Métodos de avaliação da eficiência da multiplicação genética por produção de embriões bovinos

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Penitente Filho, Jurandy Mauro
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Genética e Melhoramento de Animais Domésticos; Nutrição e Alimentação Animal; Pastagens e Forragicul; Doutorado em Zootecnia; UFV
• Palavras-chave em Português: Bovino - Reprodução; Fertilização in vitro; Redes neurais artificiais; Cattle - Breeding; IVF; Artificial neural networks; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::MEDICINA VETERINARIA::REPRODUCAO ANIMAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/1878

O objetivo deste trabalho foi avaliar estratégias de incremento da eficiência da produção in vitro de embriões bovinos (PIVE). Dois artigos foram desenvolvidos, o primeiro objetivou avaliar se o volume ovariano, a presença e o diâmetro do corpo lúteo (CL) têm efeito sobre o número e a qualidade de oócitos bovinos recuperados. O segundo artigo teve como objetivo comparar diferentes métodos estatísticos para predizer a probabilidade de gestação em um programa comercial de PIVE. Artigo 1: Foram obtidos em abatedouro 110 ovários. Os complexos cumulus-oócitos foram aspirados e avaliados em microscópio estereoscópico. Os oócitos foram contados e classificados de acordo com sua qualidade (grau I, II, III e IV). O volume do ovário foi correlacionado com o número de oócitos de boa qualidade (r = 0.33; P < 0.05). Os ovários com CL mostraram maior número de oócitos de boa qualidade do que ovários sem CL (P < 0.05). Além disso, a presença do CL e o seu diâmetro influenciaram positivamente a probabilidade de recuperação de oócitos de boa qualidade (P < 0.05). Em conclusão, o volume ovariano não é um bom parâmetro para predizer características ovarianas importantes; além disso, a análise do CL, a sua presença e seu diâmetro, pode ser uma boa ferramenta para melhorar a eficiência em programas de PIVE. Artigo 2: Redes neurais artificiais (RNA) e árvores de decisão têm provado ser bem sucedidas em diferentes áreas de estudo, tais como medicina, genética e produção animal. No entanto, a utilização destas metodologias na área de reprodução bovina ainda é muito escassa. No presente estudo, um conjunto de dados reais foi usado, composto por 9.697 transferências de embriões produzidos in vitro, 6.788 observações foram utilizadas no modelo de treinamento e 2.909 foram utilizadas para validação. O conjunto de dados foi analisado por meio de regressão logística, rede neural feed-forward, multilayer percepetron com uma e com duas camadas ocultas, e uma árvore de decisão baseada no algoritmo ID3. Todas as cinco análises foram comparadas pela curva ROC, capacidade preditiva, teste de Kolmogorov-Smirnov e correlação ponto bisserial. Em conclusão, todas as análises foram muito semelhantes. No entanto, a análise pela rede neural feed-forward classificou corretamente mais de 70% das gestações positivas. Apesar de ter classificado incorretamente quase 60% das não gestações, este resultado se torna interessante porque não detectar uma gestação positiva é mais prejudicial a um programa comercial que não detectar uma gestação negativa. Ainda assim, são necessários estudos com conjuntos de dados maiores, incluindo não somente variáveis categóricas, mas também variáveis quantitativas para garantir resultados mais precisos.