Comparação entre metodologias para avaliar a idade à primeira concepção em éguas Puro-Sangue Inglês

M.D.S. Mota, R. Taveira, H. Oliveira

Resumen


No Brasil, devido à existência do ano hípico para a raça Puro-Sangue Inglês, os dados reprodutivos são geralmente truncados, já que os criadores tentam obter produtos nascidos no começo do ano hípico, a fim de aproveitarem a vantagem competitiva (animais mais desen-volvidos, maduros e treinados) destes em relação aos animais nascidos mais tardiamente no mesmo ano hípico. Para análise destes dados deve-se utilizar metodologias adequadas. Sendo assim, este trabalho objetivou comparar três metodologias: método da máxima verossimilhança restrita, com a utilização do aplicativo MTDFREML, análise bayesiana sem dados censurados por meio do programa MTGSAM e análise bayesiana com dados censurados pelo programa LMCD, para avaliação da idade à primeira concepção em éguas da raça Puro-Sangue Inglês, a fim de verificar seu impacto na escolha de reprodutores durante a seleção. O arquivo de dados continha 3509 registros de idade à primeira concepção (meses) de éguas da raça Puro-Sangue Inglês. As estimativas de herdabilidades obtidas foram 0,23, 0,30 e 0,0926 (escala log), para o MTDF, MTGSAM e LMCD, respectivamente. Considerando todos os animais do pedigree (6713), as correlações de ranking variaram de 0,91 a 0,99. Quando considerado apenas os garanhões (656), variaram de 0,48 a 0,99 (considerando diferentes por-centagens de machos selecionados) entre as metodologias de avaliação. As maiores mudanças na classificação geral foram observadas quando comparado o LMCD com as outras duas metodologias. Considerando que o modelo linear censurado é o mais adequado para análise de características com dados censurados, observou-se que as informações de censura levariam a escolha de diferentes animais durante o processo de seleção, quando comparado com as outras duas metodologias de análise.

Palabras clave


Dados censurados. Equino. Reprodução.

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DOI: https://doi.org/10.21071/az.v60i231.4505

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