Heterogeneidade de (Co)variância para as produções de leite e de gordura entre vacas puras e mestiças da raça Gir

Registros de produção de leite e de gordura de 5086 vacas puras e mestiças da raça Gir de rebanhos de diferentes Estados do Brasil, ajustados para idade adulta, rebanho, ano e estação de parto, foram utilizados para estimar componentes de (co)variância por análises bicaráter e multicaráter com modelo animal pelo método REML. O modelo multicárater para a predição de valores genéticos (VG) para as produções de leite (PL) e de gordura (PG) de vacas puras e mestiças foi comparado com o modelo bicárater (leite e gordura) como alternativa para o ajuste da heterogeneidade de variância da PL (características distintas) entre grupos genéticos (vacas puras e mestiças). As estimativas dos componentes de (co)variância para as produções de leite e de gordura foram heterogêneas entre vacas puras e mestiças. As variâncias genéticas aditivas para leite (115.536,4 kg²) e para gordura (214,8 kg²) de vacas puras foram o triplo das estimadas para leite (39.080,4 kg²) e para gordura (60,8 kg²) em vacas mestiças. As correlações genéticas entre as produções de leite e de gordura variaram de 0,73 a 0,99 e foram maiores para as produções de leite (0,86) do que para as produções de gordura (0,76) entre vacas puras e mestiças. As herdabilidades (h²) das produções de leite e de gordura foram respectivamente maiores nas vacas puras (0,23 e 0,20) do que nas vacas mestiças (0,08 e 0,07). As estimativas de correlação genética (r_g) entre as produções de leite e de gordura foram 0,95 e 0,99, respectivamente para as vacas puras e mestiças. A estimativa de covariância genética entre as produções de leite e de gordura de vacas puras (4.742,9 kg²) foi o triplo da obtida para vacas mestiças. As estimativas dos componentes de variância genética para as produções de leite (99.104,92 kg², h² = 0,20) e de gordura (181,21 kg², h² = 0,18) do modelo bicaráter corresponderam, respectivamente, a 85,9 e 84,4% dos valores obtidos em vacas puras da raça Gir com o modelo multicaráter. A estimativa de covariância genética foi 4.071,14 kg², com r_g igual a 0,96 entre as produções de leite e de gordura. As correlações de ordem entre os VG para PL de animais Gir e VG para PL e PG de animais mestiços estimados com o modelo multicaráter e os VG para PL e PG obtidos com o modelo bicaráter foram superiores a 0,96. Alterações observadas na ordem de classificação de touros e vacas indicam maior precisão na seleção e maior potencial de progresso genético com a utilização do modelo multicaráter nas avaliações genéticas.

Palavras-chave: heterogeneidade de variância, parâmetros genéticos, avaliação genética, seleção

First lactation milk and fat yields of 5086 purebred and crossbred Gir cows were used to estimate genetic components of (co)variance using multivariate and bivariate animal models solved by a REML derivative-free algorithm. Both models were used to predict breeding values (EBV) for milk (MY) and fat (FY) yields of purebred and crossbred Gir cows. In the multivariate model it was assumed yields from each genetic group as different traits to account for heterogeneous phenotypic variance for milk yield. This model was compared to a bivariate model assuming homogeneous genetic expression between genetic groups (purebred and crossbred cows). Additive genetic and residual variances were heterogeneous for genetic groups. Genetic variances for milk (115,536.4 kg²) and fat (214.8 kg²) of purebred Gir cows were approximately three folds larger than estimates for milk (39,080.4 kg²) and fat (60.8 kg²) of crossbred cows. Genetic correlations ranged from 0.73 to 0.99 between milk and fat yields and were larger for milk yields (0.86) than for fat yields (0.76) between different genetic groups. Heritability (h²) for milk and fat yields were larger in purebred (0.23 and 0.20 respectively) than in crossbred cows (0.08 and 0.07 respectively). Genetic correlation between milk and fat yields were 0.95 and 0.99 for purebred and crossbred Gir cows respectively. Genetic variances for milk (99,104.92 kg², h² = 0.20) and fat (181.21 kg², h² = 0.18) estimated from the bivariate model were respectively 85.9% and 84.4% of the corresponding estimates for purebred Gir cows from the mutivariate model. Genetic covariance and correlation between milk and fat yields estimated from the bivariate model were respectively 4,071.14 kg² and 0.96. Rank correlation estimates were larger than 0.96 between EBV for MY of Gir cows and EBV for MY and FY of crossbred cows and EBV for MY and FY from the bivariate model. Changes in ranking of sires and cows suggest higher selection accuracy and greater potential of genetic progress by application of a multiple trait animal model for genetic evaluations.

Key Words: heterogeneity of variance, genetic parameter, selection, genetic evaluation

A avaliação genética constitui-se em um procedimento essencial para obtenção de informações que orientam os produtores na identificação e no acasalamento de animais de melhor mérito genético para a geração de progresso genético nos programas de seleção. As avaliações genéticas para as características sob seleção necessitam dos respectivos componentes de (co)variância, cujos valores determinam as estimativas de herdabilidade e das correlações genéticas entre as características, a precisão das predições dos valores genéticos e o progresso genético esperado na população sob seleção. Além da precisão das estimativas dos componentes de (co)variância, a adequabilidade das pressuposições dos modelos à natureza das informações disponíveis também é um fator determinante da precisão de valores genéticos preditos (VG) para animais de uma população sob seleção.

Nos programas de seleção de bovinos de leite, a existência de heterogeneidade de variância, devido aos efeitos de escala associados a níveis de produção, variabilidade dos rebanhos e mesmo composição racial dos animais, tem sido amplamente relatada e suas implicações na precisão das predições dos valores genéticos dos animais, investigadas (Vinson, 1987; Boldman & Freeman, 1990; Dong & Mao, 1990; Costa, 1999). Nesse contexto, vários procedimentos têm sido avaliados para o ajuste da heterogeneidade de variância (Wiggans & VanRaden, 1991; Meuwissen et al., 1996; Robert-Granié et al., 1999).

No Brasil, os programas de seleção para a produção de leite nas raças zebuínas têm a participação de rebanhos puros e mestiços (Verneque et al., 2000; Machado & Costa, 2000), o que caracteriza dois tipos de progênies para os touros em teste: puras e mestiças. A participação de animais mestiços contribui para formação de grupos de progênies de maior tamanho efetivo, o que permite maior precisão nas predições de valor genético dos animais. Todavia, a presença de heterogeneidade de variância entre animais de diferentes grupos raciais pode comprometer a precisão das predições de VG, reduzindo o progresso genético dos programas de seleção. Neste particular, Martinez et al. (2000) avaliaram a relação entre os valores genéticos de touros Gir preditos por modelos unicaráter para as produções de leite de suas progênies puras e mestiças. Os resultados indicaram que o melhor critério de seleção seria um índice combinando os valores genéticos obtidos em análises distintas para os dois tipos de progênie. Alternativamente, poder-se-ia ajustar um modelo multicaráter, considerando-se os desempenhos em cada grupo genético como características distintas. Este procedimento permite ajustar diferentes variâncias para cada tipo de progênie (Gianola, 1986) e, de forma mais objetiva, predizer o valor genético de animais de diferentes grupos genéticos utilizando-se das correlações genéticas entre as "distintas" características. O critério de seleção para touros jovens da raça Gir, em teste de progênie, por meio da analise simultânea dos registros de desempenho de suas progênies puras e mestiças, seria o VG predito do desempenho das progênies puras, uma vez que o objetivo principal é a realização de progresso genético na raça.

Este estudo foi conduzido com o objetivo de avaliar a presença da heterogeneidade de variância para as produções de leite e de gordura em animais puros e mestiços da raça Gir e avaliar o modelo multicaracter (leite e gordura como características distintas entre dois grupos genéticos), comparativamente ao modelo bicaracter (leite e gordura como características comuns ou iguais para os grupos genéticos), como alternativa para ajuste da heterogeneidade de variância da produção de leite e de gordura e sua aplicação na seleção de touros e vacas da raça Gir.