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Título: Estimativa de parâmetros genéticos para características de carcaça em um rebanho de suínos Large White
Autor : Fernandez Giné, Gastón Andrés
Lattes: http://lattes.cnpq.br/0609595908210385
Primeiro orientador: Freitas, Rilke Tadeu Fonseca de
Primeiro membro da banca: Oliveira, Antônio Ilson Gomes de
Segundo membro da banca: Pereira, Idalmo Garcia
Terceiro membro da banca: Lima, José Augusto de Freitas
Quarto membro da banca: Filgueiras, Eduardo Pinto
Palavras-chave: Suíno - Pesos e medidas
Swine - Weight
Carcaça
Carcass
Parâmetros genéticos
Rendimento
Data da publicação: 19-Abr-2016
Agência(s) de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Referência: FERNANDEZ GINÉ, G. A. Estimativa de parâmetros genéticos para características de carcaça em um rebanho de suínos Large White. 2002. 65 p. Dissertação (Mestrado em Zootecnia)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2002.
Resumo: Com o objetivo de estimar parâmetros genéticos em características de carcaça de suínos, foram utilizados dados de rendimento de carcaça (RC), comprimento de carcaça pelo MBCC (CCMB), comprimento de carcaça pelo método americano (CCMA), espessura de toucinho média (ETM), espessura de toucinho a 6,5 cm da linha dorsal (P2), área de olho de lombo (AOL), relação carne:gordura), rendimento de pernil (RP), porcentagens de carne (PC), gordura (PG) e cortes magros (PCM), relação peso da gordura/peso da carne (RGC) e taxa de crescimento em músculo (TCM), obtidos de 704 suínos Large White. Coeficientes de herdabilidade (h2) e correlações genéticas (rG) e fenotípicas (rP) foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML), usando modelo que inclui efeitos fixos (sexo e grupo contemporâneo) e aleatórios (efeitos genéticos e residuais). O efeito comum de leitegarda não foi utilizado no modelo, devido ao pequeno tamanho do arquivo de dados e à detecção de um confundimento entre os efeitos fixos e aleatórios. Utilizou-se covariável "peso de abate" para RC e "peso da carcaça fria" para as demais características, quando necessário. As estimativas de h2 para RC, CCMB, CCMA, ETM, P2, AOL, RCG, RP, PC, PG, PCM, RGC, e TCM foram respectivamente 0,39; 0,34; 0,19; 0,17; 0,16; 0,27; 0,15; 0,12; 0,45; 0,36; 0,32; 0,39 e 0,37. A ETM, P2 e RCG foram as características mais correlacionadas com os teores de carne e gordura da carcaça, tendo correlações positivas com PG e RGC, variando de 0,66 a 0,92, e negativas com PC e PCM, variando de -0,56 a -0,86. A AOL, o CCMA e o RP tiveram correlações intermediárias e o CCMB e RC tiveram pouca correlação genética com esses teores. De maneira geral, a mesma tendência foi observada para as correlações fenotípicas. As características AOL e RCG tiveram as maiores correlações genéticas e fenotípicas com a TCM, demonstrando que, além de melhorar a qualidade da carcaça do animal, essas características de classificação permitem melhorar a taxa de produção da carne, através de seleção. Por ouro lado, as medidas de comprimento de carcaça (CCMB e CCMA) e espessura de toucinho (ETM e P2) tiveram correlações genéticas com TCM que desfavorecem a qualidade da carcaça, indicando a necessidade de se trabalhar com índice de seleção para estas características. Com exceção da AOL e RCG, as características de classificação demonstram não serem relacionadas fenotipicamente com a TCM.
Abstract: In order to estimate the genetic parameters of swine carcasses, data of dressing percentage (RC), carcass lenght by MBCC (CCMB), carcass lenght by the American method (CCMA), average backfat thickness (ETM), backfat thickness at 6,5 cm from the dorsal line (P2), loin eye area (AOL), lean:fat ratio (RCG) ham yield (RP), lean and fat percentages (PC and PG), lean cuts percentage (PCM), fat weight:lean weight ratio (RGC), and lean tissue growth rate (TCM) obtained from 704 swine of the Large White Breed. Heritability coefficients (H2), and genetic (rG) and phenotypic (rP) correlations were estimated by the Restricted Maximum Likelyhood Method (REML) using model which include fixed effects (sex and contemporary group), and randows (genetic and residual effects). The common litter effect was not utilized in the model, due to the small size of data file, and the detection of a confounding of the fixed and random effects. The covariables "slaughter weight" for RC and "cold carcass weight" for the other traits, were used when necessary. The estimates of H2 for RC, CCMB, CCMA, ETM, P2, AOL, RCG, RP, PC, PG, PCM, RGC, e TCM were 0,39; 0,34; 0,19; 0,17; 0,16; 0,27; 0,15; 0,12; 0,45; 0,36; 0,32; 0,39 and 0,37 respectively. ETM, P2 and RCG were the most genetically correlated traits with the carcass fat and meat contents. They showed positive correlations with PG and RGG, ranging from 0,66 to 0,92 and negative with PC and PCM ranging from -0,56 to -0,86. The AOL, CCMA and RP presented intermediary and the CCMB and RC showed little genetic correlation with those contents. In general, the same trend was observed for the phenotypic correlations. The AOL and RCG presented the gratest genetic and phenotypic correlation with the TCM showing that in addition to improving the animal's carcass quality, those classification traits enable to improve the lean production rate through selection. Onthe other hand, the carcass lenght (CCMB and CCMA) and backfat thickness (ETM and P2) had genetic correlations with TCM wich disfavor the carcass quality. With the exception of the AOL and RCG the classification traits showed not be correlated phenotypically with the TCM.
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URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11106
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções:DZO - Zootecnia - Mestrado (Dissertações)



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