Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of this study was to estimate the genetic effects that affect the pre and post weaning performances of animals, products from Aberdeen Angus (A) and Nellore (N) breeds crosses. In Article 1, there were used the weaning weights (PD) to test five genetic models (M).
The M1, complete, containing the fix breed genetic effects direct additive (AD) and maternal (AM), the heterozygote effects direct (HD) and maternal (HM), the epystatic effects direct (HD) and maternal (HM) and joint additive effects direct (ACD) and maternal (ACM); M2, was equal
to M1, excluding ACD and ACM effects; M3, was equal to M1, excluding ED and EM effects; M4, was equal M1, excluding ED, EM, ACD and ACM effects, and M5, was equal M1, excluding HD, HM, ED, EM, ACD and ACM effects. The models were submitted to three different analysis methods: Least Square Means method (MQM), Ridge Regression Method (RC) and Restricted Maximum Likelihood Method (REML). The different tests used to check the methodologies efficiency and to compare the models allowed to conclude, for this population, that: the dominant additive models usually used for genetic evaluations, do not give a good description of the pre weaning variations, being necessary to add the heterozygote and epystatic effects; the joint
additive effects do not improve substantially the adjustment of the analysis model and the heterozygote effects were efficient to represent a quadratic breed additive effect, beyond of to insert a bias related to the joint additive effects co linearity. In Article 2, there were used the weight at yearling (PS) to test five genetic models as previously described, only excluding the
maternal effects. The models were submitted to three different analysis methods: MQM, RC and REML. The RC method estimate coefficients with magnitude and sign with biological explanations. The estimative obtained were different from one to the other model, indicating the
importance of to choose the adequate model to perform one analysis. It is necessary to decide based on a previous knowledge of the studied phenomenon, it biological interpretation, and the relationship between the independent variables. It was important to include the effects caused by heterozygosis and epystasis in the model besides the additive effect. The mathematic notation
nowadays used for the joint additive effects, and tested in this study, were not able to explain the between breed complementarily, as was expected, because of the multi co linearity between the effects studied. / Este estudo teve como objetivo estimar os efeitos genéticos que influenciam o desempenho pré e pós-desmama de animais produtos de cruzamentos entre as raças Aberdeen Angus (A) e Nelore (N). No artigo 1, foram utilizados os pesos a desmama (PD) para testar cinco modelos (M) genéticos diferentes. O M1, contendo os efeitos genéticos de raça fixos aditivos diretos (AD) e maternos (AM), heterozigóticos diretos (HD) e maternos (HM), epistáticos diretos (ED) e maternos (EM) e aditivos conjuntos diretos (ACD) e maternos (ACM); o M2, igual ao M1, menos os efeitos ACD e ACM; o M3, igual ao M1, menos os efeitos ED e EM; o M4, igual ao M1, menos os efeitos ED, EM, ACD e ACM e o M5, igual ao M1, menos os efeitos HD, HM, ED, EM, ACD e ACM. Os modelos foram submetidos a três métodos de análise diferentes: Método dos Quadrados Mínimos (MQM), Regressão de Cumeeira (RC) e Máxima Verossimilhança Restrita (REML). Os diferentes testes usados para avaliar a eficiência das metodologias e comparar os modelos permitiram concluir, para esta população, que: os modelos aditivos dominantes, usualmente utilizados em avaliações genéticas, não descrevem adequadamente as variações que ocorrem no desempenho pré-desmama, devendo ser adicionados os efeitos heterozigóticos e epistáticos; os efeitos aditivos conjuntos não acrescentaram melhoria substancial aos ajustes promovidos pelos modelos de análise e os efeitos heterozigóticos foram suficientes para representar um efeito quadrático do efeito aditivo de raça, além da inserção de um viés desnecessário atribuído a multicolineariedade relacionada aos efeitos aditivos conjuntos. No artigo 2, foram utilizados os pesos ao sobreano (PS) para testar os cinco modelos genéticos, descritos para PD, excluindo-se apenas o efeito materno. Os modelos foram submetidos a três métodos de análise diferentes: MQM, RC e REML. O método RC forneceu estimativas de coeficientes com magnitudes e sinais explicados biologicamente. As estimativas dos efeitos, (co)variâncias, parâmetros e valores genéticos diferiram entre os modelos, indicando a importância da correta escolha do modelo de análise, devendo-se ter conhecimento prévio do fenômeno estudado, sua interpretação biológica, e sempre preceder à escolha de um modelo de análise genética multirracial o estudo da relação existente entre as variáveis independentes. Importantes efeitos adicionais ao efeito aditivo foram acrescentados pelas inclusões dos efeitos
heterozigóticos e epistáticos aos modelos de análise. A notação matemática dos efeitos aditivoconjuntos, aplicada atualmente na literatura, e testada neste estudo, não foram capazes de explicar a complementariedade entre raças como esperado, havendo problemas com casos de
multicolineariedade entre os efeitos estudados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/10740 |
| Date | 20 February 2009 |
| Creators | Lopes, Jader Silva |
| Contributors | Rorato, Paulo Roberto Nogara, Garnero, Analía Del Valle, Schwengber, Eduardo Brum |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Zootecnia, UFSM, BR, Zootecnia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 500400000002, 400, 500, 300, 300, 300, bb5914a5-24ef-4ddb-98d2-5e4c9314762b, 4f0c3dab-5945-4c18-ba18-772a59be8a91, 99136fb7-58c7-48f7-985e-d1f2dad626b7, 80e4384a-2b8f-4c93-8a42-4fcb615f5006 |
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