Análise genética do escore visual de musculosidade – Modelo linear e não linear

Os modelos usados para predição da variabilidade genética podem ser lineares e não lineares. A musculosidade tem importância para os programas de melhoramento devido proporcionar a seleção de animais com maiores índices de massa muscular. Por apresentar distribuição discreta, o escore visual de musculosidade, deveria ser analisado por procedimentos não lineares, com melhor determinação da estimativa de herdabilidade. Porém, autores utilizam para análise de dados descontínuos o modelo linear, ignorando diferenças no procedimento de análise. O modelo linear de caráter contínuo assume distribuição normal para os dados, ignorando sua natureza discreta.
No modelo não linear, conjunto fixo de limiares conecta a variável discreta e a escala continua subjacente assumindo distribuição normal não observável para a variável mensurada. O objetivo da pesquisa foi comparar a estimativa da herdabilidade da característica musculosidade obtida por meio de modelo linear e não linear, com propósito de contribuir na discussão da correta estimação. O arquivo analisado continha 40.284 animais, nascidos entre 1998/2009, de rebanhos pertencentes ao Programa Nelore Qualitas. A característica musculosidade foi obtida ao sobreano atribuindo notas de 1 a 6 em que maior nota reflete em maior desenvolvimento muscular. A matriz de parentesco consistia de 184.643 animais.
A musculosidade foi analisada com modelo animal linear e não linear com Inferência Bayesiana considerando os efeitos de grupo contemporâneo (fazenda, ano e época de nascimento, sexo e grupo de manejo) e idade como covariável linear. Os valores das estimativas de herdabilidade obtidas foram 0,28 ± 0,01 e 0,26 ± 0,02, para o modelo não linear e linear, respectivamente. Valores considerados similares, pela pequena diferença, mas demonstra que o modelo não linear foi mais eficiente em detectar a variabilidade genética. O próximo passo da pesquisa será comparar os valores genéticos dos animais obtidos pelos dois modelos.

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado.

Precisa de ajuda?