02671naa a2200193 a 450000100080000000500110000800800410001910000190006024501040007926000090018330000200019252018980021265000340211065300240214465300260216870000220219470000310221677302300224716612122010-03-15       2008    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aBARICHELLO, F.  aEfeito dos parâmetros do amostrador de Gibbs sobre o valor genético de escores visuais simulados.  c2008  a1 p.c1 CD-ROM.  aO Amostrador de Gibbs (AG) é a ferramenta de inferência bayesiana mais usada no melhoramento animal. Ele gera amostras auto-correlacionadas da distribuição de interesse. Neste contexto é importante determinar o descarte inicial (DI) e o intervalo de retirada (IR) de amostras de forma a evitar a influência dos valores iniciais e o dispêndio com o armazenamento de amostras. Os objetivos deste trabalho foram avaliar o efeito do tamanho da cadeia (TC), do DI e do IR sobre os valores genéticos aditivos direto (VA) e materno (VM) no estudo de características avaliadadas por escores visuais. Os dados utilizados foram obtidos por simulação a partir de um rebanho com 40 touros e 1.200 fêmeas acompanhado por 20 anos. A herdabilidade utilizada na simulação foi 0,25. Os valores genéticos foram estimados considerando modelo linear completo por meio do AG. Foram testadas TC de 700.000, 300.000 e 50.000 ciclos, respectivamente, DI de 40, 15 e 5% do TC, respectivamente, IR que correspondiam a uma amostra final com 0,1%; 1,0% e 10% do TC. Foram utilizadas todas as combinações de TC, DI e IR com duas repetições cada. Foi calculada, para cada repetição, a correlação entre os VA e VM estimados e os verdadeiros, dentro de categoria animal (touro, vaca e produto). As correlações dos VA de touro e produto não sofreram influência dos parâmetros estudados. As correlações dos VM de touro e produto foram inferiores para cadeia pequena. Para a correlação dos VA e VM de vaca houve efeito da interação TC*IR e DI*IR. Os valores “grande” e “médio” se equivaleram, sendo que os resultados menos satisfatórios foram encontrados com os parâmetros “pequenos”. Isto permite afirmar que para estimar adequadamente VM, são necessárias cadeias de 300.000 ciclos, podendo ser adotado um DI pequeno e IR longo para otimizar o uso dos recursos computacionais.  aMelhoramento Genético Animal  aAmostrador de Gibbs  aInferência bayesiana1 aALENCAR, M. M. de1 aTORRES JUNIOR, R. A. de A.  tIn: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA GADO DE CORTE, 4., 2008, Campo Grande, MS. Anais [da]... Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2008. 1 CD-ROM. Editores técnicos Valdemir Antônio Laura, Paulo Henrique Nogueira Biscola.