Funções de covariâncias sob polinômios B-splines para modelagem do crescimento de bovinos Nelore Mocho

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5433/1679-0359.2021v42n6SUPL2p3977

Palavras-chave:

Legendre, Parâmetros Genéticos, Polinômios segmentados, Regressão aleatória.

Resumo

Os modelos de regressão aleatória (MRA) aplicando funções B-spline são uma alternativa para modelar pesos do nascimento até a idade adulta dos animais, pois estas funções são menos vulneráveis as dificuldades constantemente observadas em outras metodologias. No entanto, são escassas pesquisas sobre aplicação destas funções sobre as características de crescimento em bovinos Nelore Mocho. Funções polinomiais de diferentes ordens e números de segmentos foram avaliadas na modelagem dos efeitos associados à curva de crescimento de bovinos da raça Nelore Mocho. Foram utilizados 15.148 registros de peso de 3.115 animais com idade entre 1 e 660 dias, criados na região norte do Brasil e nascidos entre 1995 e 2010. Os efeitos aleatórios foram modelados usando polinômios do tipo B-splines. Como efeitos aleatórios, foram considerados os efeitos genéticos aditivo direto e materno e os efeitos de ambientes permanentes direto e materno. Foram considerados como efeitos fixos, os grupos de contemporâneos, a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e os polinômios de Legendre de quarta ordem, representando a curva média de crescimento. O resíduo foi modelado por meio de sete classes distribuídas segundo a idade. O modelo que considerou funções B-splines cúbicas com quatro nós para o efeito genético aditivo direto e três nós para os efeitos genético materno, ambiente permanente animal e ambiente permanente materno (C6555) foi o mais adequado. Concluiu-se que funções de covariâncias sob polinômios B-splines são eficientes e podem ser utilizados como alternativas para modelar a curva de crescimento de bovinos da raça Nelore Mocho do nascimento até 660 dias de idade.

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Biografia do Autor

Diego Helcias Cavalcante, Universidade Federal do Piauí

Dr. em Zootecnia, Universidade Federal do Piauí, UFPI, Teresina, PI, Brasil.

Carlos Syllas Monteiro Luz, Universidade Federal do Piauí

Dr. em Zootecnia, Universidade Federal do Piauí, UFPI, Teresina, PI, Brasil.

Marcelo Richelly Alves de Oliveira, Instituto de Ensino Superior Múltiplo

Prof. Dr., Faculdade de Zootecnia, Instituto de Ensino Superior Múltiplo, IESM, Timon, MA, Brasil.

Wéverton José Lima Fonseca, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia

Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Zootecnia, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, UESB, Itapetinga, BA, Brasil.

Amauri Felipe Evangelista, Universidade Federal do Paraná

Dr. em Zootecnia, Universidade Federal do Paraná, UFPR, Curitiba, PR, Brasil.

Raimundo Martins Filho, Universidade Federal do Cariri

Prof. Visitante, Universidade Federal do Cariri, UFCA, Juazeiro do Norte, CE, Brasil.

Carlos Henrique Mendes Malhado, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia

Prof. Dr., Departamento de Ciências Biológicas, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia - UESB, Jequié, BA, Brasil.

Danielle Maria Machado Ribeiro Azevêdo, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

Pesquisadora A, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, EMBRAPA Meio-Norte, Teresina, PI, Brasil.

Karina Rodrigues dos Santos, Universidade Federal do Delta do Parnaíba

Prof. Dr., Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Delta do Parnaíba, UFDPar, Parnaíba, PI, Brasil.

Severino Cavalcante de Sousa Júnior, Universidade Federal do Delta do Parnaíba

Prof. Dr., Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Delta do Parnaíba, UFDPar, Parnaíba, PI, Brasil.

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Publicado

2021-10-08

Como Citar

Cavalcante, D. H., Luz, C. S. M., Oliveira, M. R. A. de, Fonseca, W. J. L., Evangelista, A. F., Martins Filho, R., Malhado, C. H. M., Azevêdo, D. M. M. R., Santos, K. R. dos, & Sousa Júnior, S. C. de. (2021). Funções de covariâncias sob polinômios B-splines para modelagem do crescimento de bovinos Nelore Mocho. Semina: Ciências Agrárias, 42(6SUPL2), 3977–3990. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2021v42n6SUPL2p3977

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