ALBUQUERQUE, L. G. DE

EL FARO, L.

PEIXOTO, M. G. C. D.

PEREIRA, R. J.

VERESI FILHO, A. E.

VERNEQUE, R. da S.

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Nr-...•48a Reunião Anual da Sociedade Brasileirade ZootecniaO Desenvolvimento da Produção Animal e aResponsabilidade Frente a Novos DesafiosO~O Q 4·8ãO {} _Reunião AnualBelérn - PA,18 a 21 de Julho de 2011Componentes principais genéticos para produção de leite no dia do controle de bovinos GirLeiteiroRodr-igo Junqueira Pereira', Lenira EI Far02, Rui da Silva Verneque'', Maria Gabriela CampolinaDiniz Peixoto", Anibal Eugênio Vercesi Filho\ Lucia Galvão de Albuquerque'I Departamento de Zootecnia, FCA V-UNESP, laboticabal - SP. rodj unper(<,uyahoo.~Qll1. br'Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios, APTA/SAA, Ribeirão Preto - SPlEmbrapa Gado de Leite, Juiz de Fora - MG'Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios, APTA/SAA, Mococa - SPResumo: Com o comparar os modelos multicaracteristicas padrão e de posto reduzido, foram utilizados46.161 registros de produção de leite no dia do controle (PLDC) de 7.453 primeiras lactações de vacasGir Leiteiro e cruzadas Gir Leiteiro-Holandês. As PLDC foram agrupadas em dez classes mensais deIactação e cada classe foi considerada uma característica diferente, realizando-se quatro análises:multicaractcrística padrão e três modelos ajustando os primeiros 2, 3 ou 4 componentes principais para amatriz de covariância genética aditi va. A matriz de covariâncias residuais foi assumida ter postocompleto. Um modelo considerando-se os dois primeiros componentes principais é uma opçãoparcimoniosa para avaliação genética de bovinos Gir Leiteiro utilizando-se a produção de leite no dia docontrole.Palavras-chave: bovinos de leite, modelos de posto reduzido, parârnetros genéticosGenetic principal components for test-day milk yield of Gyr and crossbred Gyr-Holstein cattleAbstract: Data comprising 46,161 test-day milk yield (TDMY) records of 7,453 fírst lactations of Gyrand crossbred Gyr-Holstein cows were used to compare standard multivariate and reduced rank models.TDMY were grouped into ten monthly classes and each class was considered a different trait. A standardmultivariate analysis and reduced rank analyses fitting the first 2, 3 and 4 genetic principal componentsfor additi ve covariance matrix, were carried out. The residual covariance matrix was assumed to havefull rank throughout. A model considering the leading two principal components is a parsirnoniousoption for genetic evaluation of Gyr cattle using test-day milk yield.Keywords: dairy cattle, genetic pararneters, reduced rank modelsIntroduçãoO Programa Nacional de Melhoramento do Gir Leiteiro (PNMGL) tem como objetivo principal omelhoramento genético da raça Gir Leiteiro, por meio da identificação e seleção de touros geneticamentesuperiores para as características de produção, conformação e manejo. Dentre as 23 característicasavaliadas pelo PNMGL, a produção de leite certamente é a de maior importância. Os registros deprodução de leite diária, geralmente aferidos a cada 30 dias, são utilizados para a estimação da produçãode leite acumulada até 305 dias de lactação (P305), a qual é utilizada nas avaliações genéticas.Atualmente, existe um consenso sobre a utilização de modelos de avaliação genética que utilizem aprodução no dia do controle (PLDC) em substituição à P305, visto que proporcionam incremento daacurácia na avaliação dos animais e permitem a avaliação genética de vacas cuja lactação ainda está emcurso, sem a necessidade de projeções, viabilizando a realização de avaliações mais frequentes e aredução do intervalo ele gerações. Uma das alternativas para o uso das PLDC é a utilização de ummodelo multicaracterísticas, considerando a produção em cada um dos dez meses da lactação como urnacaracterística diferente. Contudo, dado o grande esforço computacional requerido e a dificuldade deestimação acurada de um grande número de parâmetros, o uso de um modelo de avaliação com todas asdez características juntas pode ser limitado. Isto tem motivado o uso dos chamados modelos de postoreduzido, aplicados em nível genético, como a metodologia de componentes principais. Os componentesprincipais são variáveis não correlaciouadas entre si cujo objetivo é explicar a quantielade máxima dePágina - 1- de 348a Reunião Anual da Sociedade Brasileirade ZootecniaO Desenvolvimento da Produção Animal e aResponsabilidade Frente a Novos DesafiosBelém - PA,18 a 21 de Julho de 2011variação, e são obtidos por combinações lineares de um conjunto de características correlacionadas(Kirkpatrick & Meyer, 2004). Assim, aqueles componentes que representam pouca vali ação podem serignorados e com isso há uma redução no número de parâmetros a serem estimados. Objetivou-se comeste estudo comparar os modelos multicaracterísticas padrão e de posto reduzido, para analisar produçãode leite no dia do controle de primeiras lactações de vacas Gir Leiteiro e cruzadas, tendo em vista suautilização nas avaliações genéticas da raça.Material e MétodosUtilizaram-se 46.161 registros de PLDC de 7.453 primeiras lactações de vacas Gir Leiteiro (GL) ecruzadas com Holandês, filhas de 598 touros Gir Leiteiro, com idade ao parto entre 24 e 60 meses,distribuídas em 270 rebanhos. Os dados foram extraídos do Arquivo Zootécnico Nacional de Gado deLeite. Somente os controles entre o 50 e o 3050 dia da lactação foram considerados. Foram incluídas noestudo vacas que atendiam às condições: primeiro controle leiteiro realizado antes de 45 dias após o partoe número de controles superior a três. Adicionalmente, grupos contemporâneos (rebanho-ano-estação decontrole) com menos de quatro vacas foram excluídos. Os meses em que ocorreram os controles foramagrupados em quatro estações, sendo I = águas: dezembro, janeiro e fevereiro; 2 = transição águas-seca:março a maio; 3 = seca: junho a agosto e 4 = transição seca-águas: setembro a novembro. As vacas foramagrupadas em 5 grupos genéticos: I= 100% GL; 2 = 87,5% :5 GL < 100%; 3 = 75%:5 GL < 87,5%; 4 =62,5% :5 GL < 75%; e 5 = 50% :5 GL < 62,5%. As PLDC foram agrupadas em dez classes mensais delactação e cada classe foi considerada uma característica diferente. Foram realizadas quatro análisesconsiderando-se as 10 características simultaneamente: multicaracterísticas padrão (M 1O) e três modelosde posto reduzido para a matriz de covariância genética aditiva, ajustando os primeiros 2 (CP2), 3 (CP3)e 4 (CP4) componentes principais. Foram considerados os efeitos aleatórios genético aditivo e residual,bem como os efeitos fixos do grupo contemporâneo, grupo genético, idade da vaca ao parto (efeitoslinear e quadrático) e dias em lactação (efeito linear). A matriz de covariâncias residual foi assumida terposto completo. Os componentes de covariância foram estimados pelo método da MáximaVerossimilhança Restrita (REML), utilizando o programa WOMBAT (Meyer, 2007). Os modelos foramcomparados pelos critérios de informação de Akaike (AIC) e Bayesiano de Schwarz (BIC), bem comopela inspeção das estimativas dos parâmetros genéticos.Resultados e DiscussãoOs valores do logaritmo da função de verossimilhança (log L), dos critérios de comparação AlC eBIC para os quatro modelos são apresentados na Tabela I.Tabela 1- Número de parâmetros (p), logaritmo da função de verossimilhança (log L) e Critérios deInformaçào de Akaike (AIC) e Bayesiano de Schwarz (BlC).Modelo' p log L AIC BICCP2 74 -51.133 102.414* 103.048*CP3CP48289-51.127-51.124102.418102.426103.120103.187MIO 110 -51.124 102.479 103.420I CPn: modelo ajustando n primeiros componentes principais, MIO: modelo multicaracterística padrão.*lndica o modelo escolhido de acordo com o AIC e o BICPara os modelos de posto reduzido a qualidade de ajuste aos dados, dada pelo incremento no logL, melhorou à medida que o número de componentes principais ajustados aumentou. Por outro lado, osvalores dos critérios ATC e BIC indicaram o modelo CP2, contendo 74 parâmetros, como o melhormodelo. Ambos os critérios combinam qualidade de ajuste com grau de complexidade, sendo os modelosescolhidos aqueles de melhor qualidade combinada ao menor grau de complexidade. Quando avaliadosos autovalores da matriz de covariância genética do modelo MIO, observa-se que a maior parte daPágina - 2 - de 348a Reunião Anual da Sociedade Brasileirade ZootecniaO Desenvolvimento da Produção Animal e aResponsabilidade Frente a Novos DesafiosBelém - PA,18 a 21 de Julho de 2011(l;~Q°1,048ª. Reunião Anualda Sodedene flra.'illeíra de Zootecuie.1,vanaçao é explicada pelos 2 primeiros autovalores (96,49%) associados aos quais tem-se os doisprimeiros autovetores (componentes principais). As estimativas de variância fenotípica obtidas com osmodelos MIO e CP2 foram muito similares e variaram entre 8,14 kg2 e 10,11 kg ', sendo maiores noprimeiro terço da lactação. Com comportamento semelhante, as variâncias genéticas aditivas variaramentre I, l7 kg2 e 2,03 kg', As estimativas de herdabilidade para os modelos MIO e CP2 são apresentadasna Tabela 2. Seguindo as tendências das variâncias fenotípicas e genéticas aditivas, as herdabilidadesforam superiores no início da lactação. Estimativas similares foram reportadas por Pereira et al, (2010)trabalhando com a mesma população deste estudo, entretanto utilizando modelos de regressão aleatória.Quando comparadas às do modelo M IO, as estimativas de herdabilidade obtidas com o modelo CP2, bemcomo seus respectivos erros padrão, foram muito similares. De maneira semelhante, as correlaçõesgenéticas entre as classes de PLDC para ambos os modelos foram muito próximas, entretanto, as domodelo CP2 foram um pouco superiores às do MlO. As correlações foram próximas à unidade entreclasses adjacentes, decrescendo para valores próximos a 0,5 entre a primeira e a décima classe. Aredução no número de parâmetros estimados obtida com o modelo CP2 (74 parâmetros) quandocomparado ao modelo MIO (110 parâmetros) foi significativa e representa como vantagem o menoresforço cornputacional ao se realizar a estimação de componentes de variância e avaliação genética dosanimais. Estes resultados mostram que, o ajuste de poucos componentes principais é suficiente paramodelar a estrutura de covariâncias entre as PLDC, provavelmente devido às altas correlações genéticasentre a maior parte das características (classes de PLDC). Estudos adicionais considerando-se outrasmetodologias, como a análise de fatores (Piepho, 1998), fazem-se necessários para que se encontre amelhor forma de modelagem deste tipo de dados.Tabela 2 - Estimativas de herdabilidade e respectivos erros padrão (entre parênteses) para o modelomulticaracterística padrão (M IO) e para o modelo ajustando os dois primeiros componentesprincipais (CP2).Modelo CI C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 CIOMIO0,21 0,20 0,20 0,19 0,18 0,17 0,18 0,17 0,15 0,14(0,04) (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) (0,Q3)CP20,21 0,20 0,20 0,18 0,18 0,16 0,16 0,16 0,15 0,13(0,04) (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) (0,02) (0,02) (0,03) (0,03) (0,03)ConclusõesModelos de posto reduzido podem ser aplicados para a modelagem da estrutura de covariânciasentre as produções de leite no dia do controle, tendo como vantagem a redução do número de parâmetrosa serem estimados.Os dois primeiros componentes principais são suficientes para explicar a maior parte da variaçãogenética entre os animais. Assim, um modelo considerando-se os dois primeiros componentes principaisé lima opção parcimoniosa para avaliação genética da raça Gir Leiteiro utilizando-se a produção de leiteno dia do controle.Literatura citadaKIRKPATRICK, M.; MEYER, K. Direct estimation of genetic principal components: Simplifiedanalysis of complex phenotypes. Genetics, v.168, p.2295-2306, 2004.MEYER, K. WOMBAT - A tool for mixed model analyses in quantitative genetics by REM L. Journalof Zhejiang University SCIENCE B, v.8,p.815-821, 2007.PEREIRA, R.I.; LOPES, P.S.; VERNEQUE, R.S. et a!. Funções de covariância para produção de leite nodia do controle em bovinos Gir leiteiro. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.45, n.ll, p.1303-1311,2010.PIEPHO, HP. Empirical best linear unbiased prediction in cultivar trials using factor-analytic variance-covariance structures. Theoretical and Applied Genctics, v.97, p.l 05-20 I, 1998.Página - 3 - de 3

Componentes principais geneticos para produção de leite no dia do controle de bovinos Gir Leiteiro.

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