Bayesian alternative models in genetic analyses of in vivo carcass trait, of Guzerá breed.

O melhoramento genético das características de carcaça de zebuínos pode contribuir para a conquista de novos mercados consumidores para a carne bovina brasileira. O objetivo deste trabalho foi estudar modelos alternativos para a análise genética de características de carcaça, avaliadas in vivo, pela técnica de ultrassonografia em bovinos da raça Guzerá. Foram utilizados dados de mensuração da área de olho de lombo (AOL), espessura de gordura na costela (EG) e espessura de gordura na picanha (EGP8), obtidas em 655 animais. Os modelos Poligênico Finito (MPF), Modelo Poligênico Infinitesimal (MPI) e MPF combinado com MPI (MPF + MPI) foram testados. Os efeitos de meio ambiente permanente, idade e peso à mensuração e grupo de contemporâneos foram considerados na análise. Adotou-se metodologia Bayesiana por meio do uso da Cadeia de Markov, algorítmos de Monte Carlo (MCMC), via Amostrador de Gibbs e Reversible Jump Sampler (Metropolis-Hastings), utilizando o software FlexQTLTM. Ao analisar as características AOL e EGP8, observou-se convergência da cadeia e menores erros residuais quando ajustado o modelo combinado (MPF + MPI), caracterizando-o como o modelo de melhor ajuste para a análise destas características. Para a característica EG, o modelo MPI foi o único a apresentar convergência da cadeia. Detectou-se a presença de três genes de efeito principal (GEP), com ação gênica de dominância parcial, responsáveis pela variação da característica AOL, e dois GEP, com ação gênica de sobredominância para a característica EGP8. As herdabilidades, quando ajustado o modelo combinado para a característica AOL, foram de 0,15 para a fração poligênica e 0,10 para a oligogênica; para a característica EGP8, foram de 0,19 e 0,13, respectivamente. A herdabilidade de 0,17 foi observada para EG quando ajustado o modelo MPI. Conclui-se que as características AOL e EGP8 são influenciadas pela ação de poligenes e oligogenes, simultaneamente, e esses efeitos devem ser considerados na análise genética dessas características. As ferramentas da seleção e acasalamento são indicadas para o melhoramento das características AOL e EGP8, respectivamente