02856nam a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000250006024501130008526000160019830000100021450002610022452019790048565000110246465000160247565000340249165000250252565300220255065300290257265300370260118747002011-03-31       2010    bl uuuu  m   00u1 u    #d1 aMENEZES, G. R. de O.  aUso de polimônios segmentados na modelagem de dados longitudinais de ponderal em bovinos da raça Tabapuã.  a2010.c2010  a88 f.  aTese (Doutorado em Genética e Melhoramento Animal). -- Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG. Orientador: Prof. Dr. Robledo de Almeida Torres. Co - orientadores: Dr. Roberto Augusto de Almeida Torres Júnior, CNPGC; Prof.Ricardo Frediroco Euclydes.  aForam utilizados registros de peso do 1º ao 600º dia de idade de 84.215 bovinos da raça Tabapuã com o objetivo de avaliar o uso de polinômios segmentados lineares do tipo B na modelagem de dados longitudinais de ponderal utilizando modelo de regressão aleatória (MRA). Para a comparação dos resultados obtidos com MRA, análise  multicaracterística padrão foi realizada com pesos pré-ajustados aos 120, 240, 360 e 480 dias. Um MRA foi aplicado a um arquivo de dados semelhante ao usado na análise multicaracterística (mesmos animais e registros de peso, porém sem pré-ajuste para as idades avaliadas - MRA 1) e outro foi aplicado ao arquivo de dados completo (mesmos animais, porém com todos os registros de peso disponíveis destes animais - MRA2). MRA 1 e MRA2 incluíram efeitos aleatórios genético  aditivo direto e materno, de ambiente permanente direto e materno, se diferenciando pelo número de classes de resíduo, quatro para MRA 1 e seis para MRA2. Seis nós localizados nos  pontos O, 120, 240, 360, 480 e 600 dias foram considerados para MRA 1 e MRA2. A estimação dos componentes de (co) variância para os três modelos foi realizada usando abordagem   Bayesiana via amostrador de Gibbs. De maneira geral, os três modelos geraram componentes de (co) variância e parâmetros genéticos semelhantes para peso aos 120, 240, 360 e 480 dias. MRA1 apresentou problemas na modelagem dos extremos da faixa de dados avaliada. Quanto à classificação por valores genéticos, os modelos, também, de forma geral, foram similares, observando-se as maiores diferenças na avaliação de animais com menos informações. Diante dos resultados encontrados e, por permitir maior aproveitamento dos dados disponíveis bem como não necessitar de pré-ajustamento dos dados, a utilização de polinômios segmentado lineares do tipo B em MRA pode ser recomendada para uso em avaliação genética de dados longitudinais de  ponderal de bovinos de corte.  aBovino  aCrescimento  aMelhoramento Genético Animal  aMétodo Estatístico  aDesempenho animal  aEstimativa de parâmetro  aMétodo de regressão aleatória