Pesquisa Agropecuária Brasileira (Jan 2006)
Metanálise bayesiana de parâmetros genéticos para características de crescimento em bovinos de corte Bayesian meta-analysis of genetic parameters for growth traits in beef cattle
Abstract
Foi conduzida uma metanálise, sob enfoque bayesiano, em um conjunto de estimativas de herdabilidade, para características de crescimento em bovinos de corte de raças indianas, com 869 estimativas de herdabilidade de efeito direto, 186 estimativas de herdabilidade de efeito materno e 123 estimativas do coeficiente de correlação genética entre os efeitos direto e materno. A construção e o desenvolvimento de um modelo hierárquico possibilitam a obtenção de estimativas combinadas de herdabilidade para as características peso ao nascimento, peso ao desmame, peso aos 365 dias e peso aos 550 dias, cujos valores são, respectivamente: 0,31, 0,24, 0,28 e 0,33 para efeitos diretos; 0,09, 0,13, 0,12 e 0,05 para efeitos maternos; e -0,16, -0,16, -0,20 e -0,16 para as correlações entre esses efeitos. A metanálise conduzida sob enfoque bayesiano mostrou-se bastante adequada, uma vez que um modelo hierárquico considera as variâncias dentro e entre os estudos, e sua implementação e condução são facilitadas em virtude, principalmente, do avanço conseguido na área computacional.Bayesian meta-analysis was performed in a data set of heritability estimates for growth traits of zebu beef cattle with 869 direct heritabilities, 186 maternal heritabilities, and 123 direct-maternal genetic correlation. The fitting and development of a hierarchical model made possible to obtain pooled heritability estimates for birth weight, weaning weight, weight at 365 days of age and weight at 550 days of age, whose values were, respectively: 0.31, 0.24, 0.28 e 0.33 for direct effects; 0.09, 0.13, 0.12 e 0.05 for maternal effects; and -0.16, -0.16, -0.20 e -0.16 for direct-maternal genetic correlation. Meta-analysis conducted under Bayesian framework was adequate, since hierarchical model considers between-study and within-study variances, and its implementation and conduction are facilitated, mainly, due to the advance in computational area.
Keywords
