Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-05-12T16:24:50Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 230332 bytes, checksum: 5b41a9ec99d8c6835507f9f522bb1e8c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-12T16:24:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 230332 bytes, checksum: 5b41a9ec99d8c6835507f9f522bb1e8c (MD5) Previous issue date: 2003-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Os objetivos deste trabalho foram simular estruturas de dados similares às condições reais observadas em rebanhos bovinos em relação a heterogeneidade; comparar os resultados das análises que consideram ou não a presença da heterogeneidade; quantificar o real efeito da heterogeneidade sobre a avaliação genética e seleção de touros, vacas e progênies, além de verificar a relação entre heterogeneidade e conexidade genética dos dados. Foram simulados vários conjuntos de dados formados por 75 touros, 3750 vacas e 7500 progênies, distribuídos em 15 rebanhos, por intermédio do programa Genesys (EUCLYDES, 1996). Quatro estruturas de heterogeneidade foram simuladas: rebanhos com heterogeneidade para todos os parâmetros tanto genéticos quanto fenotípicos - RHTP; rebanhos com médias genéticas similares e demais parâmetros heterogêneos - RMGS; rebanhos com heterogeneidade fenotípica - RHF e rebanhos sem heterogeneidade - RSH. Os rebanhos foram agrupados em três níveis: alta, média e baixa variabilidade. Foram simulados quatro graus de conexidade genética entre os níveis de variabilidade: 0%, 20%, 40% e 100% de conexidade genética (CG-0, CG-20, CG-40 e CG-100). Os arquivos de dados foram utilizados em análise de característica única que não considerava a heterogeneidade. Também, efetuou-se análise de características múltiplas, onde a produção em cada nível de variabilidade foi analisada como uma característica diferente, considerando- se, portanto, a heterogeneidade. As estimativas de variância genética e herdabilidades foram subestimadas para a estrutura de dados RHTP, mesmo nas análises de características múltiplas e para conjuntos de dados com alto grau de conexidade. Para as estruturas de dados que não apresentavam heterogeneidade para médias genéticas (RMGS, RHF e RSH), estas estimativas foram próximas dos valores simulados. Os valores genéticos preditos nas diferentes estruturas de dados foram comparados com os valores genéticos verdadeiros, através das correlações de ordem e de Pearson. Para RHTP, estas correlações foram inferiores a 50%, exceto para os valores genéticos de touros com 100% de conexidade entre os níveis de variabilidade. Para RMGS e RHF, as correlações foram altas e próximas às obtidas para dados sem heterogeneidade (RSH). Valores baixos para as correlações de Pearson indicam baixa acurácia na predição dos valores genéticos, enquanto baixas correlações de ordem indicam que a ordem de classificação dos animais com base nos valores genéticos preditos e verdadeiros é diferente. Conseqüentemente, classificados, animais com menor incorretamente, entre os valor animais genético poderão geneticamente ser superiores, prejudicando a eficiência da seleção. A heterogeneidade de média genética entre rebanhos prejudicou a acurácia da predição dos valores genéticos de touros e, principalmente de vacas e progênies, mas a heterogeneidade para outros parâmetros, não influenciou a avaliação genética dos animais. A análise de características múltiplas não foi eficiente para eliminar os problemas da heterogeneidade sobre a avaliação genética e o grau de conexidade dos dados influenciou os resultados das análises, apenas quando os rebanhos tinham médias genéticas heterogêneas. Assim, verificou-se que o problema da heterogeneidade sobre as avaliações genéticas é devido, basicamente à presença de médias genéticas diferentes entre rebanhos. / The objectives of this study were to simulate data structures similar to the real conditions observed in bovine herds according to parameters heterogeneous; to compare the results of the analysis that account or not for heterogeneity; to quantify the true effect of heterogeneity on the genetic evaluation and selection of bulls, cows and progenies, and to verify the relationship between parameters heterogeneous and genetic connectness of the data. It were simulated several groups of data formed by 75 bulls, 3750 cows and 7500 progenies, distributed in 15 herds, through the program Genesys (EUCLYDES, 1996). Four parameters heterogeneous structures were simulated: herds with heterogeneity for all the parameters, genetic and phenotypic - RHTP; herds with genetic means similar and the other parameters heterogeneous - RMGS; herds with heterogeneity phenotypic - RHF and herds without heterogeneity - RSH. Herds were grouped in three levels: high, mean and low variability. It were simulated four degrees of genetic connectness between the variability levels: 0%, 20%, 40% and 100% of genetic connectness (CG-0, CG-20, CG-40 and CG-100). Data files were used in single-trait analysis that didn't account for parameters heterogeneous. Also, it was carried out a multiple-trait analysis in which the production in each variability level was analyzed as a different trait. The estimates of genetic variance and heritability were underestimated for the data structure RHTP, even in the multiple-trait analysis and for groups of data with high connectness degree. For the structures of data that didn't present heterogeneity for genetic means (RMGS, RHF and RSH), these estimates were close to the simulate values. The estimated breeding values in the different structures of data were compared with the true breeding values, through rank correlations and Pearson correlations. For RHTP, these correlations were lower than 50%, except for the breeding values of bulls with 100% of connectness between the variability levels. For RMGS and RHF, correlations were high and close to values obtained for data without heterogeneity (RSH). Low values for Pearson correlations indicate low accuracy in the prediction of breeding values, while low rank correlations indicate that the ranking of animals based on estimated and true breeding values is different. Consequently, animals with smaller breeding value may be included, incorrectly, among the animals genetically superiors, harming the efficiency of selection. The heterogeneity of genetic mean between herds harmed the accuracy of breeding value predictions of bulls and, mainly of cows and progenies, but the heterogeneity for other parameters, didn't influence the genetic evaluation of the animals. The multiple- trait analysis was not efficient to eliminate the problems of parameters heterogeneous on genetic evaluation. The degree of connectness of the data influenced the results of the analysis, just when the herds had heterogeneous genetic means. Like this, it was verified that the problem of parameters heterogeneous about the genetic evaluations is due, basically to the presence of different genetic means between herds. / Tese importada do Alexandria

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-27T11:41:09Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 376017 bytes, checksum: 40339e192628ee46bcc68029ed1095bd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-27T11:41:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 376017 bytes, checksum: 40339e192628ee46bcc68029ed1095bd (MD5) Previous issue date: 2001-02-12 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Com base no banco de dados usado na avaliação genética, em nível nacional, da raça Tabapuã, objetivou-se verificar a importância de efeitos maternos e a influência da heterogeneidade de variâncias na avaliação genética de bovinos de corte. Dados de pesos corrigidos aos 120, 240 e 420 dias de idade, referentes a estratificados 35.478, com 34.303 base no e 26.892 animais, desvio-padrão respectivamente, fenotípico dos foram grupos de contemporâneos, com peso aos 120 dias, em três classes: baixo (< 14,9 kg), médio (de 14,9 a 18,3 kg) e alto (>18,3 kg) desvios-padrão. Avaliaram-se modelos com e sem efeitos maternos pelo teste da razão de verossimilhança. Em análises de característica única geral, as herdabilidades diretas foram de 0,17, 0,15 e 0,12, em modelos co m efeitos maternos, e de 0,28, 0,29 e 0,15, em modelos sem efeitos maternos, para pesos aos 120, 240 e 420 dias, respectivamente. Os efeitos maternos mostraram-se mais importantes nos pesos nas fases da pré-desmama e da desmama, com herdabilidades de 0,13 e 0,17, respectivamente. Constatou-se antagonismo entre os efeitos genéticos direto e materno, com correlações de – 0,40, - 0,48 e – 0,21 para pesos aos 120, 240 e 420 dias, respectivamente. No estudo da heterogeneidade de variâncias recorreu- se à utilização de transformações para a escala logarítmica e à padronização, dividindo-se o valor do registro pelo desvio-padrão fenotípico da classe. Ao constatar a ineficiência das transformações, realizaram-se análises de características múltiplas, sendo o peso, em cada classe de desvio-padrão fenotípico, considerado característica distinta. Nas análises de múltiplas características, em que o peso foi considerado característica distinta em cada classe de desvio-padrão fenotípico, constatou-se que variâncias genéticas e residuais aumentaram com o aumento do desvio-padrão fenotípico da classe, implicando herdabilidades nas classes de baixo, médio e alto desvio -padrão fenotípico iguais, respectivamente, a 0,26, 0,32 e 0,37 (peso aos 120 dias), 0,28, 0,35 e 0,35 (peso aos 240 dias) e 0,14, 0,18 e 0,18 (peso aos 420 dias). As correlações genéticas entre o mesmo peso, nas classes de baixo e alto desvios- padrão fenotípicos (classes representativas de ambientes mais contrastantes), foram inferiores a 0,80. As correlações entre os valores genéticos, obtidos de análises múltiplas e de análise geral (sem as classes), foram superiores a 0,93. Nas classes de maior desvio-padrão fenotípico, foram observados maiores médias e desvios-padrão dos valores genéticos dos reprodutores. Ao selecionar 10% dos melhores reprodutores, observou-se maior percentual de touros em comum, classificados por análise de característica geral (sem as classes), quando comparados com os classificados na classe de alto desvio -padrão das análises de características múltiplas. / Data of Tabapuã cattle were used to verify the influence of maternal effects and heterogeneity of variance on genetic evaluation of beef cataleto. Data of adjusted weight of 35,478, 34,303 and 26,892 animals, at 120, 240 and 420 days of age, respectively, were used to classify contemporary groups among three classes of phenotypic standard deviation: low (< 14.9 kg), medium (from 14.9 to 18.3 kg) and high (> 18.3 kg). The likelihood ratio test was applied to evaluate models with or without maternal effects. In a general analysis with single trait, the direct heritabilities were 0.17, 0.15 and 0.12, in the models with maternal effects, and 0.28, 0.29 and 0.15 in the models without maternal effects, for weightsat 120, 240 and 420 days, respectively. The inclusion of the maternal effects was more important on pre-weaned and weaned weights, with heritabilities of 0.13 and 0.17, respectively. An antagonism between genetic direct and maternal effects was verified, with correlations of -0.40, -0.48 and – 0.21 for weights at 120, 240 and 420 days, respectively. The data were transformed to base 10 logarithmic and standardized as a ratio of the phenotypic standard deviation of the class. Data transformation did not eliminate the heterogeneity of variance among classes. Multiple trait analysis, considering each class of phenotypic standard deviation as a distinct trait, were realized. The genetic and residual variances increased with the increase on phenotypic standard deviation of the class. Heritabilities on low, medium and high standard deviation classes were 0.26, 0.32 and 0.37 (weight at 120 days), 0.28, 0.35 and 0.35 (weight at 240 days) and 0.14, 0.18 and 0.18 (weight at 420 days), respectively. Genetic correlations between the same weight, on low and high phenotypic standard deviation, were lower than 0.80. The correlations between breeding values, obtained from multiple analysis, and from general analysis (without classes), were greater than 0.93. In the classes of higher phenotypic standard greater means and standard deviations of the sire’s breeding values deviation were observed. Selecting 10% of the top sires, it was observed a greater percentage of common sires, classified by general trait analysis (without classes), when compared with sires classified on the high standard deviation class of the multiple traits analysis. / Tese importada do Alexandria

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-06-24T16:47:28Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 321006 bytes, checksum: 35881acc62a22486ad12f2680c3b6cde (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-24T16:47:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 321006 bytes, checksum: 35881acc62a22486ad12f2680c3b6cde (MD5) Previous issue date: 2000-02-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Registros de produção de leite de vacas da raça Holandesa foram utilizados na verificação da efetividade da inclusão da interação reprodutor x rebanho no modelo, como fator de ajustamento de heterogeneidade de variância entre rebanhos, bem como na verificação do efeito dessa interação sobre a acurácia dos valores genéticos dos reprodutores avaliados. Com base no desvio-padrão fenotípico da produção de leite, ajustada a 305 dias de lactação e à idade adulta da vaca, os rebanhos foram estratificados em três classes: alto (>1375 kg), médio (1165 a 1375 kg) e baixo (<1165 kg) desvios- padrão fenotípicos. Componentes de variância para produção de leite em cada classe de desvio-padrão fenotípico, em análise geral e, ainda, em análise de características múltiplas, em que se considerou cada classe de desvio-padrão fenotípico como características diferentes, foram estimados pela máxima verossimilhança restrita, utilizando-se dois modelos animais que diferiam apenas na ausência e na presença da interação reprodutor x rebanho. O teste da razão de verossimilhança foi utilizado na verificação da efetividade da inclusão da interação no modelo. As médias da produção de leite e os componentes de variância, de modo geral, aumentaram da classe de baixo para a classe de alto desvio-padrão fenotípico. As estimativas de componentes de variância, obtidas pelo modelo que incluía a interação reprodutor x rebanho, foram ligeiramente menores do que as dos modelos sem interação, exceto na variância residual, cujas estimativas, nos dois modelos, foram bastante próximas. As estimativas de herdabilidade, obtidas pelos dois modelos (0,197 a 0,350), foram próximas entre si, enquanto maiores estimativas foram observadas na classe de maior desvio-padrão fenotípico. Em análise de características múltiplas, as estimativas de componentes de variância, de modo geral, foram maiores, quando comparadas com as obtidas de análise de característica simples, exceto pelas variâncias residuais, que foram próximas nas duas situações, resultando em maiores estimativas de herdabilidades nas análises de características múltiplas (0,251 a 0,362). As correlações genéticas, para produção de leite, entre as classes de desvios-padrão fenotípicos foram todas próximas da unidade. A proporção da variância fenotípica da produção de leite, devido à variância da interação reprodutor x rebanho, em análises de características simples e múltiplas, oscilou de 2,2 a 4,4%, e os logaritmos naturais das funções de verossimilhanças aumentaram significativamente, quando se incluía a interação reprodutor x rebanho no modelo. As médias dos valores genéticos preditos dos reprodutores avaliados, para produção de leite, aumentaram da classe de baixo para a classe de alto desvio-padrão fenotípico. Houve pequena superestimação na acurácia dos valores genéticos preditos dos reprodutores, para produção de leite, quando não se incluía a interação reprodutor x rebanho, superestimação que não foi maior em razão da boa distribuição das progênies dos reprodutores entre os rebanhos avaliados. / Yield records of Holstein cows were used to verify the effectiveness of including sire-by-herd interaction in the model of analysis in a adjusting for heterogeneous variances between herds and also to verify the interaction effect on accuracy of sire breeding values. Milk yield adjusted for 305 days of lactation and age of the cow, were used to classify the herds among three classes of phenotypic standart deviation: high, medium and low classes. Variance components for milk yield in phenotypic standard deviation classes and all data and still, in analyses in multitrait models, considering the milk yield in each class of phenotypic standard deviation as being different traits, were estimated using restricted maximum likelihood methodology through two animal models, either not fitting or fitting a sire-by-herd interaction term. Likelihood ratio test was used to verify the effectiveness of including a sire-by-herd interaction effect in the model. Average milk yield and the variance components, increased from high phenotypic standard deviation class. Variance components estimates were smaller, when the sire-by-herd interaction was fitted, however, residual variance component, were similar for both models. Heritability estimates for milk yield obtained no fitting and fitting to interaction term in the model, were close, highest estimates were obtained for the class of high phenotypic standard deviation. From multitrait models, the estimates of variances components were larger then estimates to univariate analysis, except for residual variance component, which were close, resulting in higher heritability estimates. Genetic correlation among milk yield between classes of phenotypic standard deviation were close to unity. The proportion of the phenotypic variance due interaction sire-by-herd variance in the univariate and multitrait analysis, fluctuated in 2.2 to 4.4 percent. The logarithms of the likelihood functions were highest fitting a sire- by-herd interaction, for all cases. The breeding values average to sires was highest to the class of high phenotypic standard deviation. Fitting the interaction term in the model, reduced the accuracy of breeding value, this reduction don't was greater, because of the distribution of daughters of the sires in the several herds studied. In evaluation of sires, is important to identify the cause of heterogeneity of variances between herds, and also, to verify the distribution of daughters of sire between herds.