Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2017-09-13T13:51:47Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Moreira, Raphael Patrick.pdf: 1363040 bytes, checksum: 74bca5c71c7cd6e6549ae07aa1b28433 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-13T13:51:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Moreira, Raphael Patrick.pdf: 1363040 bytes, checksum: 74bca5c71c7cd6e6549ae07aa1b28433 (MD5) Previous issue date: 2017-07-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A larga utilização da inseminação artificial favoreceu que diferentes genótipos fossem distribuídos em distintas regiões ao redor do mundo. A falta de adaptação a algumas condições ambientais pode causar um efeito denominado interação genótipo x ambiente, principalmente em características poligênicas, ocorrendo alterações nos parâmetros genéticos. Deste modo, objetivou-se avaliar a interação genótipo x ambiente através das correlações genéticas para produção de leite (PL), produção de gordura no leite (PG) e produção de proteína no leite (PP). Foram utilizadas 57.967 vacas primíparas, com lactações entre os anos 1990 e 2015 e matriz de parentesco de 106.417 animais para estimar a correlação genética entre três regiões de climas distintos. O banco de dados utilizado pertence a Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa – APCBRH e foi dividido por região de acordo com a classificação climática em, R1) Clima mesotérmico úmido e super úmido; R2) Clima mesotérmico sem estação seca e R3) Clima mesotérmico com estação seca. Os efeitos inclusos no modelo foram efeitos fixos do grupo de contemporâneo (rebanho e ano de nascimento), como covariável a idade ao parto e o efeito genético aditivo como efeito aleatório. Os parâmetros genéticos foram estimados pelo método REML, utilizando o programa VCE 6.0. Para obtenção dos valores genéticos utilizou-se o programa PEST2, e posteriormente, os touros foram classificados e submetidos às correlações de Pearson e Spearman, respectivamente. Foram verificados os animais coincidentes entre as regiões, considerando os touros 10% melhores classificados em cada região para realização da comparação estatística. A herdabilidade variou entre as regiões de 0,16 a 0,21 para PL, de 0,17 a 0,25 para PG e de 0,10 a 0,17 para PP. As correlações genéticas, correlações de Pearson, correlações de Spearman e porcentagem de animais coincidentes para as três características entre as regiões foram todas maiores que 0,90 e, portanto, próximas de um. Os resultados obtidos demonstram não haver interação genótipo x ambiente para as três características avaliadas dentro das distintas classificações climáticas no Paraná. Ou seja, a estimativa do valor gênico de um animal em determinada região poderá também ser utilizado para outra região, sem significativo viés no progresso genético da característica. Além do mais, como não houve alteração significativa da predição genética entre regiões do Paraná, apenas um programa de seleção pode ser adotado, o qual incluiria todos os rebanhos da raça Holandesa do estado, reduzindo seu custo e tempo. / The wide use of artificial insemination has favored that different genotypes be distributed in different regions around the world. The lack of adaptation to some environmental conditions can cause an effect called genotype x environment interaction, mainly in polygenic characteristics, with changes in genetic parameters. The objective of this study was to evaluate the genotype x environment interaction through genetic correlations for milk yield (MY), milk fat yield (FY) and milk protein yield (PY). A total of 57,967 primiparous cows with lactations between 1990 and 2015 and a relationship matrix of 106,848 animals were used to estimate the genetic correlation between three regions of different climates. The database used belongs to the Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa- APCBRH and was divided by region according to the climatic classification in, R1) mesothermic climate moist and super humid, R2) mesothermic climate without dry season, R3) mesothermic climate with dry season. The effects included in the model were fixed effects of the contemporary group (herd and year of birth), as covariate the age at birth and the additive genetic effect as random effect. The genetic parameters were estimated by the REML method, using the VCE 6.0 program. To obtain the genetic values, the PEST2 program was used, in which the bulls were later classified and submitted to the Pearson and Spearman correlations, respectively. The coincident animals between the regions were verified, considering the bulls 10% better classified of each region for the accomplishment of the statistical comparison. The heritability between the regions ranged from 0.16 to 0.21 for MY, from 0.17 to 0.25 for FY and from 0.10 to 0.17 for PY. Genetic correlations, Pearson correlations, Spearman correlations and percentage of coincident animals for the three characteristics between regions were all higher than 0.90 and therefore close to one. The results obtained demonstrate that there is no interaction genotype x environment for the three characteristics evaluated within the distinct climatic classifications in Paraná. That is, the estimation of the genetic value of an animal in one region may also be used for another region, without significant bias in the genetic progress of the trait. Moreover, since there was no significant change in genetic prediction between regions of Paraná, only one selection program could be adopted, which would include all the herds of the state of Holstein, reducing their cost and time.