Relationship between morphological traits and milk yield in Gir breed cows

O objetivo deste trabalho foi determinar parâmetros genéticos relacionados a características morfológicas e suas correlações genéticas com a produção de leite, em vacas da raça Gir. Utilizaram-se 3.805 registros provenientes de 2.142 vacas. O modelo utilizado na análise de características morfológicas continha os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de classificação, estádio da lactação e idade da vaca à classificação, além da identificação do classificador. Quanto à produção de leite, foram incluídos no modelo os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de parição e idade da vaca ao parto. Os parâmetros genéticos foram obtidos por meio do aplicativo REMLF90. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,09 a 0,54. A variabilidade genética aditiva da maioria das características é suficiente para que ganhos genéticos anuais significativos possam ser alcançados com o processo de seleção. As correlações genéticas entre as características morfológicas variaram de baixas a altas e, entre elas e a produção de leite, de baixas a moderadas. Altas correlações genéticas entre algumas características morfológicas implicam a possibilidade de exclusão de algumas delas do programa de melhoramento genético da raça Gir, no Brasil. As correlações genéticas entre produção de leite e algumas características morfológicas indicam que estas podem ser utilizadas na formação de índices de seleção.The objective of this work was to determine genetic parameters related to morphological traits and their genetic correlation with milk yield of Gir breed cows. A total of 3,805 records from 2,142 cows was used. For morphological trait analysis, the used model included the herd fixed effects, classification year and season, lactation phase and animal age at evaluation, besides the classifier identification. For milk yield, the fixed herd effects, year and season of calving and cow age at calving were included in the model. The genetic parameters were estimated using the REMLF90 software. The heritability estimates varied from 0.09 to 0.54. The additive genetic variability of the majority of traits is sufficient to achieve significative annual genetic gain by selection practices. The genetic correlations among morphological traits varied from low to high and, between them and milk yield, from low to moderate. High genetic correlations among some morphological traits implies on the possibility of exclusion of some of them from the breeding program, for Gir breed in Brazil. The genetic correlations between milk yield and some morphological traits indicate that they may be used in the formation of selection indexes

Morphologic and handling traits and their relations with the milk yield in cows of the Gir breed

Estimativas de herdabilidade e correlações genéticas e fenotípicas para características morfológicas, de manejo e produção de leite em 305 dias de lactação foram obtidas pelo Método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML), a partir de dados da Associação Brasileira de Criadores de Gado Gir Leiteiro (ABCGIL). O aplicativo REMLF90 foi utilizado para tal propósito. As características morfológicas e de manejo foram analisadas por um modelo que diferiu do utilizado para produção de leite. Os efeitos fixos usados no modelo das características morfológicas e de manejo foram: grupo contemporâneo de rebanho, ano e estação da classificação (RAEC), classificador, estádio da lactação e idade do animal na avaliação. No caso da produção de leite, incluí-se no modelo os efeitos fixos de idade da vaca ao parto e do grupo contemporâneo RAEP, formado pela combinação rebanho, ano e estação de parição. O modelo animal foi adotado em ambas as análises, que consideraram o efeito aleatório de repetibilidade, uma vez que foi utilizada mais de uma informação por característica. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,03 a 0,54, sendo a maioria delas superiores a 0,15. Comprimento das tetas e altura da garupa foram as características que apresentaram os maiores coeficientes de herdabilidade (0,44 e 0,54, respectivamente), e vista traseira das pernas posteriores, largura do úbere posterior e ângulo dos cascos, os menores (0,03; 0,04; e 0,09, respectivamente). Na prática, a variabilidade genética aditiva da maioria das características foi suficiente para que, com o processo seleção, se possa atingir significativo ganho genético anual. Dentre as características morfológicas e de manejo, as que apresentaram maiores correlações genéticas com produção de leite foram: largura do úbere posterior (0,53); inserção do úbere anterior (-0,50); vista traseira das penas posteriores (0,42); e vista lateral das pernas posteriores (0,30). O antagonismo genético entre produção de leite e inserção do úbere anterior, associada à moderada herdabilidade e influência direta desta característica na vida produtiva da vaca, sugere que na formação de índices de seleção para produção de leite, atenção especial deve ser dada à mesma. As correlações fenotípicas entre produção de leite e as características morfológicas e de manejo foram, em muitos casos, menores do que as correlações genéticas correspondentes. Entre as características morfológicas, as correlações fenotípicas mais expressivas envolveram apenas as relacionadas ao tamanho da vaca. Correlações genéticas entre algumas características morfológicas foram altas, possibilitando a exclusão de algumas delas do programa de classificação linear adotado para a raça Gir no Brasil.Heritability and genetic and phenotypic correlations estimates to morphologic, handling and milk yield traits were obtained by REML method, using data from Associação Brasileira de Criadores de Gado Gir Leiteiro (ABCGIL). The software REMLF90 was utilized for such objective. The morphologic and handling traits were analysed for a model that differ of the utilized to the milk yield. The fixed effects used in the model of morphologic and handling traits were: contemporary group of herd, year and season of classification (RAEC); classifier; lactation phase and animal age on evaluation. For the milk yield was included in the model the fixed effects of cow age at calving and the contemporary group RAEP, shaped by combination herd, year and season of calving. The animal model was adopted in both analyses, which consider the random effect of repeatability, due to the fact that it was used more than one information per trait. The estimates of the heritability varied of 0.03 to 0.54, being the majority their larger than 0.15. Teat length and rump height were the traits that presented the largest coefficients of heritability (0.44 and 0.54, respectively), and backside view of rear legs, rear udder width, and foot angle, the least (0.03; 0.04; and 0.09, respectively). On practice, the additive genetic variability of the majority of traits was sufficient in order to reach significative annual genetic gain with the selection process. Rear udder width, fore udder insertion, backside view of rear legs, and side view of rear legs were the traits that presented the largest genetics correlations with milk yield (0.53; - 0.50; 0.42; and 0.30, respectively). The genetic antagonism between milk yield and fore udder insertion, associated to moderate heritability and direct influence of this trait on productive life of the cow, suggest that on formation of the selection index for milk yield, special attention must be given to it. The phenotypic correlations among milk yield and morphologic and handling traits were, in many cases, lower than the correspondent genetic correlations. Among the morphologic traits, the most expressive phenotypic correlations involved only the traits related to cow size. Genetic correlations among some morphologic traits were high, enabling the exclusion of some traits of the linear classification program adopted for the Gir breed in Brazil.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

High performance computing in genomic selection

A computação paralela vem crescendo nos últimos anos em virtude do menor custo dos computadores e do aumento exponencial dos bancos de dados. O processamento em paralelo envolve a execução de múltiplas tarefas simultaneamente em diferentes processadores. No contexto da seleção genômica, o grande número de marcadores genéticos utilizado nas análises, bem como a grande demanda computacional dos modelos bayesianos fundamentados nos métodos de Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que certas análises despendem semanas ou meses de processamento. Assim, a computação paralela representa uma solução natural a este problema. O método usado para análise foi o BayesCπ, o qual possui apenas passos do Amostrador de Gibbs. O algoritmo foi inicialmente escrito na forma sequencial usando o FORTRAN. Duas estratégias de paralelização foram então estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias em paralelo, sendo recomendada na situação em que o burn-in não seja longo. A segunda estratégia referiu-se à paralelização da própria cadeia, sendo indicada para situações em que o burn-in é muito longo. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para tal propósito. As computações foram realizadas em um computador pessoal, com seis núcleos de processamento de 3,3 GHz e 16 GB de memória RAM e em um cluster com 120 processadores de 2,77 GHz. Foram utilizados dados simulados para duas características produtivas de bovinos de leite, referentes a 10.000 marcadores e 4.100 indivíduos. No computador pessoal, o algoritmo sequencial foi processado em 77,29 horas e ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi quase cinco vezes mais rápido com seis núcleos de processamento. A relação de desempenho entre o algoritmo paralelo e o sequencial foi maior no cluster, pois a sua arquitetura de memória escalona melhor com o número de processadores em uso do que a arquitetura de memória compartilhada do computador pessoal. A segunda estratégia de paralelização apresentou um ganho de desempenho de apenas 19% com dois processadores. Contudo, usando mais processadores não houve melhora de desempenho. Esta estratégia só se aplica em sistemas com arquitetura de memória compartilhada, devido ao elevado overhead (sobrecarga) gerado pela intensa troca de informações e sincronização das tarefas. Conclui-se que a computação paralela é uma técnica de fundamental importância para a seleção genômica, e isto será mais expressivo nos próximos anos devido ao rápido crescimento dos bancos de dados. Estratégias mais eficientes de paralelização da própria cadeia devem ser desenvolvidas, visto que nas situações em que o burn-in é muito longo o processamento de múltiplas cadeias em paralelo não é recomendado. O ideal seria que estas novas abordagens apresentassem bom desempenho em sistemas com arquitetura de memória distribuída (clusters).Parallel computing has been growing in recent years due to the lower cost of computers and the exponential growth of databases. The parallel processing involves performing multiple tasks simultaneously on different processors. In the context of genomic selection, the large number of genetic markers used in the analyzes as well as the high computational demand of Bayesian models based on methods of Markov Chain Monte Carlo makes that certain analyzes have weeks or months of runtime. Thus parallel computing is a natural solution to this problem. The method used for analysis was BayesCπ, which has only the Gibbs sampling steps. The algorithm was initially written in a sequential manner using FORTRAN. It was studied two parallelization strategies. The first involved the analysis of multiple parallel chains being recommended in the situation that the burn-in is not long. The second strategy is relative to the parallelization of the chain itself, being indicated for cases in which the burn-in time is too long. It was used the MPI library and the packet OpenMPI associated to the gfortran compiler for this purpose. The computations were performed on a personal computer, with six processing cores of 3.3 GHz and 16 GB of RAM (Random Access Memory) and a cluster with 120 processors of 2.77 GHz. Simulated data for two traits of dairy cattle, referring to 10,000 markers and 4,100 individuals, were used. In the personal computer, the sequential algorithm was processed at 77.29 hours and by using parallel multiple chains the processing was almost five times faster with six cores. The performance ratio between parallel and sequential algorithms was higher in the cluster, because its memory architecture scales better with the number of processors in use than the shared memory architecture of the personal computer. The second parallelization strategy presented a performance gain of only 19% with two processors. Using more processors the processing speed was diminishing slowly. This strategy applies only on systems with shared memory architecture, due to the high overhead generated by the intense exchange of information and tasks synchronization. Therefore parallel computing is a technique of fundamental importance for genomic selection and it will be more significant in coming years due to rapid growth of databases. More efficient strategies for parallelization of the chain itself must be developed, because in situations where the burn-in is too long the processing of multiple chains in parallel is not recommended. The ideal would be that these new approaches have good performance in systems with distributed memory architecture (clusters).Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana

(Portuguese) 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

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

Relação entre características morfológicas e produção de leite em vacas da raça Gir Relationship between morphological traits and milk yield in Gir breed cows

O objetivo deste trabalho foi determinar parâmetros genéticos relacionados a características morfológicas e suas correlações genéticas com a produção de leite, em vacas da raça Gir. Utilizaram-se 3.805 registros provenientes de 2.142 vacas. O modelo utilizado na análise de características morfológicas continha os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de classificação, estádio da lactação e idade da vaca à classificação, além da identificação do classificador. Quanto à produção de leite, foram incluídos no modelo os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de parição e idade da vaca ao parto. Os parâmetros genéticos foram obtidos por meio do aplicativo REMLF90. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,09 a 0,54. A variabilidade genética aditiva da maioria das características é suficiente para que ganhos genéticos anuais significativos possam ser alcançados com o processo de seleção. As correlações genéticas entre as características morfológicas variaram de baixas a altas e, entre elas e a produção de leite, de baixas a moderadas. Altas correlações genéticas entre algumas características morfológicas implicam a possibilidade de exclusão de algumas delas do programa de melhoramento genético da raça Gir, no Brasil. As correlações genéticas entre produção de leite e algumas características morfológicas indicam que estas podem ser utilizadas na formação de índices de seleção.<br>The objective of this work was to determine genetic parameters related to morphological traits and their genetic correlation with milk yield of Gir breed cows. A total of 3,805 records from 2,142 cows was used. For morphological trait analysis, the used model included the herd fixed effects, classification year and season, lactation phase and animal age at evaluation, besides the classifier identification. For milk yield, the fixed herd effects, year and season of calving and cow age at calving were included in the model. The genetic parameters were estimated using the REMLF90 software. The heritability estimates varied from 0.09 to 0.54. The additive genetic variability of the majority of traits is sufficient to achieve significative annual genetic gain by selection practices. The genetic correlations among morphological traits varied from low to high and, between them and milk yield, from low to moderate. High genetic correlations among some morphological traits implies on the possibility of exclusion of some of them from the breeding program, for Gir breed in Brazil. The genetic correlations between milk yield and some morphological traits indicate that they may be used in the formation of selection indexes

Funções de covariância para produção de leite no dia do controle em bovinos Gir leiteiro

O objetivo deste trabalho foi estimar funções de covariância para a produção de leite no dia do controle (PLDC). Foram analisados 27 mil registros de PLDC de 3.362 primeiras lactações de vacas da raça Gir leiteira, paridas entre 1990 e 2007. As PLDC foram agrupadas em vinte classes quinzenais, analisadas por modelos de regressão aleatória, cujos efeitos aleatórios, genético-aditivo e de ambiente permanente foram modelados pelas funções de Wilmink (W) ou Ali & Schaeffer (AS). A modelagem da variância residual (VR) foi ajustada por meio de 1, 4, 6 ou 10 classes. As estimativas de herdabilidade para a PLDC variaram de 0,12 a 0,32, para a função AS, e de 0,09 a 0,33, para a função W, e foram maiores ao início da lactação. As correlações genéticas entre as PLDC decresceram de valores próximos à unidade, entre controles adjacentes, para valores negativos entre as PLDC da primeira e duas últimas quinzenas da lactação. O modelo que empregou a função AS com quatro classes de VR é uma opção parcimoniosa para o ajuste das PLDC de vacas Gir leiteira no Brasil