Modelos para avaliação genética do tamanho de leitegada em suínos

Abstract

Para estimar parâmetros genéticos para o número total de leitões nascidos (NLNT) e nascidos vivos (NLNV), empregaram-se modelos de repetibilidade, uni-características, bi-características, e de regressão aleatória (MRA). Os grupos de contemporâneos (GC) empregados nos três primeiros modelos foram: GC1 (granja-anoépoca) GC2 (granja-ano-mês) e GC3 (granja-ano-semana) relacionados com local e data em que ocorreu a parição. Para NLNT e NLNV, a herdabilidade (h2) estimada pelo modelo de repetibilidade foi de 0,09 ± 0,02. Nos modelos uni-características, a definição GC3 levou à estimativas mais elevadas nas ultimas parições. O modelo de repetibilidade com três classes de variâncias residuais foi o que apresentou melhor ajuste segundo o Teste da Razão de Verossimilhança (LRT) e o Critério de Informação de Akaike (AIC), para ambas as características. Dois MRA adicionais também foram ajustados para ambas as características. Para NLNT, um MRA linear e um quadrático de rank 2, ambos com três classes de variâncias residuais. Para NLNV, o primeiro foi um MRA linear, o segundo foi um MRA linear (genética) e quadrática com rank 2 (ambiente permanente). As estimativas de herdabilidade obtidas pelos MRA foram menores que as para o modelo multi-característica. As correlações genéticas obtidas pelos MRA tenderam a diminuir com o decorrer das parições, para ambas características. As correlações genéticas entre ordens de parição, de maneira geral foram altas, indicando que ao selecionar-se para primeira ganhos genéticos podem ser obtidos nas parições subseqüentes.

Repeatability, single-trait, multiple-trait (MTM) and random regression models (RRM) were used with the objective to estimate genetic parameters for the number of piglets born in total (NOBT) and the number of piglets born alive (NOBA). Three different structures of cotemporary groups were applied: CG1 (herdyear- season), CG2 (herd-year-monthly) e CG3 (herd-year-weekly). For NOBT and NOBA, the estimates of heritability by repeatability model, were 0.09 ± 0.02. The estimates of heritability by single-trait model with CG3 definition were higher in 5th and 6th parities. The repeatability model with three classes of residual variances presented best fit. Two additional RRM were adjusted for both traits. For NOBT a linear and a quadratic RRM with rank 2, and three classes of residual variances, were utilized and for NOBA a linear RRM and Linear, for genetics effects, and quadratic with rank 2, for permanent environmental. The heritability estimates by RRM model were lower than MTM. The genetic correlations estimated by RRM tended to decrease over parities, for both traits. The genetics correlations were high among the most parities, indicating that the selection in the first parity will result in genetic gains in later parities.