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Ciência Rural

Print version ISSN 0103-8478

Cienc. Rural vol.41 no.6 Santa Maria June 2011  Epub June 03, 2011

http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782011005000060 

Heterogeneidade dos componentes de variância na produção de leite e seus efeitos nas estimativas de herdabilidade e repetibilidade

 

Heterogeneity of variance components in milk production and their effects on estimates of heritability and repeatability

 

 

Elmer Francisco Valencia TapiaI; Alcides de Amorim RamosII; Francisco Stefano WechslerII; Jeffrey Frederico LuiIII; Natalia Vinhal GrupioniI; Salvador Boccaletti RamosI; Danísio Prado MunariI, 1

IDepartamento de Ciências Exatas, Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV), Universidade Estadual Paulista “Julio de MesquitaFilho”(UNESP), 14884-900, Jaboticabal, SP, Brasil. E-mail: danisio@fcav.unesp.br
IIDepartamento de Produção Animal, Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ), UNESP, Botucatu, SP, Brasil
IIIDepartamento de Zootecnia, FCAV, UNESP, Jaboticabal, SP, Brasil

 

 


RESUMO

Avaliou-se a heterogeneidade dos componentes de variância e seu efeito nas estimativas de herdabilidade e repetibilidade da produção de leite de bovinos da raça Holandesa. Os rebanhos foram agrupados de acordo com o nível de produção (baixo, médio e alto) e avaliados na escala não transformada, raiz quadrada e logarítmica. Os componentes de variância foram estimados pelo método de máxima verossimilhança restrita. O modelo animal incluiu os efeitos fixos de rebanho-ano-estação e das covariáveis duração da lactação (efeito linear) e idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e os efeitos aleatórios genético aditivo direto, de ambiente permanente e residual. Na escala não transformada, todos os componentes de variância foram heterogêneos entre os três níveis de produção. Nesta escala, a variância residual e a fenotípica estavam associadas positivamente com o nível de produção enquanto que na escala logarítmica a associação foi negativa. A heterogeneidade da variância fenotípica e de seus componentes afetou mais as estimativas de herdabilidade que as da repetibilidade. A eficiência do processo de seleção para produção de leite poderá ser afetada pelo nível de produção em que forem estimados os parâmetros genéticos.

Palavras-chave: bovinos leiteiros, heterocedasticidade, parâmetros genéticos.


ABSTRACT

It was evaluated the heterogeneity of components of phenotypic variance and its effects on the heritability and repeatability estimates for milk yield in Holstein cattle. The herds were grouped according to their level of production (low, medium and high) and evaluated in the non-transformed, square-root and logarithmic scale. Variance components were estimated using a restricted maximum likelihood method based on an animal model that included fixed effects of herd-year-season, and as covariates the linear effect of lactation duration and the linear and quadratic effects of cow's age at calving and the random direct additive genetic, permanent environment and residual effects. In the non-transformed scale all the variance components were heterogeneous. On this scale, residual and phenotypic variance components were associated positively with the level of production while in logarithmic scale that association was negative. Estimates of heritability were more affected than the repeatability for the phenotypic variance heterogeneity and their components. The of selection process efficiency for milk production could be affected by the level of production which was considered for genetic parameters estimation.

Key words: dairy cattle, genetic parameters, heterocedasticity.


 

 

INTRODUÇÃO

Na estimação dos parâmetros genéticos para características de importância econômica em gado de leite, pressupõe-se, em geral, homogeneidade dos componentes de variância nos diferentes rebanhos. Todavia, devido à ação dos fatores genéticos e ambientais, assim como a interação entre esses fatores, durante um longo período de tempo, esta suposição pode não ser válida. Várias pesquisas constataram heterogeneidade dos componentes, pois as variâncias fenotípicas e residuais apresentaram relação positiva com o nível de produção dos rebanhos (MARION et al., 2001; WEBER et al., 2005).

A extensão do efeito da heterogeneidade de variâncias nas avaliações genéticas dos animais depende de sua origem. Quando a heterogeneidade é causada por fatores ambientais, a avaliação genética de animais pode estar mais sob influência do ambiente no qual eles são criados do que de seu potencial genético. Se a heterogeneidade de variância resultar de fatores genéticos, não haverá consequências para o processo de seleção dos animais (TORRES et al., 2000).

Como consequência da heterogeneidade dos componentes de variância, as estimativas da herdabilidade e da repetibilidade também podem ser influenciadas. GARRICK & VAN VLECK (1987) e VISSCHER & HILL (1992) sugeriram diferentes situações hipotéticas de heterogeneidade dos componentes de variância aditiva e residual, assim como seus respectivos efeitos nas estimativas da herdabilidade. Dessa forma, (a) se em todos os níveis de produção as estimativas da variância genética aditiva forem homogêneas, assim como as estimativas da variância residual, então as estimativas de herdabilidade serão homogêneas nos diferentes níveis; (b) quando as estimativas da variância genética aditiva são homogêneas nos diferentes níveis de produção, mas a estimativa da variância ambiental é heterogênea nos diferentes níveis, as estimativas de herdabilidade também serão heterogêneas nos diferentes níveis de produção; (c) se a variância genética aditiva for heterogênea nos diferentes níveis de produção, porém a variância residual permanecer constante, então as estimativas da herdabilidade serão heterogêneas nos diferentes níveis de produção; (d) embora se observe heterogeneidade da variância genética aditiva e da variância residual nos diferentes níveis de produção, as herdabilidades permanecem homogêneas, porque estes componentes mudam na mesma proporção nos diferentes níveis de produção; (e) se houver heterogeneidade de variância genética aditiva e da residual, porém, a proporcionalidade nos diferentes níveis de produção não se mantém, então as herdabilidades serão heterogêneas.

Se a associação positiva entre as médias de produção dos rebanhos com as variâncias fenotípicas for ignorada poderão ocorrer: distorção na proporção de animais selecionados (MARION el at., 2001; COSTA et al., 2004), dificuldade na seleção dos animais provenientes de diferentes rebanhos (COSTA et al., 2004; CARNEIRO JUNIOR et al., 2007), erros nas estimativas dos valores genéticos e na classificação dos animais (TORRES, et al., 2000; COSTA et al., 2004), diminuição da acurácia das avaliações genéticas dos animais candidatos à seleção e dos parâmetros genéticos (MARION et al., 2001; CARNEIRO JUNIOR et al., 2007), diminuição no ganho genético anual e perdas econômicas (COSTA et al., 2004; CARNEIRO JUNIOR et al., 2007).

Neste estudo, o objetivo foi avaliar a heterogeneidade dos componentes de variância e seu efeito nas estimativas de herdabilidade e repetibilidade da produção de leite de bovinos da raça Holandesa, em rebanhos estratificados de acordo com o nível de produção na escala não transformada e nas escalas transformadas pela raiz quadrada e pelo logaritmo.

 

MATERIAL E MÉTODOS

Analisaram-se 12.416 lactações provenientes de 3.632 vacas Holandesas, filhas de 244 touros, distribuídas em 92 rebanhos nos estados de São Paulo e Paraná, no período de 1976 a 1987, cedidas pela Associação Brasileira de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa. Antes de classificar os rebanhos em três níveis, segundo o nível de produção de leite: baixo (5.312±1.405,4kg), médio (6.325±1.590,3kg) ou alto (7.385±1.833,5kg), sob a escala não transformada, raiz quadrada e logarítmica, os dados da produção de leite foram ajustados para os seguintes fatores ambientais: rebanho-ano-estação, duração da lactação (efeito linear) e para a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático), de acordo com TAPIA et al. (2008).

Os componentes de variância para os três níveis de produção de leite, sob as três escalas, foram obtidos pelo método da máxima verossimilhança restrita, utilizando MTDFREML (BOLDMAN et al., 1995) para modelo animal uni-característica: Y=Xβ +Za+Wp+ε, em que: Y = vetor da variável dependente, produção de leite; X = matriz de incidência dos efeitos fixos; β= vetor de efeitos fixos de rebanho-ano-estação e, como co-variáveis, o efeito linear e quadrático da idade da vaca ao parto e o efeito linear da duração da lactação; Z = matriz de incidência dos efeitos genéticos aditivos diretos; a = vetor dos efeitos aleatórios genéticos aditivos dos animais; W = matriz de incidência dos efeitos de ambiente permanente; p = vetor dos efeitos aleatórios de ambiente permanente das vacas; ε= vetor dos efeitos residuais.

 

RESULTADOS E DISCUSSÃO

As estimativas dos componentes de variância, sob a escala não transformada, raiz quadrada e logarítmica, para os três níveis de produção e para o total de dados estão apresentadas na tabela 1. Na escala não transformada, a variância fenotípica (σ2p)foi heterogênea entre os três níveis de produção, diferindo em até 65,5%. As maiores estimativas foram verificadas nos rebanhos com maiores médias ou nível de produção de leite. Esta associação positiva entre a σ2p e o aumento do nível de produção dos rebanhos é justificada pelo efeito de escala. O efeito de escala é observado em muitas situações em que a variância é proporcional à média de produção. Por isso, rebanhos com maiores médias de produção possuem maiores variâncias (FALCONER & MACKAY, 1996; MARION et al., 2001; WEBER et al., 2005). A σ2p, além de sofrer influência do nível de produção dos rebanhos, também é influenciada pelo uso ou não de equipamentos automáticos utilizados na fazenda, sistema de armazenamento de alimentos e a frequência do fornecimento de concentrados para vacas leiteiras (WEIGEL et al., 1993), raças ou grupos genéticos (COSTA et al., 2004) e região geográfica, estado ou país (CERÓN-MUÑOZ et al., 2004).

Apesar da transformação pela raiz quadrada ser recomendada para atenuar a heterogeneidade da σ2p nos dados, pelo fato de as variâncias estarem associadas linearmente com as médias de produção de leite (TAPIA et al., 2008), a estimativa obtida para a σ2p no nível baixo de produção diferiu daquelas obtidas para os demais níveis em até 18,9%. Este resultado pode ser explicado pela coexistência das heterocedasticidades dos tipos regular e irregular nos dados. Na heterocedasticidade regular, as transformações podem ser efetivas se for conhecida a distribuição dos dados. Na heterocedasticidade irregular, a transformação dos dados proporciona pouco ou nenhum efeito no seu controle (COCHRAN, 1947).

Embora HILL et al. (1983) tenham conseguido homogeneizar relativamente as σ2p em três níveis de produção, pela transformação logarítmica, isto não ocorreu no presente trabalho. As estimativas decresceram conforme aumentou o nível de produção dos rebanhos, provavelmente em decorrência da diminuição da variância residual (σ2E) e da variância de ambiente permanente (σ2Ep). Resultados similares ao deste trabalho foram encontrados por BOLDMAN & FREEMAN (1990).

Na escala não transformada, as estimativas da σ2E foram heterogêneas entre os três níveis de produção, porque estas aumentaram conforme se elevou o nível de produção dos rebanhos (Tabela 1). As estimativas do nível médio e alto diferiram das do nível baixo em 12,9 e 56,4%, respectivamente. A associação positiva entre o crescimento da σ2E e o nível de produção de leite está de acordo com MARION et al. (2001) e WEBER et al. (2005), e é uma das consequências do efeito da escala da característica.

Na escala raiz quadrada, a σ2E foi praticamente homogênea entre os três níveis de produção de leite. A diferença máxima entre as estimativas nos três níveis de produção foi diminuída de 56,4% na escala não transformada, para 12,4% na escala raiz quadrada. Este resultado indicou que o efeito de escala observado nos dados não transformados foi atenuado pela transformação raiz quadrada. Segundo FALCONER & MACKAY (1996), o efeito de escala desaparece quando uma transformação adequada for aplicada. A partir dos resultados, pode-se afirmar também que a maior percentagem da heterogeneidade de σ2p é de origem ambiental, porque, na escala não transformada, a σ2E representou de 47 a 56,8% da σ2p.

Na escala logarítmica, as σ2E foram heterogêneas nos três níveis de produção, porque estas estimativas decresceram com o aumento do nível de produção, conforme BOLDMAN & FREEMAN (1990). Esta tendência decrescente da σ2E pode ter sido uma das causas para obter estimativas semelhantes de herdabilidade (h2) no nível médio e alto de produção desta escala. Além do efeito de escala, a σ2E pode ser influenciada pelo manejo nutricional do gado leiteiro. Por exemplo, a σ2E decrescerá se todas as vacas receberem a mesma quantidade de alimento e o mesmo tipo de dieta. Porém, o contrário ocorrerá se as vacas receberem diferentes dietas e quantidades (DE VEER & VAN VLECK, 1987). Entre os outros fatores que influem na σ2E, constam a ordem de parto das vacas, as práticas de manejo dos animais, tipo de instalações e o tamanho do rebanho (WEIGEL et al., 1993; ESPINOZA et al., 2007).

Na escala não transformada, a σ2Ep, ou, mais apropriadamente, co-variância de ambiente permanente (HOHENBOKEN, 1985), resultou heterogênea entre os três níveis de produção (Tabela 1). A maior estimativa foi verificada no nível alto. Estes resultados indicaram que nos rebanhos de alta produção, os fatores ambientais permanentes tais como: o manejo nutricional e os cuidados a que foram submetidas as vacas, tanto na fase de cria ou recria, causaram maior co-variação na produção de leite entre as diferentes lactações de cada vaca. Resultados distintos foram relatados por BOLDMAN & FREEMAN (1990) e MARION et al. (2001), que observaram associação positiva da σ2Ep com o nível de produção ou com o desvio-padrão fenotípico dos rebanhos.

Na escala raiz quadrada, ainda que as estimativas da σ2Ep do nível baixo e médio resultaram mais homogêneas, a do nível alto foi a menor, chegando a diferir das demais em até 59,7%. Este resultado indicou que o efeito de escala também afetou este componente de variância. A heterocedasticidade do tipo irregular, verificada nos dados originais (TAPIA et al., 2008), também pode ter influenciado neste resultado. Na escala logarítmica, as estimativas da σ2Ep decresceram com o aumento do nível de produção de leite, de acordo com BOLDMAN & FREEMAN (1990).

No caso da variância genética aditiva (σ2A), também foram verificadas estimativas heterogêneas nos três níveis de produção da escala não transformada (Tabela 1). A maior estimativa foi observada no nível médio de produção e a menor no nível baixo, sendo a diferença entre estas de até 175,6%. MARION et al. (2001) e WEBER et al. (2005) observaram associação positiva da σ2A com o nível de produção dos rebanhos. Neste trabalho, o resultado pode ser explicado pelo maior efeito da σ2E no nível alto de produção que no nível médio. Esta hipótese pode ser comprovada ao analisar as proporções da σ2E em relação à σ2A nos três níveis de produção da escala não transformada (3,2; 1,3 e 2,2 no nível baixo, médio e alto, respectivamente).

As altas proporções da σ2E em relação à σ2A no nível baixo de produção da escala raiz quadrada (3,3; 1,4 e 1,5 no nível baixo, médio e alto, respectivamente) indicaram que, provavelmente, nas fazendas do nível baixo de produção, a expressão de todo o potencial genético dos animais ficou limitada por estes não terem recebido alimentação, instalações, manejo e sanidade adequados, similar ao relatado por CERÓN-MUÑOZ et al. (2004) e WEBER et al. (2005).

A σ2A, além de não ser constante entre os níveis de produção (MARION et al., 2001; WEBER et al. 2005); classe de desvio-padrão do rebanho ou do rebanho-ano (TORRES et al., 2000; CERÓN-MUÑOZ et al., 2004), também pode ser influenciada pela seleção, composição genética dos rebanhos, número de filhas por touro, tempo de utilização dos reprodutores, tamanho da população e pela percentagem de vacas com uma ou mais lactações (COSTA et al., 2004; ESPINOZA et al., 2007). Ainda que as estimativas da h2 da produção de leite nos três níveis de produção foram diferentes nas três escalas, as estimativas para o total de dados foram similares (Tabela 1). HILL et al. (1983) e TORRES et al. (1999) observaram maiores estimativas de h2 sob a escala logarítmica ou raiz quadrada do que na escala original, em razão da maior homogeneização da σ2E por estas transformações.

Na escala não transformada, os coeficientes de h2 dos três níveis de produção foram heterogêneos (Tabela 1). A maior estimativa foi observada no nível médio e a menor no nível baixo. BOLDMAN & FREEMAN (1990) e WEBER et al. (2005) constataram aumento nas estimativas de h2, à medida que o nível de produção dos rebanhos aumentou. Essa associação positiva entre as estimativas da h2 e o nível de produção de leite pode ser decorrente das melhores condições ambientais (nutrição, manejo, sanidade e instalações), que teriam os animais criados no nível médio e alto de produção (CERÓN-MUÑOZ et al., 2004; WEBER et al., 2005). Segundo SHORT et al. (1990), o manejo nutricional do rebanho leiteiro poderia explicar a variação entre σ2A e σ2E nos rebanhos.

As estimativas heterogêneas de h2 observadas nesta pesquisa (Tabela 1) entre os três níveis de produção, na escala não transformada, forneceram um exemplo típico da situação "e", descrita na introdução. Isso ocorreu em razão da σ2A e a σ2F não variarem na mesma proporcionalidade, quando aumentou o nível de produção dos rebanhos. Na escala raiz quadrada, apesar dos coeficientes de h2 do nível alto e médio terem sido similares (Tabela 1), a estimativa do nível baixo diferiu em 105,8%. A alta proporção da σ2E em relação à σ2A no nível baixo de produção e a heterocedasticidade do tipo irregular nos dados originais podem explicar estes resultados. TORRES et al. (1999) estimaram h2 similares nos três níveis de desvio-padrão fenotípico da produção de leite ajustada para idade adulta, em razão da maior homogeneização da σ2P ao aplicarem aos dados a transformação pela raiz quadrada.

Na escala logarítmica, embora a estimativa da σ2A do nível médio ser 17% maior que a do nível alto, as estimativas da h2 destes dois níveis foram iguais (0,33). O decréscimo proporcional da σ2A e da σ2P conforme aumentou o nível de produção de leite explicam a mesma magnitude de h2 nestes dois níveis de produção, resultado similar a situação "d" descrita anteriormente. BOLDMAN & FREEMAN (1990) verificaram associação positiva da h2 com o incremento do nível de produção na escala logarítmica. Para esses autores, a proporção relativa da σ2A em relação à σ2P aumentou conforme aumentou o nível de produção, enquanto que as proporções da σ2EPe da σ2E diminuíram. No presente trabalho, a mesma tendência para as variâncias não foi observada conforme aumentou o nível de produção.

As menores estimativas da h2 verificadas nesta pesquisa no nível baixo de produção nas três escalas indicaram que, para obter maior ganho genético e possibilitar maiores benefícios econômicos aos produtores de leite, devem-se realizar estudos para identificar os principais fatores ambientais que limitam a expressão do potencial genético dos animais deste nível de produção. Esta necessidade torna-se ainda mais evidente se for considerado que a maioria dos rebanhos leiteiros do Brasil pertence a este nível de produção, pois a média brasileira estimada de produção de leite por vaca em 2008 é de 1.261kg (CNPGL, 2010). Assim, estimativas de herdabilidade que considerarem a produção de leite no nível baixo de produção terão menores magnitudes e, consequentemente, afetarão a eficiência do processo de seleção dos animais deste nível de produção.

No caso da repetibilidade (r), as estimativas nos três níveis de produção de leite diferiram pouco nas três escalas (Tabela 1). Estes resultados indicaram que as estimativas da r foram menos afetadas pela heterogeneidade dos componentes de variância e que o efeito de escala exerceu baixa influência na determinação deste parâmetro. O menor efeito da heterogeneidade dos componentes de variância nas estimativas da r foi devido à presença de um componente de variância a mais no numerador, a σ2EP. Sendo assim, embora a σ2A representasse 18% da σ2P, no nível baixo de produção de leite da escala não transformada, a estimativa da r deste nível de produção foi igual a 0,43, porque a σ2EP acrescentou ao numerador 25% da σ2P. BOLDMAN & FREEMAN (1990) também verificaram estimativas da r similares nos três níveis de produção dos rebanhos na escala não transformada e logarítmica, o que corrobora o menor efeito da heterogeneidade dos componentes de variância na r, verificado no presente trabalho.

Como a maior percentagem da heterogeneidade de é σ2P de origem ambiental, recomenda-se estudar a heterogeneidade da variância e seus efeitos por outras metodologias que possibilitem incluir fontes adicionais de informação. Estas devem permitir um ajuste mais preciso dos efeitos ambientais temporários a fim de minimizar a σ2E e a estimação de parâmetros genéticos mais precisos e acurados como modelos multi-característica (CERÓN-MUÑOZ et al., 2004; COSTA et al., 2004); métodos bayesianos (CARNEIRO JUNIOR et al., 2007) ou modelos de regressão aleatória (EL FARO & ALBUQUERQUE, 2003).

 

CONCLUSÃO

A transformação dos dados pela raiz quadrada atenuou, mas não removeu toda a heterogeneidade da variância residual e fenotípica da produção de leite, enquanto que a transformação logarítmica não homogeneizou nenhum componente de variância. As estimativas de herdabilidade foram mais influenciadas pela heterogeneidade dos componentes de variância do que a repetibilidade. A eficiência do processo de seleção para produção de leite poderá ser afetada pelo nível de produção em que forem estimados os parâmetros genéticos.

 

REFERÊNCIAS

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Recebido para publicação 12.07.10
Aprovado em 17.02.11
Devolvido pelo autor 06.05.11
CR-3827

 

 

1 Autor para correspondência.

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