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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
21/06/2016 |
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Data da última atualização: |
21/06/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
OLIVEIRA, H. R.; SILVA, F. F.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D.; SOUZA, N. O.; JUNQUEIRA, V. S.; RESENDE, M. D. V. de; BORQUIS, R. R. A.; RODRIGUES, M. T. |
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Afiliação: |
H. R. Oliveira, UFV; F. F. Silva, UFV; O. H. G. B. D. Siqueira, UFV; N. O. Souza, UFV; V. S. Junqueira, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; R. R. A. Borquis, UNESP; M. T. Rodrigues, UFV. |
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Título: |
Combining different functions to describe milk, fat, and protein yield in goats using Bayesian multiple-trait random regression models. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Animal Science, v. 94 n. 5, p. 1865-1874, May 2016. |
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DOI: |
10.2527/jas2015-0150 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We proposed multiple-trait random regression models (MTRRM) combining different functions to describe milk yield (MY) and fat (FP) and protein (PP) percentage in dairy goat genetic evaluation by using Bayesian inference. A total of 3,856 MY, FP, and PP test-day records, measured between 2000 and 2014, from 535 first lactations of Saanen and Alpine goats, including their cross, were used in this study. The initial analyses were performed using the following single-trait random regression models (STRRM): third- and fifth-order Legendre polynomials (Leg3 and Leg5), linear B-splines with 3 and 5 knots, the Ali and Schaeffer function (Ali), and Wilmink function. Heterogeneity of residual variances was modeled considering 3 classes. After the selection of the best STRRM to describe each trait on the basis of the deviance information criterion (DIC) and posterior model probabilities (PMP), the functions were combined to compose the MTRRM. All combined MTRRM presented lower DIC values and higher PMP, showing the superiority of these models when compared to other MTRRM based only on the same function assumed for all traits. Among the combined MTRRM, those considering Ali to describe MY and PP and Leg5 to describe FP (Ali_Leg5_Ali model) presented the best fit. From the Ali_Leg5_Ali model, heritability estimates over time for MY, FP. and PP ranged from 0.25 to 0.54, 0.27 to 0.48, and 0.35 to 0.51, respectively. Genetic correlation between MY and FP, MY and PP, and FP and PP ranged from −0.58 to 0.03, −0.46 to 0.12, and 0.37 to 0.64, respectively. We concluded that combining different functions under a MTRRM approach can be a plausible alternative for joint genetic evaluation of milk yield and milk constituents in goats. MenosWe proposed multiple-trait random regression models (MTRRM) combining different functions to describe milk yield (MY) and fat (FP) and protein (PP) percentage in dairy goat genetic evaluation by using Bayesian inference. A total of 3,856 MY, FP, and PP test-day records, measured between 2000 and 2014, from 535 first lactations of Saanen and Alpine goats, including their cross, were used in this study. The initial analyses were performed using the following single-trait random regression models (STRRM): third- and fifth-order Legendre polynomials (Leg3 and Leg5), linear B-splines with 3 and 5 knots, the Ali and Schaeffer function (Ali), and Wilmink function. Heterogeneity of residual variances was modeled considering 3 classes. After the selection of the best STRRM to describe each trait on the basis of the deviance information criterion (DIC) and posterior model probabilities (PMP), the functions were combined to compose the MTRRM. All combined MTRRM presented lower DIC values and higher PMP, showing the superiority of these models when compared to other MTRRM based only on the same function assumed for all traits. Among the combined MTRRM, those considering Ali to describe MY and PP and Leg5 to describe FP (Ali_Leg5_Ali model) presented the best fit. From the Ali_Leg5_Ali model, heritability estimates over time for MY, FP. and PP ranged from 0.25 to 0.54, 0.27 to 0.48, and 0.35 to 0.51, respectively. Genetic correlation between MY and FP, MY and PP, and FP and PP ranged fro... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Ali and Schaeffer function; B-splines; Deviance information criterion; Legendre polynomials; Posterior model probabilities; Wilmink function. |
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Thesagro: |
Cabra leiteira; Leite; Método estatístico. |
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Thesaurus Nal: |
Dairy goats; Milk yield; Statistical analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
08/11/2011 |
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Data da última atualização: |
07/03/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
MENEZES, G. R. de O.; TORRES, R. de A.; SARMENTO, J. L. R.; RODRIGUES, M. T.; BRITO, L. F.; LOPES, P. S.; SILVA, F. G. da. |
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Afiliação: |
GILBERTO ROMEIRO DE OLIVEIRA MENEZES, CNPGC; Robledo de Almeida Torres, UFV; José Lindenberg Rocha Sarmento, UFPI; Marcelo Teixeira Rodrigues, UFV; Luiz Fernando Brito, UFV; Paulo Sávio Lopes, UFV; Felipe Gomes da Silva, UFV. |
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Título: |
Modelos de regressão aleatória na avaliação da produção de leite em cabras da raça Saanen. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Zootecnia, v.40, n.7, p.1526-1532, 2011. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Foram utilizados 10.238 registros semanais de produção de leite no dia do controle leiteiro provenientes de 388 primeiras lactações de cabras da raça Saanen visando comparar diferentes modelos de regressão aleatória (MRA). Primeiramente, foram comparados cinco modelos, cujos termos exponenciais da função de Wilmink assumiram os seguintes valores ?0,0350; ?0,0500; ?0,0565; ?0,0680 e ?0,1000 (W0350, W0500, W0565, W0680 e W1000, respectivamente), considerando-se homogeneidade de variância residual ao longo da lactação. No modelo W0500, o valor ?0,0500 foi mantido, enquanto nos modelos W0350, W0565, W0680 e W1000 foram usados os valores ?0,0350; ?0,0565; ?0,0680; e ?0,1000, respectivamente, em substituição ao valor ?0,0500, proposto no modelo original utilizado para bovinos de leite. Escolhido o melhor modelo, segundo o ln L, foram avaliadas, pelos critérios AIC, BIC e ln L, a homogeneidade e heterogeneidade da variância residual: homogeneidade, duas, três, quatro, cinco e seis classes ao longo da lactação. De acordo com o critério usado, o modelo W0350 apresenta o melhor ajuste dentre os avaliados. Com relação à variância residual, a utilização de seis classes ao longo da lactação é indicada pelos critérios AIC, BIC, ln L e teste de razão de verossimilhança. As estimativas de herdabilidade ao longo da lactação, para o melhor modelo, variam de 0,07 (2a semana de lactação) a 0,25 (20a semana de lactação). |
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Palavras-Chave: |
Produção de leite. |
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Thesagro: |
Caprino; Melhoramento Genético Animal. |
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Thesaurus NAL: |
Saanen. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/45886/1/rev-bras-zootecnia-gilberto.pdf
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Marc: |
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245 $aModelos de regressão aleatória na avaliação da produção de leite em cabras da raça Saanen.$h[electronic resource]
260 $c2011
520 $aForam utilizados 10.238 registros semanais de produção de leite no dia do controle leiteiro provenientes de 388 primeiras lactações de cabras da raça Saanen visando comparar diferentes modelos de regressão aleatória (MRA). Primeiramente, foram comparados cinco modelos, cujos termos exponenciais da função de Wilmink assumiram os seguintes valores ?0,0350; ?0,0500; ?0,0565; ?0,0680 e ?0,1000 (W0350, W0500, W0565, W0680 e W1000, respectivamente), considerando-se homogeneidade de variância residual ao longo da lactação. No modelo W0500, o valor ?0,0500 foi mantido, enquanto nos modelos W0350, W0565, W0680 e W1000 foram usados os valores ?0,0350; ?0,0565; ?0,0680; e ?0,1000, respectivamente, em substituição ao valor ?0,0500, proposto no modelo original utilizado para bovinos de leite. Escolhido o melhor modelo, segundo o ln L, foram avaliadas, pelos critérios AIC, BIC e ln L, a homogeneidade e heterogeneidade da variância residual: homogeneidade, duas, três, quatro, cinco e seis classes ao longo da lactação. De acordo com o critério usado, o modelo W0350 apresenta o melhor ajuste dentre os avaliados. Com relação à variância residual, a utilização de seis classes ao longo da lactação é indicada pelos critérios AIC, BIC, ln L e teste de razão de verossimilhança. As estimativas de herdabilidade ao longo da lactação, para o melhor modelo, variam de 0,07 (2a semana de lactação) a 0,25 (20a semana de lactação).
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650 $aMelhoramento Genético Animal
653 $aProdução de leite
700 1 $aTORRES, R. de A.
700 1 $aSARMENTO, J. L. R.
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700 1 $aSILVA, F. G. da
773 $tRevista Brasileira de Zootecnia$gv.40, n.7, p.1526-1532, 2011.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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