MODELOS DE REGRESSÃO ALEATÓRIA PARA AVALIAÇÃO DO CRESCIMENTO DE CAPRINOS DA RAÇA ANGLONUBIANA

Abstract

RESUMO Conhecer as particularidades das fases do crescimento dos animais é importante para equacionar os interesses do produtor, sendo isso possível com a utilização de modelos de regressão aleatória na avaliação da curva de crescimento com informações de pesagens dos indivíduos. Objetivou-se com esta pesquisa comparar modelos de regressão aleatória para determinar o mais adequado para descrever mudanças nos parâmetros genéticos ao longo da curva de crescimento de caprinos. Ajustou-se modelos de regressão aleatória a pesos de caprinos da raça Anglonubiana manejado em sistema de criação extensiva em um rebanho experimental. Utilizou-se 6.593 dados de 796 animais mensurados até 130 dias de idade. Os efeitos genéticos e de ambiente permanente diretos e materno foram incluídos como aleatórios nos modelos; os grupos de contemporâneos foram admitidos como efeito fixo e a idade das mães como covariável. Na modelagem do resíduo considerou-se variância homogênea e também heterogêneas com cinco classes de idade. Com a estrutura mais adequada de variância residual, foram comparados modelos de regressão aleatória para modelagem dos efeitos aleatórios, utilizando-se os critérios de informação de Akaike (AIC), Akaike corrigido (AICC) e critério bayesiano de Schwarz (BIC). O modelo que considerou variâncias homogêneas com ordens 3, 3, 3, 3 para os efeitos genético aleatórios foi o mais adequado para a modelagem do crescimento dos animais. A herdabilidade direta (h²) variou de 0,13 a 0,40 e a materna apresentou valores mais baixos. As correlações genéticas do peso entre idades mais próximas foram altas. Portanto, são evidencias consistentes para seleção ser realizada na pré-desmama para reposição em sistema extensivo de criação. ABSTRACT Knowing the particularities of the stages of the growth of the animals is important to equate the interests of the producer, being possible with the use of random regression models in the evaluation of the growth curve with information of weighing of the individuals. The objective of this research was to compare random regression models to determine the most appropriate to describe changes in genetic parameters along the growth curve of goats. Random regression models were fitted to weights of goats of the Anglonubian breed handled in an extensive breeding system in an experimental flock. We used 6,593 data from 796 animals measured up to 130 days of age. The genetic and direct permanent and maternal environment effects were included as random in the models; the groups of contemporaries were admitted as fixed effect and the age of the mothers as covariate. In the modeling of the residue was considered homogeneous variance and also heterogeneous with five age classes. With the most adequate structure of residual variance, random regression models for random effects modeling were compared using Akaike (AIC), Corrected Akaike (AICC) and Bayer Schwarz (BIC) criteria. The model that considered homogeneous variances with orders 3, 3, 3, 3 for the random genetic effects was the most suitable for modeling the growth of the animals. The direct heritability (h²) varied from 0.13 to 0.40 and the maternal presented lower values. Genetic correlations of weight among the closest ages were high. Therefore, it is consistent evidence for selection to be performed in pre-weaning for replenishment in an extensive breeding system.