dc.creatorSilva, Martinho de Almeida e
dc.creatorEuclydes, Ricardo Frederico
dc.creatorLopes, Paulo Sávio
dc.creatorTorres, Robledo de Almeida
dc.creatorRegazzi, Adair José
dc.creatorBraccini Neto, José
dc.date2017-12-13T13:07:34Z
dc.date2017-12-13T13:07:34Z
dc.date2004-04-07
dc.date.accessioned2023-09-27T20:48:55Z
dc.date.available2023-09-27T20:48:55Z
dc.identifier1806-9290
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S1516-35982004000700006
dc.identifierhttp://www.locus.ufv.br/handle/123456789/14884
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8948574
dc.descriptionForam simuladas, utilizando o programa GENESYS, sete populações com diferentes médias genéticas e estruturas de dados resultantes da substituição de 0, 10, 25, 50, 75, 90 e 100% de reprodutores, com o objetivo de comparar a metodologia de modelos mistos (MMM) com a metodologia GenSys, por meio de suas acurácias e variâncias do erro de predição (PEV), estimadas com base no modelo de reprodutor e no modelo animal. No modelo de reprodutor, à medida que se aumentava a intensidade de seleção, ocorriam diminuição na acurácia e aumento da PEV de ambas as metodologias, em razão da menor acurácia na estimação dos níveis do efeito fixo e da diminuição do número médio de progênies/reprodutor. A superioridade da MMM no modelo de reprodutor foi atribuída à maior acurácia de estimação dos efeitos fixos. No modelo animal, as tendências foram diferentes. Na MMM, à medida que se aumentava a intensidade de seleção, a acurácia se elevava e a PEV permanecia praticamente constante, enquanto, na GenSys, ocorriam diminuição da acurácia e aumento da PEV. O aumento da acurácia, na MMM, decorreu do maior número de conexões genéticas, enquanto a diminuição, na GenSys, foi atribuída à menor acurácia de estimação dos níveis do efeito fixo. A superioridade da MMM foi decorrente da maior acurácia na estimação dos níveis do efeito fixo e do uso da matriz de parentesco completa, que inclui a população-base com indivíduos não-aparentados, não-endogâmicos e não-selecionados. Conclui-se que a MMM foi superior à GenSys, quanto à acurácia e à PEV, para a estrutura de dados selecionados simulada, principalmente para o modelo animal.
dc.descriptionSeven populations with different genetic means and different data structures resulting from replacing 0, 10, 25, 50, 75, 90 and 100% of sires simulated by GENESYS program were used to compare the mixed-model methodology (MMM) with the GenSys methodology, according to the accuracies and predicted error variances (PEV) of the breeding values, estimated under a sire or an animal model. Under the sire model, lower accuracy and greater PEV for both methodologies were observed as selection intensity increased, due to the reduced accuracy of estimation of the fixed effects and the reduced average number of progenies per sire. The superiority of MMM under the sire model was due to increase in the accuracy of the estimated fixed effects. Under the animal model, the tendencies were different. For the MMM, accuracy increased and PEV remained practically constant, as selection intensity increased, whereas for the GenSys methodology, reduced accuracy and an increase on the PEV as selection intensity increased were observed. Greater accuracies for MMM were due to the increased number of genetic ties, whereas the reduced accuracy for GenSys was due to the lower accuracy of the estimation of the fixed effects. The superiority of MMM was a result of the greater accuracy of the levels of fixed effect estimates and the use of the full relationship matrix, which included a base-population of unrelated, non-endogamic and non-selected individuals. The MMM was superior to GenSys according to the accuracy and PEV, for this structure of simulated selected data, mainly under the animal model.
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherRevista Brasileira de Zootecnia
dc.relationv. 33, n. 6, p. 1683-1688, Dec. 2004
dc.rightsOpen Access
dc.subjectGenSys
dc.subjectModelo animal
dc.subjectModelo de reprodutor
dc.subjectModelos mistos
dc.titleComparação de metodologias de predição de valores genéticos utilizando dados simulados
dc.typeArtigo


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