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dc.contributor.authorBrito, Luiz Fernando
dc.date.accessioned2015-03-26T13:42:26Z-
dc.date.available2013-03-26
dc.date.available2015-03-26T13:42:26Z-
dc.date.issued2012-07-16
dc.identifier.citationBRITO, Luiz Fernando. Modeling the milk yield of Alpine and Saanen goat breeds using random regression. 2012. 95 f. Dissertação (Mestrado em Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2012.por
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br/handle/123456789/4769-
dc.description.abstractForam analisados 17.356 registros de produção de leite no dia do controle (PLDC) de 642 primeiras lactações de cabras da raça Alpina e 13.278 registros de 470 cabras da raça Saanen do rebanho da Universidade Federal de Viçosa. O objetivo foi modelar variações na PLDC durante a primeira lactação de cabras das raças Alpina e Saanen através de modelos de regressão aleatória (MRA), usando polinômios ortogonais de Legendre e B-splines para a obtenção de modelos mais parcimoniosos e adequados para a estimativa de parâmetros genéticos. As análises foram realizadas usando um MRA unicaracterístico, incluindo os efeitos aleatórios aditivo direto, ambiente permanente e residual. Além disso, o grupo contemporâneo, tipo de parto, agrupamento genético, e os efeitos linear e quadrático da idade da cabra ao parto foram incluídos como efeitos fixos. A curva média de produção de leite, e as funções de covariâncias dos efeitos genético aditivo e de ambiente permanente foram estimados por regressão aleatória utilizando polinômios ortogonais de Legendre de várias ordens (3 a 6) e funções B-spline (linear, quadrática e cúbica, com 3 a 6 nós). Além disso, foram avaliados números diferentes de classes de variâncias residuais. Os critérios para seleção dos modelos foram o logaritmo da função de máxima verossimilhança restrita, critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano e o Teste da Razão de Verossimilhança (TRV). Os componentes de covariância e os parâmetros genéticos foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita. O programa WOMBAT foi utilizado em todas as análises genéticas. As estimativas de herdabilidade apresentaram tendências semelhantes para ambas as funções e as estimativas foram diferentes para as raças Alpina e Saanen. Os modelos com um maior número de parâmetros foram mais eficazes para descrever a variação genética de PLDC ao longo da lactação. O MRA mais adequado para avaliação genética da PLDC de caprinos da raça Alpina é uma função B-spline quadrática, com seis nós, para a curva média e para as curvas de efeitos genéticos aditivos e de ambiente permanente e cinco classes de variância residual. O MRA mais recomendável para a avaliação genética da PLDC de caprinos da raça Saanen é uma função B-spline cúbica, com seis nós e cinco classes de variância residual, para todas as curvas.pt_BR
dc.description.abstractA total of 17,356 test-day records from 642 first lactations of Alpine goats and 13,278 records of 470 Saanen goats from the herd of Universidade Federal de Viçosa were used in this study. The objective was to model variations in test-day milk yield during the first lactation of Alpine and Saanen goats by random regression model (RRM), using orthogonal Legendre polynomials and B-splines in order to obtain adequate and parsimonious models for the estimation of genetic parameters. The analyses were performed using a single-trait RRM, including the direct additive, permanent environmental and residual random effects. In addition, contemporary group, type of kidding, genetic grouping, kidding order and linear and quadratic effects of the age of goat at calving were included as fixed effects. The mean trend of milk yield, and the additive genetic and permanent environmental covariance functions were estimated by random regression using different orders of orthogonal Legendre polynomial (3 to 6) and on B-spline functions (linear, quadratic and cubic, with 3 to 6 knots) and was evaluated different number of classes of residual variances. The criteria for selection of the models were the logarithm of restricted maximum likelihood function, Akaike information criterion, Bayesian information criterion and the Likelihood Ratio Test (LRT). The covariance components and the genetic parameters were estimated by the restricted maximum likelihood method. The program WOMBAT was used in all genetic analysis. Heritability estimates presented similar trends for the both functions and the estimates were different for Alpine and Saanen breeds. RRM s with a higher number of parameters were more useful to describe the genetic variation of test-day milk yield throughout the lactation. The most suitable RRM for genetic evaluation of PLDC of Alpine goat breed is a quadratic B-spline function, with six knots, to the mean trend and curves of additive genetic effects, permanent environmental effects and five classes of residual variance. The most recommendable RRM for genetic evaluation of PLDC Saanen goat breed is a cubic B-spline function, with six knots, to all curves and five classes of residual variances.eng
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Viçosapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectFunções de Covariânciapor
dc.subjectHeterogeneidade residualpor
dc.subjectLegendrepor
dc.subjectSplinespor
dc.subjectLegendreeng
dc.subjectSplineseng
dc.subjectCovariance functionseng
dc.subjectHeterogeneity residualeng
dc.titleModelagem da produção de leite de cabras das raças Alpina e Saanen utilizando regressão aleatóriapor
dc.title.alternativeModeling the milk yield of Alpine and Saanen goat breeds using random regressioneng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1549734245352969por
dc.contributor.advisor-co1Rodrigues, Marcelo Teixeira
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788161Y5por
dc.contributor.advisor-co2Machado, Thea Mirian Medeiros
dc.contributor.advisor-co2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787015H8por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentGenética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Mepor
dc.publisher.programMestrado em Genética e Melhoramentopor
dc.publisher.initialsUFVpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA::GENETICA E MELHORAMENTO DOS ANIMAIS DOMESTICOSpor
dc.contributor.advisor1Torres, Robledo de Almeida
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783366H0por
dc.contributor.referee1Ribeiro Junior, José Ivo
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6por
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