Estudo de características de produção de matrizes de corte por meio da análise de componentes principais

Abstract

Avaliou-se o descarte de variáveis de produção, em análises de componentes principais, de três linhagens de matrizes de corte do Programa de Melhoramento Genético da Universidade Federal de Viçosa, utilizando informações de 270 aves, sendo 90 de cada linhagem. As características analisadas foram dias para postura do primeiro ovo (DPPO), taxa de postura da 22ª a 56ª semana (TP), peso médio individual na 32ª (PMI1), na 40ª (PMI2), na 48ª (PMI3), na 56ª (PMI4) e na 64ª semana (PMI5) e peso médio do ovo, obtido pela média da pesagem de três ovos na 32ª (PMO1), na 40ª (PMO2), na 48ª (PMO3), na 56ª (PMO4) e na 64ª semana (PMO5). Dos 12 componentes principais, sete apresentaram variância menor do que 0,7 (autovalor menor do que 0,7), sugerindo-se sete variáveis para descarte. As variáveis descartadas foram aquelas que apresentaram maiores coeficientes, em valor absoluto, a partir do último componente principal. Observou-se correlação linear simples e significativa entre as variáveis descartadas e as não descartadas, que indica redundância de variáveis, razão do descarte. Recomendam-se as variáveis: DPPO, TP, PM14, PMO1 e PMO4 para o estudo de características da produção de matrizes de frango de corte por meio da análise de componentes principais.

Records of 270 meat-type chickens from three lines, 90 of each one, were used to discard variables in a principal component analysis. Data were obtained from meat-type chicken lines of the genetic breeding program of the Universidade Federal de Viçosa. The following traits were evaluated: days at first egg (DFE), egg production rate (EPR) from 22nd to 56th week, body weights at 32nd (BW1), 40th (BW2), 48th (BW3), 56th (BW4), and 64th weeks of age (BW5), and average of three egg weights, at 32nd (EW1), 40th (EW2), 48th (EW3), 56th (EW4) and at 64th weeks (EW5). From the 12 principal components, seven showed variance lower than 0,7 (eigenvalue lower than 0,7), suggesting seven variables to be discarded. Variables which showed the highest coefficients, in absolute value, in the last principal component were discarded. Highly correlated variables with the smaller principal components variance explain a small part of the whole variation. In addition, discarded variables in function of the significant simple linear correlation with the nondiscorded variable, were considered redundants. The variables DFE, EPR, BW4, EW1, and EW4 are recommended for principal component analysis of broiler matrix.