Avaliação de modelos para estimação de componentes de (co)variância em características de desempenho e reprodutivas em suínos

Evaluation of models to estimate (co) variance components in performance and reproductive traits of swine

MELHORAMENTO, GENÉTICA E REPRODUÇÃO

Avaliação de modelos para estimação de componentes de (co)variância em características de desempenho e reprodutivas em suínos

Evaluation of models to estimate (co) variance components in performance and reproductive traits of swine

Rodolpho de Almeida Torres Filho^I; Robledo de Almeida Torres^II; Paulo Sávio Lopes^II; Ricardo Frederico Euclydes^II; Cláudio Vieira de Araújo^I; Carmen Silva Pereira^III; Martinho de Almeida e Silva^III

^IEstudante de pós-graduação UFV

^IIProfessor do Departamento de Zootecnia da UFV. Envio de correspondência para [e-mail]

^IIIProfessor do Departamento de Zootecnia da Escola de Veterinária da UFMG

RESUMO

Foram analisados dados de características de desempenho e reprodutivas de suínos de uma linha em desenvolvimento da raça Large White, para verificar a importância da inclusão dos efeitos materno e comum de leitegada nos modelos de avaliação genética animal, utilizando quatro diferentes modelos: modelo 1 - efeito genético aditivo direto; modelo 2 - efeito genético aditivo direto e materno; modelo 3 - efeito genético aditivo direto e comum de leitegada; e modelo 4 - efeito genético aditivo direto e materno e comum de leitegada. As características foram avaliadas pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML), obtendo um valor de verossimilhança para cada característica. O teste da razão de verossimilhança foi aplicado para verificar qual o modelo mais adequado à avaliação genética. Foram obtidas as correlações amostral e de ordem entre os valores preditos para cada característica, em diferentes modelos, com o objetivo de verificar possíveis alterações no ordenamento das predições dos valores genéticos dos animais, quando o modelo mais adequado não fosse utilizado. O modelo 4 foi o indicado para as características de desempenho e idade ao primeiro parto e o modelo 1 foi o mais indicado para as demais características reprodutivas. Para algumas características em que o modelo 4 foi mais adequado, as correlações entre os valores genéticos preditos, por este modelo e os demais, foram próximas à unidade, indicando que, em condições de limitações computacionais, modelos menos parametrizados poderiam ser utilizados sem comprometer o ganho genético real.

Palavras-chave: correlação amostral, correlação de ordem, efeito materno, efeito comum de leitegada, teste da razão de verossimilhança

ABSTRACT

Large White data set with performance and reproductive traits for a development line were analyzed in order to verify the importance of including maternal and common litter effects in genetic evaluation models, using four different models: model 1 - direct genetic effect; model 2 - the direct and maternal genetic effects; model 3 - the direct and common litter effects; and the model 4 - the direct, maternal and common litter effects. The traits were analyzed by Restricted Maximum Likelihood method (REML). The Likelihood ratio test was applied in order to verify which model was more adapted to the genetic evaluation. Pearson and Spearman correlation among predicted values for each trait in different models were obtained, in order to verify ranking alterations when the most adapted model was not used. The model 4 was the most adapted to performance traits and age at first farrowing and, for the litter traits, the model 1. For some traits, in which the model 4 was the most adapted, the correlations between predicted values, by the model 4 and the remaining, were close to unit, indicating that with limited computational conditions, models less parameterized could be used without prejudice to the real genetic gain.

Key words: common litter effect, Likelihood ratio test, maternal genetic effect, Pearson correlation, Spearman correlation

Introdução

A obtenção de estimativas não-viesadas dos parâmetros genéticos é primordial para se alcançar sucesso em programas de melhoramento genético. Um aspecto relevante é a definição do modelo que será aplicado ao conjunto de dados. De acordo com Henderson (1984), a modelagem é um aspecto muito importante e muito difícil na aplicação de modelos lineares. Quanto à avaliação genética de suínos, ainda não se sabe quais fatores aleatórios e suas correlações devem ser incluídos no modelo. Essa discussão é baseada no fato de que a matriz suína, além de exercer influência genética direta na prole, oferece a seus leitões condições ambientais diferenciadas.

Legates (1972) definiu o efeito materno como as expressões medidas do fenótipo, resultantes da mãe na característica medida na sua prole, à parte da influência dos genes transmitidos diretamente pela mãe. De acordo com Robison (1972), as causas do efeito materno podem ser conseqüência do citoplasma do óvulo, do ambiente intra-uterino, do ambiente pós-natal, da produção de leite e da habilidade materna.

Indícios de que o efeito materno exerce influência sobre várias características são relatados em diversos trabalhos. Robison (1972), em uma revisão sobre efeito materno em suínos, destacou que este efeito conta com significante porção da variância, até para características que se manifestam relativamente tarde na vida do animal, como peso aos 140 dias, espessura de toucinho, taxa de ovulação, dentre outras. Já Irgang et al. (1994) afirmaram que o conhecimento das variâncias e covariâncias dos fatores aleatórios que influem no tamanho da leitegada é necessário para definir como os valores genéticos poderiam ser estimados.

Quando membros da mesma família são criados juntos, como os leitões de mesma leitegada, compartilham ambientes comuns, o que contribui para a semelhança entre os membros da família. Assim, há covariância adicional entre os membros da família, devido ao ambiente comum que eles compartilham, o que aumenta a variância entre diferentes famílias. A origem da variância ambiental, comum entre famílias, pode ser atribuída à nutrição semelhante e, ou, ao ambiente comum em que os animais foram criados. Todos os tipos de parentes estão sujeitos a origens de semelhanças, mas muitas análises interessadas nesse tipo de variação em melhoramento animal tendem a relatar o efeito ambiental comum associado a irmãos completos ou meio-irmãos maternos (Mrode, 1996). O autor ainda ressalta que os efeitos ambientais são, usualmente, descritos no modelo para assegurar a acurácia da predição dos valores genéticos.

Uma prática usual na criação de suínos é a uniformização de leitegadas, que consiste em redistribuir os leitões de algumas porcas após o nascimento. Essa prática de manejo pode mascarar os efeitos materno e de leitegada, uma vez que não há controle dos animais que foram redistribuídos. Entretanto, mesmo que a produção de leite seja um dos principais fatores do efeito materno, a literatura ressalta que os fatores pré-natais também são importantes fontes de variação. Ahlschwede & Robinson (1971) constataram que, para as características peso aos 140 dias, ganho de peso pós-desmama e espessura de toucinho, os efeitos pré-natais foram tão importantes quanto os pós-natais, nas raças Duroc e Yorkshire.

Willham (1980) ressalta ainda que o conhecimento do tipo e da importância relativa da variação genética atribuída ao efeito materno e, especialmente, ao sinal e à magnitude da correlação genética entre os efeitos direto e materno das características é de alta importância econômica na elaboração de programas de melhoramento genético para muitos mamíferos domésticos, sendo necessária, então, a avaliação deste efeito em cada situação específica. Pires (1999), estudando características reprodutivas, e Pita (2000), estudando características de desempenho, concluíram que os modelos para avaliação genética de várias características de suínos devem incluir, além do efeito genético direto, os efeitos materno e comum de leitegada.

Este trabalho foi conduzido com o objetivo de verificar a importância da inclusão dos efeitos maternos e comum de leitegada nos modelos de avaliação genética animal de características de desempenho e reprodutivas de suínos.

Material e Métodos

Os dados utilizados neste trabalho são provenientes de uma linha em desenvolvimento, da raça Large White, mantida pelo programa de melhoramento da empresa Sadia S.A., localizada no Estado de Santa Catarina, relativos ao período de 1993 a 1999.

Os animais foram todos de uma mesma granja. Os leitões foram mantidos na recria até a 12ª semana de idade. Nesta idade, os machos foram submetidos ao teste de desempenho individual para conversão alimentar e ganho de peso e as fêmeas, ao teste de desempenho para ganho de peso em baias coletivas. A espessura de toucinho foi mensurada em todos os animais, ao final do teste.

As características de desempenho foram avaliadas por sexo, tendo em vista que o manejo na granja é diferenciado para machos e fêmeas. Assim, os machos foram avaliados para conversão alimentar (CAM), espessura de toucinho corrigida para 100 kg (ETM), idade para atingir 100 kg (IDAM) e ganho de peso médio diário, do início ao final do teste (GPDM) e as fêmeas, para espessura de toucinho corrigida para 100 kg (ETF), idade para atingir 100 kg (IDAF) e ganho de peso médio diário, do nascimento ao final do teste (GPDF). Os dados referentes à espessura de toucinho foram ajustados ao peso vivo aos 100 kg, utilizando fatores de correção da própria empresa.

As características reprodutivas avaliadas neste estudo foram idade da fêmea no primeiro parto (IPP), número total de leitões nascidos (NLN), número de leitões nascidos vivos (NLNV) e peso da leitegada no nascimento (PLV), sendo pesados apenas os animais nascidos vivos.

Os dados foram agrupados em quatro arquivos. O primeiro continha as informações sobre pedigree (18.279 registros); o segundo, desempenho dos machos (7.009 registros); o terceiro, desempenho das fêmeas (10.541 registros); e o quarto, informações reprodutivas (3.937 registros).

As estimativas dos componentes de (co)variância e dos parâmetros genéticos foram obtidas pelo programa MTDFREML ("Multiple Trait Derivative-Free Restricted Maximum Likelihood"), descrito por Boldman et al. (1995), que utilizaram a metodologia da máxima verossimilhança restrita livre de derivadas (DFREML). O MTDFREML utiliza o algoritmo simplex para localizar o mínimo de -2log_eL (L = função de verossimilhança) e os componentes de (co)variância que minimizam a função -2 log_eL são estimativas de máxima verossimilhança. As herdabilidades e os valores genéticos preditos foram obtidos a partir destes componentes de variância, utilizando-se a metodologia de modelos mistos.

Nas análises, utilizaram-se quatro modelos com diferentes combinações de efeitos aleatórios, a saber:

em que vetor de observações; vetor de efeitos fixos de grupo contemporâneo e covariável; vetor de efeitos genéticos aditivos diretos; vetor de efeitos genéticos aditivos maternos; vetor de efeitos comuns de leitegadas; vetor de efeito residual e X, Z₁, Z₂ e Z₃ são as matrizes de incidência de efeitos fixos, de efeitos genéticos aditivos diretos, de efeitos genéticos aditivos maternos e de efeitos comuns de leitegadas, respectivamente.

Como efeitos fixos, foram utilizados os grupos contemporâneos, formados pela combinação da semana do ano (1 = 48^a à 8^a semana; 2 = 9^a à 21^a semana; 3 = 22^a à 34^a semana; e 4 = 35^a à 47^a semana) com o ano. No arquivo constituído por apenas informações reprodutivas, foram considerados a semana e o ano do parto e nos demais arquivos, a semana e o ano de nascimento do animal. O efeito da covariável idade da porca no parto, linear e quadrático, foi incluído nos modelos para número total de leitões nascidos, número de leitões nascidos vivos e peso da leitegada ao nascer.

O logaritmo da função de verossimilhança (log_eL) foi utilizado na escolha dos modelos mais apropriados para cada característica. Um efeito aleatório foi considerado expressivo quando sua inclusão causou aumento significativo no log_eL. Para determinar o modelo mais adequado, o teste da razão de verossimilhança foi aplicado a modelos seqüencialmente reduzidos (Rao, 1973). A estimativa da estatística do teste da razão de verossimillança (RL) foi comparada com o valor do qui-quadrado , a um grau de liberdade.

Os valores genéticos preditos dos indivíduos para cada característica, em diferentes modelos, foram organizados em arquivos, com o objetivo de verificar possíveis alterações no ordenamento das predições, quando o modelo mais adequado não fosse utilizado, por meio da obtenção das correlações amostral e de ordem. Ambas as correlações foram obtidas utilizando-se o pacote estatístico Statistical Analisys System (SAS, 1990).

Resultados e Discussão

O número de registros analisados, as médias e os desvios-padrão das características são apresentados na Tabela 1 e na Tabela 2, os valores da razão de verossimilhança (RL_ij), em cada modelo, para as características estudadas. Em todas as características de desempenho, o modelo 4 (inclusão do efeito materno e permanente) apresentou resultado significativo, com exceção de ganho de peso médio diário para machos, para o qual os modelos 3 e 4 não apresentaram diferença. Esses resultados indicam que, mesmo com a uniformização de leitegada, que é realizada na granja, modelos mais completos devem ser utilizados na avaliação de características de desempenho. Dessa forma, o modelo 4 é o mais indicado para avaliação das características de desempenho estudadas, ou seja, as inclusões dos efeitos materno e comum de leitegada no modelo devem ser recomendadas.

Avaliando informações de suínos da raça Landrace, Pita (2000) concluiu que os efeitos de leitegada e genético materno são importantes fontes de variação do ganho de peso médio diário e idade no final do teste, padronizada para peso vivo de 95 kg, enquanto para as raças Large White e Pietrain, apenas o efeito de leitegada responde por porção significativa da variação dessas características. Bryner et al. (1992), ao analisarem dados de animais da raça Yorkshire, coletados em 26 centrais de teste dos Estados Unidos da América, concluíram que o efeito materno deve ser considerado nas estimativas de valores genéticos das características espessura de toucinho, ajustada a 104,5 kg, e ganho de peso, ajustado a 36 kg, no início do teste.

Quanto às características reprodutivas, a inclusão do efeito genético aditivo materno e, ou, do efeito comum de leitegada apresentou diferenças significativas apenas para idade da porca no primeiro parto. Assim, para esta característica, o modelo 4 foi o mais indicado, enquanto para número de leitões nascidos, total e vivos e peso da leitegada no nascimento, o modelo 1 foi o mais indicado, uma vez que a inclusão dos demais efeitos não foi significativa.

Esses resultados não são condizentes com os obtidos por Pires (1999), que, ao comparar o uso de quatro modelos com diferentes combinações de efeitos aleatórios (modelo 1 - apenas efeito genético direto; modelo 2 - efeito genético direto e efeito genético materno; modelo 3 - efeito genético direto e efeito permanente de meio; e modelo 4 - efeito genético direto, efeito genético materno e efeito permanente de meio), na avaliação genética das características peso da leitegada no nascimento e aos 21 dias de idade, tamanho da leitegada no nascimento e aos 21 dias de idade e taxa de mortalidade de suínos das raças Landrace, Large White e Duroc, constatou, pelo teste da razão de verossimilhança, que o modelo completo, que inclui os efeitos direto, materno e permanente de meio, foi o mais adequado à maioria das características.

Kerr & Cameron (1995) não encontraram evidências da existência de efeitos genéticos maternos sobre tamanho e peso de leitegada no nascimento e no desmame. Destacaram que existem poucas estimativas de efeitos genéticos maternos, apesar de os estudos sugerirem que a relativa importância do efeito materno para população específica depende tanto da estrutura dos dados como do método de análise.

Confrontando os resultados obtidos com as informações disponíveis, constata-se a divergência dos resultados, razão da necessidade de se avaliar o modelo a ser utilizado em cada situação específica.

Os valores genéticos preditos pelo modelo mais indicado, pelo teste da razão de verossimilhança, e os valores preditos pelos demais modelos, para todas as características, foram utilizados no cálculo das correlações amostral e de ordem. Os resultados são apresentados nas Tabelas 3 e 4, respectivamente.

Nas características em que o modelo 4 foi o mais indicado, as correlações amostrais, obtidas entre os valores preditos pelo modelo 4 e os valores preditos pelos demais modelos, foram superiores a 0,90, com exceção da correlação entre os valores preditos pelo modelo 1 para idade para atingir 100 kg, para machos (0,84) e para fêmeas (0,87), e ganho de peso médio diário para fêmeas (0,84), e pelo modelo 3, para conversão alimentar para machos (0,87). Nos casos em que as correlações são próximas à unidade e há limitações computacionais, poder-se-ia, talvez, optar por um modelo mais simples, como o modelo 2, para idade da porca no primeiro parto, e o modelo 3, para ganho de peso médio diário para machos e espessura de toucinho corrigida para 100 kg para fêmeas.

Na característica ganho de peso médio diário, para machos, a inclusão do efeito materno (modelo 4) no modelo com efeito comum de leitegada (modelo 3) não acarretou diferenças no teste da razão de verossimilhança, uma vez que a correlação amostral entre os valores genéticos preditos pelos dois modelos foi de 0,99, razão pela qual o uso de um modelo ou de outro não traria grandes diferenças no ordenamento dos animais.

Nas características em que o modelo 1 foi o mais indicado, os valores de correlação amostral entre as estimativas do modelo 1 e dos demais modelos variaram de 0,96 a 1,00, o que indica que, para essas características, a inclusão do efeito materno e, ou, comum de leitegada no modelo não alteraria a classificação dos animais.

Os resultados obtidos das correlações de ordem apresentaram comportamento semelhante aos obtidos da correlação amostral. Ou seja, os valores de correlação de ordem entre as estimativas obtidas com o modelo mais indicado pelo teste da razão de verossimilhança com as obtidas pelos demais modelos foram, em geral, altos, próximos à unidade, o que implica que o ordenamento dos valores genéticos, pelos modelos mais parametrizados, foi bastante semelhante ao ordenamento obtido pelos modelos menos parametrizados.

Considerando que machos e fêmeas são selecionados a cada geração em uma população fechada e que as correlações amostrais entre os valores genéticos e de ordem foram próximas à unidade entre os modelos, poder-se-ia, em grandes conjuntos de dados, optar por modelos mais simples, sem comprometer o ganho genético real na população. Assim, sob condições de limitações computacionais, poder-se-ia utilizar o modelo 2, para conversão alimentar de machos e idade da porca no primeiro parto, e o modelo 3, para espessura de toucinho corrigida para 100 kg para fêmeas, em vez do modelo 4, já que, nessas situações, os valores da correlação de ordem encontrados foram superiores a 0,99.

Conclusões

O teste da razão de verossimilhança indicou o modelo que inclui os efeitos genéticos aditivo direto e materno e comum de leitegada como o mais adequado às características de desempenho e idade no primeiro parto e o modelo que inclui apenas o efeito genético aditivo direto às características de leitegada.

Uma vez que as correlações amostrais entre os valores genéticos e de ordem foram próximas à unidade entre os modelos e, considerando que machos e fêmeas são selecionados a cada geração, em uma população fechada, poder-se-ia, em grandes conjuntos de dados, optar por modelos mais simples, como o modelo que inclui os efeitos genético aditivo direto e comum de leitegada, sem comprometer o ganho genético real na população.

Devido à divergência dos resultados obtidos e dos encontrados na literatura e à importância econômica dos efeitos avaliados, deve-se avaliar o modelo a ser utilizado em cada situação específica.

Agradecimento

À empresa SADIA S.A., pela concessão dos dados que possibilitou a execução deste trabalho.

Literatura Citada

Recebido em: 08/11/02

Aceito em: 03/06/03

Apoio: CNPq.

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  08 Set 2004
• Data do Fascículo
  Abr 2004

Histórico

• Aceito
  03 Jun 2003
• Recebido
  08 Nov 2002