INFERÊNCIA BAYESIANA E SUA APLICAÇÃO NA AVALIAÇÃO GENÉTICA DE BOVINOS DA RAÇA NELORE: REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

O método da máxima verossimilhança restrita tem sido o escolhido pelos programas de melhoramento genético para estimação dos componentes de variância e predição dos valores genéticos. No entanto, a inferência bayesiana aparece como uma alternativa de grande flexibilidade, tanto em relação aos modelos que podem ser utilizados nas análises quanto em relação às inferências que podem ser realizadas a partir dos resultados. A sua aplicação em análises genéticas permite a obtenção de densidades posteriores das variáveis estudadas e pode ser utilizada tanto em pequenos ou grandes conjuntos de dados, não sendo necessário o conhecimento da distribuição inicial do parâmetro que se deseja estimar. No Brasil, o método da Amostragem de Gibbs, que permite uma inferência bayesiana, tem sido aplicado com êxito em diversos estudos envolvendo dados de campo de bovinos da raça Nelore. PALAVRAS-CHAVE: Amostragem de Gibbs, modelos lineares, parâmetros genéticos

Genetic analysis for visual scores of bovines with the linear and threshold bayesian models

O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. De modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.The objective of this work was to compare the estimates of genetic parameters obtained in single-trait and two-trait bayesian analyses, under linear and threshold animal models, considering categorical morphological traits of bovines of the Nelore breed. Data of musculature, physical structure and conformation were obtained between years 2000 and 2005, from 3,864 bovines of the Nelore breed from 13 participant farms of the Nelore Brazil Program. Single-trait and two-trait bayesian analyses were performed under linear and threshold animal models. In general, the linear and threshold models were efficient in estimating genetic parameters for visual scores under single-trait bayesian analyses. In the two-trait analyses, it was observed that: using continuous and categorical data, the threshold model provided greater estimates of genetic correlation than those of the linear model; with categorical data, the heritability estimates were similar. One major advantage of the linear models was its smaller requirements in the analyses processing time. In the genetic evaluation of animals for visual scores, the use of the linear or threshold model did not influence the classification of the animals, based on their predicted breeding values, which suggests that both models can be used in genetic improvement programs

Bayesian inference in genetic parameter estimation of visual scores in Nellore beef-cattle

The aim of this study was to estimate the components of variance and genetic parameters for the visual scores which constitute the Morphological Evaluation System (MES), such as body structure (S), precocity (P) and musculature (M) in Nellore beef-cattle at the weaning and yearling stages, by using threshold Bayesian models. The information used for this was gleaned from visual scores of 5,407 animals evaluated at the weaning and 2,649 at the yearling stages. The genetic parameters for visual score traits were estimated through two-trait analysis, using the threshold animal model, with Bayesian statistics methodology and MTGSAM (Multiple Trait Gibbs Sampler for Animal Models) threshold software. Heritability estimates for S, P and M were 0.68, 0.65 and 0.62 (at weaning) and 0.44, 0.38 and 0.32 (at the yearling stage), respectively. Heritability estimates for S, P and M were found to be high, and so it is expected that these traits should respond favorably to direct selection. The visual scores evaluated at the weaning and yearling stages might be used in the composition of new selection indexes, as they presented sufficient genetic variability to promote genetic progress in such morphological traits

INFERÊNCIA BAYESIANA E SUA APLICAÇÃO NA AVALIAÇÃO GENÉTICA DE BOVINOS DA RAÇA NELORE: REVISÃO BIBLIOGRÁFICA BAYESIAN INFERENCE AND ITS APPLICATION IN THE GENETIC EVALUATION OF THE NELLORE CATTLE: BIBLIOGRAPHIC REVIEW

O método da máxima verossimilhança restrita tem sido o escolhido pelos programas de melhoramento genético para estimação dos componentes de variância e predição dos valores genéticos. No entanto, a inferência bayesiana aparece como uma alternativa de grande flexibilidade, tanto em relação aos modelos que podem ser utilizados nas análises quanto em relação às inferências que podem ser realizadas a partir dos resultados. A sua aplicação em análises genéticas permite a obtenção de densidades posteriores das variáveis estudadas e pode ser utilizada tanto em pequenos ou grandes conjuntos de dados, não sendo necessário o conhecimento da distribuição inicial do parâmetro que se deseja estimar. No Brasil, o método da Amostragem de Gibbs, que permite uma inferência bayesiana, tem sido aplicado com êxito em diversos estudos envolvendo dados de campo de bovinos da raça Nelore.
 PALAVRAS-CHAVE: Amostragem de Gibbs, modelos lineares, parâmetros genéticos. Restricted Maximum Likelihood method has been the choice method of the genetic improvement programs to estimate variance components the breeding values. However, the bayesian inference appears as an alternative of the great flexibility, as much in relation the models that can be used in the analyses, how in relation the inferences that can be carried from the results. Its application in genetic analyses allows obtaining the posteriors densities of the variables and can be used in small or great data sets, not being necessary the knowledge initial distribution of the parameter. In Brazil, Gibbs sampling method, that allows a bayesian inference, has been used with success in diverse studies involving field data of Nellore cattle.
 KEY WORDS: Genetics parameters, Gibbs sampling, linear models