Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference

The objective of this work was to evaluate the criteria for the formation of contemporary groups (CGs) in the genetic evaluation of body weight at weaning in Nellore cattle. A total of 713,474 records from 3,066 herds located in Midwestern and Northern Brazil were used. Data were obtained from the genealogical registry of zebu breeds of the Brazilian association of zebu breeders. Data structures were defined based on the number of standard deviations (SDs) for outlier removal (±2.0, ±2.5, ±3.0, and ±3.5) and on the minimal number of animals per CG (3, 7, and 15). Genetic evaluation was performed with an animal model using Bayesian inference. Data structures with ±3.5 SDs and CG with at least 15 animals presented the highest additive genetic variance (82.65±2.93), and those with ±2.0 SDs and CG with at least 3 animals showed the lowest one (60.23±1.96). The proper formation of CGs results in better-quality data archives, allowing to obtain more trustable estimates for the genetic parameters. Better selection responses are obtained when the following criteria are adopted for the removal of outliers: 2.5, 3.0, and 3.5 standard deviations and a minimum of 15 animals per contemporary group.O objetivo deste trabalho foi avaliar os critérios para formação de grupos de contemporâneos (GCs) na avaliação genética de peso ao desmame em bovinos Nelore. Foram utilizados 713.474 registros de 3.066 rebanhos localizados no Centro-Oeste e no Norte do Brasil. Os dados foram provenientes do Serviço de Registro Genealógico das Raças Zebuínas da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu. As estruturas de dados foram definidas com base no número de desvios-padrão (DPs) para remoção de outliers (±2,0, ±2,5, ±3,0 e ±3,5) e no número mínimo de animais por GC (3, 7 e 15). A avaliação genética foi realizada por meio de modelo animal via inferência bayesiana. As estruturas de dados com ±3,5 DPs e GC com mínimo de 15 animais apresentaram a maior variância genética aditiva (82,65±2,93), e aquelas com ±2,0 DPs e GC com mínimo de 3 animais, a menor (60,23±1,96). A formação correta de GCs resulta em arquivos de dados mais consistentes, o que permite obter estimativas mais confiáveis dos parâmetros genéticos. As melhores respostas à seleção são obtidas ao se adotar os seguintes critérios para remoção de outliers: 2,5, 3,0 e 3,5 desvios-padrão e mínimo de 15 animais por grupo de contemporâneos