No primeiro capítulo foram utilizados dados de sete pesos corporais, do nascimento a sexta semana de vida de codornas de corte e a partir deste conjunto de dados foram ajustados 15 modelos não lineares: Brody, Gompertz, Hill, Janoschek, Logístico, Meloun I, Meloun II, Mitscherlich, Michaelis-Menten, Michaelis-Menten modificado, Richards, Schnute, Von Bertalanffy, Weibull e Morgan-Mercer-Flodin. Foram utilizados os parâmetros de coeficiente de determinação ajustado, critérios de Akaike e bayesiano de Schwarz, teste de Durbin-Watson, Coeficientes de variação e porcentagem de convergência, agrupados utilizando a metodologia de componentes principais. Os modelos que agruparam o maior número de parâmetros de qualidade de ajuste foram Weibull, Gompertz, Logístico e Janoschek, sendo estes os mais recomendáveis para ajustes de curvas de crescimento em codornas de corte. Em um segundo capítulo avaliou- se um método em duas etapas para o estudo da interação genótipos x ambientes em curvas de crescimento. Foram utilizados dados de 2274 codornas de corte de duas linhagens, em dez níveis de proteína bruta (24 a 33% PB), pesadas do nascimento até a sexta semana de idade. O modelo de Gompertz foi ajustado e os parâmetros utilizados como fenótipo para análise de normas de reação sob modelo animal tendo como gradiente ambiental o nível de proteína na dieta. Normas de reação dos valores genéticos dos parâmetros da curva, herdabilidades, correlações genéticas e curvas de crescimento projetadas a partir da média de efeitos fixos e valores genéticos de cada animal. O parâmetro relacionado a peso assintótico foi o mais estável, tanto em normas de reação quanto em herdabilidades e correlações genéticas, porém os parâmetros relacionados às condições iniciais e à taxa de crescimento sofreram forte influência do gradiente nutricional. O ambiente em plantéis em seleção deve ser similar ao utilizado em escala industrial para minimizar diferenças em relação àquela conseguida pelos trabalhos de melhoramento.In the first chapter records from seven body weights from hatch to the sixth week of life of meat-type quails were used and from this data set 15 non-linear models were fitted: Brody, Gompertz, Hill, Janoschek, Logistic, Meloun I, Meloun II, Mitscherlich, Michaelis-Menten, Modified Michaelis-Menten, Richards, Schnute, Von Bertalanffy, Weibull and Morgan-Mercer-Flodin. Parameters were adjusted coefficient of determination, Akaike information criterion and Schwarz Bayesian information criterion, Durbin-Watson statistics, coefficients of variation for initial and final growth and percentage of convergence, clustered using the methodology of principal components. The models with the greatest number of grouped quality parameters are Weibull, Gompertz, Logistic and Janoschek being more indicated for fitting growth curves in meat- type quail. In a second study we evaluated a two-step approach for studying genotype by environment interaction in growth curves. We used data from 2274 quails, from two lines, raised in ten levels of crude protein (24-33% CP), weighed from hatch until six weeks old totalizing up to seven measurements of body weight. The Gompertz model was fitted and the parameters used as phenotype in reaction norm analysis using animal model with level of dietary protein being the environmental gradient. Reaction norms of genetic values of curve parameters, heritability, genetic correlations and projected growth curves from the mean of fixed effects group and breeding values for each animal were estimated. The parameter related to asymptotic weight was the most stable in reaction norms, heritability and genetic correlations, but the parameters related to the initial conditions and the slope of growth experienced strong influence of nutritional gradient. The nutritional environment used to breed quails should be similar to that used by the final user in order to minimize the differences from elite stocks.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico