000			04436nab a2200325 i 4500
003			BR-BrBNA
005			20241014151530.0
008			241014b2016 bl.mr|pooa||| 00| 0 eng |
040			_aBR-BrBNA _beng
072			_aL10 _b5213-5214
100			_aRodrigo Reis Mota
100			_aEdson Vinícius Costa
100			_aPaulo Sávio Lopes
100			_aMoyses Nascimento
100			_aLuciano Pinheiro da Silva
100			_aFabyano Fonseca e Silva
100			_aLuiz Fernando Aarão Marques
245			_aMulti-Trait analysis of growth traits: fitting reduced rank models using principal components for Simmental beef cattle
500			_aPublicação on-line; 16 ref.; 2 illus; 2 tables; Sumaries (En, Pt)
520			_a ABSTRACT - The aim of this research was to evaluate the dimensional reduction of additive direct genetic covariance matrices in genetic evaluations of growth traits (range 100-730 days) in Simmental cattle using principal components, as well as to estimate (co)variance components and genetic parameters. Principal component analyses were conducted for five different models-one full and four reduced-rank models. Models were compared using Akaike information (AIC) and Bayesian information (BIC) criteria. Variance components and genetic parameters were estimated by restricted maximum likelihood (REML). The AIC and BIC values were similar among models. This indicated that parsimonious models could be used in genetic evaluations in Simmental cattle. The first principal component explained more than 96% of total variance in both models. Heritability estimates were higher for advanced ages and varied from 0.05 (100 days) to 0.30 (730 days). Genetic correlation estimates were similar in both models regardless of magnitude and number of principal components. The first principal component was sufficient to explain almost all genetic variance. Furthermore, genetic parameter similarities and lower computational requirements allowed for parsimonious models in genetic evaluations of growth traits in Simmental cattle. Key words: computational demand, genetic parameters, heritability.
520			_a RESUMO - Objetivou-se estudar a efetividade da redução da dimensão da matriz de covariância do efeito genético direto na avaliação genética do crescimento (pesos dos 100 aos 730 dias de idade) de bovinos Simental, por meio da análise de componentes principais, e estimar componentes de (co)variância e parâmetros genéticos. A análise de componentes principais foi realizada ajsutando-se cinco diferentes modelos: um modelo multicaracterístico padrão, de posto completo, e quatro modelos de posto reduzido. Os modelos foram comparados via informação de Akaike (AIC) e informação Bayesiana de Schwarz (BIC). Os componentes de variância e parâmetros genéticos foram obtidos via REML. Os valores de AIC e BIC para os modelos testados foram similares, indicando a possibilidade da escolha de um modelo mais parcimonioso na avaliação genética da raça Simental. O primeiro componente principal explicou mais de 96% de toda variação genética aditiva direta em ambos os modelos. Os valores de herdabilidades foram maiores em idades mais avançadas e variaram de 0,05 (peso aos 100 dias) a 0,30 (peso aos 730 dias). As estimativas de correlações genéticas foram similares em todos os modelos e apresentaram mesma magnitude e comportamento independentemente do número de componentes principais adotado. Diante dos resultados, pode-se afirmar que apenas o primeiro componente principal foi suficiente para explicar quase que na totalidade a variação genética aditiva direta existente. Além disso, a similaridade dos parâmetros genéticos estimados e a menor demanda computacional são indicativos da possibilidade da utilização de modelos mais parcimoniosos na avaliação genética de bovinos Simental. Palavras-chave: herdabilidade, demanda computacional, parâmetros genéticos.
650			_aGADO SIMENTAL
650			_aGADO MISTO
650			_aHERDABILIDADE
650			_aPARÂMETRO GENÉTICO
773	0		_02408 _9314931 _dSanta Maria-RS Universidade Federal de Santa Maria - Centro de Ciências Rurais 1991 _o2024-1182 _tCiência Rural (Brazil) _x0103-8478 _gv. 46(9) p. 1656-1661; (2016) _wBR2024001773
856			_uhttps://www.scielo.br/j/cr/a/q6FjfqRWD4mDNJhbtW4t4dK/?format=pdf&lang=en
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