Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados

Júnior, Severino Cavalcante de Sousa; Faro, Lenira El; Bignardi, Annaíza Braga; Cardoso, Victor José Mendes; Machado, Paulo Fernando; Albuquerque, Lúcia Galvão de

doi:10.1590/0103-8478cr20131082

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“…To adjust randomregression models, a covariance matrix of infinite size is required and an effective alternative is the use of covariance functions. These continuous functions are used for the estimation of variance and covariance of a characteristic measured at different points of a trajectory (Sousa Júnior et al, 2014). Accordingly, this study aimed to compare different random-regression models in order to determine the most appropriate for predicting changes in the growth parameters of Tabapuã cattle raised in the Northeast of Brazil.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Weight evaluation of Tabapuã cattle raised in northeastern Brazil using random-regression models

Oliveira

Azevêdo

Malhado

et al. 2017

Arq. Bras. Med. Vet. Zootec.

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The objective of this study is to compare random-regression models used to describe changes in evaluation parameters for growth in Tabapuã bovine raised in the Northeast of Brazilian. The M4532-5 random-regression model was found to be best for estimating the variation and heritability of growth characteristics in the animals evaluated. Estimates of direct additive genetic variance increased with age, while the maternal additive genetic variance demonstrated growth from birth to up to nearly 420 days of age. The genetic correlations between the first four characteristics were positive with moderate to large ranges. The greatest genetic correlation was observed between birth weight and at 240 days of age (0.82). The phenotypic correlation between birth weight and other characteristics was low. The M4532-5 random-regression model with 39 parameters was found to be best for describing the growth curve of the animals evaluated providing improved selection for heavier animals when performed after weaning. The interpretation of genetic parameters to predict the growth curve of cattle may allow the selection of animals to accelerate slaughter procedures.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Weight evaluation of Tabapuã cattle raised in northeastern Brazil using random-regression models

Oliveira

Azevêdo

Malhado

et al. 2017

Arq. Bras. Med. Vet. Zootec.

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“…This methodology has been used in several domestic species such as beef cattle (ALBUQUERQUE and MEYER, 2001;DIAS et al, 2006) and dairy cattle (EL FARO and ALBUQUERQUE, 2003;ARAÚJO et al, 2006;SOUSA JÚNIOR et al, 2014). For longitudinal data study, such as growth traits, the use of RRM allows obtaining genetic parameters at any age within the range considered (SOUSA JÚNIOR et al, 2010b).…”

Section: Random Regression Modelsmentioning

confidence: 99%

“…These models have become an alternative standard for genetic analyses of longitudinal data, where the availability of memory and computational time to perform genetic evaluations on a large scale represents an obstacle for the use of these models (SOUSA JÚNIOR et al, 2014).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Application of Random Regression Models for Growth Traits of Nellore Cattle in Brazil

Fonseca

Evangelista²,

Borges³

et al. 2016

Nucleus Animal.

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SUMMARY:Thepurpose of thisreview isto show the increase in number of researches on covariance components and genetic evaluation using random regression models (RRM) for growth traits of Nellore cattle. Random regression models (RRM), also known as infinite-dimension models have been used to estimate variance components and genetic parameters for weight of beef cattle. In addition, those models are a standard alternative for genetic analyses of longitudinal data, however, the availibility of computational resources for performing genetic evaluations widely is an obstacle. Traits related to animal growth are adopted as selection criteria in beef cattle breeding programs, because the remuneration of cattle breeders is made based on the weight of carcasses. In recent years, RRM have been adopted as standard procedure in relation to the analysis of longitudinal data in animal breeding.Keywords: Genetic evaluation. Longitudinal data. Nellore cattle. APLICAÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO ALEATÓRIA PARA CARACTERÍSTICAS DE CRESCIMENTO DA RAÇA NELORE NO BRASILRESUMO: Objetivou-se com esta revisão de literatura compilar informações sob a avaliação genética utilizando modelos de regressão aleatória (MRA) para características de crescimento em bovinos da raça Nelore. Os modelos de regressão aleatória (MRA), denominados modelos de dimensão infinita, estão sendo utilizados para estimar os componentes de variância e parâmetros genéticos de pesos de bovinos de corte. Os MRA têm se tornado uma alternativa padrão para análises genéticas de dados longitudinais, onde um dos entraves destes modelos está relacionado à disponibilidade de memória e tempo computacional para a realização de avaliações genéticas em larga escala. Características relacionadas ao crescimento animal são adotadas em programas de melhoramento genético de bovinos de corte como critérios de seleção, pelo fato da remuneração, dos produtores, ser feita com base no peso das carcaças. Nos últimos anos, os MRA têm sido adotados como procedimento padrão para análise de dados longitudinais em melhoramento genético animal.Palavras-chave: Avaliação genética. Dados longitudinais. Nelore.

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“…Nos últimos anos, as funções de covariâncias e os modelos de regressão aleatória têm sido propostos como uma alternativa para modelar características que são medidas repetidamente na vida dos animais, como o peso mensurado em diferentes idades (6) . Assim como também tem sido questionada nas últimas décadas a utilização de uma variável resposta de dimensão finita (por exemplo, peso vivo de um animal ajustado a uma idade-padrão) em comparação com as variáveis originalmente repetidas ao longo do tempo (dimensão infinita, por exemplo, pesos em diferentes idades), a partir da qual se estima a variável de dimensão finita (7) .…”

Section: Introductionunclassified

Utilização De Modelos De Regressão Aleatória Para Obtenção De Parâmetros Genéticos De Bovinos Da Raça Tabapuã

et al. 2019

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Resumo Este trabalho utilizou 28.643 registros de pesos, do nascimento aos 660 dias de idade, de 6.471 animais da raça Tabapuã para estimar componentes de variância, covariância e parâmetros genéticos, utilizando o modelo de regressão aleatória. Foi utilizado algoritmo de busca AIREML através do método da máxima verossimilhança restrita pelo programa computacional DFREML. Os modelos incluíram: como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto, materno, de ambiente permanente de animal e materno; como fixos, os efeitos de grupo de contemporâneos; como covariáveis, a idade do animal à pesagem e a idade da vaca ao parto. As estimativas de variância genética aditiva direta obtidas aumentaram com a idade. As estimativas de herdabilidade para o efeito aditivo direto mostram o decréscimo da herdabilidade do nascimento até a desmama, enquanto as estimativas de herdabilidade materna apresentaram aumento do nascimento até a desmama, decrescendo nas idades seguintes. As correlações genéticas diretas variaram de moderadas a altas, diminuindo suas magnitudes à medida que aumentou a distância entre as idades dos animais. O modelo de regressão aleatória utilizado mostrou-se adequado para descrever as mudanças nas variâncias dos pesos de bovinos da raça Tabapuã do estado da Bahia.

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Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados

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Weight evaluation of Tabapuã cattle raised in northeastern Brazil using random-regression models

Weight evaluation of Tabapuã cattle raised in northeastern Brazil using random-regression models

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Utilização De Modelos De Regressão Aleatória Para Obtenção De Parâmetros Genéticos De Bovinos Da Raça Tabapuã

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