Positioning and number of nutritional levels in dose-response trials to estimate the optimal-level and the adjustment of the models

The aim of this research was to evaluate the influence of the number and position of nutrient levels used in dose-response trials in the estimation of the optimal-level (OL) and the goodness of fit on the models: quadratic polynomial (QP), exponential (EXP), linear response plateau (LRP) and quadratic response plateau (QRP). It was used data from dose-response trials realized in FCAV-Unesp Jaboticabal considering the homogeneity of variances and normal distribution. The fit of the models were evaluated considered the following statistics: adjusted coefficient of determination (R²adj), coefficient of variation (CV) and the sum of the squares of deviations (SSD).It was verified in QP and EXP models that small changes on the placement and distribution of the levels caused great changes in the estimation of the OL. The LRP model was deeply influenced by the absence or presence of the level between the response and stabilization phases (change in the straight to plateau). The QRP needed more levels on the response phase and the last level on stabilization phase to estimate correctly the plateau. It was concluded that the OL and the adjust of the models are dependent on the positioning and the number of the levels and the specific characteristics of each model, but levels defined near to the true requirement and not so spaced are better to estimate the OL.O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência do número e posição de níveis nutricionais utilizados em ensaios dose-resposta na estimativa do nível-ótimo (OL) e ajuste dos modelos polinomial quadrático (QP), exponencial (EXP), linear response plateau (LRP) e quadratic respose plateau (QRP). Utilizaram-se dados provenientes de ensaios dose-resposta realizados na FCAV-Unesp Jaboticabal, atendendo as pressuposições de homocedasticidade e normalidade. O ajuste dos modelos foi avaliado considerando as seguintes estatísticas: coeficiente de determinação ajustado (R²adj), coeficiente de variação (CV) e soma dos quadrados dos desvios (SSD).Verificou-se que, nos modelos QP e EXP, pequenas mudanças na localização e distribuição dos níveis ocasionam grandes alterações na estimativa do OL. O modelo LRP foi influenciado pela ausência ou presença do nível intermediário às fases de resposta e estabilização (mudança da reta crescente para platô). O modelo QRP precisou de um número maior de níveis na fase de resposta e o último nível da fase de estabilização para estimar corretamente o platô. Pôde-se concluir que a determinação do OL e o ajuste dos modelos dependem da posição e quantidade de níveis, além das características específicas de cada modelo, mas níveis definidos próximos do verdadeiro requerimento e não muito espaçados são melhores para estimar corretamente o OL.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Estadual PaulistaUNESP Departamento de Ciências Exatas FCAVUniversidade Estadual PaulistaUNESP Departamento de Ciências Exatas FCA

Estimation of variance components, genetic parameters and genetic trends for litter size of swines

Records of Large White breed animals were used to estimate variance components, genetic parameters and trends for the character total number of born piglets (TNBP) as measure of litter size. For obtaining variance components and genetic parameters, it was used the Restricted Maximum Likelihood Method using MTDFREML software. Two mixed models (additive and repeatability) were evaluated. The additive model contained fixed effect of the contemporary group and the following random effects: direct additive genetic and residual effect for the first parturition. Repeatability model had the same effects of the additive model plus parturition order fixed effect and non-correlated animal permanent environment random effect for the second, third and forth parturition. Direct additive heritability estimates for TNBP were 0.15 and 0.20 for the additive and repeatability models, respectively. The estimate of the ration among variance of the non-correlated effect of animal permanent environment effect and the phenotypic variance, expressed as total variance proportion (c2) was 0.09. The estimates of yearly genetic trends obtained in the additive and repeatability models have similar behaviors (0.02 piglets/sow/year).Registros de animais da raça Large White foram usados para estimar componentes de variância, parâmetros e tendências genéticas para a característica número total de leitões nascidos (NLT) como medida do tamanho de leitegada. Na obtenção dos componentes de variância e parâmetros genéticos, foi utilizado o método da Máxima Verossimilhança Restrita, por meio do programa MTDFREML. Foram avaliados dois modelos mistos (aditivo e de repetibilidade). O modelo aditivo continha efeito fixo de grupo contemporâneo e os seguintes efeitos aleatórios: genético aditivo direto e residual para o primeiro parto. O modelo de repetibilidade continha os mesmos efeitos do modelo aditivo mais o efeito fixo de ordem de parto e o efeito aleatório não-correlacionado de ambiente permanente do animal para o segundo, terceiro e quarto parto. As estimativas de herdabilidades aditivas diretas para NLT foram de 0,15 e 0,20 para os modelos aditivo e de repetibilidade, respectivamente. A estimativa da razão entre a variância do efeito não-correlacionado de ambiente permanente do animal e a variância fenotípica, expressa como proporção da variância total (c2), foi de 0,09. As estimativas de tendências genéticas anuais obtidas nos modelos aditivos e de repetibilidade têm comportamentos similares (em torno de 0,02 leitão/fêmea/ano)

A comparison of quadratic versus segmented regression procedures for estimating nutrient requirements

ABSTRACT Continued improvements in dietary for-mulation will require increasingly detailed knowledge of nutrient requirements. The objective of this study was to evaluate bias and precision of estimates of nutrient requirements from quadratic versus segmented regres-sion. One hundred 0-to-3-wk turkey growth experiments were simulated to provide data with known nutrient re-quirements. Nine diets contained levels of an arbitrary nutrient ranging from 80 to 120 % of recommended. The true nutrient requirement was uniformly randomly dis-tributed between 90 and 110 % of recommended. The re-quirements were estimated as the intersection of the seg-mented regression lines from a two-slope model, and 0.90 and 0.95 of the maximum gain predicted from quadratic regression coefficients. The mean true requirement wa