Análise genética de características de produção e qualidade de ovos de linhagens de aves caipiras (Gallus gallus) utilizando modelos de regressão e multivariados

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Júnior, Luiz Firmino dos Santos
• 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: Alternative poultry farming; Análise fatorial exploratória; Avicultura alternativa; Exploratory factor analysis; Legendre polynomials; Longitudinal measurements; Medidas longitudinais; Polinômios de Legendre; Random Regression; Regressão aleatória
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-08112022-162812/

A avicultura de postura alternativa é um dos mercados com maior potencial de crescimento e a agricultura familiar, onde está inserida a produção alternativa de ovos, é responsável por mais de 70% dos alimentos que chegam à mesa dos brasileiros. Na avicultura alternativa de postura, são utilizadas linhagens de galinhas caipiras criadas com acesso a pasto ou piquetes. Umas das principais vantagens deste sistema, é que ao final do ciclo de postura dessas aves, elas podem ser abatidas com peso corporal superior às aves de postura comerciais. Porém, ainda não existem muitos estudos no sentido de selecionar e estudar linhagens brasileiras caipiras para postura dentro dos programas de melhoramento genético de aves. O objetivo deste trabalho foi analisar os dados de produção e qualidade de ovos de 732 aves de linhagens caipiras, por meio de modelos de regressão e multivariados, para estimar componentes de variância e realizar uma avaliação genética das linhagens Caipirinha, Caipirão e Azul da ESALQ, 7P, Carijó Barbada, Baianinha, Perna Longa e Sooho. Medidas repetidas ao longo do tempo ou dados longitudinais são como regra dentro dos estudos com melhoramento genético, e dentre algumas das classes de métodos mais adequados para estes estudos, temos a classe não paramétrica, que usa funções de covariância baseadas em funções flexíveis como os polinômios por exemplo, o que vai gerar o método de regressão aleatória (RRM). Os RRM são utilizados quando se deseja modelar a forma ou trajetória de observações que foram realizadas ao longo do tempo (dados longitudinais). Como o avanço científico, cada vez mais características de interesse dentro da avicultura de postura têm sido consideradas relevantes, o que faz com que a estatística multivariada tenha certas limitações ao analisar todas essas características, criando modelos muito complexos, de difícil interpretação e também obtendo um ganho genético menor, já que esse ganho é reduzido à medida que se aumenta a quantidade de características em um índice de seleção. Uma alternativa para solucionar esse impasse é a utilização de metodologias multivariadas, como a análise fatorial exploratória (AFE), que permitam que se identifique um pequeno grupo de variáveis que possam analisar um grande número de características. O modelo de regressão aleatória utilizando polinômios de Legendre de 2a ordem se ajustou bem aos dados de produção de ovos de galinhas caipiras, descrevendo bem a curva de produção ao longo das idades de 120 a 456 dias das aves. A herdabilidade apresentou comportamento decrescente inicialmente ao longo da trajetória das idades, enquanto que as variâncias genética aditiva e de ambiente permanente apresentaram o mesmo comportamento no início, mas ao longo do tempo voltaram a crescer. A linha Caipirinha da ESALQ foi a que apresentou os melhores valores genéticos estimados (EBV). A análise fatorial exploratória utilizando dados de valores genéticos estimados para as características de produção e qualidade de ovos com dois fatores apresentou uma melhor explicação das porcentagens das variâncias que ocorrem 7 nas variáveis originais deste estudo quando comparada com a AFE com dados fenotípicos, mostrando que o fator genético dá mais importância para uma maior quantidade de características. A variável altura de albúmen não apresentou importância neste estudo na composição de nenhum dos fatores. No final da análise, das 7 variáveis iniciais, apenas 6 foram importantes para compor as dois fatores da AFE, sendo elas produção de ovos, idade ao primeiro ovo, espessura de casca, peso da gema, peso da casca e peso do ovo, sendo que altura de albúmen não apresentou relevância para compor nenhum dos fatores.