Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Vargas, Lucas de |
Orientador(a): |
Cobuci, Jaime Araújo |
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: |
Não Informado pela instituição
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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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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/255326
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Resumo: |
O consumo alimentar é a medida mais importante relacionada a eficiência alimentar de suínos. A maneira mais prática para a obtenção das informações de consumo de alimento é através do uso de alimentadores eletrônicos. Todavia, para o cálculo de parâmetros genéticos do consumo alimentar com dados provenientes de alimentadores eletrônicos é preciso que se faça a edição e correção destes dados. Tendo em vista que os alimentadores estão expostos a um ambiente hostil, com umidade e substâncias corrosivas, e ao comportamento agressivo dos suínos, é esperado que hajam medidas discrepantes de consumo alimentar individual, como valores biologicamente impossíveis, valores negativos e a ausência de registro para um consumo real. No primeiro artigo avaliou-se a edição e correção através de três métodos de dados fenotípicos de 962 suínos Large White testados em comedouros eletrônicos, estimou-se parâmetros genéticos para características de eficiência alimentar e avaliou-se o impacto do método de correção na seleção de reprodutores. Componentes de (co)variância foram calculados para conversão alimentar, ganho médio diário e consumo alimentar residual, baseados nos bancos de dados gerados a partir dos três métodos de correção e edição. A correlação genética entre características variou de 0,92 a 0,99. As correlações de rank dos valores genéticos de todos os animais entre os bancos de dados foi alta (acima de 0,94) para todas as características. O percentual de indivíduos selecionados em comum foi alto para o percentil 10% em todas as características (76 a 89%), e valores mais baixos foram encontrados para consumo residual entre os bancos de dados no percentil 5%. O método de correção mais adequado para os dados de consumo alimentar em comedouros eletrônicos é a exclusão de 16 tipos de erros e ajuste do consumo alimentar diário livre de erros através de um modelo misto de regressão linear. No segundo artigo investigou-se através do uso de modelos de regressão aleatória a variação dos parâmetros genéticos e da seleção genética ao longo das semanas de teste com medidas de consumo alimentar tomadas semanalmente ou bissemanalmente. O banco de dados continha 366.504 visitas ao comedouro eletrônico de 922 suínos Landrace testados em um núcleo de genética de uma empresa entre os anos de 2016 e 2021. O consumo médio semanal de cada animal foi medido de um peso vivo médio de 35 kg no início do teste a 120 kg no final. Modelos de regressão aleatória foram utilizados para ajustar o consumo alimentar diário nos dias de teste considerados. Os componentes de (co)variância foram estimados através da máxima verossimilhança restrita, considerando o melhor modelo identificado. Uma comparação foi feita entre o banco de dados de consumos semanais e bissemanais. As herdabilidades foram de moderadas a altas, variando de 0.61±0.09 (3.5 dias) a 0.99±0.003 (101.5 dias). As correlações de rank entre valores genéticos dos animais nos dois bancos de dados foram altas até as 12 semanas. Considerando os animais top 10% as correlações de rank variaram de 0,81 a 0,91 até os 80,5 dias em teste, e de 0,40 a 0,50 após. Utilizar medidas bissemanais de consumo alimentar não afetou os parâmetros genéticos utilizando modelos de regressão aleatória. |