Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2014-06-09T17:21:29Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5)
Dissertacao_EfeitoInteracaoGenotipo.pdf: 279642 bytes, checksum: ca38ac1ef76751a154ac0126db7c8d5e (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-07-01T15:59:01Z (GMT) No. of bitstreams: 2
license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5)
Dissertacao_EfeitoInteracaoGenotipo.pdf: 279642 bytes, checksum: ca38ac1ef76751a154ac0126db7c8d5e (MD5) / Made available in DSpace on 2014-07-01T15:59:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5)
Dissertacao_EfeitoInteracaoGenotipo.pdf: 279642 bytes, checksum: ca38ac1ef76751a154ac0126db7c8d5e (MD5)
Previous issue date: 2009 / Foram simuladas estruturas de dados em modelos mistos representando o teste de 100 reprodutores, sendo cada reprodutor acasalado com 10 matrizes (total de 1000 matrizes), originando em cada acasalamento 2 proles, totalizando 2000 proles (vinte proles por reprodutor). De cada combinação reprodutor e matriz, dez proles tiveram seu fenótipo expresso no ambiente de baixa produção (Estrato 1) e, a outra metade, no ambiente de alta produção (Estrato 2). A simulação foi realizada de forma a representar diferentes situações de presença de heterogeneidade de variâncias, combinando-se as origens da heterogeneidade, de natureza genética e ambiental. Na presença de heterogeneidade residual, o valor estimado para o componente de variância residual, considerando homogeneidade de variâncias se aproximou do valor médio das variâncias entre os estratos. Houve superestimação, também, do componente de variância genético aditivo. Ao simular heterogeneidade de variância de origem genética, observou-se que a estimação desse componente situou-se em valor intermediário aos simulados. Nessa situação, o componente de variância residual estimado foi próximo do valor simulado, indicando que a heterogeneidade de variâncias quando proveniente de fatores genéticos, não interfere, substancialmente, sobre e estimação do componente de variância residual. Na simulação de dados com presença de heterogeneidade tanto de origem genética quanto ambiental (estrutura de dados 4), conduziu a estimação de componentes de variâncias intermediários aos valores simulados em cada estrato. Assim, observa-se que, mesmo quando os reprodutores apresentam proles bem distribuídas em ambos os estratos, a heterogeneidade de variância proveniente de fatores não genético provoca distorções sobre a estimação da variância genética aditiva. Mas por outro lado, quando a heterogeneidade de variância é decorrente de fatores genéticos, não há grande interferência sobre a estimativa da variância residual, tal comportamento pode ser explicado pela incorporação da matriz de parentesco na estimação do componente de variância genético aditivo, possibilitando discriminar melhor a origem da diferenças entre variâncias. Na estrutura onde a variância residual foi heterogênea a estimativa de herdabilidade foi menor em relação à estrutura de homogeneidade de variâncias. Por outro lado, quando somente a variância genética aditiva foi heterogênea, a estimativa de herdabilidade, considerando-se apenas o estrato de alta variabilidade genética, foi inflacionada pela superestimação da
variância genética aditiva. No entanto, a estimativa de herdabilidade obtida, desconsiderando
essa fonte de heterogeneidade de variância, foi próxima à situação de homogeneidade de
variância, indicando que, quando os reprodutores possuem boa distribuição de proles em
diferentes ambientes, as estimativas relacionadas ao efeito genético são ponderadas pelo
desempenho dos animais em cada ambiente. As correlações de Spearman e de Pearson entre
os valores genéticos preditos dos reprodutores, para todas as situações, foram maiores que
0,90. O resultado indica que, mesmo havendo presença de heterogeneidade de variância
genética e/ou ambiental, se os reprodutores possuem proles bem distribuídas entre os
ambientes (estratos heterogêneos) a classificação do mérito genético não se altera, o que era
esperado, pois em análises unicarácter, quando ocorre uma fonte de viés na avaliação
genética, ela é comum a todos os indivíduos. Na situação em que foi imposta a estrutura de
dados à presença de heterogeneidade de variância residual com número de número desigual
de proles por reprodutor nos estratos, provocou superestimação dos componentes de
variância. Porém mesmo havendo alteração na magnitude dos valores genéticos preditos para
os reprodutores, a heterogeneidade de variância não alterou a classificação entre os
reprodutores todas as correlações de ordem foram próximas à unidade. O efeito da heterogeneidade de variância, oriunda de fatores ambientais, ocasiona em maiores distorções
sobre a avaliação genética animal, em relação, quando a mesma é proveniente de causas
genéticas. A conexidade genética entre diferentes ambientes, dilui o efeito da heterogeneidade de variância, tanto de origem genética, quanto ambiental, na predição de valores genéticos dos
reprodutores. / Were simulated data structures in mixed models accounting for the progeny test of 100 sires, each sire mated with 10 dam (total of 1,000 dam), giving in each mating 2 offsprings, totaling 2,000 offsprings (twenty offsprings per sire). Combination of each sire and dam, ten offsprings had their phenotype expressed in the environment of low production (Stratum 1) and the other half, the environment of high production (Stratum 2). The simulation was performed in order to represent different situations of the presence of heterogeneity of variances, mixing up the origins of the heterogeneity of genetic and environmental effect. In the presence of residual heterogeneity, the estimated value for the residual variance component, whereas homogeneity of variance approached the average of the variances between the strata. Overestimation was also of the additive genetic variance. Simulate the heterogeneity of variance of genetic effect, it was observed that the estimation of this component has been simulated in the intermediate value. In this situation, the component of variance was close to the estimated residual value simulated, showing that the heterogeneity of variances when from genetic factors, not interfere, substantially, and on estimation of the variance residual. In simulation data with the presence of both heterogeneity of genetic origin as environment, led to estimation of variance components intermediate to the values simulated in each stratum. Thus, it appears that even when the breeding offsprings have well distributed in both strata, the heterogeneity of variance from genetic factors do not distort the estimation of additive genetic variance. On the other hand, when the heterogeneity of variance is due to genetic factors, there is little interference on the estimation of residual variance component, this behavior can be explained by the incorporation of the matrix of kinship in the estimation of the additive genetic variance, allowing better discriminate the origin of differences between variances. In the structure where the residual variance was heterogeneous the estimate of heritability was lower in relation to the structure of homogeneity of variances. Furthermore, when only the additive genetic variance was heterogeneous, the estimation of heritability, considering only the layer of high genetic variability, was inflated by overestimation of additive genetic variance. However, the estimate of heritability obtained, ignoring this source of heterogeneity of variance, was close to the situation of homogeneity of variance, indicating that when the sires have good distribution of offspring in different environments, estimates related to the genetic effect is weighted by performance of the animals in each environment by Spearman correlations and Pearson between predicted breeding values of sires, for all
situations, were higher than 0.90. This result indicates that even with the presence of heterogeneity of genetic variance and / or environmental, is the offsprings per sire are well distributed among environments (heterogeneous strata) the rank of genetic merit does not change. When a source of bias in genetic evaluation, it is common to all individuals. In the situation that was imposed on the structure of data the presence of heterogeneity of residual variance with an unequal number of offsprings per sire in the strata, caused overestimation of the variance components. But even with changes in the magnitude of predicted breeding values for breeding, the heterogeneity of variance did not alter the ranking among all sires in order correlations were close to unity. The effect of heterogeneity of variance, come from environmental factors, leads to major distortions on animal genetic evaluation, for, when it comes to genetic sources. A genetic conexity between different environments, dilutes the effect of heterogeneity of variance, both genetic origin, as environmental, prediction of genetic value of breeding.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/5214 |
| Date | 14 May 2009 |
| Creators | OLIVEIRA, Lutero de Andrade |
| Contributors | ARAÚJO, Cláudio Vieira de, MARQUES, José Ribamar Felipe |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Universidade Federal Rural da Amazônia, Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal, UFPA, EMBRAPA, UFRA, Brasil, Campus Universitário de Castanhal |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0032 seconds