Proposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM
AUTOR(ES)
Silva, N.A.M., Lana, Â.M.Q., Fonseca e Silva, F., Lima, R.R., Silva, M.A., Bergmann, J.A.G.
FONTE
Arq. Bras. Med. Vet. Zootec.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2012-10
RESUMO
Compararam-se duas diferentes metodologias na avaliação genética de curvas de crescimento de animais Nelore: o algoritmo SAEM e o método Two-step. Para a implementação dessas metodologias, foram utilizados o modelo de crescimento de Brody modificado e o modelo touro. A diferença entre o SAEM e o Two-step é que o algoritmo SAEM estima simultaneamente parâmetros do modelo e efeitos genéticos e ambientais, e o método Two-step faz esse processo de estimação em duas etapas distintas. Mais ainda, o algoritmo SAEM utiliza o método de máxima verossimilhança, e o do Two-step o de máxima verossimilhança restrita. Foram obtidos, com base nas metodologias testadas, além das estimativas de efeitos fixos e parâmetros genéticos, os valores genéticos preditos para os touros avaliados. A partir dos valores genéticos preditos, foram obtidas as curvas genéticas para os touros. O algoritmo SAEM mostrou-se consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore.
ASSUNTO(S)
componentes de (co)variância algoritmo estocástico em curvas genéticas
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