Estimação de parâmetros genéticos em tamanho de leitegada de suínos utilizando análises de características múltiplas

Abstract

Registros de animais da raça Large White foram utilizados para estimar componentes de co-variâncias e parâmetros genéticos para a característica número de leitões nascidos como medida do tamanho de leitegada. Na obtenção dos componentes de co-variâncias e dos parâmetros genéticos, utilizou-se o método da Máxima Verossimilhança Restrita, com o algoritmo Livre de Derivadas, por meio do programa MTDFREML. O modelo misto continha o efeito fixo de grupo contemporâneo e os efeitos aleatórios genético aditivo direto e residual. Dados das primeiras quatro parições foram usados em duas análises: análises unicaracterísticas e análise multicaracterística separada em séries de análises bicaracterísticas, na qual cada parição foi tratada como característica diferente. As estimativas de herdabilidades aditivas diretas para as parições obtidas nas análises multicaracterísticas foram consistentes com as estimativas obtidas nas análises unicaracterísticas, que variaram de 0,14 a 0,20. Estimativas de correlação fenotípica foram menores que as correlações genéticas. As correlações genéticas foram menores que 0,75 em todas as parições, exceto entre a terceira e a quarta parição, cuja correlação foi alta (0,91). A menor correlação genética foi observada entre a primeira e a segunda ordem de parto (0,60).

Data from the first four parities of Large White pigs were used to estimate (co)variance components and genetic parameters for litter size (LS) in single trait and multi-trait analyses. The (co)variance components and genetic parameters were estimated by restricted maximum likelihood using the MTDFREML program. LS in each parity was considered a different trait and the models included contemporary group as fixed effect and additive direct genetic and residual as random effects. Heritability estimates of LS in different parities in single trait analyses ranged from 0.14 to 0.20. Estimates of heritability in multi-trait analyses were similar to those obtained in single trait analyses. Phenotypic correlation estimates were lower than the genetic ones. Genetic correlations between parities were lower than 0.75, except for the estimate between the third and fourth parities, which was the highest one (0.91). The smallest genetic correlation (0.60) was observed between the first and second parities.