Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros

Revista Brasileira de Zootecnia

José Lindenberg Rocha Sarmento²  Lucia Galvão De Albuquerque¹  Robledo De Almeida Torres¹  Marcelo Teixeira Rodrigues¹  Paulo Sávio Lopes¹  João Cruz Reis Filho² 

[1] ,UFV

关键词: componentes de variância;    dia do controle;    modelo animal;    polinômios de Legendre;    produção de leite;    animal model;    Legendre polynomials;    milk yield;    test day;    variance components;   

DOI  :  10.1590/S1516-35982008001000011

来源: SciELO

【 摘 要 】

Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.

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