Submitted by Cássio da Cruz Nogueira (cassionogueirakk@gmail.com) on 2017-05-05T11:28:03Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_CaracteristicasFenotipicasManejo.PDF: 925848 bytes, checksum: 035025f01eb69e98818666c2becad1cb (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-05-09T18:43:21Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_CaracteristicasFenotipicasManejo.PDF: 925848 bytes, checksum: 035025f01eb69e98818666c2becad1cb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-09T18:43:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_CaracteristicasFenotipicasManejo.PDF: 925848 bytes, checksum: 035025f01eb69e98818666c2becad1cb (MD5) Previous issue date: 2015-08-10 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O búfalo é um animal que pode competir com produtos diferenciados nos mercados interno e mundial, que apresenta características próprias e grande rendimento quando da transformação em subprodutos e derivados. Não obstante a isso, o agronegócio do búfalo se ressente de animais melhoradores provados e/ou testados para atender uma demanda que é vital por melhor padrão genético. O presente estudo teve o objetivo de avaliar características fenotípicas da produção de leite e da eficiência reprodutiva de búfalos e efetuar análises genéticas, determinando parâmetros e índices genéticos, visando a seleção de búfalos, para a elaboração de um ranking de reprodutores geneticamente superiores, incrementando a cadeia produtiva dos búfalos do País. Foram utilizados 2.459 registros fenotípicos de búfalos das raças Murrah, Mediterrâneo e meio-sangue, do rebanho da EMBRAPA – CPATU, do período de 1953 a 2013. As características avaliadas foram: produção total de leite (PTL), percentual de gordura (G), idade ao primeiro parto (IPP), intervalo de partos (IDP) e período de serviço (PS). A análise descritiva se iniciou com a editoração dos dados trabalhados nos ambientes da planilha Excel e no pacote SAS. Os resultados gerais foram: PTL = 1741,00 ± 496,48 kg, G = 7,07 ± 0,86 %, IPP= 49,39 ± 7,37 meses, IDP = 13,16 ± 0,79 meses e PS = 91,52 ± 24,22 dias. Os efeitos que mais influenciaram a PTL foram a Ordem de Parto e o Grau de Sangue da fêmea, para G foi Grau de Sangue da fêmea, para IPP foi Estação de Parto e Ordem de Parto e para IDP e PS foram Estação de Parto e o Sexo do bezerro. A correlação fenotípica entre PTL e G foi 0,034, entre PTL e IPP 0,118, entre PTL e IDP 0,070, entre PTL e PS 0,070, entre G e IPP -0,113, entre G e IDP -0,025, entre G e PS -0,025, entre IPP e IDP 0,445, entre IPP e PS 0,445 e entre IDP e PS 1,00. Os dados foram trabalhados na planilha Excel e no pacote SAS e as análises genéticas foram efetuadas pelo software WOMBAT. Na estimação de parâmetros genéticos foi utilizado o modelo animal com análise de bicaracterísticas. A PTL foi regredida em função da duração de lactação e o coeficiente de regressão foi utilizado para correção das lactações em 305 dias (PL305). Os efeitos fixos foram grupo de contemporâneos e efeito linear e quadrático da idade da fêmea ao parto, como (co)variável. Para IPP e PS o modelo foi igual ao anteriormente descrito com a exclusão do termo do efeito de ambiente permanente materno. As estimativas de herdabilidade para a raça Murrah foram: 0,49 para PTL; 0,59 para G; 0,75 para IPP; 0,006 para IDP e 0,06 para PS; para a raça Mediterrâneo foram: 0,31 para PTL; 0,08 para G; 0,78 para IPP; 0,90 para IDP e 0,90 para PS. As correlações genéticas entre PTL e as demais características na raça Murrah foram 0,065 PTL e G; 0,097 PTL e IPP, -0,450 PTL e IDP e 0,079 PTL e PS, para Mediterrâneo foram: -0,267 PTL e G; 0,629 PTL e IPP, 0,559 PTL e IDP e 0,624 PTL e PS. O ranking de touros/reprodutores foi elaborado com base nas predições da Provável Habilidade de Transmissão (PTA’s), utilizando-se o pacote SAS, o que permite a edição de um catálogo de touros da espécie bubalina da Embrapa Amazônia Oriental, no referido período. Com base nos resultados a variabilidade do rebanho estudado é passível de ser trabalhada com o manejo genético, tanto para as características produtivas quanto para as de eficiência reprodutiva. / The buffalo is an animal that can compete with differentiated products on internal and world markets, which presents own features and great performance when processing by-products and derivatives. Despite this, buffalo agribusiness resents of enhancers animals proved and / or tested to meet a demand that is vital for better genetic pattern. This study aimed to evaluate phenotypic characteristics of production milk and reproduction efficient of buffalo and perform genetic analyzes determining parameters and genetic index aimed at selection of buffalo to prepare a ranking of genetically superior breeding, increasing production chain of buffaloes in the Amazon region. We used 2,459 phenotypic records of Murrah, Mediterranean and half-blood buffaloes of EMBRAPA - CPATU herd from period between 1953 to 2013. The characteristics evaluated were: total milk production (TMP), fat percentage (F), age at first calving (AFC), calving interval (CI) and service period (SP). The descriptive analysis began with the editing of the data worked in the environments of Excel spreadsheet and SAS package. The overall results were: TMP = 1741.00 ± 496.48 kg, F = 7.07 ± 0.86%, AFC = 49.39 ± 7.37 months, CI = 13.16 ± 0.79 months and SP = 91.52 ± 24,22 days. In the analysis of variance for TMP the most significant effects were the birth order and the degree of blood from female, and to F was degree of female blood and AFC was calving season and birth order and CI and SP were station childbirth and the calf sex. The phenotypic correlations between TMP and F was 0.034, between TMP and AFC 0.118, between TMP and CI 0.070, between TMP and SP 0.070, between F and AFC -0.113, between F and CI -0.025, -0.025 between F and SP, among AFC and CI 0.445, 0.445 between AFC and SP and between CI and SP 1.00. Genetic analysis began with the editing of the data discussed in the environments of Excel spreadsheet and the SAS package and genetic analyzes were performed by WOMBAT software. For estimation of genetic parameters we used the animal model with two-trait analysis. The TMP was regressed depending on length of lactation and the regression coefficient was used for correction of lactation in 305 days (PL305). Fixed effects were contemporary group and linear and quadratic effects of birth female age as (co) variable. AFC and SP model was the same as described above with the exclusion of the term of the maternal permanent environmental effect. The heritability estimates for Murrah were: 0.49 for TMP; 0.59 for F; 0.75 for AFC; 0.006 for CI and 0.06 for SP; for the Mediterranean race were 0.31 for TMP; 0.08 for F; 0.78 for AFC; 0.90 for CI and 0.90 for SP. Genetic correlations between TMP and other features in the Murrah were 0.065 TMP and F; TMP and AFC 0.097, -0.450 TMP and CI and 0.079 TMP and SP for the Mediterranean were: -0.267 TMP and F; 0,629 TMP and AFC; 0.559 TMP and CI and 0.624 CI TMP and SP. The ranking of bulls / breeding was based on predictions of probable transmission ability (PTA's), using the SAS package which allows editing a bulls catalog of buffalo species of EMBRAPA Amazônia Oriental in that period. Based on the results the variability of the studied herd is likely to be crafted with the genetic management for both production characteristics as to the reproductive efficiency.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-01T10:57:01Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Odilon Peixoto de Morais Júnior - 2013.pdf: 2379319 bytes, checksum: e48602a211183d753b05be7362d82c91 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-04T14:18:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Odilon Peixoto de Morais Júnior - 2013.pdf: 2379319 bytes, checksum: e48602a211183d753b05be7362d82c91 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-04T14:18:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Odilon Peixoto de Morais Júnior - 2013.pdf: 2379319 bytes, checksum: e48602a211183d753b05be7362d82c91 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-03-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Rice (Oryza sativa L.) is the most important cereal in the world as a major component of the staple food of the world’s population. The increase of the yield potential of new upland rice cultivars has been became highlighted as a main challenge for the plant breeding in this millennium. The increasing mean yield of cultivars becomes more difficult to identify superior genotypes, because the contrasts among elite-lines are becoming smaller. This highlights the importance of developing improved populations with high frequency of favorable alleles and genetic variability. The recurrent selection is a method based on population breeding and the main characteristic is obtaining long-term results. Using the recurrent selection population CNA6 of upland rice, the objectives of this study were: (i) to obtain estimates of genetic and phenotypic parameters among S0:2 progenies for grain yield (PG, in kg ha-1) and plant height (AP, in cm), in four selection cycles; (ii) to determine the influence of the progeny x location interaction on estimates of genetic and phenotypic parameters; (iii) to estimate the genetic progress of the population along the four cycles of recurrent selection for PG, AP and days-to-flowering (DF, in days); and (iv) to evaluate the genetic potential of this population through the expected proportion of superior lines after each selection cycle. It was used the data set from yield trials of S0:2 progenies in the years 2000/01, 2003/04, 2006/07 and 2009/10 from Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa). In each cycle, the trials were carried out in some locations (Santo Antônio de Goiás-GO; Paragominas-PA; Primavera do Leste, MT; Sinop-MT; Teresina-PI and Vilhena-RO). The experimental design was augmented block of Federer, without replicate within location and with at least three checks. The plots were composed by four rows with five meters long, spacing of 0.30 m, and density of 60 seeds per meter. In each cycle, the data set from PG and AP were subjected to individual analysis of variance for Santo Antônio de Goiás-GO, the unique common location in all cycles, and joint analysis of variance for all locations. Estimates of phenotypic, genotypic and environment correlations among three traits studied was obtained. The average gains per cycle, and average annual gains and total were estimated, as also the weighted coefficients of determination and gains among cycles and the total gain based on contrasts among estimated averages for each cycle. In addition, the expected proportions of superior inbred lines after each selection cycle were obtained, using the average of the checks as standard. Estimates of genetic correlations between PG and AP were -0.42 and between AP and DF the -0.11 , both significant (p0,01), and no correlation was detected among PG and DF. Thus, within this population progenies with higher grain yield had lower plant height, and cycle may be early, medium or late. Estimates of genetic variance among S0:2 progenies suggested that genetic variability was maintained along the cycles of selection for the traits PG and AP. After unfolding of the genotype x location interaction (GxL) was observed predominance of the crossover interaction for PG and AP. Finally, it was found that the GxL interaction affected the estimates of genetic and phenotypic parameters for both traits, due to the wide geographic distribution of the target environments, which the recurrent selection program aims to obtain genetic gains in medium and long term. The results show clearly the efficiency of recurrent selection program in the progress of the population mean for grain yield and plant height, with significant genetic gains observed during the four cycles of selection. The genetic potential of the population to develop superior inbred lines increased during to selection cycles for grain yield and plant height. Despite the absence of genetic gain for days-to-flowering, the genetic potential for this trait was kept in the population during the four cycles elapsed. / O arroz (Oryza sativa L.) é o cereal mais importante do mundo, sendo o componente principal da dieta básica da população mundial. O incremento do potencial produtivo em novas cultivares de arroz de terras altas vem se destacando como um dos principais desafios para o melhoramento genético da cultura neste milênio. À medida que se aumenta a produção média das cultivares, torna-se mais difícil identificar genótipos superiores, visto que as diferenças a serem detectadas são cada vez menores. Isto ressalta a importância do desenvolvimento de populações melhoradas com alta frequência de alelos favoráveis e variabilidade genética. A seleção recorrente apresenta-se como um método que tem como base funcional o melhoramento populacional, sendo sua principal característica a obtenção de resultados em longo prazo. A partir da população de seleção recorrente CNA6 de arroz de terras altas, este trabalho teve como objetivos (i) obter estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos entre progênies S0:2 para produção de grãos (PG, em kg ha-1) e altura de plantas (AP, em cm), em quatro ciclos de seleção; (ii) determinar a influência do componente da interação entre progênies e locais sobre as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos; (iii) estimar o progresso genético da população ao longo de quatro ciclos de seleção recorrente para PG, AP e dias para florescimento (DF, em dias); e (iv) avaliar o potencial genético dessa população por meio da probabilidade de se gerar linhagens superiores após cada ciclo de seleção. Foi utilizado um conjunto de dados provenientes de ensaios de rendimentos de progênies S0:2 nos anos agrícolas de 2000/01, 2003/04, 2006/07 e 2009/10 da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). Em cada ciclo de seleção foram conduzidos ensaios em diferentes locais (Santo Antônio de Goiás-GO; Paragominas-PA; Primavera do Leste-MT; Sinop-MT; Teresina-PI e Vilhena-RO). O delineamento experimental adotado foi em blocos aumentados de Federer, sem repetição dentro de local e com mínimo de três testemunhas em cada ciclo. Em cada ciclo de seleção, os dados de PG e AP foram submetidos à análise de variância individual para Santo Antônio de Goiás-GO, o único local comum em todos os ciclos, e análise de variância conjunta com todos os locais. Foram obtidas estimativas de correlações fenotípicas, genéticas e ambientais entre os três caracteres estudados. Foram estimados os ganhos genéticos médios relativos por ciclo, ganhos médios anuais e totais relativos, como também os coeficientes de determinação ponderados e os ganhos entre ciclos e o ganho total com base nos contrastes entre as médias estimadas para cada ciclo. Além disso, foram obtidas as proporções esperadas de linhagens superiores após cada ciclo de seleção, adotando a média das testemunhas como padrão. As estimativas de correlações genéticas entre PG e AP foram -0,42 e entre AP e DF de -0.11, ambas significativas (p0,01), e nenhuma correlação foi detectada entre PG e DF. Assim, dentro dessa população as progênies mais produtivas apresentavam menor porte, podendo ser de ciclo precoce, médio ou tardio. As estimativas de variância genética entre progênies S0:2 sugeriram que a variabilidade genética foi mantida ao longo dos ciclos de seleção para os caracteres PG e AP. Pela decomposição da interação genótipo x local (GxL) foi verificado predominância da parte complexa da interação para os caracteres PG e AP. Por fim, verificou-se que a interação GxL afetou as estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos para ambos os caracteres, em função da ampla distribuição geográfica dos ambientes alvos, os quais o programa de seleção recorrente do arroz de terras altas visa obter ganhos com seleção a médio e longo prazo. Os resultados revelaram claramente a eficiência do programa de seleção recorrente no progresso da média da população, para PG e AP, com ganhos genéticos significativos observados durante os quatro ciclos de seleção. O potencial genético da população em gerar linhagens superiores aumentou ao longo dos ciclos de seleção para PG e AP. Apesar da ausência de ganho genético em DF, o potencial genético para este caráter foi mantido na população durante os quatro ciclos decorridos.

Na última década, a podridão vermelha das raízes da soja (PVR), ou síndrome da morte súbita, causada pelo fungo Fusarium solani f.sp. glycines, tornou-se uma doença que é motivo de preocupação para os sojicultores, técnicos e pesquisadores nas regiões onde esta doença já foi constatada, sendo a única estratégia de controle viável a utilização de cultivares resistentes. Diante disto, o principal objetivo do presente trabalho foi o estudo do controle genético da reação da soja a PVR por meio de técnicas de genética clássica e molecular. Foi utilizada a geração F2 de um dialelo 5x5, sem os recíprocos, envolvendo cinco cultivares: Forrest, MG/BR-46 (Conquista), IAC-4, FT-Cristalina e FT-Estrela, sendo as duas primeiras mais resistentes a PVR que IAC-4, considerada moderadamente resistente e, as duas últimas, altamente suscetíveis. Além de testes de inoculação com as cultivares, foram conduzidos três experimentos com a geração F2: um em telado (semeadura em julho de 2001) e dois em casa de vegetação (semeadura em setembro de 2001 e julho de 2002), sendo os dois primeiros em blocos ao acaso e o terceiro no delineamento inteiramente casualizado. O patógeno foi inoculado com grãos de sorgo colonizados, colocando-se três grãos no fundo de cada cova, no momento da semeadura, fazendo-se cinco covas por vaso, cada qual constituindo uma parcela com cinco plantas. Em cada experimento, foram avaliadas individualmente 50 plantas de cada genitor e 150 plantas de cada cruzamento F2, entre os 30 e 40 dias após a emergência, utilizando-se uma escala de notas de 1 a 5 para a severidade dos sintomas foliares da PVR. A porcentagem de incidência da doença em cada parcela e um índice de doença também foram calculados. Nas análises de variância com os dados de médias de parcelas, observaram-se diferenças altamente significativas entre os genitores e entre populações F2 para a severidade e índice de doença dos sintomas foliares, na maioria dos casos, embora os genitores resistentes e suscetíveis não foram muito contrastantes. As cultivares Forrest e Conquista comportaram-se sempre como resistentes, e Cristalina e Estrela como suscetíveis, enquanto que IAC-4 apresentou comportamento instável. Pela análise dialélica de Jinks-Hayman reafirmou-se a influência do ambiente sobre o controle da resistência à manifestação dos sintomas foliares da PVR, a qual foi controlada quantitativamente. Nos experimentos de 2001, constatou-se apenas a ação de efeitos gênicos aditivos. Porém, no experimento conduzido em telado, a resistência demonstrou controle por genes recessivos, enquanto que na casa de vegetação, na maior parte, por genes dominantes. No experimento de 2002 constatou-se a presença de efeitos gênicos aditivos e de dominância, predominando o efeito destes últimos. Assim, com base no experimento de 2002, para o grupo de cultivares estudado, os parâmetros genéticos calculados permitiram verificar que: o grau médio de dominância indicou a presença de sobredominância; predominaram genes recessivos no grupo dos genitores; pelo menos três locos ou blocos gênicos que exibiram dominância foram responsáveis pelo controle da resistência a PVR; as herdabilidades estimadas no sentido restrito foram médias (0,33 a 0,62) e, no sentido amplo, altas (0,90 a 0,96), confirmando a presença de dominância; a resistência foi controlada, na maior parte, por genes dominantes e a ordem decrescente de dominância das cultivares foi a seguinte: 'Conquista', 'Cristalina', 'Forrest', 'Estrela' e 'IAC-4'; a exclusão de 'Cristalina', por suspeita de apresentar distribuição de genes correlacionada com 'Conquista' e 'Estrela', melhorou a adequação dos dados de índice de doença ao modelo genético aditivo-dominante de Jinks-Hayman. A utilização de cinco marcadores moleculares microssatélites (Satt163, Satt309, Satt354, Satt371 e Satt570), relatados como ligados a cinco QRLs da PVR, indicou a provável presença de multialelismo nestes locos, o que não invalidou a adequação dos dados ao modelo de Jinks-Hayman. Pela análise de ligação entre 126 indivíduos F2 do cruzamento 'Conquista' x 'Estrela' com os marcadores Satt163 e Satt354, no experimento conduzido em telado, houve ligação fraca (P<0,10) entre estes locos e os respectivos QRLs, havendo tendência dos alelos recessivos serem os responsáveis pelo controle da resistência nestes dois locos, concordando com os resultados da análise dialélica para este experimento. / In order to study the genetic control of soybean resistance to sudden death syndrome (SDS) by classical and molecular genetic techniques a 5x5 diallel with the F2 generation, without the reciprocals, was carried out. The following parents were used: 'Forrest', 'MG/BR-46 (Conquista)', 'IAC-4', 'FT-Cristalina' and 'FT-Estrela'. The first two cultivars are more resistant to SDS than 'IAC-4', that is considered to be moderately resistant to SDS, and the last two cultivars are highly susceptible. Tests of inoculation were done with the cultivars and three experiments with the F2 generation (two in 2001 and one in 2002) were carried out, all of them in greenhouses. The fungus was inoculated by three colonized sorghum grains placed at the bottom of the holes at the planting. It was used five-holes/clay pot, which one was considered a plot with five plants. In each experiment with the F2 generation 50 single plants of each parent and 150 single plants of each F2 population were evaluated between 30 and 40 days after emergency by using a scale (1 to 5) based on foliar severity symptoms. The disease incidence and a disease index also were calculated for each plot. In the ANOVAs with data plot average for severity and disease index highly significant differences were detected among the treatments in almost all cases, although the resistant and the susceptible parents did not differ too much. The parents 'Forrest' and 'Conquista' were always more resistant than the others. 'Cristalina' and 'Estrela' were the most susceptible parents, while 'IAC-4' was unstable. Jinks-Hayman's analysis reaffirmed the environment effect on the genetic control of the resistance to SDS foliar symptoms, which was quantitatively controlled. In the 2001 experiments there was observed only additive genic effects, but in one experiment recessive genes had controlled the resistance, while in the other, in major part, dominant genes had controlled the resistance to SDS. In the 2002 experiment it was showed mainly dominance effects and also some additive genic effects. In the last experiment, for the group of parents used, the genetic parameters indicated that: the average degree of dominance showed the presence of overdominance; there were more recessive than dominants genes in the group of the parents; at least three loci or genic blocks that exhibited dominance were responsible for the genetic control of the resistance to SDS; the heritability in the narrow-sense had middle values (0.33 to 0.62), and in the broad-sense had high values (0.90 to 0.96), reinforcing the presence of dominance effects; the resistance to SDS was controlled, mostly, by dominant genes; the decreasing order of dominance of the parents were: 'Conquista', 'Cristalina', 'Forrest', 'Estrela' and 'IAC-4'; and the exclusion of 'Cristalina' of the diallel for disease index by suspect of gene correlated distribution with 'Conquista' and 'Estrela' improved the fitting of the data to Jinks-Hayman's additive-dominant model. Five microsatellite markers (Satt163, Satt309, Satt354, Satt371 and Satt570), reported as linked to five SDS QRLs, were used and showed the possibility of occurrence of multiallelism in those loci, but this evidence did not invalidate the fitting of the data to Jinks-Hayman's model. The molecular analysis in 126 plants of 'Conquista' x 'Estrela' cross with the markers Satt163 and Satt354, in the first experiment of 2001, showed the tendency of weakly association (P<0,10), between those loci and the QRLs. This analysis showed also tendency that the recessive genes controlled the resistance to SDS in both loci, in according to the results obtained in the diallel analysis for this experiment.

Causal models have been used in different areas of knowledge in order to comprehend the causal associations between variables. Over the past decades, the amount of studies using these models have been growing a lot, especially those related to biological systems where studying and learning causal relationships among traits are essential for predicting the consequences of interventions in such system. Graph analysis (GA) and structural equation modeling (SEM) are tools used to explore such associations. While GA allows searching causal structures that express qualitatively how variables are causally connected, fitting SEM with a known causal structure allows to infer the magnitude of causal effects. Also SEM can be viewed as multiple regression models in which response variables can be explanatory variables for others. In quantitative genetics studies, SEM aimed to study the direct and indirect genetic effects associated to individuals through information related to them, beyond the observed characteristics, such as the kinship relations. In those studies typically the assumptions of linear relationships among traits are made. However, in some scenarios, nonlinear relationships can be observed, which make unsuitable the mentioned assumptions. To overcome this limitation, this paper proposes to use a mixed effects polynomial structural equation model, second or superior degree, to model those nonlinear relationships. Two studies were developed, a simulation and an application to real data. The first study involved simulation of 50 data sets, with a fully recursive causal structure involving three characteristics in which linear and nonlinear causal relations between them were allowed. The second study involved the analysis of traits related to dairy cows of the Holstein breed. Phenotypic relationships between traits were calving difficulty, gestation length and also the proportion of perionatal death. We compare the model of multiple traits and polynomials structural equations models, under different polynomials degrees in order to assess the benefits of the SEM polynomial of second or higher degree. For some situations the inappropriate assumption of linearity results in poor predictions of the direct, indirect and total of the genetic variances and covariance, either overestimating, underestimating, or even assign opposite signs to covariances. Therefore, we conclude that the inclusion of a polynomial degree increases the SEM expressive power. / Modelos causais têm sido muitos utilizados em estudos em diferentes áreas de conhecimento, a fim de compreender as associações ou relações causais entre variáveis. Durante as últimas décadas, o uso desses modelos têm crescido muito, especialmente estudos relacionados à sistemas biológicos, uma vez que compreender as relações entre características são essenciais para prever quais são as consequências de intervenções em tais sistemas. Análise do grafo (AG) e os modelos de equações estruturais (MEE) são utilizados como ferramentas para explorar essas relações. Enquanto AG nos permite buscar por estruturas causais, que representam qualitativamente como as variáveis são causalmente conectadas, ajustando o MEE com uma estrutura causal conhecida nos permite inferir a magnitude dos efeitos causais. Os MEE também podem ser vistos como modelos de regressão múltipla em que uma variável resposta pode ser vista como explanatória para uma outra característica. Estudos utilizando MEE em genética quantitativa visam estudar os efeitos genéticos diretos e indiretos associados aos indivíduos por meio de informações realcionadas aos indivíduas, além das característcas observadas, como por exemplo o parentesco entre eles. Neste contexto, é tipicamente adotada a suposição que as características observadas são relacionadas linearmente. No entanto, para alguns cenários, relações não lineares são observadas, o que torna as suposições mencionadas inadequadas. Para superar essa limitação, este trabalho propõe o uso de modelos de equações estruturais de efeitos polinomiais mistos, de segundo grau ou seperior, para modelar relações não lineares. Neste trabalho foram desenvolvidos dois estudos, um de simulação e uma aplicação a dados reais. O primeiro estudo envolveu a simulação de 50 conjuntos de dados, com uma estrutura causal completamente recursiva, envolvendo 3 características, em que foram permitidas relações causais lineares e não lineares entre as mesmas. O segundo estudo envolveu a análise de características relacionadas ao gado leiteiro da raça Holandesa, foram utilizadas relações entre os seguintes fenótipos: dificuldade de parto, duração da gestação e a proporção de morte perionatal. Nós comparamos o modelo misto de múltiplas características com os modelos de equações estruturais polinomiais, com diferentes graus polinomiais, a fim de verificar os benefícios do MEE polinomial de segundo grau ou superior. Para algumas situações a suposição inapropriada de linearidade resulta em previsões pobres das variâncias e covariâncias genéticas diretas, indiretas e totais, seja por superestimar, subestimar, ou mesmo atribuir sinais opostos as covariâncias. Portanto, verificamos que a inclusão de um grau de polinômio aumenta o poder de expressão do MEE.

Causal models have been used in different areas of knowledge in order to comprehend the causal associations between variables. Over the past decades, the amount of studies using these models have been growing a lot, especially those related to biological systems where studying and learning causal relationships among traits are essential for predicting the consequences of interventions in such system. Graph analysis (GA) and structural equation modeling (SEM) are tools used to explore such associations. While GA allows searching causal structures that express qualitatively how variables are causally connected, fitting SEM with a known causal structure allows to infer the magnitude of causal effects. Also SEM can be viewed as multiple regression models in which response variables can be explanatory variables for others. In quantitative genetics studies, SEM aimed to study the direct and indirect genetic effects associated to individuals through information related to them, beyond the observed characteristics, such as the kinship relations. In those studies typically the assumptions of linear relationships among traits are made. However, in some scenarios, nonlinear relationships can be observed, which make unsuitable the mentioned assumptions. To overcome this limitation, this paper proposes to use a mixed effects polynomial structural equation model, second or superior degree, to model those nonlinear relationships. Two studies were developed, a simulation and an application to real data. The first study involved simulation of 50 data sets, with a fully recursive causal structure involving three characteristics in which linear and nonlinear causal relations between them were allowed. The second study involved the analysis of traits related to dairy cows of the Holstein breed. Phenotypic relationships between traits were calving difficulty, gestation length and also the proportion of perionatal death. We compare the model of multiple traits and polynomials structural equations models, under different polynomials degrees in order to assess the benefits of the SEM polynomial of second or higher degree. For some situations the inappropriate assumption of linearity results in poor predictions of the direct, indirect and total of the genetic variances and covariance, either overestimating, underestimating, or even assign opposite signs to covariances. Therefore, we conclude that the inclusion of a polynomial degree increases the SEM expressive power. / Modelos causais têm sido muitos utilizados em estudos em diferentes áreas de conhecimento, a fim de compreender as associações ou relações causais entre variáveis. Durante as últimas décadas, o uso desses modelos têm crescido muito, especialmente estudos relacionados à sistemas biológicos, uma vez que compreender as relações entre características são essenciais para prever quais são as consequências de intervenções em tais sistemas. Análise do grafo (AG) e os modelos de equações estruturais (MEE) são utilizados como ferramentas para explorar essas relações. Enquanto AG nos permite buscar por estruturas causais, que representam qualitativamente como as variáveis são causalmente conectadas, ajustando o MEE com uma estrutura causal conhecida nos permite inferir a magnitude dos efeitos causais. Os MEE também podem ser vistos como modelos de regressão múltipla em que uma variável resposta pode ser vista como explanatória para uma outra característica. Estudos utilizando MEE em genética quantitativa visam estudar os efeitos genéticos diretos e indiretos associados aos indivíduos por meio de informações realcionadas aos indivíduas, além das característcas observadas, como por exemplo o parentesco entre eles. Neste contexto, é tipicamente adotada a suposição que as características observadas são relacionadas linearmente. No entanto, para alguns cenários, relações não lineares são observadas, o que torna as suposições mencionadas inadequadas. Para superar essa limitação, este trabalho propõe o uso de modelos de equações estruturais de efeitos polinomiais mistos, de segundo grau ou seperior, para modelar relações não lineares. Neste trabalho foram desenvolvidos dois estudos, um de simulação e uma aplicação a dados reais. O primeiro estudo envolveu a simulação de 50 conjuntos de dados, com uma estrutura causal completamente recursiva, envolvendo 3 características, em que foram permitidas relações causais lineares e não lineares entre as mesmas. O segundo estudo envolveu a análise de características relacionadas ao gado leiteiro da raça Holandesa, foram utilizadas relações entre os seguintes fenótipos: dificuldade de parto, duração da gestação e a proporção de morte perionatal. Nós comparamos o modelo misto de múltiplas características com os modelos de equações estruturais polinomiais, com diferentes graus polinomiais, a fim de verificar os benefícios do MEE polinomial de segundo grau ou superior. Para algumas situações a suposição inapropriada de linearidade resulta em previsões pobres das variâncias e covariâncias genéticas diretas, indiretas e totais, seja por superestimar, subestimar, ou mesmo atribuir sinais opostos as covariâncias. Portanto, verificamos que a inclusão de um grau de polinômio aumenta o poder de expressão do MEE.