Proposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM

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dc.creatorSilva, N. A. M.
dc.creatorLana, Â. M. Q.
dc.creatorSilva, F. Fonseca e
dc.creatorLima, R. R.
dc.creatorSilva, M. A.
dc.creatorBergmann, J. A. G.
dc.date.accessioned2020-11-29T03:07:23Z
dc.date.available2020-11-29T03:07:23Z
dc.date.issued2012-10
dc.description.abstractTwo methodologies in genetic evaluation of growth curves of Nellore cattle were compared: the SAEM algorithm and the Two Step method. To implement these methodologies the Brody modified growth curve and the sire model were used. The difference between the SAEM and the Two Step is that SAEM estimates jointly the parameters of the model and genetics and environmental effects and the Two Step method does this process in two independent steps. Estimates of the fixed effects and genetics parameters, and prediction breeding values for the sires were obtained from the methodologies. From the breeding values genetic curves were obtained for the sires. The SAEM algorithm proved consistent in the estimation of fixed effects and prediction of random effects.pt_BR
dc.description.resumoCompararam-se duas diferentes metodologias na avaliação genética de curvas de crescimento de animais Nelore: o algoritmo SAEM e o método Two-step. Para a implementação dessas metodologias, foram utilizados o modelo de crescimento de Brody modificado e o modelo touro. A diferença entre o SAEM e o Two-step é que o algoritmo SAEM estima simultaneamente parâmetros do modelo e efeitos genéticos e ambientais, e o método Two-step faz esse processo de estimação em duas etapas distintas. Mais ainda, o algoritmo SAEM utiliza o método de máxima verossimilhança, e o do Two-step o de máxima verossimilhança restrita. Foram obtidos, com base nas metodologias testadas, além das estimativas de efeitos fixos e parâmetros genéticos, os valores genéticos preditos para os touros avaliados. A partir dos valores genéticos preditos, foram obtidas as curvas genéticas para os touros. O algoritmo SAEM mostrou-se consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore.pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, N. A. M. et al. Proposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM. Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia, Belo Horizonte, v. 64, n. 5, p. 1256-1264, Oct. 2012. DOI: 10.1590/S0102-09352012000500025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br//handle/1/45638
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Escola de Veterináriapt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.sourceArquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia (ABMVZ)pt_BR
dc.subjectComponente de covariânciapt_BR
dc.subjectAlgoritmo estocástico EMpt_BR
dc.subjectCurvas genéticaspt_BR
dc.subjectCovariance componentspt_BR
dc.subjectEM stochastic algorithmpt_BR
dc.subjectGenetics curvespt_BR
dc.subjectStochastic approximation EM (SAEM)pt_BR
dc.titleProposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEMpt_BR
dc.title.alternativeProposal for genetic analysis of growth curves of cattle through the SAEM algorithmpt_BR
dc.typeArtigopt_BR

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