Abstract
O objetivo deste trabalho foi avaliar a interação genótipo × ambiente (IGA) quanto ao peso ajustado aos 365 dias de idade, em bovinos da raça Nelore Mocha do Nordeste do Brasil, por meio de modelos de norma de reação, via regressão aleatória com abordagem bayesiana. Os modelos analisados incluíram o efeito fixo de idade da vaca (linear e quadrático) e os efeitos aleatórios genético aditivo e de grupo de contemporâneos. O modelo de norma de reação com variância residual homogênea e um passo (MHNRHO1P) proporcionou melhor ajuste aos dados do que os modelos com variância residual heterogênea e o modelo animal padrão (MA). As estimativas de variância genética (64,41±13,24 kg² a 842,31±58,29 kg²) e herdabilidade (0,11±0,01 a 0,63±0,02) aumentaram com a melhoria do gradiente ambiental. As correlações de Spearman variaram de 0,69 a 0,99, entre as classificações dos reprodutores com maiores valores genéticos nos MA e MHNRHO1P, nos diferentes ambientes, o que indica alteração na classificação, especialmente dos valores genéticos obtidos pelo MA nos ambientes superiores. A identificação desse nível de IGA torna necessárias as avaliações específicas dos indivíduos e rebanhos para os ambientes de baixo, médio e alto nível de produção.
Highlights
Há algum tempo, pensava-se que o genoma de um determinado animal ou organismo era estático, não sofria modificações, e que as características de desempenho e morfológicas eram transmitidas às gerações seguintes exclusivamente com base na estrutura genética dos ancestrais
A norma de reação é todo o repertório de vias alternativas de desenvolvimento e metabolismo que podem ocorrer nos portadores de um dado genótipo, em todos os ambientes possíveis, favoráveis, desfavoráveis, naturais ou artificiais
Corrêa et al (2009), Cardoso et al (2011) e Mattar et al (2011) aplicaram a inferência bayesiana aos estudos de interação genótipo × ambiente (IGA) e verificaram a existência de heterogeneidade de variância genética em taurinos criados na região Sul do Brasil
Summary
O presente trabalho foi desenvolvido com utilização de registros de animais da raça Nelore Mocha, nascidos entre 1975 e 2007, na região Nordeste do Brasil. O primeiro modelo utiliza as soluções ambientais do MA como covariáveis no MHNR, e a equação, MHNR2P: yij = xi’β + X’j + ai + biX’j + eij, em que; φ = coeficiente de regressão fixo; ai é o valor genético aditivo do intercepto ou nível da norma de reação do animal i; bi é o coeficiente de regressão aleatório ou inclinação da norma de reação do animal i no ambiente, representado por X’j; X’j é o preditor de Xj, obtido no MA; e eij é o erro residual. A análise de convergência das cadeias, para os diferentes modelos, foi realizada por meio do diagnóstico de Geweke (1992) com base no teste Z de igualdade de médias do logaritmo da distribuição condicional dos dados, denotadas por l (j) i. Valores absolutos extremos do escore Zi, para um teste de duas caudas, indicam rejeição do teste de convergência
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