Heterogeneidade de (Co)variância para as produções de leite e de gordura entre vacas puras e mestiças da raça Gir Heterogeneity of (Co)variance for milk and fat yields between purebred and crossbred Gir cows

• Main Authors: Claudio Napolis Costa, Mário Luiz Martinez, Rui da Silva Verneque, Roberto Luiz Teodoro, Ivan Luz Ledic
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Zootecnia 2004-06-01
• Series: Revista Brasileira de Zootecnia
• Subjects: heterogeneidade de variância; parâmetros genéticos; avaliação genética; seleção; heterogeneity of variance; genetic parameter; selection; genetic evaluation
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982004000300005

Registros de produção de leite e de gordura de 5086 vacas puras e mestiças da raça Gir de rebanhos de diferentes Estados do Brasil, ajustados para idade adulta, rebanho, ano e estação de parto, foram utilizados para estimar componentes de (co)variância por análises bicaráter e multicaráter com modelo animal pelo método REML. O modelo multicárater para a predição de valores genéticos (VG) para as produções de leite (PL) e de gordura (PG) de vacas puras e mestiças foi comparado com o modelo bicárater (leite e gordura) como alternativa para o ajuste da heterogeneidade de variância da PL (características distintas) entre grupos genéticos (vacas puras e mestiças). As estimativas dos componentes de (co)variância para as produções de leite e de gordura foram heterogêneas entre vacas puras e mestiças. As variâncias genéticas aditivas para leite (115.536,4 kg²) e para gordura (214,8 kg²) de vacas puras foram o triplo das estimadas para leite (39.080,4 kg²) e para gordura (60,8 kg²) em vacas mestiças. As correlações genéticas entre as produções de leite e de gordura variaram de 0,73 a 0,99 e foram maiores para as produções de leite (0,86) do que para as produções de gordura (0,76) entre vacas puras e mestiças. As herdabilidades (h²) das produções de leite e de gordura foram respectivamente maiores nas vacas puras (0,23 e 0,20) do que nas vacas mestiças (0,08 e 0,07). As estimativas de correlação genética (r g) entre as produções de leite e de gordura foram 0,95 e 0,99, respectivamente para as vacas puras e mestiças. A estimativa de covariância genética entre as produções de leite e de gordura de vacas puras (4.742,9 kg²) foi o triplo da obtida para vacas mestiças. As estimativas dos componentes de variância genética para as produções de leite (99.104,92 kg², h² = 0,20) e de gordura (181,21 kg², h² = 0,18) do modelo bicaráter corresponderam, respectivamente, a 85,9 e 84,4% dos valores obtidos em vacas puras da raça Gir com o modelo multicaráter. A estimativa de covariância genética foi 4.071,14 kg², com r g igual a 0,96 entre as produções de leite e de gordura. As correlações de ordem entre os VG para PL de animais Gir e VG para PL e PG de animais mestiços estimados com o modelo multicaráter e os VG para PL e PG obtidos com o modelo bicaráter foram superiores a 0,96. Alterações observadas na ordem de classificação de touros e vacas indicam maior precisão na seleção e maior potencial de progresso genético com a utilização do modelo multicaráter nas avaliações genéticas.<br>First lactation milk and fat yields of 5086 purebred and crossbred Gir cows were used to estimate genetic components of (co)variance using multivariate and bivariate animal models solved by a REML derivative-free algorithm. Both models were used to predict breeding values (EBV) for milk (MY) and fat (FY) yields of purebred and crossbred Gir cows. In the multivariate model it was assumed yields from each genetic group as different traits to account for heterogeneous phenotypic variance for milk yield. This model was compared to a bivariate model assuming homogeneous genetic expression between genetic groups (purebred and crossbred cows). Additive genetic and residual variances were heterogeneous for genetic groups. Genetic variances for milk (115,536.4 kg²) and fat (214.8 kg²) of purebred Gir cows were approximately three folds larger than estimates for milk (39,080.4 kg²) and fat (60.8 kg²) of crossbred cows. Genetic correlations ranged from 0.73 to 0.99 between milk and fat yields and were larger for milk yields (0.86) than for fat yields (0.76) between different genetic groups. Heritability (h²) for milk and fat yields were larger in purebred (0.23 and 0.20 respectively) than in crossbred cows (0.08 and 0.07 respectively). Genetic correlation between milk and fat yields were 0.95 and 0.99 for purebred and crossbred Gir cows respectively. Genetic variances for milk (99,104.92 kg², h² = 0.20) and fat (181.21 kg², h² = 0.18) estimated from the bivariate model were respectively 85.9% and 84.4% of the corresponding estimates for purebred Gir cows from the mutivariate model. Genetic covariance and correlation between milk and fat yields estimated from the bivariate model were respectively 4,071.14 kg² and 0.96. Rank correlation estimates were larger than 0.96 between EBV for MY of Gir cows and EBV for MY and FY of crossbred cows and EBV for MY and FY from the bivariate model. Changes in ranking of sires and cows suggest higher selection accuracy and greater potential of genetic progress by application of a multiple trait animal model for genetic evaluations.