Parametric correlation functions to model the structure of permanent environmental (co)variances in milk yield random regression models

• Processo: 09/11697-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2010
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
• Pesquisador responsável: Lucia Galvão de Albuquerque
• Beneficiário: Lucia Galvão de Albuquerque
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Assunto(s): Genética quantitativa
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: covariance function | genetic parameter | parametric correlation structure | Genética quantitativa

Resumo

O objetivo do presente estudo foi aplicar RRM para modelar a produção de leite no dia do controle, modelando o efeito de ambiente permanente de animal com funções de correlação paramétricas combinada a uma função de variâncias.Foram analisados 152.145 controles semanais de produção de leite de 7.317 primeiras lactações de vacas da raça Holandesa, provenientes de rebanhos da região Sudeste do Brasil. As produções de leite no dia do controle foram consideradas em 44 classes semanais de dia em lactação. Os grupos de contemporâneos foram definidos como rebanho-ano-semana do controle, compondo 2.539 classes. O modelo utilizado incluiu, os efeitos aleatórios genético aditivo direto, de ambiente permanente e o residual. Foram considerados como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos, a covariável idade da vaca ao parto (regressão linear e quadrática) e a curva média de lactação da população, esta modelada por meio de polinômios ortogonais de Legendre de quarta ordem. O efeito genético aditivo foi modelado por meio de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre, e o efeito de ambiente permanente foi modelado por uma função de correlação paramétrica estacionária ou não estacionária associada a uma função de variância com diferentes ordens. A estrutura de variâncias residuais foi modelada por meio de uma step function, contendo 6 classes de variâncias. As estimativas de parâmetros genéticos do modelo empregando uma função de correlação estacionária, associada a uma função de variâncias para modelar o efeito de ambiente permanente foram semelhantes às obtidas pelos modelos utilizando polinômios ortogonais de Legendre para este mesmo efeito. Para o efeito aditivo, um modelo utilizando um polinômio de sexta ordem foi suficiente. Para o efeito de ambiente permanente, uma função de correlação paramétrica estacionária associada a uma função de variância de sétima ordem seria suficiente para o ajuste aos dados. (AU)