Contemporary groups connectivity and structure influences in genetic evaluation of Nellore cattle using bayesian inference

Objetivou-se avaliar a influência da estrutura de grupos de contemporâneos (GC) e da conexidade de dados na avaliação genética de peso ao desmame padronizado para 210 dias de idade em bovinos da raça Nelore. Foram utilizados 713.474 registros de pesos de animais Nelore provenientes de 3.066 rebanhos das regiões Centro-Oeste e Norte do Brasil. Os dados fazem parte do Serviço de Registro Genealógico das Raças Zebuínas (SRGRZ) disponibilizados pela Associação Brasileira dos Criadores de Zebu – ABCZ. Os GC foram formados com os efeitos de rebanho, condição de criação, regime alimentar, sexo, data de pesagem, ano e estação de nascimento. Os GC e as classes de idade da vaca ao parto concatenada com sexo da progênie foram definidos como efeitos sistemáticos, a idade do animal na data de pesagem foi considerada como covariável (linear e quadrática). Foram utilizados três níveis de desvios-padrão em relação à média para remoção de outliers (2, 2,5 e 3,5) e GC que continham pelo menos 3, 7 e 15 animais, que possibilitou a combinação de nove diferentes estruturas de dados. A conexidade entre os dados foram mensuradas e avaliados considerando o número total de ligações genéticas diretas entre GC (NTLGD). Foram consideradas 5, 10 e 15 ligações entre os GC, L5, L10 e L15, respectivamente. Empregou-se o modelo animal unicaracterístico via inferência Bayesiana para estimação dos valores e parâmetros genéticos. A estrutura de dados com 3,5 desvios-padrão e GC com no mínimo 15 animais apresentou maior valor de variância genética aditiva (82,65±2,8575). A estrutura de dados com 2 desvios-padrão e GC com no mínimo 15 animais apresentou menor valor de variância residual (206,86±1,451), e o maior valor foi verificado para estrutura de dados com 3,5 desvios-padrão e GC com no mínimo 3 animais (276,42±1,4902). O maior valor de herdabilidade (0,18±0,006) foi estimado ao considerar a estrutura com 2,5 desvios-padrão e GC com no mínimo 15 animais. As estruturas com 3,5 desvios-padrão e mínimo de 15 animais por GC proporcionaram maiores ganhos genéticos, de 5,04 e 3,34 kg para os 1% dos machos e 20% das fêmeas e para 5% dos machos e 40% das fêmeas, respectivamente. Ao avaliar a conexidade de dados, não verificou-se diferença entre as estruturas de dados com as diferentes ligações genéticas, sendo a conexidade acima de 99% em todas as estruturas. Ao considerar a conexidade, os valores encontrados para as estimativas dos parâmetros genéticos nas diferentes estruturas de dados foram iguais aos encontrados na avaliação sem considerar a conexidade entre os dados. A alta conexidade entre os GC é reflexo da alta qualidade na estrutura de dados, justificada pela intensa comercialização de sêmen de touros provados e troca de material genético entre os rebanhos. Os diferentes critérios para formação de grupos de contemporâneos influenciaram na avaliação genética. O uso de critérios para remoção de outliers com 2 desvios-padrão e grupos de contemporâneos com mínimo de 3 animais proporcionaram menores estimativas de herdabilidade. O uso de critérios para remoção de outliers com 2,5 e 3,5 desvios- padrão e grupos de contemporâneos com mínimo de 15 animais proporcionaram maiores estimativas de herdabilidade, porém resulta em maior perda de registros. Os dados apresentam boa qualidade na estrutura em função da alta conexidade existente entre os grupos de contemporâneos.We aimed to evaluate the influence of contemporary groups (CG) structure and data connectivity in the genetic evaluation for body weight at weaning standardized for 210 days of age in Nellore cattle. A total of 713,474 records from 3,066 herds located at Middle West and North of Brazil were used. These herds are included at Genealogical Records Service of Zebu Breeds (SRGRZ) provided by Brazilian Association of Zebu Breeders – ABCZ. The CG were formed according herd, handling condition, diet, sex, date of weighting, year and birth season effects. Contemporary groups and classes of cow age at calving concatenated with offspring gender were defined as systematic effects, and the animal age at weighting was considered as covariate (linear and quadratic). Three standard deviations from the average (2, 2.5 and 3.5) were used for outliers removal, and CG with at least 3, 7 and 15 animals were included, thus allowing the formation of nine different data structures. Connectivity across the data was measured considering the total direct genetic linkage between CG (NTLGD). Five, ten and fifteen linkages between CG, L5, L10 and L15, respectively, were considered. Genetic evaluation was performed using a single trait animal model under a Bayesian approach to estimate the breeding values and genetic parameters. Data structure with 3.5 standard deviations and CG with at least 15 animals presented higher additive genetic variance values (82.65±2.8575). Data structure with 2 standard deviations and CG with at least 15 animals presented lower residual variance values (206.86±1.451), and the higher value (276.42±1.4902) was verified for the data structure with 3.5 standard deviations and CG with at least 3 animals. The higher heritability value (0.18±0.006) was estimated when considering the structure with 2.5 standard deviations and CG with at least 15 animals. Structures with 3.5 standard deviations and least 15 animals per CG had the highest genetic gains, 5.04 and 3.34 kg for the 1% of the males and 20 % of the females and 5% of the males and 40% of the females, respectively. The evaluation the data connectivity snowed no difference between structures with different genetic linkage, resulting in more than 99% of connectivity for all considered structures. Genetic parameters estimates values of different data structures considering the data connectivity were the same as those without consider the data connectivity. The high connectivity between CG is due the good quality of the data structure explained by the intense marketing of proven bulls semen and genetic material exchange between herds. The different criteria for CG formation influenced the data structure and genetic evaluation. Criteria usage for removing outliers with 2 standard deviations and CG with at least 3 animals had the lowest heritability estimates. The criteria used for removing outliers with 2.5 and 3.5 standard deviation and CG with at least 15 animals had the highest heritability estimates, but lead to a higher records loss. Data presents a good structure quality due the high existing connectivity between CG.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic