Estudos genéticos sobre a leitegada em suínos da raça Landrace criados no Rio Grande do Sul Genetic characterization of litter traits in purebred Landrace swine, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil

Avaliaram-se parâmetros e tendências genéticas em suínos da raça Landrace em uma amostra constituída de 927 avós, 2.537 mães e 8.887 leitegadas registradas nos arquivos de dados da Associação Brasileira de Criadores de Suínos (ABCS), no estado do Rio Grande do Sul. As estimativas dos componentes genéticos foram obtidas pelo Método REML utilizando-se um modelo que incluiu os efeitos genéticos diretos e maternos; os efeitos comuns de leitegada; os efeitos fixos de grupo contemporâneo (granja, ano de nascimento dos leitões e estação do ano); e as co-variáveis número de partos da mãe e idades da mãe ao primeiro e ao último parto. As tendências genéticas diretas e maternas foram avaliadas por meio da regressão dos valores genéticos diretos e maternos sobre o ano de nascimento da mãe. As herdabilidades genéticas aditivas e maternas foram, respectivamente, de 0,0018 e 0,0117 para número de leitões ao nascimento (NLN), 0,0031 e 0,0088 para número de leitões aos 21 dias (NLD), 0,0237 e 0,0132 para peso médio ao nascimento (PMNasc), 0,0002 e 0,0081 peso médio ajustado para os 21 dias (PMD), 0,0000 e 0,0070 para ganho médio diário (GMD) e 0,0280 e 0,0103 para natimortos (NatMort). A análise de variância para as tendências genéticas, tanto para os efeitos direto quanto para o efeito materno, foi significativa para NLN, NLD, PMNasc e NatMort e não-significativa para PMD e GMD, respectivamente, considerando os dois efeitos estudados. Tendências genéticas aditivas diretas e maternas foram positivas para número de leitões ao nascimento (0,0007/ 0,0018 g/ano), número de leitões aos 21 dias (0,001/ 0,0017 g/ano) e ganho médio diário (5E-06/ 0,0003 g/ano) e negativas para peso médio ao nascimento (-0,0001/ -8E-05 g/ano), peso médio ao desmame (-1E-05/ -7E-05 g/ano) e natimortos (-0,002/ -1E-05 g/ano).<br>The goals of this research were to obtain genetic parameters and estimate genetic trends in Landrace pigs. Data consisted of records from 927 granddams, 2,537 dams and 8,887 litters raised in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, provided by the Swine Breeders Brazilian Association ABCS. Variance components were estimated by REML, using a model that included the direct genetic effect, maternal effect, common litter effect and the fixed effect of contemporary group. Contemporary groups were defined as a combination of farm, year, and season of farrowing. The model also included the covariates parity order, age of sow at first litter and age of sow at last litter. Direct genetic and maternal genetic trends were estimated by regression of direct genetic values on birth year of the dam. Heritability and maternal heritabilities were, respectively, .002 and .012 for litter size at birth (NLN), .003 and .009 for litter size at 21 days (NLD), .024 and .013 for average litter weight at birth (PMNasc), .000 and .008 for average litter weight at weaning, in kg, adjusted to 21 days (PMD), .000 and .007 for average daily weight gain (GMD), .028 and .010 for number of stillborn (NatMort). Analysis of variance for genetic trend showed significance for direct and maternal genetic effects for NLN, NLD, PMNasc and NatMort but not for PMD or GMD. Genetic trends were positive for NLN (0.0007/ 0.0018 g/year), NLD (0.001/ 0.0017 g/year), GMD (5E-06/ 0.0003 g/year) and negative for (-0.0001/ -8E-05 g/year), PMD (-1E-05/ -7E-05 g/year) e NatMort (-0.002/ -1E-05 g/year)

Abordagens freqüentista e bayesiana para avaliação genética de bovinos da raça Canchim para características de crescimento Frequentist and bayesian approachs for genetic evaluation of Canchim beef cattle for growth traits

Este trabalho foi realizado com os objetivos de: a) comparar os componentes de (co)variância obtidos por meio dos métodos da Máxima Verossimilhança Restrita (REML) e da inferência bayesiana (IB); b) realizar a avaliação genética do peso à desmama (P240) e aos 18 meses de idade (P550) de bovinos da raça Canchim, padronizados ou não para 240 e 550 dias de idade, respectivamente, utilizando-se a metodologia dos modelos mistos e a obtenção dos componentes de (co)variância por REML ou IB; e c) verificar a semelhança entre os animais selecionados considerando-se a avaliação genética realizada com os pesos reais ou padronizados e por meio de abordagens freqüentista ou bayesiana. Foram obtidos os componentes de (co)variância, herdabilidade e correlação genética para P240 e P550. Os valores genéticos obtidos foram utilizados para simular um processo de seleção em que 10% dos touros e 50% das vacas com os maiores valores genéticos aditivos diretos teriam chance de reproduzir. Os componentes de (co)variância e os parâmetros genéticos estimados por REML, na maioria dos casos, foram inferiores às médias a posteriori obtidas por IB. Ocorreram diferenças quanto aos animais selecionados, provavelmente em decorrência das diferenças entre os componentes de (co)variância e dos parâmetros genéticos obtidos. Adotando-se a IB, a inclusão da idade do animal no momento da pesagem como covariável no modelo estatístico não provocou grande alteração dos touros e vacas selecionados.<br>This study aimed to: a) to compare the covariance components obtained by Restricted Maximum Likelihood (REML) and by bayesian inference (BI); b) to run genetic evaluations for weights of Canchim cattle measured at weaning (W240) and at eighteen months of age (W550), adjusted or not to 240 and 550 days of age, respectively, using the mixed model methodology with covariance components obtained by REML or by BI; and c) to compare selection decisions from genetic evaluations using observed or adjusted weights and by REML or BI. Covariance components, heritabilities and genetic correlation for W240 and W550 were estimated and the predicted breeding values were used to select 10% and 50% of the best bulls and cows, respectively. The covariance components obtained by REML were smaller than the a posteriori means obtained by BI. Selected animals from both procedures were not the same, probably because the covariance components and genetic parameters were different. The inclusion of age of animal at weighing as a covariate in the statistical model fitted by BI did not change the selected bulls and cows