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Avalia??o gen?tica da prenhez precoce em animais da ra?a Nelore utilizando modelos lineares generalizados mistos / Genetic evaluation of early pregnancy in Nellore cattle by using generalized linear mixed models

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Previous issue date: 2010 / Funda??o de Amparo ? Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG) / Objetivou-se avaliar a aplica??o dos modelos lineares generalizados mistos na avalia??o gen?tica da prenhez precoce, comparando as fun??es de liga??o probit e logit, utilizando dados simulados e reais, al?m de avaliar os efeitos na variabilidade gen?tica e na sele??o de reprodutores quando diferentes defini??es desta caracter?stica s?o adotadas. O processo de simula??o foi determinado pela transforma??o aplicada para se obterem as probabilidades de prenhez das novilhas e da fun??o de liga??o utilizada na an?lise dos dados, sendo constru?das as estruturas de simula??o: logit-logit (LL), logit-probit (LP), probit-logit (PL) e probit-probit (PP). Foram adotadas distintas porcentagens de f?meas precoces (%FP): 5, 10, 15, 20, 25 e 30%. Para cada cen?rio de simula??o, constru?dos pela combina??o das estruturas e %FP, foram realizadas 100 repeti??es, sendo o valor param?trico da herdabilidade (h2) igual a 0,40. Nos dados reais, a prenhez precoce foi definida aos 15, 17, 19 e 21 meses, representadas por PP15, PP17, PP19 e PP21. A implementa??o da simula??o e a estima??o dos par?metros e predi??o dos valores gen?ticos foram realizadas no software R. No estudo de simula??o, as estimativas obtidas para a herdabilidade ( ) foram comparadas com o valor param?trico por meio do Erro Quadr?tico M?dio (EQM). Correla??es de Pearson (CP), entre os valores gen?ticos preditos e reais, e a porcentagem de touros em comum, entre a classifica??o real e predita, considerando apenas 10% dos touros com maiores valores gen?ticos (TOP10) foram calculadas. Para os dados reais, correla??es de Pearson, entre os valores gen?ticos preditos pelas fun??es de liga??o, e a TOP10, entre a classifica??o predita pela logit e probit e em cada fun??o entre PP15, PP17, PP19 e PP21 foram mensuradas. Al?m disso, para comparar o ajuste dos modelos, foram calculados os crit?rios de informa??o Bayesiano de Schwarz (BIC) e de Akaike (AIC). Considerando a simula??o, as estruturas LP e PL apresentaram resultados inferiores a LL e PP. Os valores de , EQM, correla??es de Pearson e TOP10, para as estruturas LL e PP, foram muito pr?ximos. Para os dados reais, as para PP15, PP17, PP19 e PP21, foram pr?ximas entre logit e probit, com exce??o da PP15. As CP e a TOP10 entre as fun??es foram altas. O AIC e BIC apresentaram-se semelhantes entre as fun??es, independente da classe de prenhez estudada. A TOP10, considerando a predi??o da mesma fun??o de liga??o, entre PP17-PP19, PP17-PP21 e PP19-PP21 foram de moderadas a alta. Entretanto, a TOP10 entre PP15-PP17, PP15-PP19 e PP15-PP21 podem ser consideradas baixas, independente da fun??o utilizada. ? necess?rio comparar o ajuste das fun??es de liga??o, uma vez que ao simular dados na escala logit e alis?-los por probit, e vice-versa, os resultados nas estimativas dos par?metros e predi??o n?o foram satisfat?rios como aqueles apresentados quando se gerou e analisou os dados por meio da mesma escala e fun??o de liga??o. Para as classes de precocidade estudadas, os modelos apresentaram estimativas de par?metros gen?ticos, predi??es dos efeitos aleat?rios e ajuste dos modelos muito semelhantes. A classifica??o dos touros foi consideravelmente diferente entre PP15-PP17, PP15-PP19 e PP15-PP21. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Zootecnia, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2010. / ABSTRACT

This study aimed to evaluate the application of generalized linear mixed models on genetic evaluation of early pregnancy, by comparing probit and logit functions and using simulated and real data. Besides this, effects on genetic variability and on selection of sires under different definition are adopted. Simulation process was determined by the transformation applied to obtain probabilities of heifer pregnancy and the function used to analyze data, being simulation structures: logit-logit (LL), logit-probit (LP), probit-logit (PL) and probit-probit (PP). Different percentages of early female (%EF) were adopted: 5, 10, 15, 20, 25 and 30%. To each simulation, formed according to structures and %EP combination, there were 100 repetitions, being 0.40 the parametric value of heritability (h2). At real data, early pregnancy was determined at 15, 17, 19 and 21 months, represented by EP15, EP17, EP19 and EP21. To implement simulation, estimate parameters and predict genetic values, software R was used. In simulation study, estimative obtained to heritability ( ) were compared to parametric value through mean-square error (MSE). Pearson correlations (PC) were calculated between genetic real or predicted values and percentage of bulls in common, between real and predicted classification, considering only 10% of bulls with higher genetic values (TOP 10). To real data, there was Pearson Correlation between genetic values predicted by functions and the TOP10, between classification predicted by logit and probit and in each function between EP15, EP17, EP19 and EP21. In order to compare models adjustment, information criteria of Bayesiano of Schwarz (BIC) and Akaike (AIC) were calculated. Considering the simulation, LP and PL structures showed results inferior to LL and PP. Values of , MSEEQM, Pearson correlation and TOP10, to as LL and PP, were near. To real data, to EP15, EP17, EP19 and EP21, were near between logit and probit, except to EP15. AIC and BIC were similar among functions, independently of pregnancy class studied. Considering prediction of same function between EP17-EP19, EP17-EP21 and EP19-EP21 was from moderated to high. However, TOP10 between EP15-EP17, EP15-EP19 and EP15-EP21 can be considered low in any function. It is necessary to compare function adjustment because when data is simulated in logit and analyzed by probit, and vice-versa, results on estimated and predicted parameters were not satisfactory as the one shown when data were created and analyzed by the same scale and function. In precocity classes studied, the models showed estimative of genetic parameters, random effect prediction and models adjustment very similar. Bulls? classification was very different EP15-EP17, EP15-EP19 and EP15-EP21.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/730
Date22 February 2010
CreatorsGarcia, Diogo Anast?cio
ContributorsPereira, Idalmo Garcia, Pires, Aldrin Vieira, Silva, Fabyano Fonseca e, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Pereira, Idalmo Garcia
PublisherUFVJM
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFVJM, instname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, instacron:UFVJM
RightsA concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess

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