A produção de leite em geral é a característica mais importante em programa de melhoramento animal de rebanhos leiteiros. Vários estudos tem sido conduzidos para no Gir Leiteiro envolvendo a estimação de parâmetros genéticos para características produtivas nos últimos anos, mas pequena atenção foi dada a saúde do úbere e características reprodutivas. Os índices de seleção são utilizados em vários países para selecionar animais mais lucrativos e para quantificar a resposta correlacionada entre as características a serem incluídas como objetivos de seleção. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um estudo visando a construção de índices de seleção para posterior utilização na classificação e seleção dos animais avaliados no programa de teste de progênie de bovinos Gir Leiteiro no Brasil. Componentes de (co) variância para a produção de leite (PL), gordura (G), proteína (P), porcentagem de gordura (G%), porcentagem de proteína (P%), escore de células somáticas (ECS), intervalo de partos (IDP) e idade ao primeiro parto (IPP) foram estimados usando informações de desempenho fornecidas pela Associação Brasileira de Criadores de Gir Leiteiro (ABCGIL). Os dados incluíram registros de 10.146 vacas, filhas de 1005 touros, com partos ocorridos entre 1989 e 2013, distribuídas em 289 rebanhos. As análises estatísticas foram realizadas utilizando modelo animal, em análises bivariadas pelo método de máxima verossimilhança restrita (REML). Sete diferentes índices foram propostos (chamados GPI = Gir Performance Index), com alternativos objetivos de seleção e fatores de ponderação. GPI-1: PL + G +P, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) das características. GPI-2: PL + P + IDP + IPP, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) para as características reprodutivas e ponderação zero para IDP e IPP; GPI-3: PL + P + IDP + IPP, incluindo os respectivos valores econômicos (VE$) para as características produtivas e para IDP, e ponderação zero para IPP. Baseados nas possíveis respostas esperadas obtidas nos índices anteriores, diferentes fatores de ponderação foram atribuídos para as características do GPI-4 ao GPI-7. GPI-4: 0.20*PL + 0.40*P - 0.30*IPP - 0.10*IDP; GPI-5: 0.10*PL + 0.50*P - 0.10*IPP - 0.30*IDP; GPI-6: 0.10*PL + 0.60*P - 0.10*IPP - 0.20*IDP e GPI-7: 0.10*PL + 0.30*P - 0.20*IPP - 0.40*IDP. O GPI-1, GPI-2, GPI-3 e GPI-4 apresentaram maiores respostas para a produção de leite. Pequenas diferenças nas respostas para P foram observadas entre os índices. A resposta para IDP diminuiu do GPI-1 ao GPI-7 o que pode ser favorável, pois diminuiria o IDP. Entretanto, não foram obsevadas grandes diferenças entre as respostas econômicas, indicando que é possível a seleção para características reprodutivas sem diminuir o lucro. Os resultados sugerem que a seleção somente para produção de leite poderia levar a um declínio no desempenho reprodutivo. A inclusão da PL, P, IDP e IPP como objetivos de seleção no programa desenvolvido pela ABCGIL poderia promover um equilíbrio entre o melhoramento das características produtivas e reprodutivas. No entanto, espera-se lenta resposta à seleção devido às baixas estimativas de herdabilidade das características. / Milk production traits in general are the most important trait in dairy cattle breeding program. Several studies have been conducted on Gir cattle involving the estimation of genetic parameters for milk production traits over last years, but small attention was given to udder health and reproductive traits. Selection indexes have been used around the world to select more profitable animals and to quantify the correlated response among all traits included in the breeding goal. Thus, the main goal of the present study was to develop a selection indexes for future use in the classification and selection of animals evaluated in a breeding program of Gir dairy cattle in Brazil. The estimate genetic parameters for 305d milk yield (MILK); fat yield (F), fat content (F%), protein yield (P), protein content (P%), lactation somatic cell score (LSCS), calving interval (CI) and age at first calving (AFC), were calculated using information on milk and reproduction traits provided by the Brazilian Association of Gir Dairy Breeders (ABCGIL). Dataset included records of 10,146 cows, daughters of 1,005 sires, who calved between 1989 and 2013, reared in 289 herds. The statistical analyses were carried out by an animal model, in bivariate analyses using the restricted maximum likelihood method. Seven different situations were created in the present study to define the breeding goals for Gir Dairy cattle (named GPI = Gir Performance Index). GPI-1; MILK + F + P, including the respective economic values (EV$) of traits; GPI-2: Milk + P + AFC + CI, including the respective economic values (EV$) for milk traits and zero for CI and AFC; GPI-3: M + P + AFC + CI, considering EV ($) for MILK, P, CI and zero for AFC. Based on possible expected responses obtained from previous indexes, different weighting factors were attributed to traits in GPI-4 to GPI-7. GPI-4: 0.20*MILK + 0.40*P - 0.30*AFC - 0.10*CI; GPI-5: 0.10*MILK + 0.50*P - 0.10*AFC - 0.30*CI; GPI-6: 0.10*MILK + 0.60*P - 0.10*AFC - 0.20*CI and GPI-7: 0.10*MILK + 0.30*P - 0.20*AFC - 0.40*CI. GPI-1, GPI-2, GPI-3 and GPI-4 provided higher genetic responses for MILK. Small differences on responses were observed for P across all indexes. Responses for CI decreased from GPI-1 to GPI-7, which could be favorable, however no differences among the economic selection response were observed, indicating that is possible include reproduction traits in the index without decrease the profit. These results suggest that the selection based only on the improvement of milk yield could lead to a decrease in reproduction performance. These results suggest that inclusion of MILK, P, CI and AFC traits in the breeding goals in the breeding program developed by ABCGIL could generate a balanced improvement of production and reproduction traits. However, is expected smal response to selection due to low heritability estimates for these traits.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-05012017-141219 |
| Date | 08 August 2016 |
| Creators | Marco Aurélio Prata |
| Contributors | Vera Lucia Cardoso, Marcos Eli Buzanskas, Lucia Regina Martelli, Maria Gabriela Campolina Diniz Peixoto, Lenira El Faro Zadra |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências Biológicas (Genética), USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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