Zoot 1012Zoot 1012 MELHORAMENTO MELHORAMENTO ANIMAL IANIMAL IZOOTECNIAZOOTECNIA

Prof. Dr. Paulo Roberto Nogara RoratoProf. Dr. Paulo Roberto Nogara Rorato

UNIDADE VIIUNIDADE VIIIDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE SUPERIORESIDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE SUPERIORES

7.1 – SELEÇÃO7.1 – SELEÇÃO

UNIDADE VIIUNIDADE VIIIDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE IDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE SUPERIORESSUPERIORES

7.1 – SELEÇÃO7.1 – SELEÇÃO

UNIDADE VIIUNIDADE VIIIDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE IDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE SUPERIORESSUPERIORES

7.1 – 7.1 – SELEÇÃOSELEÇÃO

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7.2 – FONTES DE INFORMAÇÃO7.2 – FONTES DE INFORMAÇÃO

7.2.1- Ancestrais7.2.1- Ancestrais7.2.2- Animal7.2.2- Animal

7.2.3- Parentes7.2.3- Parentes7.2.4- Irmãos7.2.4- Irmãos

7.2.5- Descendentes7.2.5- Descendentes

UNIDADE VIIUNIDADE VIIIDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE IDENTIFICAÇÃO DOS ANIMAIS GENETICAMENTE SUPERIORESSUPERIORES

7.3 – CRITÉRIOS DE SELEÇÃO7.3 – CRITÉRIOS DE SELEÇÃO7.3.1- Genealogia7.3.1- Genealogia

7.3.2- Família7.3.2- Família7.3.3- Parentes colaterais7.3.3- Parentes colaterais

7.3.4- Irmãos7.3.4- Irmãos7.3. 5- Animal7.3. 5- Animal

7.3.6- Progênie7.3.6- Progênie

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7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE 7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE AMBIENTEAMBIENTE

7.4.1- Local e Condição de Criação7.4.1- Local e Condição de Criação

Fazendas se localizam em locais diferentesFazendas se localizam em locais diferentesDiferenças de Clima (temperatura, regime de chuvas ...)Diferenças de Clima (temperatura, regime de chuvas ...)

Interferem na qualidade e quantidade do alimento Interferem na qualidade e quantidade do alimento disponível;disponível;

Sistemas de criação;Sistemas de criação;Nível cultural do criador;Nível cultural do criador;

Mercado .......Mercado .......

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7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE 7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE AMBIENTEAMBIENTE

7.4.2 – Idade7.4.2 – Idade

Expressões fisiológica variam com a idade/maturidade Expressões fisiológica variam com a idade/maturidade (curva)(curva)

Produção de leiteProdução de leitePeso ao nascimento ... (estação de monta)Peso ao nascimento ... (estação de monta)

Tamanho de leitegadoTamanho de leitegadoPeso e tamanho do ovoPeso e tamanho do ovo

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7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE 7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE AMBIENTEAMBIENTE

7.4.3 – Ano-Época de nascimento7.4.3 – Ano-Época de nascimentoAno ...Ano ...

Estação ou época ...Estação ou época ...

7.4.4- Raça7.4.4- RaçaTamanhoTamanho

PrecocidadePrecocidadeEspecialidade .....Especialidade .....

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7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE AMBIENTE7.4 – FATORES DE CORREÇÃO PARA DIFERENÇAS DE AMBIENTE

PNxIPNPDP

205)()205(

)205(160)365( PxNDEP

PDPAP

)205(345)550( PxNDEP

PDPSP

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O uso de Modelos EstatísticosO uso de Modelos Estatísticos

YYijklmnoijklmno = = µ + Sµ + Sii + M + Mjj + A + Akk + E + Emm + T + Tnn + e + eijklmnoijklmno

Onde: µ = média geral; SOnde: µ = média geral; Sii = ef. do sexo do terneiro = ef. do sexo do terneiro (i=1,2); M(i=1,2); Mjj = ef. do mês de nascimento (j=1,2,...,12 ou = ef. do mês de nascimento (j=1,2,...,12 ou 9,10,11 ou ...); A9,10,11 ou ...); Akk = ef. do ano de nascimento (k= = ef. do ano de nascimento (k= 2000, 2001, ..., 2006); E2000, 2001, ..., 2006); Emm= ef. Da idade da mãe (m= = ef. Da idade da mãe (m= dias, meses ou ano= 3,4, ..., n); Tdias, meses ou ano= 3,4, ..., n); Tnn = ef. do touro = ef. do touro (n=1, 2, ...,n) e e(n=1, 2, ...,n) e eijklmnoijklmno = erro experimental. = erro experimental.

YYijklijkl = = µ +GCµ +GCii +E +Ejj + T + Tkk + e + eijklijkl

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7.5 –DIFERENCIAL DE SELEÇÃO, INTENSIDADE DE 7.5 –DIFERENCIAL DE SELEÇÃO, INTENSIDADE DE SELEÇÃOSELEÇÃO

GANHO GENÉTICO POR GERAÇÃO, INTERVALO ENTRE GANHO GENÉTICO POR GERAÇÃO, INTERVALO ENTRE GERAÇÕESGERAÇÕES

P = GP = G

Diferencial de seleção – DS, S ... (machos, fêmeas)Diferencial de seleção – DS, S ... (machos, fêmeas)Intensidade de seleção – s, i ... (machos, fêmeas)Intensidade de seleção – s, i ... (machos, fêmeas)

Ganho genético – GG, gg, Ganho genético – GG, gg, ΔΔg ... (geração)g ... (geração)Intervalo entre geraçõesIntervalo entre gerações

Ganho genético anualGanho genético anual

Mp Ms

P

DS

Mp Ms

P

MF1 MsF1

P

GG

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7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6.1- Método unitário ou tandem7.6.1- Método unitário ou tandem

Características em seleção:Características em seleção:PD = Peso a desmama (220 kg)PD = Peso a desmama (220 kg)PA = Peso aos 365 dias (380 kg)PA = Peso aos 365 dias (380 kg)PS = Peso aos 550 dias (590 kg)PS = Peso aos 550 dias (590 kg)

EXEMPLO: EXEMPLO: Animal 1: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 1: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 2: PD = 230 kg; PA = 390 kg; PS = 585 kgAnimal 2: PD = 230 kg; PA = 390 kg; PS = 585 kgAnimal 3: PD = 210 kg; PA = 380 kg; PS = 590 kgAnimal 3: PD = 210 kg; PA = 380 kg; PS = 590 kgAnimal 4: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 4: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 4: PD = 225 kg; PA = 390 kg; PS = 580 kgAnimal 4: PD = 225 kg; PA = 390 kg; PS = 580 kgAnimal 5: PD = 220 kg; PA = 390 kg; PS = 600 kgAnimal 5: PD = 220 kg; PA = 390 kg; PS = 600 kg

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7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6.2- Método dos níveis de rejeição7.6.2- Método dos níveis de rejeição

Características em seleção:Características em seleção:Peso a desmama (220 kg)Peso a desmama (220 kg)Peso aos 365 dias (380 kg)Peso aos 365 dias (380 kg)Peso aos 550 dias (590 kg)Peso aos 550 dias (590 kg)

EXEMPLO: EXEMPLO: Animal 1: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 1: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 2: PD = 230 kg; PA = 390 kg; PS = 585 kgAnimal 2: PD = 230 kg; PA = 390 kg; PS = 585 kgAnimal 3: PD = 210 kg; PA = 380 kg; PS = 590 kgAnimal 3: PD = 210 kg; PA = 380 kg; PS = 590 kgAnimal 4: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 4: PD = 220 kg; PA = 380 kg; PS = 580 kgAnimal 4: PD = 225 kg; PA = 390 kg; PS = 580 kgAnimal 4: PD = 225 kg; PA = 390 kg; PS = 580 kgAnimal 5: PD = 220 kg; PA = 390 kg; PS = 600 kgAnimal 5: PD = 220 kg; PA = 390 kg; PS = 600 kg

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7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6.3- Método dos pontos: 7.6.3- Método dos pontos: Indice de seleçãoIndice de seleção

Determinação de um índice de seleção:Determinação de um índice de seleção:

I = b1 P1 + b2 P2 + ... + bn PnI = b1 P1 + b2 P2 + ... + bn Pn ou ou I = aX + a1 X1 – a2 X2I = aX + a1 X1 – a2 X2

Onde: Onde: P1, P2 , ..., PnP1, P2 , ..., Pn são os valores fenotípicos do indivíduo (ou dos são os valores fenotípicos do indivíduo (ou dos parentes do indivíduo) para as características de parentes do indivíduo) para as características de 1 a n1 a n; ; b1, b1, b2, ..., bnb2, ..., bn são os pesos relativos as informações sobre os são os pesos relativos as informações sobre os n n caracteres considerados; caracteres considerados;

““X”X” são os valores fenotípicos das características; são os valores fenotípicos das características; “a”“a” são os são os coeficientes de regressão; coeficientes de regressão;

Obtêm-se as variáveis Obtêm-se as variáveis “P”“P” diretamente dos registros de produção, diretamente dos registros de produção, mas as variáveis mas as variáveis “b”“b” devem ser estimadas. devem ser estimadas.

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7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6 – SELEÇÃO PARA VÁRIAS CARACTERÍSTICAS7.6.3- Método dos pontos: 7.6.3- Método dos pontos: Indice de seleçãoIndice de seleção

As informações necessárias para estimar os valores de b As informações necessárias para estimar os valores de b são:são:

A variância fenotípica A variância fenotípica (VP)(VP) e a variância genética aditiva e a variância genética aditiva (VA)(VA) para cada característica, sendo que: para cada característica, sendo que: VA= hVA= h22 . VP . VP

As covariâncias fenotípicas As covariâncias fenotípicas (CovP)(CovP) e genéticas e genéticas (CovA)(CovA) entre entre os caracteres;os caracteres;

Os valores econômicos relativos (ai).Os valores econômicos relativos (ai).b1 VP1 + .... + bn CovP1 n = a1 VA1 + ... + an CovA1 nb1 VP1 + .... + bn CovP1 n = a1 VA1 + ... + an CovA1 nb1 CovP1 n + ... + bn VPn = a1 CovA1 n + ... + an VAnb1 CovP1 n + ... + bn VPn = a1 CovA1 n + ... + an VAn

A solução deste sistema proporciona a estimativa dos A solução deste sistema proporciona a estimativa dos

valores de b.valores de b.

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7.6.3- Método dos pontos: 7.6.3- Método dos pontos: Indice de seleçãoIndice de seleçãoEXEMPOLO:EXEMPOLO:PV suínos aos 180 dias de idade (característica X1)PV suínos aos 180 dias de idade (característica X1)Classificação por tipo (característica X2)Classificação por tipo (característica X2)

VF(X1)b1 + CovF(X1X2)b2 = VA(X1)a1 + CovA(X1X2)a2VF(X1)b1 + CovF(X1X2)b2 = VA(X1)a1 + CovA(X1X2)a2CovF(X1X2)b1+ VF(X2)b2 = CovA(X1X2)a1+ VA(X2)a2CovF(X1X2)b1+ VF(X2)b2 = CovA(X1X2)a1+ VA(X2)a2

VF(X1) = var. fenot. PV 180 diasVF(X1) = var. fenot. PV 180 diasVA(X1) = var. genet. PV 180 diasVA(X1) = var. genet. PV 180 diasVF(X2) = var. fenot. do tipoVF(X2) = var. fenot. do tipoVA(X2) = var. genet. Do tipoVA(X2) = var. genet. Do tipoCovF(X1X2) = cov.fenot. do peso e do tipoCovF(X1X2) = cov.fenot. do peso e do tipoCovA(X1X2) = Cov. Genet. Adit. Do peso e do tipoCovA(X1X2) = Cov. Genet. Adit. Do peso e do tipo

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7.6.3- Método dos pontos: 7.6.3- Método dos pontos: Indice de seleçãoIndice de seleçãoEXEMPOLO: (cont.)EXEMPOLO: (cont.)a1 = valor econômico do PV aos 180 diasa1 = valor econômico do PV aos 180 diasa2 = valor econômico do tipoa2 = valor econômico do tipob1 = coef. De regressão para o peso aos 180 diasb1 = coef. De regressão para o peso aos 180 diasb2 = coef. De regressão para tipob2 = coef. De regressão para tipoValores hipotéticos para as equações 1 e 2:Valores hipotéticos para as equações 1 e 2:Variâncias: PV aos 180 dias – VA(X1)=20,00; Variâncias: PV aos 180 dias – VA(X1)=20,00;

VP(X1)=50,00VP(X1)=50,00 TIPO – VA(X2)=14,00; VF(X2)=44,00TIPO – VA(X2)=14,00; VF(X2)=44,00Covariâncias: CovA(X1X2)=3,00; CovF(X1X2)=5,00Covariâncias: CovA(X1X2)=3,00; CovF(X1X2)=5,00Valores econômicos: a1= 20,00; a2 = 4,00 Valores econômicos: a1= 20,00; a2 = 4,00

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7.6.3- Método dos pontos: 7.6.3- Método dos pontos: Indice de seleçãoIndice de seleçãoEXEMPOLO: (cont.)EXEMPOLO: (cont.)I = 8,07X1 + 1,72X2, Simplificando: I = X1 + 0,21X2I = 8,07X1 + 1,72X2, Simplificando: I = X1 + 0,21X2APLICAÇÃO:APLICAÇÃO:Suínos – Características: Area de olho de lombo-AOL (X1) – a Suínos – Características: Area de olho de lombo-AOL (X1) – a

cada acréscimo de uma unidade na AOL correspoonde a cada acréscimo de uma unidade na AOL correspoonde a R$15,00 em a1;R$15,00 em a1;

Comprimento de Carcaça-CC (X2) - a cada acréscimo de uma Comprimento de Carcaça-CC (X2) - a cada acréscimo de uma unidade no CC correspoonde a R$10,00 em a2unidade no CC correspoonde a R$10,00 em a2

VA(X1)=4,25; VF(X1)=8,32; VA(X2)=6,42; VF(X2)=9,25VA(X1)=4,25; VF(X1)=8,32; VA(X2)=6,42; VF(X2)=9,25COVA(X1X2)=0,32; COVF(X1X2)=0,63COVA(X1X2)=0,32; COVF(X1X2)=0,63

Animal Pai Mãe P205 P365 P550 7986 613 7987 215 287 599

11547 613 11546 162 219 333 12106 613 12104 169 226 521 12110 613 12108 136 176 452 12166 613 12165 158 208 383 12180 613 12181 147 179 546 12188 613 12187 160 222 471 12206 613 12204 136 179 478 12213 613 12212 164 222 408 12252 613 12251 196 269 427 11586 634 11587 206 256 389 11940 634 11939 205 265 568 12049 634 12048 214 277 314 12070 634 12069 228 297 481 12382 634 12380 214 276 422 12391 634 12390 222 280 351 12400 634 12399 206 256 432 12404 634 12403 198 248 571 12422 634 12421 225 296 649 12548 634 12547 258 334 631

Animal Pai Mãe P205 P365 P550 6366 643 6365 218 302 445

11551 643 11552 174 213 533 11693 643 11694 206 260 420 11751 643 11750 200 254 295 11760 643 11759 160 193 270 11793 643 11792 192 239 301 11827 643 11826 225 293 613 11894 643 11892 198 242 370 11993 643 11992 203 256 615 12030 643 12029 163 194 427 86387 895 86388 233 272 747 86668 895 86669 169 162 279 86682 895 85995 210 201 318

111160 895 111161 196 219 258 112777 895 112776 186 236 253 112849 895 112848 217 277 230 112872 895 112871 100 139 304 161917 895 161918 195 385 440 161978 895 161979 183 281 327 162117 895 162118 188 293 331