Modelos hierárquicos bayesianos para estimativas de interação genótipo × ambiente em ganho pós-desmama de bovinos Hereford via normas de reação

AUTOR(ES)

Cardoso, Leandro Lunardini, Braccini Neto, José, Cardoso, Fernando Flores, Cobuci, Jaime Araújo, Biassus, Igor de Oliveira, Barcellos, Júlio Otávio Jardim

FONTE

Revista Brasileira de Zootecnia

DATA DE PUBLICAÇÃO

2011-02

RESUMO

Avaliaram-se modelos estatísticos com diferentes pressuposições para definir o que melhor descreva a presença de interação genótipo × ambiente no ganho de peso pós-desmama ajustado (GPD345) de bovinos Hereford, mediante o estudo de normas de reação ao ambiente, obtidas por regressão aleatória, usando uma abordagem bayesiana. Quatro modelos hierárquicos de normas de reação (MHNR) foram empregados por meio do programa INTERGEN. O MHNR K utiliza as soluções de grupos contemporâneos estimadas previamente pelo modelo animal padrão (MA) e as considera como nível ambiental para predizer as normas de reação e o MHNR S, que estima simultaneamente esses dois conjuntos de incógnitas. Para ambos os modelos, foram consideradas duas versões, uma com variância residual homogênea (hm) e outra heterogênea (ht). Pelo critério de informação da deviance e fator de Bayes, o MHRN Shm apresentou melhor ajuste aos dados e, pela deviance baseada na ordenada preditiva condicional, o melhor ajuste foi do MHNR Kht, enquanto, pelos três critérios, o pior ajuste foi obtido pelo modelo animal padrão. As herdabilidades estimadas nos MHNR foram crescentes nos gradientes ambientais em GPD345 de -60; 0 e +60 kg. As correlações genéticas estimadas entre o nível e inclinação das normas de reação foram de alta magnitude, entre 0,97 e 0,99, caracterizando efeito de escala em interação genótipo × ambiente. Os modelos hierárquicos de normas de reação são eficientes para descrever as alterações nos componentes de variância decorrentes do ambiente e para descrever a presença de interação genótipo × ambiente na característica GPD345 em bovinos Hereford.

ASSUNTO(S)

adaptabilidade avaliação genética inferência bayesiana regressão aleatória sensitividade ambiental

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