Alternativas para avaliação genética de características produtivas e reprodutivas em populações multirraciais de bovinos leiteiros

Nesta dissertação, foram desenvolvidos dois trabalhos com os objetivos de verificar se modelos de regressão aleatória com polinômios lineares do tipo spline (MRAPLS) são adequados para a obtenção de parâmetros genéticos para as características idade ao primeiro parto (IPP), duração da primeira lactação (DLAC) e produção de leite em até 305 dias na primeira lactação (P305), em uma população multirracial de bovinos leiteiros, bem como investigar a influência do grupo genético da progênie sobre o mérito genético do touro. No primeiro trabalho, foram utilizados modelos multicaracterísticos (MULT), onde a mesma característica avaliada nos grupos genéticos 1/2 Holandesa + 1/2 Gir (1/2HG), 5/8 Holandesa + 3/8 Gir (5/8HG) e 3/4 Holandesa + 1/4 Gir (3/4HG) foi considerada como sendo três características distintas e MRAPLS com nós ajustados aos grupos genéticos 1/2HG, 5/8HG e 3/4HG, para obtenção dos parâmetros genéticos. Os MRAPLS apresentaram os melhores ajustes. As variâncias aditivas e residuais estimadas pelos modelos MULT e MRAPLS foram semelhantes. As herdabilidades variaram de 0,20 a 0,33 (IPP), 0,09 a 0,22 (DLAC) e 0,15 a 0,35 (P305), conforme a composição genética das vacas. No segundo trabalho, os valores genéticos dos animais foram modelados via regressão aleatória com polinômios lineares do tipo spline, com três, cinco e sete nós, dispostos de acordo com a fração da raça Holandesa em cada grupo genético das progênies. Os nós foram posicionados nos grupos Gir (G), 1/2HG, e 7/8 Holandesa + 1/8 Gir (7/8HG) (modelo com 3 nós); G, 1/4 Holandesa + 3/4 Gir (1/4HG), 1/2HG, 3/4HG e 7/8HG (modelo com 5 nós); ou G, 1/4HG, 3/8HG, 1/2HG, 5/8HG, 3/4HG e 7/8HG (modelo com 7 nós). As variâncias residuais foram consideradas homogêneas ou heterogêneas. O modelo com sete nós para ajuste das trajetórias médias e efeitos genéticos, com variância residual homogênea, apresentou o melhor ajuste para IPP e DLAC. Já o modelo com cinco nós e variância residual homogênea foi o que apresentou melhor ajuste para P305. As médias a posteriori para herdabilidades variaram de 0,21 a 0,48 (IPP); 0,21 a 0,38 (DLAC) e de 0,10 a 0,33 (P305). Os valores das correlações entre os coeficientes de regressão aleatória foram de baixa a moderada magnitude e, em geral, os intervalos de alta densidade incluíram o valor zero. Os modelos de regressão aleatória com polinômios lineares do tipo spline permitem modelar a heterogeneidade de variâncias genéticas e obter parâmetros específicos para cada grupo genético. A existência de interação entre os valores genéticos dos touros e o grupo genético de sua progênie foi demostrada nos dois trabalhos. Se essa interação não for levada em consideração, pode haver erros na classificação dos animais. As duas estratégias de análise apresentadas neste trabalho permitem avaliar e classificar os reprodutores de acordo com o grupo genético que se pretende produzir. Modelos multicaracterísticos podem ser utilizados quando houver poucos grupos genéticos de progênies, enquanto modelos com polinômios spline devem ser preferidos nos casos em que o número de grupos genéticos com dados disponíveis é elevado.In this thesis, two papers were developed with the objective of checking if random regression models with linear spline types (RRMLS) are suitable for obtaining genetic parameters for three distinct traits: age at first calving (AFC), the first lactation length (FLL), and milk production up to 305 days in the first lactation (MY305), in a multiracial population of dairy cattle. Another aim was to investigate the genetic group effect of the progeny in the breeding values of bulls. To adjust multiple-triat models (MTM), the same characteristic evaluated in genetic groups 1/2 Holstein + 1/2 Gyr (1/2HG), 5/8 Holstein + 3/8 Gyr (5/8HG) and 3/4 Holstein + 1/4 Gyr (3/4HG) was considered as distinct traits. With RRMLS models the knots were adjusted to genetic groups 1/2HG, 5/8HG and 3/4HG. The RRMLS has presented the best fit. The additive and residual variances estimated by MTM and RRMLS models were similar. The heritabilities have ranged from 0.20 to 0.33 (AFC), 0.09 to 0.22 (FLL) and 0.15 to 0.35 (MY305) according to the genetic composition of cows. In the second study, the breeding values were modeled by random regression with linear splines with three, five and seven knots, arranged according to Holstein fraction in each genetic group of progeny. The knots were placed in groups Gyr (G), 1/2HG, and 7/8 Holstein + 1/8 Gyr (7/8HG) (model with 3 knots); G, 1/4 Holstein+ 3/4 Gyr (1/4HG), 1/2HG, 3/4HG and 7/8HG (model with 5 knots), and G, 1/4HG, 3/8HG, 1/2HG, 5/8HG, 3/4HG and 7/8HG (model with 7 knots). The residual variances were considered homogeneous or heterogeneous. The model with seven knots, for adjusting mean trajectories and genetic effects, with homogeneous residual variance, best fitted for AFC and FLL. The model with five knots and homogeneous residual variance showed best the fit for MY305. The posteriori means for heritability have ranged from 0.21 to 0.48 (AFC), from 0.21 to 0.38 (FLL) the and from 0.10 to 0.33 (MY305). The correlation between the random regression coefficients was low to moderate magnitude, and, in general, the high density intervals had included the value zero. The random regression models with linear splines allow to model the genetic heteroscedasticity and to estimate specific parameters for each genetic group. The existence of interaction between the breeding values of the bulls and the genetic group of their progeny was demonstrated in both studies. There may be errors in the classification of animals if this interaction is not taken into consideration. The two strategies of analysis presented in this study allow us to evaluate and rank the sires according to the genetic group to be bred. Multiple-trait models should be used when there were few genetic groups of progenies, while random regression models with linear splines must be taken in cases when there were a great number of genetic groups with available data