Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-26Bitstream added on 2014-06-13T20:03:29Z : No. of bitstreams: 1 bignardi_ab_dr_jabo.pdf: 1324029 bytes, checksum: eefcd7697892e45dbbe5b9ff67fbe3ce (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC) de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa foram estimados utilizando os modelos multicaracterísticas e modelos de regressão aleatória (MRA). Para os modelos multicaracterísticas foram analisados 15.896 controles mensais de produção de leite de 1.820 primeiras lactações de vacas da raça Holandesa. As análises foram realizadas por meio de sete modelos: multicaracterísticas padrão, três modelos de posto reduzido ajustando os primeiros 2,3 e 4 componentes principais genéticos e três modelos utilizando análise de fatores com 2,3 e 4 fatores. Para todos os modelos foram considerados os efeitos aleatórios genético aditivo e residual, e os efeitos sistemáticos do grupo de contemporâneo e da idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrática) e do número de dias em lactação (efeito linear). A matriz de (co)variâncias residual, para todos os modelos, foi assumida ter posto completo. Os resultados indicam que somente dois componentes principais são requeridos para modelar a estrutura de (co)variâncias genéticas entre as produções de leite no dia do controle. Além disso, o modelo de posto reduzido diminui consideravelmente o número de parâmetros, sem reduzir a qualidade de ajuste. Para os MRA foram analisados 152.145 controles semanais de produção de leite de 7.317 primeiras lactações de vacas da raça Holandesa, provenientes de rebanhos da região Sudeste do Brasil. As produções de leite no dia do controle (PLDC) foram consideradas em 44 classes semanais de dia em lactação. Os grupos de contemporâneos foram definidos como rebanho-ano-semana do controle compondo 2.539 classes e, contendo, no mínimo, seis animais. O modelo utilizado incluiu os efeitos aleatórios genético aditivo direto, de ambiente permanente e o residual. Foram considerados como efeitos fixos, o grupo de... / Genetic parameters for first lactation test-day milk yields of Holstein cattle were estimated using multivariate and random regression models (RRM). For multivariate model a total of 15,896 individual monthly test-day milk yields (10 test-days), from 1,820 complete first lactations of Holstein cattle. A standard multivariate analysis, reduced rank analyses fitting the first 2, 3 and 4 genetic principal components, and analyses that fitted a factor analytic structure considering 2, 3 and 4 factors, were carried out. All models included also fixed effects of the contemporary groups, age of cow (linear and quadratic effects) and days in milk (linear effect). The residual covariance matrix was assumed to have full rank throughout. The results indicate that only two principal components are required to model the genetic covariance structure among the test-days milk yield. Furthermore, reduced rank model allows decreasing the number of parameter without reducing the goodness of fit considerably. For RRM A total of 152,145 weekly test-day milk yield records from 7,317 first lactations of Holstein cows distributed across 93 herds in southeastern Brazil were analyzed. Test-day milk yields were classified into 44 weekly classes of days in milk (DIM). The contemporary groups were defined as herd-year-week of test-day. The model included direct additive genetic, permanent environmental and residual effects as random and fixed effects of contemporary group and age of cow at calving as covariable. Mean trends were modeled by a cubic regression on orthogonal polynomials of DIM, and additive genetic and permanent environmental effects were estimated using B-splines. Residual variances were modeled by step function with 6 variance classes. Although all the model selection criteria utilized indicated the model employing cubic B-splines to both random effects, with 6 knots, a more parsimonious model ... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-11-24Bitstream added on 2014-06-13T19:42:44Z : No. of bitstreams: 1 laureano_mmm_dr_jabo.pdf: 1370732 bytes, checksum: 917b233b8c336006b0fff4eae272a7b4 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Parâmetros genéticos para o fluxo lácteo medido no dia do controle (FLDC) de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa foram estimados utilizando modelos de dimensão finita (TDM) e modelos de regressão aleatória. Para os TDM foram analisadas 10 características por meio de modelos uni e bi e multi-características e de repetibilidade, que continham como aleatórios, o efeito genético aditivo e o efeito residual e, como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos e as covariáveis idade da vaca ao parto. A variável número de dias em lactação foi incluída somente no modelo de repetibilidade. Para os MRA, foram considerados os efeitos aleatórios genético aditivo direto, de ambiente permanente e o residual. Foram considerados como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos, os efeitos linear e quadrático da covariável idade da vaca ao parto e a curva média de lactação da população, modelada por meio de polinômios ortogonais de Legendre de quarta ordem. Os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente foram modelados por meio de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre e por meio de funções b-splines. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram testadas, por meio de classes contendo 1, 7, 10, 20 e 43 variâncias residuais, para os MRA modelados por meio de polinômios de Legendre. Já, para os MRA modelados por funções b-splines, a estrutura residual foi considerada heterogênea, contendo 7 classes de variâncias. Os MRA foram comparados usando o teste de razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação de Bayesiano de Schwarz. As estimativas de herdabilidade (h2) para os FLDC variaram de 0,23 a 0,32 nas análises unicaracterísticas, de 0,24 a 0,32 nas bi-características e de 0,28 a 0,37 nas multicaracterísticas. Os valores de h2 estimados variaram no decorrer da... / Flow milk genetic parameters to the first lactation test-day milk yields of Holstein cattle were estimated using Test-day models (TDM) and Random regression models (RRM). Ten TDM differents traits were analyzed using uni, bi and multi-trait and repeatability animal models, that included the additive genetic as random effect and the fixed effects of contemporary group, age of cow (linear and quadratic) as covariables. The days in milk (linear) variable was included only at repeatability model. To RRM were included the additive genetic, permanent environmental and residual as random effects, the fixed effects of contemporary group, age of cow as covariable (linear and quadratic effects) and a 4th-order Legendre orthogonal polynomials of days in milk, to model the mean trend. The additive genetic and permanent environmental effects were fitted by Legendre orthogonal polynomials and b-splines functions. Different structures of residual variances were used, through the variances classes containing 1, 7, 10, 20, and e 43 residual variances, to the models fitted by Legendre orthogonal polynomials. Moreover, for the RRM fitted by b-splines-functions, the residual estructure was considered heterogeneous, having 7 variance classes. The RRM were compared by Likelihood ratio test, Bayesian and Akaike´s information criteria. The heritability estimated ranged from 0.23 to 0.32 by uni-trait analyses, from 0.24 to 0.32 by bi-traits analyses and from 0.28 to 0.37 by multi-trait analyses. The h2 estimates varied during the lactation being the highest estimate at the fourth month. The estimate obtained by the repeatability model was 0.27, and a repeatability estimate of 0.66. For the MRA fitted by Legendre orthogonal polynomials, related to the residual variance, the best model the one that deemed 7 residual classes. For the additive and permanent environmental effects, the having 3th-order... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:33:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-24Bitstream added on 2014-06-13T18:45:22Z : No. of bitstreams: 1 sousajunior_sc_dr_jabo.pdf: 1454758 bytes, checksum: 5d233cf3c874be7d7b3c671f43249a20 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Para o presente estudo foram utilizadas 3.202 primeiras lactações, de vacas da raça Holandesa pertencentes a quatro fazendas da região Sudeste, registradas semanalmente, com o objetivo de verificar a influência da estrutura de dados de produção de leite no decorrer da lactação, sobre os parâmetros genéticos estimados por modelos de regressão aleatória. Foram testados quatro arquivos contendo estruturas diferentes de dados. O arquivo de controles semanais (CS) contava com 122.842 controles, o arquivo mensal (CM) com 30.883 controles, o bimestral (CB) com 15.837 controles, e por fim, o arquivo de controles trimestrais (CT) continha de 12.702 controles. O modelo utilizado foi o de regressão aleatória, e como aleatórios foram considerados os efeitos genético aditivo e o de ambiente permanente de animal. A ordem das funções de covariância para estes dois efeitos foi de sexta ordem para efeito genético aditivo e de sétima ordem para o efeito de ambiente permanente, com variâncias residuais heterogêneas a estrutura de variâncias residuais foi modelada por meio de uma “step function” O modelo teve como efeito fixo os grupos de contemporâneos (GC) comuns para todos os arquivos de dados. Os GC foram compostos por fazenda, mês e ano do controle,e como co-variável a idade da vaca ao parto (regressão linear e quadrática) e o número de dias em lactação (regressão fixa para a média populacional). Todos os arquivos de dados estudados foram analisados incluindo arquivo de genealogia composto por 4.380 animais com 3202 mães e 228 touros. As estimativas de herdabilidades para produção de leite apresentaram tendências semelhantes entre os arquivos de dados analisados, com maior semelhança entre os bancos CS, CM e CB. As estimativas de herdabilidade para produção de leite no dia do controle (PLDC) do banco CT apresentou pequenas diferenças, em relação aos demais... / To this study the first 1293 Holstein dairy lactation registered weekly were used, having cows belonging to four farms in the Southeast region of Brazil, aiming verify the milk production data structure influence during lactation under genetic parameters estimated by random regression models. Four files with different data structures were tested. The week control files (CS) counted with 122,842 controls; the month files (CM), 30,883 controls; the bimestrial (CB) had 15,837 controls and finally the quarterly (CT) had 12,702 controls. It was used the random regression model and, as random, the genetic additive and the animal permanent environmental effects were considered. The covariance function to these two effects was the sixth grade to the genetic effect additive and the seventh grade to the permanent environmental effect, having heterogeneous residual variances, and the residual variance structure was modeled by a “step function”. The model had as the fixed effect the contemporaneous groups (GC) commons to all data set, GC were compounded by farm, month, and year of control. The co-variable was the cow age at birth (linear and quadratic regression) and the milking days (fixed regression to the population average). All evaluated data files presented genealogy file composed by 4,380 animals having 1,416 mothers and 228 bulls. The estimate of heritability presented tendencies similar among the analyzed data, having the higher similarity CS, CM and CB. The CT presented small differences in the estimate of heritability when compared to the others. The CB data file presented all the analyzed genetic parameters estimative with the same tendency and magnificence of the CS and CM, allowing the milk control in a CB structure, random regression model in genetic evaluations speaking. The genetic values (VG) to partial milking period production were predicted (MRA100, MRA200, MRA300 e MRA90_305) ...(Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:42:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1374116 bytes, checksum: ec67cf5421d0b5a96e6d3df6a4e026a0 (MD5) Previous issue date: 2012-07-16 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A total of 17,356 test-day records from 642 first lactations of Alpine goats and 13,278 records of 470 Saanen goats from the herd of Universidade Federal de Viçosa were used in this study. The objective was to model variations in test-day milk yield during the first lactation of Alpine and Saanen goats by random regression model (RRM), using orthogonal Legendre polynomials and B-splines in order to obtain adequate and parsimonious models for the estimation of genetic parameters. The analyses were performed using a single-trait RRM, including the direct additive, permanent environmental and residual random effects. In addition, contemporary group, type of kidding, genetic grouping, kidding order and linear and quadratic effects of the age of goat at calving were included as fixed effects. The mean trend of milk yield, and the additive genetic and permanent environmental covariance functions were estimated by random regression using different orders of orthogonal Legendre polynomial (3 to 6) and on B-spline functions (linear, quadratic and cubic, with 3 to 6 knots) and was evaluated different number of classes of residual variances. The criteria for selection of the models were the logarithm of restricted maximum likelihood function, Akaike information criterion, Bayesian information criterion and the Likelihood Ratio Test (LRT). The covariance components and the genetic parameters were estimated by the restricted maximum likelihood method. The program WOMBAT was used in all genetic analysis. Heritability estimates presented similar trends for the both functions and the estimates were different for Alpine and Saanen breeds. RRM s with a higher number of parameters were more useful to describe the genetic variation of test-day milk yield throughout the lactation. The most suitable RRM for genetic evaluation of PLDC of Alpine goat breed is a quadratic B-spline function, with six knots, to the mean trend and curves of additive genetic effects, permanent environmental effects and five classes of residual variance. The most recommendable RRM for genetic evaluation of PLDC Saanen goat breed is a cubic B-spline function, with six knots, to all curves and five classes of residual variances. / Foram analisados 17.356 registros de produção de leite no dia do controle (PLDC) de 642 primeiras lactações de cabras da raça Alpina e 13.278 registros de 470 cabras da raça Saanen do rebanho da Universidade Federal de Viçosa. O objetivo foi modelar variações na PLDC durante a primeira lactação de cabras das raças Alpina e Saanen através de modelos de regressão aleatória (MRA), usando polinômios ortogonais de Legendre e B-splines para a obtenção de modelos mais parcimoniosos e adequados para a estimativa de parâmetros genéticos. As análises foram realizadas usando um MRA unicaracterístico, incluindo os efeitos aleatórios aditivo direto, ambiente permanente e residual. Além disso, o grupo contemporâneo, tipo de parto, agrupamento genético, e os efeitos linear e quadrático da idade da cabra ao parto foram incluídos como efeitos fixos. A curva média de produção de leite, e as funções de covariâncias dos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente foram estimados por regressão aleatória utilizando polinômios ortogonais de Legendre de várias ordens (3 a 6) e funções B-spline (linear, quadrática e cúbica, com 3 a 6 nós). Além disso, foram avaliados números diferentes de classes de variâncias residuais. Os critérios para seleção dos modelos foram o logaritmo da função de máxima verossimilhança restrita, critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano e o Teste da Razão de Verossimilhança (TRV). Os componentes de covariância e os parâmetros genéticos foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita. O programa WOMBAT foi utilizado em todas as análises genéticas. As estimativas de herdabilidade apresentaram tendências semelhantes para ambas as funções e as estimativas foram diferentes para as raças Alpina e Saanen. Os modelos com um maior número de parâmetros foram mais eficazes para descrever a variação genética de PLDC ao longo da lactação. O MRA mais adequado para avaliação genética da PLDC de caprinos da raça Alpina é uma função B-spline quadrática, com seis nós, para a curva média e para as curvas de efeitos genéticos aditivos e de ambiente permanente e cinco classes de variância residual. O MRA mais recomendável para a avaliação genética da PLDC de caprinos da raça Saanen é uma função B-spline cúbica, com seis nós e cinco classes de variância residual, para todas as curvas.