MODELOS DE REGRESSÃO ALEATÓRIA NA AVALIAÇÃO DO CRESCIMENTO

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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.

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