Proposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorSilva, N. A. M.-
Autor(es): dc.creatorLana, Â. M. Q.-
Autor(es): dc.creatorSilva, F. Fonseca e-
Autor(es): dc.creatorLima, R. R.-
Autor(es): dc.creatorSilva, M. A.-
Autor(es): dc.creatorBergmann, J. A. G.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:33:41Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:33:41Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-28-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-28-
Data de envio: dc.date.issued2012-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br//handle/1/45638-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1142395-
Descrição: dc.descriptionTwo methodologies in genetic evaluation of growth curves of Nellore cattle were compared: the SAEM algorithm and the Two Step method. To implement these methodologies the Brody modified growth curve and the sire model were used. The difference between the SAEM and the Two Step is that SAEM estimates jointly the parameters of the model and genetics and environmental effects and the Two Step method does this process in two independent steps. Estimates of the fixed effects and genetics parameters, and prediction breeding values for the sires were obtained from the methodologies. From the breeding values genetic curves were obtained for the sires. The SAEM algorithm proved consistent in the estimation of fixed effects and prediction of random effects.-
Descrição: dc.descriptionCompararam-se duas diferentes metodologias na avaliação genética de curvas de crescimento de animais Nelore: o algoritmo SAEM e o método Two-step. Para a implementação dessas metodologias, foram utilizados o modelo de crescimento de Brody modificado e o modelo touro. A diferença entre o SAEM e o Two-step é que o algoritmo SAEM estima simultaneamente parâmetros do modelo e efeitos genéticos e ambientais, e o método Two-step faz esse processo de estimação em duas etapas distintas. Mais ainda, o algoritmo SAEM utiliza o método de máxima verossimilhança, e o do Two-step o de máxima verossimilhança restrita. Foram obtidos, com base nas metodologias testadas, além das estimativas de efeitos fixos e parâmetros genéticos, os valores genéticos preditos para os touros avaliados. A partir dos valores genéticos preditos, foram obtidas as curvas genéticas para os touros. O algoritmo SAEM mostrou-se consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Escola de Veterinária-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceArquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia (ABMVZ)-
Palavras-chave: dc.subjectComponente de covariância-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo estocástico EM-
Palavras-chave: dc.subjectCurvas genéticas-
Palavras-chave: dc.subjectCovariance components-
Palavras-chave: dc.subjectEM stochastic algorithm-
Palavras-chave: dc.subjectGenetics curves-
Palavras-chave: dc.subjectStochastic approximation EM (SAEM)-
Título: dc.titleProposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM-
Título: dc.titleProposal for genetic analysis of growth curves of cattle through the SAEM algorithm-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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