Efeito da autocorrelação na modelagem da curva de lactação de cabras

Abstract

Neste estudo o modelo de Wood foi ajustado à 1.069 curvas de lactações de cabras, sob três diferentes situações de estrutura residual. Na primeira, os erros foram considerados como independentes para todas as lactações, na segunda como autoregressivos de primeira ordem também para todas as lactações e na terceira como independentes e autoregressivos de primeira ordem para as lactações que não apresentaram e apresentaram autocorrelação residual, respectivamente, segundo o teste Durbin-Watson. Essas três situações foram comparadas entre si pelos percentuais de convergência, e pelas médias e coeficientes de variação (CV) dos quadrados médios do erros (QME) e dos coeficientes de determinação (R2) ajustados. Posteriormente, as estimativas dos componentes de variância e dos parâmetros genéticos para a produção total de leite (PL), para os coeficientes a , b e c do modelo de Wood e para produção de leite no pico (ymax), tempo para atingir o pico (tmax) e fator de persistência (pers) de cada lactação, foram obtidas utilizando-se o aplicativo REMLF90 (Misztal, 2002), com objetivo de verificar a influência da autocorrelação residual sobre as estimativas de herdabilidade (h2) e repetibilidade (r) e sobre a classificação dos animais de acordo com seus valores genéticos. Foram feitas duas avaliações genéticas multicaracterísticas de PL com a , b e c e PL com ymax, tmax e pers, por meio de um modelo que incluiu como efeitos aleatórios o animal, o ambiente permanente e o resíduo; como efeitos fixos o grupo contemporâneo (anoestação de parto), número de crias por parto, grupos genéticos e ordem de parto e como co- variáveis a duração da lactação (linear) e a idade da cabra ao parto (linear e quadrática). No estudo do ajuste do modelo de Wood às curvas de lactação individuais foram encontradas diferenças muito pequenas entre as três situações de estrutura residual, não sendo possível indicar uma estrutura residual que resulte em melhor ajuste do modelo de Wood. Os baixos valores de h2 e r para os parâmetros a , b e c sob as três situações indicaram que os ganhos obtidos pela seleção para o formato da curva foram pequenos. As diferentes estruturas residuais abordadas influenciaram as estimativas dos parâmetros h2 e r e das correlações entre as características estudadas. Além disso, levaram a diferentes classificações dos animais, baseadas nos valores genéticos de todas as características estudadas. Portanto, ao aplicar o modelo de Wood, a correção dos erros que não forem independentes deverá ser realizada.

In this study, the Wood model was adjusted to1069 lactations curve from dairy goats, for three different situations of residual structure. At first, the errors were considered as independent for all lactations, in the second as autoregressives of first order also for all lactations and in the third as independent for lactations that showed no residual autocorrelation and autoregressives of first order for lactations that showed, respectively, according the Durbin- Watson test. These three situations were compared by the percentage of convergence and the average and coefficients of variation of the mean square errors (MSE) and coefficients of determination (R2) adjusted. Subsequently, estimates of the variance components and genetic parameters for total milk yield (MY), for coefficients of the Wood model (a, b and c ) and for milk yield at peak (ymax), time to reach the peak (Tmax) and persistency factor (pers) of each lactation were obtained using the procedure REMLF90 (MISZTAL, 2002), with the objective to determine the influence of residual autocorrelation on heritability (h2) and repeatability (r) estimates and of animals rank according to their breeding values. Two genetic evaluations were made, one for MY with coefficients of the Wood model and other for MY with ymax, tmax e pers. The statistical model included the random effects of animal, permanent environmental and error, the fixed effects of contemporary group (year - season of kidding), number of kids per birth, genetic groups and kidding order, and the days in milk (linear) and age at kidding (linear and quadratic) covariates. In the study of individual fitting of the Wood model to lactation curves differences between the three cases of residual structure were very small, then it was not possible to give a residual structure that results in better fit of the model of Wood. The low values for h2 and r estimates for a, b, c coefficients in this three situations indicated that the gains obtained by selection for the shape of the curve was small. The different residual structures used influence estimates of the parameters h2, r and the correlations between traits. In addition, caused differences in animals rank, based on their breeding values of all traits. Therefore, in applying the Wood model, the correction of errors that are not independent must be done.