Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Ayres, Denise Rocha [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/103850
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Resumo: |
Com o objetivo de investigar a variação genética para característica resistência a carrapato e encontrar o modelo mais adequado para avaliação genética desta característica, foram utilizados dados de contagem de carrapato (CC) por infestação natural em bovinos cruzados Hereford x Nelore. Primeiramente os dados de CC obtidos de rebanhos localizados nos estados de Rio Grande do Sul (RS), Paraná (PR), Mato Grosso do Sul (MS) e São Paulo (SP) foram transformados para log10(CC+1) e agrupados em duas regiões, definidas por análise de agrupamento. Cada grupo foi considerado como uma característica diferente e com a utilização de um modelo bi-característica foram estimados os componentes de (co)variância e ainda avaliada a ocorrência de interação genótipo x ambiente para a característica. As estimativas de herdabilidade observadas para resistência à infestação por carrapatos foram baixas sugerindo que exista a possibilidade de seleção para animais resistentes a carrapato, porém com um lento progresso genético. Foi observada alta correlação genética para a característica contagem de carrapatos entre os dois grupos e não foi observada interação genótipo x ambiente para esta característica na população de estudo. Posteriormente, foi realizado um estudo comparativo quanto à habilidade preditiva e o ajuste de diferentes modelos para avaliação da característica contagem de carrapatos. Para isso foram utilizados três diferentes modelos de avaliação: linear com a utilização da transformação logarítmica das observações (MLOG); linear sem a transformação das observações (MLIN) e o linear generalizado Poisson com adição de um termo residual (MPOI). Foi utilizada validação cruzada para comparar a habilidade preditiva dos modelos. Uma discreta superioridade quanto à qualidade de ajuste... |
