MODELOS DE REGRESSÃO ALEATÓRIA NA AVALIAÇÃO DO CRESCIMENTO - PDF
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Otávio Aragão Alcântara
1 MODELOS DE REGRESSÃO ALEATÓRIA NA AVALIAÇÃO DO CRESCIMENTO 1. Introdução DE FRANGOS CAIPIRAS Gregori Alberto Rovadoscki¹ Johanna Ramirez-Díaz¹ Tiago Almeida de Oliveira² Rachel Santos Bueno³ Antonio Augusto Domingos Coelho 4 Vicente José Maria Savino 4 Gerson Barreto Mourão 5 Na atualidade, o mercado consumidor de carne de frango tem mostrado interesse pela produção de alimentos que garantam a qualidade e o bem-estar animal. Sistemas extensivos adaptados para aves do tipo caipira podem contribuir com o conforto das aves (WANG et al., 2009). A partir do estabelecimento de um programa de melhoramento é possível a quantificação dos parâmetros genéticos, podendo-se então, estabelecer estratégias para o melhoramento animal e o monitoramento da variabilidade genética das características de interesse econômico (CAMPOS e PEREIRA, 1999; GAYA et al., 2006). A modelagem de variáveis de crescimento visando à obtenção de valores genéticos e posterior seleção de animais pode ser realizada utilizando modelos de regressão aleatória (MRA). Os MRA permitem a obtenção de curvas individuais de crescimento que consideram as variâncias genéticas e residuais ao longo do tempo, portanto, é possível a estimação de parâmetros genéticos e efeitos ambientais em cada uma das idades mensuradas mediante a determinação de coeficientes de regressão para esses efeitos (MEYER, 2000). O objetivo deste estudo foi à estimação de parâmetros genéticos e componentes de variância utilizando funções polinomiais de Legendre (ordem 3 e 4) sob modelos de regressão aleatória para a característica de peso vivo nas diferentes idades de frangos da linhagem. 2. Material e Métodos Informações de peso vivo de frangos, machos e fêmeas da linhagem Caipirão da ESALQ (RAO) filhos de 73 machos e 262 fêmeas foram utilizadas para a estimação de componentes de variância e parâmetros genéticos por meio de MRA. Para o estudo, as aves ¹Programa de pós-graduação em Ciência Animal e Pastagens, ESALQ-USP, de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba - UEPB ³Departamento de Zootecnia, FZEA-USP; Departamento de Genética, ESALQ-USP, 5 Departamento de Zootecnia, ESALQ-USP
2 utilizadas foram obtidas de um único grupo de incubação de 21 dias em incubadoras industriais. Ao nascimento, as aves foram identificadas individualmente, vacinadas conforme recomendação, e posteriormente alojadas em um galpão onde receberam ração comercial e água ad libitum. Aos 20 dias de idade as aves passaram a ter acesso a piquetes com cobertura vegetal, constituída predominantemente por Cynodon dactylon, caracterizando um sistema semi-extensivo. A partir dos 42 até os 50 dias de idade foi realizada seleção do novo plantel de reprodutores de acordo com o peso corporal e padrão fenotípico. Foram selecionadas 631 aves (208 machos e 423 fêmeas) as quais foram transferidas para o galpão de recria em gaiolas individuais (sistema confinado) com programa de luz e alimentação controlada (70 a 90 gramas/dia). Adicionalmente 219 aves foram selecionadas e mantidas no sistema semi-extensivo até os 84 dias de idade. As mensurações de peso foram realizadas nas idades de 1, 7, 21, 28, 35, 42, 56, 63, 70, 77 e 84 dias. As aves não selecionadas foram descartadas. A edição de dados e remoção de outliers foi realizada utilizando o pacote estatístico SAS versão 9.2. Para a estimação dos componentes de variância foi empregado o MRA sob modelo animal, empregando o software WOMBAT (MEYER, 2006). O modelo considerou como fixos o efeitos de grupo de contemporâneo conformado pelas informações de sexo e sistema de criação (semi-extensivo ou intensivo), a idade do animal a pesagem (efeito linear) foi considerada como covariável. Como efeitos aleatórios foram considerados o efeito genético aditivo direto e o efeito de ambiente permanente. Polinômios ortogonais na escala de Legendre foram empregados para modelar as funções de covariância do efeito genético aditivo direto e de ambiente permanente. De maneira geral o modelo de regressão aleatória considerado foi: (1) Em que: é o peso na idade j, do animal i; F refere-se aos efeitos fixos constituídos pelo GC e as covariáveis, é o coeficiente de regressão fixo m do peso vivo sobre o polinômio de Legendre para modelar a curva media da população; e são os coeficientes de regressão aleatória para o efeito genético aditivo direto e de ambiente permanente respectivamente;, e representam a ordem dos polinômios; é a função
3 polinomial de Legendre m; e considerada como heterogênea. denota o efeito aleatório residual. A variância residual foi A ordem do polinômio de Legendre foi escolhida devido aos melhores ajustes das variâncias genéticas e herdabilidades nos extremos da trajetória das medidas de peso vivo estudadas. Assim, de acordo com a ordem dos polinômios de Legendre selecionados (grau três e quatro) dois modelos foram estudados (M1 e M2, respectivamente). Para a escolha do melhor modelo foram utilizados o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Critério Bayesiano de Informação de Schwarz (BIC). 3. Resultados e discussão O banco de dados após edição dos dados ficou constituído por informações referentes ao peso vivo de 2263 frangos da linhagem RAO. O número de medidas por animal variou de um a onze. Os modelos utilizados e os valores de AIC e BIC para as características de peso vivo são apresentados na Tabela 2. Os menores valores de AIC e BIC foram encontrados no M1 que considerou o polinômio de 3ª ordem na escala de Legendre. Sendo por tanto o modelo que melhor se ajustou para características de crescimento das aves caipiras. Tabela 2 - Números de parâmetros e valores de AIC e BIC para características de crescimento de frangos da linhagem RAO nos modelos 1 e 2 respectivamente. Modelos Nº de Parâmetros AIC BIC M M AIC: Critério de Informação de Akaike; BIC: Critério Bayesiano de Informação de Schwarz. M1: Modelo que considerou o polinômio de 3 grau na escala de Legendre; M2: Modelo que considerou o polinômio de 4 grau na escala de Legendre. Para a estimação de parâmetros genéticos foi considerada heterogeneidade de variância residual e esta foi separada em cinco classes: Classe 1 (CL1) de 1 a 4 dias; Classe 2 (CL2) de 5 a 13 dias; Classe 3 (CL3) de 14 a 30 dias; Classe 4(CL4) de 31 a 50 dias; e por ultimo a Classe 5 (CL5) de 51 a 84 dias (Tabela 3). Tabela 3 Variâncias residuais para os modelos de M1 e M2 para características de crescimento de frangos da linhagem RAO nos modelos 1 e 2 respectivamente Modelo Intervalo (Dias) M1 M , , ,47 142,
4 Herdabilidade (h²) Variância (kg²) Variância (kg²) M1: Modelo que considerou o polinômio de 3 grau na escala de Legendre; M2: Modelo que considerou o polinômio de 4 grau na escala de Legendre. O M1 apresentou maiores valores de variância genética aditiva, de ambiente permanente e fenotípica, sendo aproximadamente três vezes maior do que o M2. Pode-se ver que o M1 apresentou aumento gradativo, para as variâncias com o passar da idade até os 84 dias, enquanto que o modelo M2 apresentou quedas nas variâncias a partir dos 70 dias de idade (Figura 1) M M2 Figura 1 - Estimativas das variâncias genética aditiva direta ( ), de ambiente permanente ( ) e fenotípica ( ) para as características de peso vivo de frangos da linhagem RAO pelo ajuste do polinômio de Legendre no M1 e M2. O valor de herdabilidade encontradas no M1 e M2 variou entre 0,06-0,85 e entre 0,10-0,98, respectivamente, entre as idades estudadas (Figura 2). 1,00 0,50 0,00 Figura 2 - Estimativas de herdabilidades para as diferentes idades (dias) nos modelos M1 e M2 ajustados pelo polinômio de Legendre de ordem 3 ( ) e 4 ( ), respectivamente. O valor da h² foi influenciado pelas classes estabelecidas da variância residual. As h² encontradas para o modelos M1 variaram de 0,70-0,85 para a CL1; de 0,26-0,45 para CL2; de 0,16-0,24 para CL3; de 0,12-0,13 para CL4 e para CL5 entre 0,6-0,10. Para o modelo M2 as h² variaram para CL1 de 0,72-0,98; para CL2 de 0,17-0,38; para CL3 de 0,18-0,26; para CL4 de 0,18-0,19 e finalmente de 0,10-0,14 para CL5. De modo geral, as h² variaram de baixas a altas. Sendo altas nas idades iniciais e diminuindo progressivamente ao longo do tempo. Portanto, sendo indicado usar como critério de seleção as idades mais jovens da linhagem de frango caipira RAO.
5 4. Conclusões Dentre os modelos estudados o polinômio de 3ª ordem foi o que melhor se adequou para descrever a curvas de crescimento da linhagem RAO. As estimativas de variâncias e herdabilidades foram afetadas pela modelagem da variância residual. O efeito genético relacionado é maior em idades mais jovens diminuindo progressivamente com o passar do tempo. Isto sugere, que o ambiente exerce influência importante no crescimento das aves nas idades mais avançadas, como mostrado pelo aumento da variância de efeito de ambiente permanente. É possível utilizar como critério de seleção o peso entre as idades de 1 a 56 dias, pois apresentaram maiores valores de herdabilidade. A partir de 57 dias até aos 84 dias as herdabilidades estimadas foram baixas para o modelo M2, devendo se ter cautela na escolha dessas idades como critério de seleção. 5. Referências CAMPOS, E.J.; PEREIRA, J.C.C. Melhoramento genético das aves. In: PEREIRA, J.C.C. Melhoramento genético aplicado à produção animal. Belo Horizonte: FEP-MVZ, p GAYA, L.G.; MOURÃO, G.B.; FERRAZ, J.B.S. Aspectos genético-quantitativos de características de desempenho, carcaça e composição corporal em frangos. Ciência Rural, Santa Maria, v. 36, n. 2, p , MEYER, K. Random regression to model phenotypic variation in monthly weights of Australian beef cows. Livestock Production Science, Amsterdam, v. 65, p , PONTE, P.I.P.; ROSADO, C.M.C.; CRESPO, J.P.; CRESPO, D.G.; MOURÃO, J.L.; CHAVEIROSOARES, M.A.; BRÁS, J.L.A.; MENDES, I.; GAMA, L.T.; PRATES, J.A.M.; FERREIRA, L.M.A.; FONTES, C.M.G.A. Pasture intake improves the performance and meat sensory attributes of free-range broilers. Poultry Science, Savoy, v. 87, p , MEYER, K.. WOMBAT: digging deep for quantitative genetic analyses by restricted maximum likelihood. In: WORLD CONGRESS GENETICS APPLIED LIVESTOCK PRODUCTION, 8., 2006, Belo Horizonte. Proceedings Belo Horizonte, 2006, 1 CD-ROM. WANG, J.; SHI, S.R.; DOU, T.C.; SUN, H.J. Effect of a free-range raising system on growth performance, carcass yield, and meat quality of slow-growing chicken. Poultry Science, Savoy, v. 88, p , 2009.
SELEÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO ALEATÓRIA PARA AJUSTE DE PESOS DO NASCIMENTO AO MOMENTO DA SELEÇÃO (378 DIAS) DE MACHOS NELORE 1,3
pág 01 SELEÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO ALEATÓRIA PARA AJUSTE DE PESOS DO NASCIMENTO AO MOMENTO DA SELEÇÃO (378 DIAS) DE MACHOS NELORE 1,3 AUTORES JOSLAINE NOELY DOS S. G. CYRILLO 2,5, MAURÍCIO MELLO DE
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