Parâmetros genéticos de características reprodutivas de touros e vacas Gir leiteiro.

Com o objetivo de estimar parâmetros genéticos para a idade ao primeiro parto, perímetro escrotal e características do sêmen e avaliar a tendência genética da idade ao primeiro parto para animais da raça Gir Leiteira, foram analisadas medidas de 7.055 fêmeas e 97 machos de diversos rebanhos brasileiros. Os componentes de covariância foram estimados utilizando-se o método da máxima verossimilhança restrita, sob modelo animal, em análises unicaracterísticas. O modelo para características do sêmen incluiu os efeitos fixos central-ano-época de coleta de sêmen, idade à coleta como covariável, efeitos linear e quadrático. Para o perímetro escrotal, foram incluídos os efeitos fixos de ano do nascimento, classe de idade à medição do perímetro e central de inseminação. Para idade ao primeiro parto, foram incluídos os efeitos fixos de rebanho-ano-estação de nascimento e os efeitos aleatórios de animal e residual. As herdabilidades para perímetro escrotal e idade ao primeiro parto foram, respectivamente, 0,37 e 0,22. A tendência genética da idade ao primeiro parto foi significativa, com valor estimado de -0,018 mês/ano, e mostra que praticamente não houve progresso genético nessa característica ao longo dos anos estudados. As correlações genéticas obtidas em análises bicaracterísticas entre perímetro escrotal com volume, concentração, vigor, motilidade, defeitos maiores, menores e totais, número de doses, número total de espermatozoides viáveis e idade ao primeiro parto foram de 0,33; 0,22; 0,91; 0,86; -0,07; -0,03; -0,04; 0,30; 0,23 e -0,37, respectivamente. Esses resultados sugerem melhorias na eficiência reprodutiva de fêmeas quando utilizados nos rebanhos touros com maior perímetro escrotal

Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana.

Em seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG

Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana.

Em seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG.Made available in DSpace on 2018-01-03T23:20:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017M.DeonRBMComputacao.pdf: 3436591 bytes, checksum: ce6c6c3a2cd1f8314a1acc84ae2d7af4 (MD5) Previous issue date: 2018-01-03bitstream/item/170170/1/2017-M.Deon-RBM-Computacao.pd