Abstract:
RESUMO: A seleção dos melhores animais no rebanho depende das condições genéticas que podem ser ou não influenciadas pelo ambiente. Com isso, para o melhor direcionamento na avaliação genética dos animais, faz-se necessário a estimação de parâmetros genéticos. Objetivou-se com este estudo, estimar por meio da inferência bayesiana, os parâmetros genéticos de características de desempenho durante a fase lactante em caprinos, e caracterizar o potencial de pré-seleção nessa fase de animais de reposição. As características de desempenho ponderal foram os pesos ao nascer e aos 70 dias de idade e o ganho de peso, mensurados no período de 2001 a 2018. Foram comparados seis modelos, diferenciados pela presença ou ausência de efeitos genéticos aditivos direto e materno e de ambiente permanente, com e sem covariância. Foram realizadas as análises de inferência bayesiana, por meio de amostragem de Gibbs, com cadeias de 1.000.000 de ciclos, considerando-se burn-in de 200.000 com valores iniciais, tomados a cada 100 ciclos. Os modelos que melhor se ajustaram, de acordo com os critérios (DIC e fator de Bayes), à estrutura dos dados dos pesos ao nascer e aos 70 dias de idade e para o ganho de peso aos 70 dias, foram 6, 1 e 6, respectivamente. A quantidade de dados das características interferiu no particionamento dos componentes de variância de forma mais pronunciada na maior idade avaliada. A inclusão do efeito da covariância contribui para melhorar qualidade na partição dos efeitos genéticos em direto e efeito genético materno para o peso ao nascer e ganho de peso aos 70 dias. As estimativas de herdabilidade direta e materna obtidas com o modelo de melhor ajuste foram alta para o peso ao nascer (0,36 e 0,38), moderada para o peso aos 70 dias de idade (0,25) e para o ganho de peso aos 70 dias a herdabilidade direta e materna foram baixa e alta (0,09 e 0,25) com modelo só com efeito aditivo. A pré-seleção para desempenho na fase lactante pode ser recomendada como uma forma de direcionar o manejo de crias no rebanho para reprodução.
ABSTRACT: The selection of the best animals in the herd depends on genetic conditions that may or may not be influenced by the environment. Thus, for the best direction in the genetic evaluation of animals, it is necessary to estimate genetic parameters. The objective of this study was to estimate, through Bayesian inference, the genetic parameters of performance characteristics during the lactation phase in goats, and to characterize the potential for pre-selection in this phase of replacement animals. The ponderal performance traits were birth and 70-day weights and weight gain, measured in the period from 2001 to 2018. Six models were compared, differentiated by the presence or absence of direct and maternal additive genetic effects and permanent environment, with and without covariance. Bayesian inference analyses were performed, using Gibbs sampling, with chains of 1,000,000 cycles, considering burn-in of 200,000 with initial values, taken every 100 cycles. The models that best fit, according to the criteria (DIC and Bayes factor), the structure of the data for birth weight and weight gain at 70 days of age were 6, 1 and 6, respectively. The amount of trait data interfered with the partitioning of variance components in a more pronounced way at the highest age evaluated. The inclusion of the covariance effect contributes to improve quality in the partitioning of genetic effects in direct and maternal genetic effect for birth weight and weight gain at 70 days. The direct and maternal heritability estimates obtained with the best fit model were high for birth weight (0.36 and 0.38), moderate for weight at 70 days of age (0.25) and for weight gain at 70 days the direct and maternal heritability were low and high (0.09 and 0.25) with only additive effect model. Preselection for performance in the lactation phase can be recommended as a way to direct management of offspring in the herd for reproduction.