Estimação de parâmetros genéticos de produção de leite e de gordura da raça Pardo-suíça, utilizando metodologias freqüentista e bayesiana | Estimation of genetic parameters of milk and fat yield of Brown-Swiss cows using frequentist and bayesian methodologies

Dados de primeira lactação de 6.262 vacas distribuídas em 311 rebanhos, filhas de 803 touros com partos entre os anos de 1980 e 2003 foram utilizados para estimar de componentes de variância para as características de produção de leite e gordura com informações de primeira lactação, em animais da raça Pardo-Suíça. Os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e Bayesiano, sob modelo animal, por meio de análises uni e bicaracterística. A estimação realizada via REML foi obtida com o programa MTDFREML (BOLDMAN et al. 1995) testando modelos unicaracterística com diferentes efeitos para as covariáveis e considerados grupo contemporâneo e estação como efeitos fixos. Os melhores ajustes obtidos nas analises unicaracterística foram utilizados na análise bicaracterística. A duração da lactação reduziu a estimativa da variância aditiva quando era utilizada no modelo sugerindo que os animais estariam sendo corrigidos para uma mesma base quanto à capacidade de imprimir duração da lactação mais longa ou mais curta à progênie sendo, portanto, não recomendado o ajuste para esta covariável. Já a idade da vaca ao parto, influenciou linearmente a produção de leite e gordura. As herdabilidades estimadas foram 0,26 e 0,25 para produção de leite e gordura respectivamente com correlação genética de 0,95. A alta correlação entre a produção de leite e gordura obtida sugere que parte dos genes que atuam na produção de leite também responde pela produção de gordura, de tal forma que a seleção para a produção de leite resulta, indiretamente, em aumentos na produção de gordura. A estimação via inferência Bayesiana foi realizada com o programa MTGSAM (VAN TASSELL E VAN VLECK, 1995). Foram testados diversos tamanhos de cadeia para a obtenção das densidades marginais a posteriori das análises unicaracterística, a melhor proposta para o tamanho de cadeia, burn-in e amostragem foi utilizada para a análise bicaracterística. Os períodos de burn-in foram testados pelo programa GIBANAL (VAN KAAM, 1998) cujas análises fornecem um intervalo de amostragem para cada burn-in testado, o critério de escolha do intervalo de amostragem foi feito de acordo com a correlação serial, resultante do burn-in e do processo de amostragem. As estimativas de herdabilidade obtidas foram 0,33 ± 0,05 para ambas as características com correlação de 0,95. Resultados similares foram obtidos em estudos utilizando a mesma metodologia em informações de primeira lactação. A fase estacionária foi adequadamente atingida com uma cadeia de 500.000 iterações e descarte inicial de 30.000 iterações.

First lactation data of 6.262 Brown-Swiss cows from 311 herds, daughters of 803 sires with calving between 1980 and 2003 were used to estimate genetic parameters for milk and fat production traits. The components of variance were estimated by restricted maximum likelihood (REML) and bayesian methods, using animal model with uni and two-traits analisys . The estimation by REML was obtained with the software MTDFREML (BOLDMAN et al. 1995) testing unitrait models with different effects to covariables and considering contemporary group and season as fixed effect. The best fitting obtained on unitrait analisys were used on two-trait analisys. The estimative of additive variance was reduced when lactation length was included on the model suggesting that the animals were been fitted to the same base on the capacity of transmit a longer or shorter lactation length to the progeny. Therefore, fitting to this covariable is not recommended. On the other side, the age of calving has linearly influenced milk and fat production. The heritability estimates were 0,26 and 0,25 to milk and fat yield respectively with genetic correlation of 0,95. the high correlation among these traits suggests that part of genes that acts on milk yield also respond to fat yield, in such way that selection for milk yield results, indirectly, in increase on fat yield. The estimation by Bayesian inference was made on software MTGSAM (VAN TASSELL E VAN VLECK, 1995). Chain lengths were tested to obtain the marginal posterior densities of unitrait analisys, the best option of chain length, burn-in and sampling interval was used on two-trait analisys. The burn-in periods were tested with the software GIBANAL (VAN KAAM, 1998) witch analysis inform a sampling interval for each burn-in tested, the criteria for choosing the sampling interval was made with the serial correlation resulting by burn-in and sampling process. The heritability estimates were 0,33 ± 0,05 for both traits with genetic correlation of 0,95. Similar results were obtained on studies using the same methodology on first lactation records. The stationary phase adequately reached with a 500.000 chain length and 30.000 burn-in iteractions.

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