RESUMOCompararam-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 mostrouse consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore. Palavras-chave: componentes de (co)variância, algoritmo estocástico EM, curvas genéticas ABSTRACT Two methodologies in genetic evaluation of growth curves of

RESUMOUtilizaram-se os modelos lineares generalizados com as funções de ligação probit e logit na avaliação da prenhez precoce, e observaram-se os efeitos na variabilidade genética e na seleção de reprodutores quando diferentes idades são adotadas na definição dessa característica. A prenhez precoce foi estudada aos 15 (PP15) e 21 meses (PP21). Correlações entre os valores genéticos preditos e a porcentagem de touros em comum, considerando 10% dos touros com maiores valores genéticos (TOP10), entre a classificação dos modelos com função de ligação logit e probit e em cada modelo entre PP15 e PP21, foram calculadas. As herdabilidades para PP15 e PP21 foram próximas entre os modelos, exceto para PP15 utilizando a função de ligação probit. Aquelas entre os modelos e a TOP/10 foram altas. Os critérios de Akaike e Bayesiano apresentaram-se semelhantes entre os modelos. As correlações entre PP15 e PP21 e a TOP10, considerando o mesmo modelo, foram de média magnitude.