Avaliação genética de poedeiras utilizando modelos de regressão aleatória
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2019-02-25Metadatos
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O objetivo neste trabalho foi comparar modelos de regressão aleatória, com diferentes ordens de ajuste do polinômio de Legendre e testar diferentes estruturas do arquivo de dados na avaliação genética dos animais de uma linhagem da raça Rhode Island Red. Os registros foram provenientes do Centro Nacional de Pesquisa em Aves e Suínos da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (CNPSA/EMBRAPA). Foram avaliados registros de produção mensal de 4.211 matrizes, da 22ª até a 61ª semana de vida da ave. Para modelar a trajetória da produção de ovos foram utilizados modelos de regressão aleatória, que diferiram na ordem de ajuste dos polinômios de Legendre para os efeitos aleatórios. Adicionalmente, a partir de uma estrutura completa, também foram avaliados seis subarquivos, com diferentes estruturas e quantidades de informações, como segue: estrutura 1 – meses ímpares; estrutura 2 – meses pares; estrutura 3 e 4 – formadas pelos meses que melhor descreveram a curva de produção de ovos (início, pico e persistência); e estruturas 5 e 6 – determinadas por análise de componentes principais, os quais foram selecionados os meses de produção responsáveis por explicar a maior parte da variação genética dos dados. Os critérios estatísticos utilizados para a escolha do modelo e estrutura foram: Informação de Akaike (AIC), Informação Bayesiano de Schwarz (BIC), Logaritmo da Função de Máxima Verossimilhança (LMV), resíduo, confiabilidade e correlações de posição de Spearman. O modelo PL24, com estimativas boas de herdabilidade (0,04 a 0,22) e correlação genética (0,28 a 0,99) foi o modelo que promoveu melhor ajuste para a produção de ovos das aves em estudo. A estrutura quatro (que considerou os meses 2, 3, 4, 5 e 10), apresentou maior confiabilidade com a estrutura completa, indicando que é possível reduzir os dados e fazer uma boa avaliação genética das aves poedeiras de uma linhagem da raça Rhode Island Red.
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