| Summary: | Orientador: Lucia Galvão de Albuquerque === Coorientador: Lenira El Faro Zadra === Banca: Humberto Tonhati === Banca: Danísio Prado Munari === Banca: Arione Augusti Boligón === Banca: Maria Eugênia Zerlotti Mercadante === Resumo: Parâmetros genéticos para produção de leite acumulada até 305 dias (P305) e para produções no dia do controle (PLDC) de varias lactações da raça Gir Leiteiro foram estimados utilizando modelos de regressão aleatória (MRA).Primeiramente, as P305 em várias idades foram analisadas por meio de um modelo de repetibilidade (REP) e de MRA. Com base nos critérios de comparação, o modelo contendo 3, 3 e 4 ordens de ajuste, respectivamente, para os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente, com quatro classes de variâncias residuais, foi o que promoveu o melhor ajuste aos dados de produção de leite ao longo da vida produtiva. Altas correlações de ordem entre os valores genéticos, associadas às coincidências na classificação dos 5% de touros com maior valor genético para P305 nas diferentes idades estimados pelos MRA e pelo REP, indicaram haver pouca variação na classificação dos touros independente do modelo adotado. As produções de leite em diferentes idades podem ser analisadas como a mesma característica. Em um segundo estudo foram analisadas as PLDC das duas primeiras lactações por meio de MRA bi-características, cujos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente foram modelados por polinômios ortogonais de Legendre de quarta ordem, considerando uma estrutura de cinco classes de variâncias residuais. As estimativas médias de heredabilidade (h2) para as PLDC variaram de 0,24 a 0,38 e de 0,29 a 0,41 na primeira e segunda lactação, respectivamente. As estimativas das correlações genéticas entre as PLDC 1, 5 e 10 da primeira lactação com todos os controles das duas lactações foram positivas, sendo maiores com os controles adjacentes dentro da primeira lactação e entre controles de ordem equivalente entre lactações. A seleção com base nas PLDC do meio da primeira lactação aparece como uma estratégia de seleção... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) === Abstract: This study estimates the genetic parameters for 305-day cumulative yield (305d) and test day yield (TD) of several lactations of Gyr dairy cattle using random regression models (RRM). Firstly, 305d at various ages were analyzed using repeatability (REP) and random regression (RRM) models. Based on the comparison criteria, the 3rd, 3rd and 4th order models fitted best the milk yield data along cattle productive life for the random additive genetic and permanent environmental effects, with four classes of residual variances, respectively. High order correlations between genetic values associated with coincidences in the ranking of 5% of bulls with high genetic value for 305d at different ages estimated by REP and RRM, indicate that there is little variation in bull rankings regardless of the adopted model. Milk yield should be considered as same trait at any age. In a second study, TD of the first two lactations were analyzed using two-trait RRM whose additive genetic and permanent environmental effects were fitted by a fourth order Legendre orthogonal polynomials, considering a five-class residual variance structure. The mean heritability estimates (h2) for the TD varied from 0.24 to 0.38 and 0.29 to 0.41 for the first and second lactation, respectively. Estimates of genetic correlations between TD1, 5 and 10 of the first lactation and all controls of the two lactations were positive and higher with the adjacent controls within the first lactation and between controls of same order between lactations. The selection based on TD of the middle of the first lactation appears as an important selection strategy in order to change lactation curve shape for the first and second lactation. In the final study, the genetic parameters for 305d and two persistence measurements (PS1 and PS2) were estimated using a two-trait RRM. The estimates for h2 were 0.19, 0.12 and 0.41... (Complete abstract click electronic access below) === Doutor
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