Análise de fatores e componentes principais genéticos para características de crescimento, carcaça e qualidade da carne em bovinos da raça Nelore - Sales, Lucas Henrique Brito [UNESP] (2017)
A análise de componentes principais (PCA) e análise de fatores (FA) são amplamen-te utilizadas no processamento de dados visando a redução da dimensionalidade. No entanto, poucos são os estudos que empregou estes métodos em um conjunto de características importantes em bovinos da raça nelore com a finalidade de mode-lar a estrutura de (co)variância dos dados. O objetivo deste estudo foi estimar pa-râmetros genéticos para as características de crescimento, carcaça e qualidade da carne em machos Nelore, utilizando diferentes modelos multi-características visando a redução da dimensionalidade dos dados. Um total de 3.865; 4.121; 4.109; 4.188; 4.213; 3.320 e 16.575 registros de peso da carcaça quente (PCQ), área de olho de lombo (AOL), espessura de gordura subcutânea (EGS), escore de marmorização (MARM), maciez, mensurada pela força de cisalhamento (SF), lipídios (LP) e peso ao sobreano (PS), respectivamente, foram usados. As análises foram realizadas por meio de cinco modelos: multi-característica padrão, três modelos de posto reduzido ajustando os primeiros três (PC3), quatro (PC4) e cinco (PC5) componentes princi-pais genéticos e um modelo utilizando análise de fatores com três (FA3) fatores. Os modelos foram comparados pelo Critério de Informação de Akaike (AIC) e Critério Bayesiano de Schwarz (BIC), levando em consideração o número de parâmetros. Foram considerados para todos os modelos os efeitos aleatórios genético aditivo direto e residual, e os efeitos fixos do grupo de contemporâneos e o efeito linear da idade do animal ao abate como covariável, exceto para peso ao sobreano. Os mo-delos de análise de fatores e componentes principais genéticos selecionados por ambos os critérios de seleção foram o PC3 (BIC), PC4 (AIC) e o FA3 (AIC e BIC), com 46, 50 e 53 parâmetros, respectivamente. No entanto, o modelo que mais se aproximou do modelo multi-característica padrão foi o PC4, sendo então, o mais indicado devido a semelhança das estimativas de (co)variância. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,06 (LP) a 0,31 (AOL) com MV e 0,04 (LP) a 0,30 (AOL) com o PC4. As maiores estimativas de correlações genéticas foram entre as carac-terísticas PCQ x SF, PCQ x PS e MARM x LP, sendo similar nos modelos MV e PC4. As maiores estimativas de correlações fenotípicas foram entre as característi-cas de peso e AOL (PS x SF), (PS x AOL) e (SF x AOL). Em geral, foram necessá-rios quatro componentes principais para modelar a estrutura das (co)variâncias ge-néticas para as características de crescimento, carcaça e qualidade da carne. O modelo de posto reduzido indicado pelo o AIC (PC4) reduziu o número de parâme-tros a serem estimados em 21,4%, sem diminuir a qualidade do ajuste.