Avaliação de diferentes modelos para estimar valor genético em características que compõem o índice de seleção em bovinos compostos

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Cançado, Fernando Augusto Corrêa Queiroz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Bioestatística; BLUP; Keywords not available; Melhoramento; Montana; VG
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-02032023-104048/

Raças compostas são importantes para o desenvolvimento da pecuária brasileira e do melhoramento genético. Os compostos apresentam, no entanto, uma certa complexidade para avaliar os animais e predizer o mérito genético dos animais e também nas decisões de acasalamento. Foram avaliados 3 modelos estatísticos diferentes para lidar com as informações do Composto Montana Tropical® através dos softwares da família BLUPF90 em 5 características de crescimento do animal e reprodutivo. Os modelos estatísticos foram do mais simples, considerando uma raça pura, até o mais complexo com informações de tipo biológico do animal e da mãe. As características são: peso à desmama, peso ao sobreano, ganho de peso pós-desmama, perímetro escrotal e musculosidade. Este último modelo apresentou resultados mais conservadores para a predição dos VGs. As estimativas apresentaram o mesmo comportamento para todos as características avaliadas pelas correlações de VG. Os valores de índice e ranking dos modelos foram correlacionados através da correlação de Pearson, de Spearman e erro quadrático médio, demonstrando resultados muito parecidos entre os modelos. No final foi encontrado erro de classificação de 1,9% dos animais certificados entre os modelos, logo essas diferenças não causam grande impacto no resultado final do melhoramento genético da raça porque os melhores animais continuam sendo selecionados independentemente do método utilizado para estimar seu valor genético. E o uso de modelos mais simples para compostos já estabelecidos se faz interessante por facilitar análises futuras.