Use of spline functions to model longitudinal weight data in Tabapuã cattle

Foram utilizados registros de peso do 1o ao 600o dia de idade de 84.215 bovinos da raça Tabapuã com o objetivo de avaliar o uso de polinômios segmentados lineares do tipo B na modelagem de dados longitudinais de ponderal utilizando modelo de regressão aleatória (MRA). Para a comparação dos resultados obtidos com MRA, análise multicaracterística padrão foi realizada com pesos pré-ajustados aos 120, 240, 360 e 480 dias. Um MRA foi aplicado a um arquivo de dados semelhante ao usado na análise multicaracterística (mesmos animais e registros de peso, porém sem pré-ajuste para as idades avaliadas - MRA1) e outro foi aplicado ao arquivo de dados completo (mesmos animais, porém com todos os registros de peso disponíveis destes animais - MRA2). MRA1 e MRA2 incluíram efeitos aleatórios genético aditivo direto e materno, de ambiente permanente direto e materno, se diferenciando pelo número de classes de resíduo, quatro para MRA1 e seis para MRA2. Seis nós localizados nos pontos 0, 120, 240, 360, 480 e 600 dias foram considerados para MRA1 e MRA2. A estimação dos componentes de (co) variância para os três modelos foi realizada usando abordagem Bayesiana via amostrador de Gibbs. De maneira geral, os três modelos geraram componentes de (co) variância e parâmetros genéticos semelhantes para peso aos 120, 240, 360 e 480 dias. MRA1 apresentou problemas na modelagem dos extremos da faixa de dados avaliada. Quanto à classificação por valores genéticos, os modelos, também, de forma geral, foram similares, observando-se as maiores diferenças na avaliação de animais com menos informações. Diante dos resultados encontrados e, por permitir maior aproveitamento dos dados disponíveis bem como não necessitar de pré-ajustamento dos dados, a utilização de polinômios segmentado lineares do tipo B em MRA pode ser recomendada para uso em avaliação genética de dados longitudinais de ponderal de bovinos de corte.Weight records from the 1st to 600th day of age of 84,215 animals of the Tabapuã’s breed were used in order to evaluate the use of linear B-splines functions in the modeling of longitudinal weight data using random regression model (RRM). To compare the results obtained with RRM, multi-trait analysis was performed with standard pre-adjusted weights at 120, 240, 360 and 480 days. A RRM was applied to a data file similar to the one used to multi-trait analysis (same animals and weight records, but without pre-adjust for the evaluated ages - RRM1) and another was applied to complete data file (same animals, but with all available weight records from these animals - RRM2). RRM1 and RRM2 included direct and maternal additive genetic and direct and maternal permanent environment random effects, differentiating by the number of residual classes, four to RRM1 and six to RRM2. Six knots located at points 0, 120, 240, 360, 480 and 600 days were considered for RRM1 and RRM2. The estimation of (co) variance components for the three models was performed using Bayesian approach via Gibbs sampling. In general, the three models generated (co) variance components and genetic parameters similar for weight at 120, 240, 360 and 480 days. RRM1 presented problems in the modeling of the extremes of the range of data evaluated. Regarding the classification by breeding values, the models also generally were similar, with larger differences in the assessment of animals with less information. Considering the results, and, for allowing better use of available data and for not requiring pre-adjustment at data, the use of linear B-spline functions in RRM should be recommended for use in genetic evaluation of longitudinal weight data in beef cattle.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio