Modelos de avaliação genética para ganho de peso pós-desmama em uma população multirracial de Angus-Nelore

The objective of this work was to identify the most suitable model for the genetic evaluation of post-weaning weight gain in a multibreed Angus-Nelore population. Three models were tested using the Bayesian inference method: traditional animal model (M1), multibreed animal model without (M2) and with segregation (M3). The choice of the best model followed the criteria: number of parameters (Np), deviance information criterion (DIC), conditional predictive ordinate (CPO), and deviance based on Bayes factors. Spearman’s rank correlations were estimated for the top 10, 20, and 30% sires. M1 presented the highest values for all criteria, except for Np, and the lowest direct heritability estimate of 0.15±0.01. The heritability estimates for M2 and M3 were higher and similar, being 0.29±0.02 and 0.27±0.02, respectively. M3 showed the lowest values for mean deviance, DIC, and CPO, being the best-fitting model among the three tested. Spearman’s correlation between the predicted genetic values for the models ranged from 0.69 to 0.99. The multibreed models are the most suitable for the genetic evaluation of multibreed populations, and M3 shows the best fit for the studied population.O objetivo deste trabalho foi identificar o modelo mais adequado para avaliação genética do ganho de peso pós-desmama em uma população multirracial de Angus-Nelore. Foram testados três modelos com uso do método de inferência bayesiana: animal tradicional (M1), animal multirracial sem (M2) e com segregação (M3). A escolha do melhor modelo seguiu os critérios: número de parâmetros (Np), critério de desvio de informação (CDI), predição condicional (PCO) e desvio com base nos fatores de Bayes. Foram estimadas as correlações de postos de Spearman para os 10, 20 e 30% melhores touros. M1 apresentou os maiores valores para todos os critérios, exceto para Np, e a menor estimativa de herdabilidade direta, de 0,15±0,01. As estimativas de herdabilidade de M2 e M3 foram maiores e similares, de 0,29±0,02 e 0,27±0,02, respectivamente. M3 apresentou os menores valores para desvio-médio, CDI e PCO, tendo sido o modelo de melhor ajuste entre os três testados. A correlação de Spearman entre os valores genéticos previstos para os modelos variou de 0,69 a 0,99. Os modelos multirraciais são mais adequados para a avaliação genética de populações multirraciais, e o M3 apresenta o melhor ajuste para a população estudada

Parâmetros genéticos para produção de leite no dia do controle de vacas da raça Holandesa utilizando modelos de análises de fatores e componentes principais

Objetivou-se comparar um modelo multicaracterística padrão com modelos de análise de fatores (AF) e de componentes principais (CP) para estimar parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC) de vacas da raça Holandesa. O arquivo de trabalho constituiu-se de 4.616 registros mensais de PLDC de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa. As PLDC foram agrupadas em dez classes mensais, entre o 5o e 305o dia da lactação (PLDC1 a PLDC10). Foram realizadas análises considerando 11 modelos diferentes, como segue: multi-característica padrão (MC); cinco modelos de posto reduzido, para a matriz de covariância genética, ajustando um a cinco (CP1 ... CP5) componentes principais; e dois modelos utilizando análise de fatores (F1, F2, F3, F4 e F5). Para todos os modelos, foram considerados como aleatórios os efeitos genético aditivo e o residual e como fixos os de grupo de contemporâneos, da idade da vaca ao parto (linear e quadrático) e dias em lactação (linear). Os valores de Log L, AIC e BIC melhoraram com o aumento do número de parâmetros até CP4 e AF4. Comparando CP4 e AF4, observa-se que CP4 resultou em melhores valores de Log L, AIC e BIC. As estimativas de herdabilidade e correlações genéticas utilizando os modelos MC, CP4 e AF4 foram similares, variando de 0,06 (PL6) a 0,65 (PL10) e de 0,05 (PL4xPL10) a 0,94 (PL2xPL3), respectivamente, indicando que a estrutura de covariâncias genéticas entre as produções de leite no dia do controle pode ser ajustada utilizando um modelo de posto reduzido, contendo quatro componentes principais ou quatro fatores.The objective was to compare a standard multi-trait (MT) analysis model with factor (FA) and principal components (PC) analyses models to estimated genetic parameters for Holstein cows test day milk production (TD). The data file was composed by 4.616 TD at first lactation registers. The TD was grouped into ten monthly classes of lactation, from the 5th and the 305th day of lactation (TD1 to TD10). Analyses were performed considering 11 different models: standard multi-traits (MT), five reduced rank models to genetic covariance matrix adjusting one (PC1), two (PC2), three (PC3), four (PC4) and five (PD5) principal components and five models using factor analyses (F1, F2, F3, F4 and F5). To all the models the effects additive genetic and residual were considered as random and the effects of contemporary group, age of cow at parturition (linear and quadratic) and days in lactation (linear) were considered as fixed. The values of Log L, AIC e BIC improved with the augment of the number of parameters until CP4 and AF4. Comparing CP4 and AF4 is possible to verify that CP4 proportioned better values to Log L, AIC e BIC. The heritabilities and genetic correlations estimated to the ten test day milk production using MC, CP4 and AF4 models were similar ranging from 0.06 (PL6) to 0.65 (PL10) and from 0.05 (PL4xPL10) to 0.94 (PL2xPL3), respectively, indicating that the structure of the genetic covariance between the TD milk productions can be adjusted using a reduced rank model with four principal components or four factors

Different approaches for the genetic evaluation of oocyte and embryo production in the dairy Gir breed

As tecnologias de reprodução artificial, como a produção de oócitos e embriões, desempenham um papel importante na disseminação de material genético superior, contribuindo de forma efetiva para acelerar o ganho genético de características de interesse comercial no sistema de produção e no desenvolvimento da cadeia produtiva de carne e leite. Frente a isso, o objetivo deste estudo foi avaliar diferentes metodologias na avaliação genética da produção de embriões e oócitos em bovinos Gir Leiteiro e identificar as estratégias mais adequadas para futuras avaliações genéticas da raça. No primeiro capítulo, apresentamos a revisão de literatura sobre os temas que estão diretamente relacionamentos aos objetivos do nosso projeto. No segundo capítulo, utilizamos modelos de repetibilidade e regressão aleatória (RRM) para estimar parâmetros genéticos e predizer valores genéticos para a produção de oócitos e embriões, e identificamos os modelos que resultaram em maiores ganhos genéticos na produção de oócitos e embriões. No terceiro capítulo, investigamos o impacto do estresse térmico nos parâmetros genéticos e valores genéticos para produção de oócitos e embriões em animais da raça Gir Leiteiro. E, no quarto capítulo, avaliamos a eficiência dos modelos com distribuição Gaussiana (variável não transformada — LIN; transformada por logaritmo — LOG; transformada pelas distribuições de Anscombe — ANS) e Poisson (POI) na avaliação genética para a produção de oócitos e embriões. A herdabilidade estimada pelo RRM foi superior à estimada pelo modelo de repetibilidade, e o ganho genético foi maior, com acréscimos variando entre 0,02 (13,33%) e 0,26 (152,94%) ao utilizar o RRM. Observamos uma reordenação na classificação dos valores genéticos preditos dos 5% melhores touros e fêmeas ao longo da idade da doadora no momento da coleta de óocitos. É recomendável considerar o efeito do estresse térmico por meio dos índices de temperatura e umidade nas avaliações genéticas da raça para produção de oócitos e embriões e, assim, é possível selecionar animais tolerantes ao estresse térmico em características relacionadas à reprodução artificial. Também observamos o reordenamento dos melhores animais em relação às escalas de idades para coleta de oócitos e do índice de temperatura e umidade. Dessa forma, esses fatores devem ser levados em consideração no momento de identificar e selecionar os candidatos à reprodução. Ainda, identificamos que o modelo POI ajustou-se melhor aos dados e resultou em maior acurácia dos valores genéticos quando comparado aos demais modelos com distribuição de probabilidade Gaussiana (LIN, LOG e ANS). Os resultados obtidos nesta tese suportam a conclusão de que é possível obter progresso genético para a produção de oócitos e embriões por meio de seleção. Isso pode contribuir para o crescimento econômico de fazendas e demais empresas envolvidas na comercialização de embriões. Além disso, a rápida disseminação de material genético superior, proporcionada pelas técnicas reprodutivas via grande número de progênies de fêmeas com alto valor genético para diferentes características de interesse econômico, favorecem também o desenvolvimento e o retorno financeiro para os sistemas produtivos.Artificial reproduction technologies, such as the production of oocytes and embryos, play an important role in the dissemination of superior genetic material, effectively contributing to accelerate the genetic gain of traits of commercial interest in the production system and in the development of the production chain of meat and milk. In view of this, the objective of this study was to evaluate different methodologies in the genetic evaluation of the production of oocytes and embryos in Dairy Gir cattle and to identify the most appropriate strategies for future genetic evaluations of the breed. In the first chapter, we present a literature review on topics that are directly related to the objectives of our project. In the second chapter, we used repeatability and random regression (RRM) models to estimate genetic parameters and predict breeding values for oocyte and embryo production, and we identified the models that resulted in the greatest genetic gains in oocyte and embryo production. In the third chapter, we investigated the impact of heat stress on genetic parameters and breeding values for the production of oocytes and embryos in Dairy Gir animals. And, in the fourth chapter, we evaluated the efficiency of models with Gaussian distribution (non-transformed variable — LIN; transformed by logarithm — LOG; transformed by the Anscombe distributions — ANS) and Poisson (POI) in the genetic evaluation for the production of oocytes and embryos. The heritability estimated by the RRM was higher than that estimated by the repeatability model, and the genetic gain was greater, with increases ranging between 0.02 (13.33%) and 0.26 (152.94%) when using the RRM. We observed a reordering in the classification of the predicted breeding values of the top 5% sires and females along the age of the donor at ovum pick-up. It is recommended to consider the effect of heat stress through the temperature-humidity index in the genetic evaluations of the breed for the production of oocytes and embryos and, thus, it is possible to select animals tolerant to heat stress in traits related to artificial reproduction. We also observed the reordering of the best animals in relation to the age scales for age at ovum pick-up and the temperature-humidity index. Thus, these factors must be taken into account when identifying and selecting breeding candidates. Furthermore, we identified that the POI model fitted the data better and resulted in greater accuracy of the breeding values when compared to the other models with Gaussian probability distribution (LIN, LOG and ANS). The results obtained in this thesis support the conclusion that it is possible to obtain genetic progress for the production of oocytes and embryos through selection. This can contribute to the economic growth of farms and other companies involved in the commercialization of embryos. In addition, the rapid dissemination of superior genetic material, provided by reproductive techniques via a large number of progenies of females with high genetic value for different traits of economic interest, also favors the development and financial return for production systems

Selection for Test-Day Milk Yield and Thermotolerance in Brazilian Holstein Cattle

Intense selection for milk yield has increased environmental sensitivity in animals, and currently, heat stress is an expensive problem in dairy farming. The objectives were to identify the best model for characterizing environmental sensitivity in Holstein cattle, using the test-day milk yield (TDMY) combined with the temperature–humidity index (THI), and identify sires genetically superior for heat-stress (HS) tolerance and milk yield, through random regression. The data comprised 94,549 TDMYs of 11,294 first-parity Holstein cows in Brazil, collected from 1997 to 2013. The yield data were fitted to Legendre orthogonal polynomials, linear splines and the Wilmink function. The THI (the average of two days before the dairy control) was used as an environmental gradient. An animal model that fitted production using a Legendre polynomials of quartic order for the days in milk and quadratic equations for the THI presented a better quality of fit (Akaike’s information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC)). The Spearman correlation coefficient of greatest impact was 0.54, between the top 1% for TDMY and top 1% for HS. Only 9% of the sires showed plasticity and an aptitude for joint selection. Thus, despite the small population fraction allowed for joint selection, sufficient genetic variability for selecting more resilient sires was found, which promoted concomitant genetic gains in milk yield and thermotolerance

Selection for Test-Day Milk Yield and Thermotolerance in Brazilian Holstein Cattle

Intense selection for milk yield has increased environmental sensitivity in animals, and currently, heat stress is an expensive problem in dairy farming. The objectives were to identify the best model for characterizing environmental sensitivity in Holstein cattle, using the test-day milk yield (TDMY) combined with the temperature–humidity index (THI), and identify sires genetically superior for heat-stress (HS) tolerance and milk yield, through random regression. The data comprised 94,549 TDMYs of 11,294 first-parity Holstein cows in Brazil, collected from 1997 to 2013. The yield data were fitted to Legendre orthogonal polynomials, linear splines and the Wilmink function. The THI (the average of two days before the dairy control) was used as an environmental gradient. An animal model that fitted production using a Legendre polynomials of quartic order for the days in milk and quadratic equations for the THI presented a better quality of fit (Akaike’s information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC)). The Spearman correlation coefficient of greatest impact was 0.54, between the top 1% for TDMY and top 1% for HS. Only 9% of the sires showed plasticity and an aptitude for joint selection. Thus, despite the small population fraction allowed for joint selection, sufficient genetic variability for selecting more resilient sires was found, which promoted concomitant genetic gains in milk yield and thermotolerance

Inbreeding on litter size of German Spitz dogs

The objective of the present study was to assess the association between the inbreeding coefficient (F) of German Spitz dogs (litter, sires, and dams) and number of live newborn dogs for this breed. Records of dams and sires of a breeding system were used to calculate the F of 105 litters and their sires and dams and the number of live newborn dogs. The analysis performed through the GLM procedure showed a negative influence of F of litter and mother on litter size. This influence was investigated through models that considered linear and quadratic influences. Although the model that considered quadratic effect of F of the litter achieved the best adjustment, only linear coefficients were significant in both analyses. According to these results, the studied sample of German Spitz dogs exhibits inbreeding depression for litter size, which is an important information for breeders and professionals that assist in dog breeding. In addition to all the known effects of inbreeding on canine health, the results indicate that monitoring inbreeding through F is important for the reproductive success of the bree

Genetic evaluation of oocyte and embryo production in dairy Gir cattle using repeatability and random regression models

The objective of this work is to estimate genetic parameters and breeding values to improve embryo and oocyte production, using repeatability and random regression models (RRM) for Gir dairy cattle. We used 11,398 records of ovum pick-up from 1,747 dairy Gir donors and evaluated sixteen different models: the traditional repeatability model and fifteen RRM, each of which considered a different combination of Legendre polynomial regressors to describe the additive genetic and permanent environment effects. The 4G1P model (four regressors for the genetic effect and one regressor for the permanent environment effect) is the most suitable model to analyze the number of viable and total oocytes, while the 3G1P is the best model to analyze the number of cleaved and viable embryos, according to the values of the Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC). The heritability estimated with the RRM was higher than that estimated with the repeatability model. The high repeatability reported for oocyte and embryo count traits indicates that donors, which had high oocyte and embryo counts in the first ovum pick-up, should maintain this result in the next ovum pick-up. Genetic correlations between adjacent ages were high and positive, while genetic correlations between extreme ages were weak. We observed a reranking of the top sires and females (heifers and cows) over the period evaluated. The reliability of the estimated breeding values by RRM showed changes across age, and the expected genetic gains by RRM are larger. This shows that RRM is most suitable alternative for the evaluation and selection of oocyte and embryo count traits

Parâmetros genéticos para produção de leite no dia do controle de vacas da raça Holandesa utilizando modelos de análises de fatores e componentes principais

Objetivou-se comparar um modelo multi-característica padrão com modelos de análise de fatores (AF) e de componentes principais (CP) para estimar parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC) de vacas da raça Holandesa. O arquivo de trabalho constituiu-se de 4.616 registros mensais de PLDC de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa. As PLDC foram agrupadas em dez classes mensais, entre o 5o e 305o dia da lactação (PLDC1 a PLDC10). Foram realizadas análises considerando 11 modelos diferentes, como segue: multi-característica padrão (MC); cinco modelos de posto reduzido, para a matriz de covariância genética, ajustando um a cinco (CP1 ... CP5) componentes principais; e dois modelos utilizando análise de fatores (F1, F2, F3, F4 e F5). Para todos os modelos, foram considerados como aleatórios os efeitos genético aditivo e o residual e como fixos os de grupo de contemporâneos, da idade da vaca ao parto (linear e quadrático) e dias em lactação (linear). Os valores de Log L, AIC e BIC melhoraram com o aumento do número de parâmetros até CP4 e AF4. Comparando CP4 e AF4, observa-se que CP4 resultou em melhores valores de Log L, AIC e BIC. As estimativas de herdabilidade e correlações genéticas utilizando os modelos MC, CP4 e AF4 foram similares, variando de 0,06 (PL6) a 0,65 (PL10) e de 0,05 (PL4xPL10) a 0,94 (PL2xPL3), respectivamente, indicando que a estrutura de covariâncias genéticas entre as produções de leite no dia do controle pode ser ajustada utilizando um modelo de posto reduzido, contendo quatro componentes principais ou quatro fatore