| Revista: | Acta scientiarum. Animal sciences |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000345245 |
| ISSN: | 1806-2636 |
| Autores: | Lino-Lourenco, Daniela Andressa1 Oliveira, Carlos Antonio Lopes de2 Martins, Elias Nunes2 Leite, Meiby Carneiro de Paula3 Maia, Fabiana N.R4 |
| Instituciones: | 1Universidade Estadual de Maringa, Programa de Pos-Graduacao em Zootecnia, Maringa, Parana. Brasil 2Universidade Estadual de Maringa, Centro de Ciencias Agrarias, Maringa, Parana. Brasil 3Universidade Federal do Reconcavo da Bahia, Centro de Ciencias Agrarias, Ambientais e Biologicas, Cruz das Almas, Bahia. Brasil 4Universidade Tecnologica Federal do Parana, Departamento de Zootecnia, Dois Vizinhos, Parana. Brasil |
| Año: | 2012 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 34 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 83-90 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en inglés | Assuming that selection in closed herds can promote reduction in additive genetic variance, multiple regression models were used to estimate this change in additive genetic (co)variance component, over the years when the selection was done. Weights at 550 days (W550) were studied using simulated data of herds submitted to 20 years of selection. (Co)variance components were estimated assuming that the weight at 550 days was a new trait every five years, by multiple-trait analyses involving four traits in the animal model. Three multiple regression equations were fitted—RMI, RMM, RMF—estimating thus the additive genetic (co)variance components for the 20 years of selection and eight years prior to the selection process. The initial years of each generation of selection were used as a covariate in the RMI. In the RMM, intermediate years were used, and the final years were considered in the RMF. The equations showed high coefficients of determination. However, there was no difference in the adjustment between the models. It was observed that the multiple regression models can be used in the estimation of genetic (co)variance components, when heteroscedasticity is assumed over time due to the selection process |
| Resumen en portugués | Assumindo que a seleção em rebanhos fechados pode promover a redução da variância genética aditiva, foi estudada a possibilidade do uso de um modelo de regressão múltipla para estimar os componentes de (co)variância genética aditiva, ao longo dos anos em que a seleção foi praticada. Foram utilizados dados simulados de peso aos 550 dias em dez rebanhos de bovinos de corte submetidos à seleção por 20 anos. Assumindo que a cada cinco anos o peso aos 550 dias era uma nova característica, por meio de análises multicaráter envolvendo quatro características, em um modelo animal, foram estimados componentes de (co)variância. Foram ajustadas três equações de regressão múltipla, RMI, RMM, RMF, estimando componentes de (co)variância genética aditiva para 20 anos de seleção e para oito anos anteriores à seleção. Na RMI, foram utilizados os anos iniciais de cada geração de seleção, para a RMM os anos intermediários e na RMF os anos finais como covariável. As equações apresentaram altos coeficientes de determinação, no entanto, não houve diferença de ajuste entre os três modelos. Observou-se que os modelos de regressão múltipla podem ser usados na estimação dos componentes de (co)variância genética quando se admite heterocedasticidade ao longo do tempo, causada pela seleção |
| Disciplinas: | Medicina veterinaria y zootecnia, Matemáticas |
| Palabras clave: | Reproducción y genética animal, Zootecnia, Matemáticas aplicadas, Componentes de covarianza, Heterocedasticidad, Inferencia bayesiana, Regresión múltiple |
| Keyword: | Veterinary medicine and animal husbandry, Mathematics, Animal husbandry, Animal reproduction and genetics, Applied mathematics, Covariance components, Heteroscedasticity, Bayesian inference, Multiple regression |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
