Heterogeneidade e avaliação genética em bovinos, estudo utilizando dados simulados = Heterogeneity and genetic evaluation in bovines, a study using simulated data - Antonio Policarpo Souza Carneiro; Robledo de Almeida Torres; Paulo Sávio Lopes; Ricardo Frederico Euclydes; Paulo Luiz Souza Carneiro; Fabyano Fonseca e Silva (Acta Scientiarum: Animal Sciences, 2008)
Para estudar os efeitos de heterogeneidade sobre a avaliação genética de bovinos, foram simuladas várias estruturas de dados com heterogeneidade para diferentes parâmetros, com e sem conexidade genética entre rebanhos. O “software” Genesys foi usado para gerar os dados e a metodologia MTDFREML para analisar estes dados. Os valores mais baixos de correlações de ordem (correlação de Spearman) entre valores genéticos verdadeiros e preditos foram obtidos para a estrutura de dados em que os rebanhos apresentavam heterogeneidade para todos os parâmetros. Para as estruturas de dados com médias genéticas similares e heterogeneidade para outros parâmetros, as correlações entre valores genéticos foram superiores a 70% e próximas às obtidas para dados sem heterogeneidade, indicando que a heterogeneidade para variâncias e média fenotípica tem pequeno efeito sobre a avaliação genética. A alta conexidade genética dos dados melhorou a predição dos valores genéticos de touros, mas este efeito não foi notado na avaliação genética das progênies e, principalmente, das vacas. As correlações de ordem calculadas com base nas predições das análises de característica única e de características múltiplas foram muito semelhantes, indicando que a análise de características múltiplas não foi eficiente para eliminar os problemas de heterogeneidade para média genética. In order to study the effects of heterogeneity on bovine geneticevaluation, several structures of data were simulated with heterogeneity for different parameters, with and without genetic connexity among herds. The Genesys software was used to generate the data and the MTDFREML metodology was employed to analyze thisdata. The lowest values of the rank correlations (Spearman correlation) were obtained for the data structure of herds with heterogeneity for all parameters. For the structures of data with similar genetic means and heterogeneity for others parameters, the correlations between breeding values were greater than 70% and near those obtained for data without heterogeneity, which indicates that the heterogeneity for variances and phenotypic mean has little effect on genetic evaluation. The high genetic connexity of data improved theprediction of breeding values of bulls, but this effect was not noted for progenies and, mainly, the genetic evaluation of cows. The rank correlations based on predictions from single and multiple traits analysis were very similar, indicating that the multiple trait analysis was not efficient in eliminating the problems of genetic means heterogeneity.