade acumulada (PAC), ganho médio diário pré (GMDPre) e pós desmama (GMDPos), pesos padronizados aos 120 (P120), 210 (P210), 365 (P365) e 450 (P450) dias de idade, eficiência alimentar (EA), rendimento de carcaça (RC) e área de olho de lombo (AOL). Os valores econômicos foram calculados por meio do melhoramento em 1 unidade de cada característica, mantendo as demais constantes, e em seguida foram padronizados pelo respectivo desvio-padrão de cada característica. Para criação dos índices de seleção, estimou-se os componentes de (co)variâncias de características usualmente selecionadas em Nelore (P120, P210, P365, P450, Perímetros Escrotal aos 365 (PE365) e aos 450 dias (PE450) de idade, AOL, Acabamento (ACAB), IPP, IDP, PAC e STAY), por meio da metodologia Bayesiana via Gibbs sampling, em modelo animal bi-característico. As covariâncias e as médias das variâncias obtidas das análises bicaracterísticas foram utilizadas para formação de uma nova matriz (12 x 12) que envolveu todas as características analisadas. Para assegurar que esta matriz fosse positiva definida, foi aplicada a metodologia Matrix Bending. O índice econômico de seleção foi desenvolvido por meio da equação: I = b1DEP1 + ... + bnDEPn, em que DEP é a diferença esperada na progênie do animal e "b" é o coeficiente regressor que maximiza a correlação entre o índice e o objetivo de seleção. O "b" foi calculado por meio da seguinte equação: b= G11-1G12a, em que o G11 é a matriz de (co)variâncias genéticas entre as características do índice de seleção, o G12 é a matriz de covariâncias genéticas entre as características do índice e do objetivo de seleção e "a" é o vetor de valores genético-econômicos. Três índices foram construídos com diferentes propósitos: o I referiu-se a um índice geral, cujo objetivo foi selecionar animais harmômicos. Os índices II e III tiveram como finalidade a maximização da produção de bezerros desmamados e de animais terminados, respectivamente. Os valores econômicos das características avaliadas variaram de R$ 0,38 a R$ 68,29 /animal/ano. As características que mais impactaram economicamente o sistema foram GMDPre (20,55%), IPP (15,70%), AOL (12,13%), GMDPos (11,13%) e P450 (8,98%). O índice econômico que proporcionou maior ganho econômico para o sistema avaliado foi o I (R$ 129,12). Enquanto os índices II e III representaram menores ganhos para o sistema. Em geral, os índices são sensíveis às condições mercadológicas. No entanto, podem proporcionar maiores ganhos totais (genéticos e econômicos), por envolver um conjunto de características economicamente relevantes para o sistema de produção. Além disso, os índices podem ser aplicados a diferentes propósitos, de forma a atender às necessidades mercadológicas.

A produção de leite em geral é a característica mais importante em programa de melhoramento animal de rebanhos leiteiros. Vários estudos tem sido conduzidos para no Gir Leiteiro envolvendo a estimação de parâmetros genéticos para características produtivas nos últimos anos, mas pequena atenção foi dada a saúde do úbere e características reprodutivas. Os índices de seleção são utilizados em vários países para selecionar animais mais lucrativos e para quantificar a resposta correlacionada entre as características a serem incluídas como objetivos de seleção. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um estudo visando a construção de índices de seleção para posterior utilização na classificação e seleção dos animais avaliados no programa de teste de progênie de bovinos Gir Leiteiro no Brasil. Componentes de (co) variância para a produção de leite (PL), gordura (G), proteína (P), porcentagem de gordura (G%), porcentagem de proteína (P%), escore de células somáticas (ECS), intervalo de partos (IDP) e idade ao primeiro parto (IPP) foram estimados usando informações de desempenho fornecidas pela Associação Brasileira de Criadores de Gir Leiteiro (ABCGIL). Os dados incluíram registros de 10.146 vacas, filhas de 1005 touros, com partos ocorridos entre 1989 e 2013, distribuídas em 289 rebanhos. As análises estatísticas foram realizadas utilizando modelo animal, em análises bivariadas pelo método de máxima verossimilhança restrita (REML). Sete diferentes índices foram propostos (chamados GPI = Gir Performance Index), com alternativos objetivos de seleção e fatores de ponderação. GPI-1: PL + G +P, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) das características. GPI-2: PL + P + IDP + IPP, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) para as características reprodutivas e ponderação zero para IDP e IPP; GPI-3: PL + P + IDP + IPP, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) para as características produtivas e para IDP, e ponderação zero para IPP. Baseados nas possíveis respostas esperadas obtidas nos índices anteriores, diferentes fatores de ponderação foram atribuídos para as características do GPI-4 ao GPI-7. GPI-4: 0.20*PL + 0.40*P - 0.30*IPP - 0.10*IDP; GPI-5: 0.10*PL + 0.50*P - 0.10*IPP - 0.30*IDP; GPI-6: 0.10*PL + 0.60*P - 0.10*IPP - 0.20*IDP e GPI-7: 0.10*PL + 0.30*P - 0.20*IPP - 0.40*IDP. O GPI-1, GPI-2, GPI-3 e GPI-4 apresentaram maiores respostas para a produção de leite. Pequenas diferenças nas respostas para P foram observadas entre os índices. A resposta para IDP diminuiu do GPI-1 ao GPI-7 o que pode ser favorável, pois diminuiria o IDP. Entretanto, não foram obsevadas grandes diferenças entre as respostas econômicas, indicando que é possível a seleção para características reprodutivas sem diminuir o lucro. Os resultados sugerem que a seleção somente para produção de leite poderia levar a um declínio no desempenho reprodutivo. A inclusão da PL, P, IDP e IPP como objetivos de seleção no programa desenvolvido pela ABCGIL poderia promover um equilíbrio entre o melhoramento das características produtivas e reprodutivas. No entanto, espera-se lenta resposta à seleção devido às baixas estimativas de herdabilidade das características. / Milk production traits in general are the most important trait in dairy cattle breeding program. Several studies have been conducted on Gir cattle involving the estimation of genetic parameters for milk production traits over last years, but small attention was given to udder health and reproductive traits. Selection indexes have been used around the world to select more profitable animals and to quantify the correlated response among all traits included in the breeding goal. Thus, the main goal of the present study was to develop a selection indexes for future use in the classification and selection of animals evaluated in a breeding program of Gir dairy cattle in Brazil. The estimate genetic parameters for 305d milk yield (MILK); fat yield (F), fat content (F%), protein yield (P), protein content (P%), lactation somatic cell score (LSCS), calving interval (CI) and age at first calving (AFC), were calculated using information on milk and reproduction traits provided by the Brazilian Association of Gir Dairy Breeders (ABCGIL). Dataset included records of 10,146 cows, daughters of 1,005 sires, who calved between 1989 and 2013, reared in 289 herds. The statistical analyses were carried out by an animal model, in bivariate analyses using the restricted maximum likelihood method. Seven different situations were created in the present study to define the breeding goals for Gir Dairy cattle (named GPI = Gir Performance Index). GPI-1; MILK + F + P, including the respective economic values (EV$) of traits; GPI-2: Milk + P + AFC + CI, including the respective economic values (EV$) for milk traits and zero for CI and AFC; GPI-3: M + P + AFC + CI, considering EV ($) for MILK, P, CI and zero for AFC. Based on possible expected responses obtained from previous indexes, different weighting factors were attributed to traits in GPI-4 to GPI-7. GPI-4: 0.20*MILK + 0.40*P - 0.30*AFC - 0.10*CI; GPI-5: 0.10*MILK + 0.50*P - 0.10*AFC - 0.30*CI; GPI-6: 0.10*MILK + 0.60*P - 0.10*AFC - 0.20*CI and GPI-7: 0.10*MILK + 0.30*P - 0.20*AFC - 0.40*CI. GPI-1, GPI-2, GPI-3 and GPI-4 provided higher genetic responses for MILK. Small differences on responses were observed for P across all indexes. Responses for CI decreased from GPI-1 to GPI-7, which could be favorable, however no differences among the economic selection response were observed, indicating that is possible include reproduction traits in the index without decrease the profit. These results suggest that the selection based only on the improvement of milk yield could lead to a decrease in reproduction performance. These results suggest that inclusion of MILK, P, CI and AFC traits in the breeding goals in the breeding program developed by ABCGIL could generate a balanced improvement of production and reproduction traits. However, is expected smal response to selection due to low heritability estimates for these traits.