Análise genética de características de produção e qualidade de ovos de linhagens de aves caipiras (>i/i<) utilizando modelos de regressão e multivariados

Autor: Luiz Firmino dos Santos Júnior
Přispěvatelé: Gerson Barreto Mourão, Leila de Genova Gaya
Rok vydání: 2022
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
Popis: A avicultura de postura alternativa é um dos mercados com maior potencial de crescimento e a agricultura familiar, onde está inserida a produção alternativa de ovos, é responsável por mais de 70% dos alimentos que chegam à mesa dos brasileiros. Na avicultura alternativa de postura, são utilizadas linhagens de galinhas caipiras criadas com acesso a pasto ou piquetes. Umas das principais vantagens deste sistema, é que ao final do ciclo de postura dessas aves, elas podem ser abatidas com peso corporal superior às aves de postura comerciais. Porém, ainda não existem muitos estudos no sentido de selecionar e estudar linhagens brasileiras caipiras para postura dentro dos programas de melhoramento genético de aves. O objetivo deste trabalho foi analisar os dados de produção e qualidade de ovos de 732 aves de linhagens caipiras, por meio de modelos de regressão e multivariados, para estimar componentes de variância e realizar uma avaliação genética das linhagens Caipirinha, Caipirão e Azul da ESALQ, 7P, Carijó Barbada, Baianinha, Perna Longa e Sooho. Medidas repetidas ao longo do tempo ou dados longitudinais são como regra dentro dos estudos com melhoramento genético, e dentre algumas das classes de métodos mais adequados para estes estudos, temos a classe não paramétrica, que usa funções de covariância baseadas em funções flexíveis como os polinômios por exemplo, o que vai gerar o método de regressão aleatória (RRM). Os RRM são utilizados quando se deseja modelar a forma ou trajetória de observações que foram realizadas ao longo do tempo (dados longitudinais). Como o avanço científico, cada vez mais características de interesse dentro da avicultura de postura têm sido consideradas relevantes, o que faz com que a estatística multivariada tenha certas limitações ao analisar todas essas características, criando modelos muito complexos, de difícil interpretação e também obtendo um ganho genético menor, já que esse ganho é reduzido à medida que se aumenta a quantidade de características em um índice de seleção. Uma alternativa para solucionar esse impasse é a utilização de metodologias multivariadas, como a análise fatorial exploratória (AFE), que permitam que se identifique um pequeno grupo de variáveis que possam analisar um grande número de características. O modelo de regressão aleatória utilizando polinômios de Legendre de 2a ordem se ajustou bem aos dados de produção de ovos de galinhas caipiras, descrevendo bem a curva de produção ao longo das idades de 120 a 456 dias das aves. A herdabilidade apresentou comportamento decrescente inicialmente ao longo da trajetória das idades, enquanto que as variâncias genética aditiva e de ambiente permanente apresentaram o mesmo comportamento no início, mas ao longo do tempo voltaram a crescer. A linha Caipirinha da ESALQ foi a que apresentou os melhores valores genéticos estimados (EBV). A análise fatorial exploratória utilizando dados de valores genéticos estimados para as características de produção e qualidade de ovos com dois fatores apresentou uma melhor explicação das porcentagens das variâncias que ocorrem 7 nas variáveis originais deste estudo quando comparada com a AFE com dados fenotípicos, mostrando que o fator genético dá mais importância para uma maior quantidade de características. A variável altura de albúmen não apresentou importância neste estudo na composição de nenhum dos fatores. No final da análise, das 7 variáveis iniciais, apenas 6 foram importantes para compor as dois fatores da AFE, sendo elas produção de ovos, idade ao primeiro ovo, espessura de casca, peso da gema, peso da casca e peso do ovo, sendo que altura de albúmen não apresentou relevância para compor nenhum dos fatores. Alternative egg production is one of the markets with the greatest growth potential and family farming, where alternative egg production is inserted, is responsible for more than 70% of the food that reaches the Brazilian table. In alternative laying poultry, strains of free-range chickens raised with access to pasture or paddocks are used. One of the main advantages of this system is that at the end of the laying cycle of these birds, they can be slaughtered with higher body weight than commercial laying birds. However, there are still not many studies in the sense of selecting and studying Brazilian redneck lines for laying within the poultry genetic improvement programs. The objective of this work was to analyze data on production and egg quality of 732 free-range strains, using regression and multivariate models, to estimate variance components and carry out a genetic evaluation of the Caipirinha, Caipirão and Azul strains from ESALQ, 7P, Carijó Barbada, Baianinha, Long Leg and Sooho. Repeated measurements over time or longitudinal data are as a rule within studies with genetic improvement, and among some of the most suitable classes of methods for these studies, we have the nonparametric class, which uses covariance functions based on flexible functions such as polynomials for example, what will generate the random regression method (RRM). RRMs are used when you want to model the shape or trajectory of observations that have been carried out over time (longitudinal data). As scientific advances, more and more characteristics of interest within the poultry industry have been considered relevant, which makes multivariate statistics have certain limitations when analyzing all these characteristics, creating very complex models, difficult to interpret and also obtaining a lower genetic gain, as this gain is reduced as the number of traits in a selection index increases. An alternative to solve this impasse is the use of multivariate methodologies, such as exploratory factor analysis (EFA), which allow the identification of a small group of variables that can analyze a large number of characteristics. The random regression model using 2nd order Legendre polynomials fitted well to the egg production data of free-range hens, describing well the production curve over the ages of 120 to 456 days of the birds. Heritability showed a decreasing behavior initially along the trajectory of the ages, while the additive genetic and permanent environment variances showed the same behavior at the beginning, but over time they increased again. ESALQ\'s Caipirinha line presented the best estimated genetic values (EBV). Exploratory factor analysis using estimated breeding value data for egg production and egg quality traits with two factors presented a better explanation of the percentages of variances that occur 7 in the original variables of this study when compared with the AFE with phenotypic data, showing that the Genetic factor gives more importance to a greater amount of traits. The albumen height variable was not important in this study in the composition of any of the factors. At the end of the analysis, of the 7 initial variables, only 6 were important to compose the two EFA factors, namely egg production, age at first egg, shell thickness, yolk weight, shell weight and egg weight, being which albumen height was not relevant to compose any of the factors.
Databáze: OpenAIRE
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