Regressão aleatória na avaliação da produção de leite de búfalas Murrah utilizando inferência bayesiana

Considering the importance of raising buffaloes to the national dairy farming, the objective of this study was to model variations in test-day milk yield (TDMY) during the first lactation of Murrah buffaloes by random regression models (RRM), using orthogonal Legendre polynomials (POL) and linear B-...

Nível de Acesso:openAccess
Publication Date:2013
Main Author: Brito, Lais Costa lattes
Orientador/a: Euclydes, Ricardo Frederico lattes
Co-advisor: Torres, Robledo de Almeida lattes, Tonhati, Humberto lattes
Banca: Silva, Fabyano Fonseca e lattes, Lopes, Paulo Sávio lattes
Format: Dissertação
Language:por
Published: Universidade Federal de Viçosa
Programa: Mestrado em Zootecnia
Department: Genética e Melhoramento de Animais Domésticos; Nutrição e Alimentação Animal; Pastagens e Forragicul
Assuntos em Português:
Assuntos em Inglês:
Áreas de Conhecimento:
Online Access:http://locus.ufv.br/handle/123456789/5767
Citação:BRITO, Lais Costa. Random regression analysis to model test-day milk yield in Murrah buffaloes using bayesian inference. 2013. 59 f. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Animais Domésticos; Nutrição e Alimentação Animal; Pastagens e Forragicul) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2013.
Resumo Português:Ao considerar a crescente importância da bubalinocultura na pecuária leiteira nacional, objetivou-se com o presente estudo modelar as variações da produção de leite no dia de controle (PLDC) de búfalas da raça Murrah por meio de modelos de regressão aleatória (polinômios ortogonais de Legendre POL e B-splines BSP lineares). Para tanto, foram analisados 15161 registros semanais de PLDC provenientes da primeira lactação de 1158 búfalas da raça Murrah, com partos registrados entre os anos de 1988 a 2005 e pertencentes a rebanhos do estado de São Paulo, Brasil. As PLDC foram divididas em 38 classes semanais e analisadas considerando modelo animal de regressão aleatória - que incluiu efeitos aleatórios genético-aditivo, de ambiente permanente e residual. Adicionalmente, incluíram-se efeitos fixos de grupo de contemporâneo, a covariável idade da búfala ao parto (efeito linear e quadrático), número de ordenhas e as médias dos coeficientes da curva de lactação representativa da população (sendo esta ajustada por meio de POL de 4ª ordem). As funções de covariâncias relativas aos coeficientes de regressão aleatória dos efeitos genético-aditivo e de ambiente permanente foram igualmente modeladas por meio de POL (3ª à 6ª ordem) ou BSP lineares (4 a 6 nós). A estrutura residual foi considerada heterogênea, contendo nove classes de variâncias. Os componentes de (co)variância dos parâmetros foram estimados via inferência bayesiana, utilizando o programa GIBBS3F90. A convergência das cadeias de Gibbs foi verificada por meio de inspeção gráfica e o pacote BOA, do programa R. As análises pós-gibbs foram feitas utilizando o POSTGIBBS1F90. A seleção dos melhores modelos se deu pela utilização do critério de informação da deviance (DIC). A média de PLDC foi igual a 6,31±2,13 kg. Os modelos POL de sexta ordem POL6, e BSP com seis nós BSP6 (8, 29, 57, 120, 239, 267 dias), com maior número de parâmetros (51) foram considerados os melhores para descrever a variação da PLDC ao longo da lactação. De modo geral, os parâmetros genéticos apresentaram tendências semelhantes para estes modelos, à exceção das estimativas de variância genética aditiva e herdabilidade, menores nas primeiras semanas de lactação para o modelo BSP6. Verificou-se que, apesar de pouco correlacionados, os valores genéticos preditos para produção de leite aos 270 dias e persistência da lactação para os melhores modelos classificam os reprodutores de forma similar. O MRA mais recomendável para avaliação genética da PLDC de búfalos da raça Murrah é uma função B-spline (com seis nós), haja vista a procura por modelos mais parcimoniosos e com maiores vantagens computacionais para modelar variações da PLDC de búfalas da raça Murrah; e dado maior controle das estimativas de herdabilidade referentes aos extremos na curva de lactação.
Resumo inglês:Considering the importance of raising buffaloes to the national dairy farming, the objective of this study was to model variations in test-day milk yield (TDMY) during the first lactation of Murrah buffaloes by random regression models (RRM), using orthogonal Legendre polynomials (POL) and linear B-splines (BSP). A total of 15,161 test-day records from 1,158 first lactations of Murrah buffaloes breed from herds belonging to São Paulo state, Brazil, with calving recorded from 1988 to 2005, were analyzed. For TDMY, 38 weekly classes of lactation days were considered and analyzed using a single-trait RRM, including the additive genetic, permanent environmental and residual random effects. In addition, contemporary group, linear and quadratic effects of the covariate age of the buffalo at birth, number of milkings and mean lactation curve of the population, modeled using a fourth-order orthogonal Legendre polynomials, were included as fixed effects. Covariance functions of additive genetic and permanent environmental regression coefficients were equally modeled by POL (3th to 6th order) or linear BPL (4 to 6 knots). Residual variances were modeled considering 9 classes uniformly spaced. The (co)variance components of parameters were estimated by Bayesian inference, using the GIBBS3F90 software. The convergence of Gibbs chains was verified by graphic inspection and using BOA package from the R program. The post-gibbs analyses were performed using the POSTGIBBS1F90 software. The selection of the models was based on deviance information criterion (DIC). The average TDMY was 6.31±2.13 kg. The sixth order POL and six-knot BSP (knots at 8, 29, 57, 120, 239 and 267 days), with highest degree of complexity (51 parameters) were considered as the most suitable to describe the TDMY variation. The genetic parameters presented similar tendencies for both models, excepted for genetic variances and heritability, which showed low estimates at first lactation weeks for model BSP6. It was possible realize that, despite the low correlation between the predicted breeding value for 270-day milk yield and lactation persistency, the best models classified the bulls similarly. The results indicate that linear B-spline function with six knots was the most appropriate RRM to genetic evaluation of TDMY of Murrah buffaloes, given that parcimonious models with higher computational advantages to model variations of TDMY are most sought, and given the better control of heritability estimates of the edges of the lactation curve.