The objective of this study was to estimate genetic and phenotypic parameters, besides
the genetic progress for the performance traits post-weaning in a population of Charolais
cattle. Components of (co)variance were estimated using an animal model by Bayesian
inference method. In the first article was analyzed the average daily gain from weaning to
yearling (ADGWY) and weight adjusted to 550 days of age (W550) of 5.897 animals, sired
by 181 bulls and 3.897 cows born between 1983 and 1999. The average for direct heritability
and standard errors were 0.39±0.04 and 0.48±0.05 for ADGWY and W550, respectively. The
genetic correlation between the two traits analyzed and the standard error was 0.60±0.05. The
genetic trends for ADGWY and W550 were -0.058g/year and -0.019kg/. In the second article
were estimated parameters and genetics trends for visual scores as well as their associations
with the average daily gain from weaning to yearling (ADGWY) and weight adjusted to 550
days of age (W550) of 2.964 animals, sired by 145 bulls and 1.820 cows born between 1994
and 2007. The heritability estimates for scores of conformation (C), precocity (P), muscle (M)
and size (S) were: 0.13±0.04, 0.23±0.04, 0.16±0.03 and 0.11±0.04, respectively. The genetic
correlation between the four visual scores ranged between -0.03 and 0.83. The genetic
correlations between ADGWY and W550 with visual scores were negative, ranging from -
0.07 to -0.82. As for the study of genetic progress, the genetic trends for C, P, M and S were:
0.0019, 0.0027, 0.0017 and 0.0011, respectively. / Este estudo teve como objetivo estimar parâmetros genéticos, além do progresso
genético para as características de desempenho na pós-desmama em uma população bovina da
raça Charolês. Os componentes de (co)variâncias foram estimados utilizando um modelo
animal, através do método de inferência Bayesiana. No primeiro capítulo foram analisadas as
características ganho médio diário da desmama ao sobreano (GMDDS) e o peso ajustado aos
550 dias de idade (P550) de 5.897 animais, filhos de 181 touros e 3.897 vacas, nascidos entre
1983 e 1999. As médias a posteriori para a herdabilidade direta e os erros padrões foram
0,39±0,04 e 0,48±0,05 para GMDDS e P550, respectivamente. A correlação genética entre as
duas características analisadas e o erro padrão foi 0,60±0,05. As tendências genéticas
estimadas para GMDDS e P550 foram -0,058g/ano e -0,019kg/ano. No segundo capítulo
foram estimados parâmetros e tendências genéticas para os escores visuais, bem como suas
associações com o ganho médio diário da desmama ao sobreano (GMDDS) e o peso ajustado
aos 550 dias de idade (P550) de 2.964 animais, filhos de 145 touros e 1.820 vacas, nascidos
entre 1994 e 2007. As herdabilidades estimadas para os escores de conformação (C),
precocidade (P), musculatura (M) e tamanho (T) foram: 0,13±0,04, 0,23±0,04, 0,16±0,03,
0,11±0,04, respectivamente. A correlação genética entre os quatro escores variaram entre -
0,03 e 0,83. Já as correlações genéticas entre GMDDS e P550 com os escores visuais foram
todas negativas, variando de -0,07 a -0,82. Quanto ao estudo do progresso genético, as
tendências genéticas para C, P, M e T foram: 0,0019, 0,0027, 0,0017 e 0,0011,
respectivamente.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/10821 |
| Date | 21 February 2013 |
| Creators | Prestes, Alan Miranda |
| Contributors | Rorato, Paulo Roberto Nogara, Garnero, Analía Del Valle, Mello, Fernanda Cristina Breda |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Zootecnia, UFSM, BR, Zootecnia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| 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, 500, bb5914a5-24ef-4ddb-98d2-5e4c9314762b, 854e04a5-92a8-4587-ba56-477c95e34d2d, 99136fb7-58c7-48f7-985e-d1f2dad626b7, 187bf72f-3a02-41c3-b657-a755036bb660 |
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