Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2003Bitstream added on 2014-06-13T20:04:47Z : No. of bitstreams: 1 goncalves_tm_dr_botfmvz.pdf: 444010 bytes, checksum: c1849f380080443d0dab0cbcb119af68 (MD5) / Foi utilizada uma análise de segregação com o uso da inferência Bayesiana para se verificar a presença de genes de efeito principal (GEP) afetando duas características de carcaça: gordura intramuscular em % (GIM) e espessura de toucinho em mm (ET); e uma de crescimento, ganho de peso (g/dia) no período entre 25 a 90 kg de peso vivo (GP). Para este estudo foram usadas informações de 1.257 animais provenientes de um experimento de cruzamento de suínos machos da raça Meishan (raça chinesa) e fêmeas de linhagens holandesas de Large White e Landrace. No melhoramento genético animal, Modelos Poligênicos Finitos (MPF) podem ser uma alternativa a Modelos Poligênicos Infinitesimais (MPI) para avaliação genética de características quantitativas usando pedigris complexos. MPI, MPF e MPI combinado com MPF, foram empiricamente testados para estimar componentes de variâncias e número de genes no MPF. Para a estimação de médias marginais a posteriori de componentes de variância e parâmetros foi usado uma metodologia Bayesiana, através do uso da Cadeia de Markov, algoritmos de Monte Carlo (MCMC), via Amostrador de Gibbs e “Reversible Jump Sampler (Metropolis-Hastings)”. Em função dos resultados obtidos, pode-se evidenciar quatro GEP, isto é, dois para GIM e dois para ET. Para ET, o GEP explicou a maior parte da variação genética, enquanto para GIM, o GEP reduziu significativamente a variação poligênica. Para a variação do GP não foi possível determinar a influência do GEP. As herdabilidades estimadas para GIM, ET e GP foram de 0,37, 0,24 e 0,37 respectivamente. A metodologia Bayesiana foi implementada satisfatoriamente usando o pacote computacional FlexQTLTM. Estudos futuros baseados neste experimento que usem marcadores moleculares para mapear os genes de efeito principal que afetem, principalmente GIM e ET, poderão lograr êxito. / A Bayesian marker-free segregation analysis was applied to search for evidence of segregation genes affecting two carcass traits: Intramuscular Fat in % (IMF) and Backfat Thickness in mm (BF), and one growth trait: Liveweight Gain from approximately 25 to 90 kg liveweight, in g/day (LG). For this study 1257 animals from an experimental cross between pigs Meishan (male) and Dutch Large White and Landrace lines (female) were used. In animal breeding, Finite Polygenic Models (FPM) may be an alternative to the Infinitesimal Polygenic Model (IPM) for genetic evaluation of pedigree multiple-generations populations for multiple quantitative traits. FPM, IPM and FPM combined with IPM were empirically tested for estimation of variance components and number of genes in the FPM. Estimation of marginal posteriori means of variance components and parameters was performed by use Markov Chain Monte Carlo techniques by use of the Gibbs sampler and the reversible Jump sampler (Metropolis-Hastings). The results showed evidence for four Major Genes (MG), i.e., two for IMF and two BF. For BF, the MG explained almost all of the genetic variance while for IMF, the MG reduced the polygenic variance significantly. For LG was not found to be likely influenced by MG. The polygenic heritability estimates for IMF, BF and LG were 0.37, 0.24 and 0.37 respectively. The Bayesian methodology was satisfactorily implemented in the software package FlexQTLTM. Further molecular genetic research, based on the same experimental data, effort to map single genes affecting, mainly IMF and BF, has a high probability of success.