Proposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM

• Main Authors: N.A.M. Silva, Â.M.Q. Lana, F. Fonseca e Silva, R.R. Lima, M.A. Silva, J.A.G. Bergmann
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2012-10-01
• Series: Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia
• Subjects: componentes de (co)variância; algoritmo estocástico EM; curvas genéticas
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-09352012000500025&lng=en&tlng=en

Compararam-se duas diferentes metodologias na avaliação genética de curvas de crescimento de animais Nelore: o algoritmo SAEM e o método Two-step. Para a implementação dessas metodologias, foram utilizados o modelo de crescimento de Brody modificado e o modelo touro. A diferença entre o SAEM e o Two-step é que o algoritmo SAEM estima simultaneamente parâmetros do modelo e efeitos genéticos e ambientais, e o método Two-step faz esse processo de estimação em duas etapas distintas. Mais ainda, o algoritmo SAEM utiliza o método de máxima verossimilhança, e o do Two-step o de máxima verossimilhança restrita. Foram obtidos, com base nas metodologias testadas, além das estimativas de efeitos fixos e parâmetros genéticos, os valores genéticos preditos para os touros avaliados. A partir dos valores genéticos preditos, foram obtidas as curvas genéticas para os touros. O algoritmo SAEM mostrou-se consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore.