Endogamia e limite de seleção em populações selecionadas obtidas por simulação

Objetivou-se, com este trabalho, avaliar o comportamento do coeficiente de endogamia e do limite de seleção considerando população-base selecionada. Utilizou-se o programa GENESYS para a simulação do genoma constituído de uma única característica quantitativa com valor de herdabilidade igual a 0,40, população-base, população inicial e populações sob seleção. Foram consideradas três gerações distintas como gerações bases, gerações zero (G0PB), três (G3PB) e sete (G7PB). As populações foram selecionadas a partir dos valores genéticos obtidos pelo melhor preditor linear não-viesado (BLUP) e com base no desempenho individual, sendo considerados: a) dois tamanhos efetivos de população (Ne1 = 38,09 e Ne2 = 88,88) e b) dois sistemas de acasalamentos dos reprodutores selecionados (reprodutores acasalados aleatoriamente - RAA e exclusão de irmãos completos - EIC). Os parâmetros avaliados foram: coeficiente médio de endogamia, percentagem de locos fixados favoravelmente e limite de seleção. A não-utilização da população-base verdadeira (G0PB) subestimou os coeficientes de endogamia. As populações que utilizaram as gerações três e sete como base apresentaram as mesmas taxas de fixação de alelos favoráveis e os mesmos valores do limite de seleção das populações que consideraram a G0PB.Objective was to evaluate the behavior average inbreeding coefficient associated to the selection limit considering selected population as base population. GENESYS program was used for simulation of the genome (one trait of h2 = 0.40), base population, initial population and populations under selection. Three different generations were considered as base generations, zero (G0PB), three (G3PB) and seven (G7PB). Populations were selected based on best linear unbiased predictor (BLUP) and on individual phenotype in which were considered: a) two effective population sizes (Ne1 = 38.09 and Ne2 = 88.88) and b) two mating systems (random mating - RAA and exclusion of full sibs - EIC). Evaluated parameters were: average inbreeding coefficient, fixation of favorable alleles and selection limit. Selected populations considered as true base population resulted in underestimated inbreeding coefficient. Populations that used generations three and seven as true base population presented the same rates of fixation of favorable alleles and the same values for selection limit as those of populations that considered G0PB

Genotype x environment interaction on genetic evaluation of buffaloes

Registros de produção de leite, de 754 búfalas da raça Murrah, foram utilizados com o objetivo de avaliar o efeito da inclusão da interação reprodutor x rebanho e reprodutor x rebanho-ano nos modelos de avaliação genética, verificar a existência da heterogeneidade de variância entre rebanhos e verificar os efeitos de interação reprodutor x rebanho e reprodutor x rebanho-ano como fatores de ajustamento para variâncias heterogêneas. Os componentes de (co)variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita, utilizando-se seis modelos de características simples, considerando como efeitos fixos estação de parto e rebanho-ano de parto e idade da vaca como covariável (efeito linear e quadrático). Os seis modelos utilizados foram: 1 modelo aditivo, 2 modelo de repetibilidade; 3 modelo aditivo com interação reprodutor x rebanho, 4 modelo aditivo com interação reprodutor x rebanho-ano; 5 modelo de repetibilidade com interação reprodutor x rebanho e 6 modelo de repetibilidade com interação reprodutor x rebanho-ano. A média obtida para produção de leite foi de 1736,66 Kg. Com exceção da inclusão da interação reprodutor x rebanho, as inclusões do efeito de ambiente permanente, ou da interação reprodutor x rebanho-ano no modelo aditivo foram significativas (P<0,06) e (P<0,05) respectivamente. No modelo de repetibilidade somente a inclusão da interação reprodutor rebanho-ano foi significativa (P<0,05). A não inclusão do efeito de ambiente permanente ao modelo aditivo inflacionou as estimativas da variância genética aditiva e da herdabilidade para a produção de leite. A inclusão do efeito da interação reprodutor x rebanho-ano é mais importante do que o efeito da interação reprodutor x rebanho nos modelos de avaliação genética de bubalinos para produção de leite. Os modelos 1, 2, 4 e 6 foram utilizados em análise bi-característica, em que os rebanhos foram classificados em duas classes de desvio-padrão fenotípico para produção de leite, considerando-se cada classe de desvio-padrão como característica diferente. Foi conduzida, também, uma análise unicaracterística, em que foram desconsideradas as classes de desvio-padrão fenotípico, incluindo o efeito da interação reprodutor x rebanho-ano. Nos quatro modelos bi-característica as estimativas de componentes de variância genética aditiva foram maiores na classe de alto desvio-padrão, comparadas às de baixo desvio-padrão. Observou-se que a maioria dos animais selecionados sem estratificação foi selecionada dos rebanhos de alto desvio-padrão. Apesar do aumento nas variâncias aditivas e do erro nas classes de alto desvio-padrão, suas herdabilidades foram menores, com exceção do modelo 2 que apresentou herdabilidade maior para a classe de alto desvio-padrão. A estratificação dos rebanhos de búfalos para produção de leite em classes de alto e baixo desvio-padrão fenotípico corrigiu para a heterogeneidade de variância.Milk yield records of 754 Murrah buffaloes were used to evaluate the effect of sire x herd and sire x herd-year interactions and to verify the effects of heterogeneity of variance among herds on genetic evaluation. The (co)variance components were estimated by restricted maximum likelihood method using six models in single trait analyses, considering season and herd-year of birth as fixed effects and cow age as covariate (linear and quadratic effects). The following models were used: 1 additive; 2 repeatability; 3 additive with sire x herd interaction; 4 additive with sire x herd-year interaction; 5 repeatability with sire x herd interaction; and 6 repeatability with sire x herd-year interaction. An average of 1736.66 Kg of milk production was obtained. There were significant effects of the inclusion of permanent environment or sire x herd-year interaction on the additive model (P<0.06 and P<0.05, respectively), and sire x herd-year interaction on the repeatability model (P<0.05). The non-inclusion of permanent environment effect on the additive model inflated the estimates of additive genetic variance and heritability for milk yield. The sire x herd-year interaction showed more important than sire x herd interaction on genetic evaluation of buffaloes for milk yield. The models 1, 2, 4 and 6 were used in two-trait analysis, considering two classes of phenotypic standard deviation for milk production as different traits. A single trait analysis was also accomplished, without phenotypic standard deviation classes, including sire x herd-year interaction (model 6). In two-trait analyses, higher estimates of additive genetic variance components were obtained in high than in low standard deviation class. In the model 6 (without classes) the most part of animals selected for milk yield were from high standard deviation herds. Despite the increase of additive and residual variances in the high standard deviation class, their heritability estimates were lower, except for model 2 that showed high estimate in high standard deviation class. The stratification of herds in high and low phenotypic standard deviation for milk yield correct for the heterogeneity of variance.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic

Heterogeneidade de variâncias na avaliação genética de búfalas no Brasil Heterogeneity of variances on genetic evaluation of buffaloes in Brazil

Registros de produção de leite de 754 búfalas da raça Murrah foram utilizados com o objetivo de avaliar o efeito da heterogeneidade de variâncias na avaliação genética. Os componentes de covariância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita utilizando-se quatro modelos bicaracterísticos, considerando, como efeitos fixos, estação de parto e rebanho-ano de parto, e idade da vaca como covariável (efeito linear e quadrático). Os quatro modelos utilizados foram: modelo aditivo; modelo de repetibilidade; modelo aditivo com inclusão interação reprodutor x rebanho-ano; modelo de repetibilidade com inclusão da interação reprodutor x rebanho-ano. Os rebanhos foram classificados em duas classes de desvio-padrão fenotípico para produção de leite e análises bicaracterísticas foram realizadas considerando cada classe de desvio-padrão como característica diferente. Foi conduzida também uma análise unicaracterística desconsiderando as classes de desvio-padrão fenotípico, incluindo o efeito da interação reprodutor x rebanho-ano. As estimativas de componentes de variância genética aditiva foram maiores na classe de alto desvio-padrão, comparadas às de baixo desvio-padrão. A maioria dos animais selecionados nos arquivos sem estratificação foi selecionada para alto desvio-padrão. Apesar do aumento nas variâncias aditivas e do erro nas de classes de alto desvio-padrão, suas herdabilidades foram menores, com exceção do modelo 2, cujo herdabilidade foi maior para a classe de alto desvio-padrão. Quando rebanhos são classificados em alto e baixo desvio-padrão fenotípico e a produção de leite nas diferentes classes é avaliada em modelo multicaracterística, a avaliação genética considera a heterogeneidade de variâncias entre rebanhos.<br>Milk yield records of 754 Murrah female buffaloes were used to evaluate the effects of heterogeneity of variance among herds on genetic evaluation. The restricted maximum likelihood method was used to estimate the (co)variance components using four bi-trait models, considering season and herd-year of birth as fixed effects and age of the cow as covariable (linear and quadratic effects). The following models were used: additive; repeatability; additive with sire x herd-year interaction; and repeatability with sire x herd-year interaction. The herds were classified in two classes of phenotipic standard deviation for milk production and bi-traits analyses were carried out considering each class of standard deviation as a different characteristic. A single trait analysis was also carried out, disregarding phenotypic standard deviation classes, including sire x herd-year interaction effect. The estimates of additive genetic variance components were higher in the high standard deviation class than those of low standard deviation. Most of the animals selected from files without stratification was selected for high standard deviation. Despite of the increase in additive variances and the error in high standard deviation classes, their heritability were lower, except for model 2, whose heritability was higher for the class with high standard deviation. When herds are classified into high and low phenotypic standard deviation and milk production in the different classes is evaluated in a model trait, genetic evaluation takes into account the heterogeneity of variances among herds